SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ

Fettah Kurtuluş

doi:10.71284/jmtpr.20267114

EN TR

PROCESS MINING: CONCEPTUAL FRAMEWORK, TYPES, CHALLENGES, AND FUTURE RESEARCH DIRECTIONS

Abstract

Process mining is an interdisciplinary approach that enables the discovery, monitoring, and improvement of business processes by utilizing event logs recorded in information systems. This method serves as a powerful tool, particularly in complex and multi-step processes, for identifying bottlenecks, uncovering inefficiencies, and enhancing overall effectiveness. The study addresses the conceptual framework of process mining and systematically examines its three main types: discovery, conformance, and enhancement. Furthermore, the article discusses the wide range of applications across various sectors, including manufacturing, healthcare, finance, and education. In addition, the paper highlights the key challenges faced in process mining practices, such as data quality issues, process complexity, and integration with existing systems. It also emphasizes the future opportunities offered by the advancement of Industry 4.0, artificial intelligence, and big data technologies. These emerging developments pave the way for real-time monitoring, predictive analysis, and sector-specific innovative solutions. As a review article, this work aims to fill a notable gap in the Turkish literature on process mining by providing a comprehensive framework for researchers. By addressing both theoretical foundations and practical applications, it seeks to contribute to the growing academic discourse on process-oriented data analysis and organizational improvement.

Keywords

Process Mining, Business Processes, Data Analytics, Digital Transformation, Industry 4.0

SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ

Abstract

Süreç madenciliği, işletmelerin bilgi sistemlerinde kayıtlı olay günlüklerinden yararlanarak iş süreçlerini keşfetme, izleme ve iyileştirmeye olanak sağlayan disiplinler arası bir yaklaşımdır. Bu yöntem, özellikle karmaşık ve çok adımlı süreçlerde darboğazların tespit edilmesi, verimsizliklerin ortaya çıkarılması ve süreçlerin daha etkin hale getirilmesi için güçlü bir araçtır. Çalışma, süreç madenciliğinin kavramsal çerçevesini ele almakta; keşif, uygunluk ve iyileştirme olmak üzere üç temel türünü sistematik biçimde incelemektedir. Ayrıca üretim, sağlık, finans ve eğitim gibi farklı sektörlerdeki uygulama örnekleri üzerinden süreç madenciliğinin geniş kullanım alanları tartışılmaktadır. Bununla birlikte, veri kalitesi, süreç karmaşıklığı ve sistem entegrasyonu gibi süreç madenciliği uygulamalarında sıklıkla karşılaşılan temel zorluklar da ele alınmaktadır. Çalışma, aynı zamanda Endüstri 4.0, yapay zekâ ve büyük veri teknolojilerinin gelişimi ile birlikte süreç madenciliğinin sunduğu geleceğe yönelik fırsatları ortaya koymaktadır. Derleme niteliğindeki bu makale, Türkçe alanyazın sınırlı sayıda bulunan süreç madenciliği çalışmalarına katkı sağlamayı ve araştırmacılar için kapsamlı bir çerçeve sunmayı amaçlamaktadır

Keywords

Süreç Madenciliği, İş Süreçleri, Veri Analitiği, Dijital Dönüşüm, Endüstri 4.0

References

Adams, J., van Zelst, S., Quack, L., Hausmann, K., Aalst, v. d., W.M.P., & Rose, T. (2021). A Framework for Explainable Concept Drift Detection in Process Mining. Business Process Management. BPM 2021. 12875, s. 400-416. Springer. doi:10.1007/978-3-030-85469-0_25
Augusto, A., Conforti, R., Dumas, Rosa, L. M., Maggi, M., & Marrella, A. (2019). Automated Discovery of Process Models from Event Logs: Review and Benchmark. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 31(4), 686-705. doi:10.1109/TKDE.2018.2841877
Bogarín, A., Cerezo, R., & Romero, C. (2017). A survey on educational process mining. WIREs Data Mining Knowl Discovery, 8(1). doi:https://doi.org/10.1002/widm.1230
Bolt, A., & van der Aalst, W. M. (2015). Multidimensional process mining using process cubes. Enterprise, Business-Process and Information Systems Modeling BPMDS EMMSAD 2015. 214, s. 102–116. Springer. doi:10.1007/978-3-319-19237-6_7
Carmona, J., van Dongen, B., Solti, A., & Weidlich, M. (2018). Conformance Checking Relating Processes and Models. Springer. doi:10.1007/978-3-319-99414-7
Çelik, U., & Akçetin, E. (2018). Process Mining Tools Comparison. AJIT-E: Academic Journal of Information Technology, 9(34), 97-104. doi:10.5824/1309-1581.2018.4.007.x
de Leoni, M., van der Aalst, W., & Dees, M. (2014). A General Framework for Correlating Business Process Characteristics. Lecture Notes in Computer Science, 8659. doi:10.1007/978-3-319-10172-9_16
Günther, C. W., & Rozinat, A. (2012). Disco: discover your processes. CEUR Workshop Proceedings. 940, s. 40-44. Tallinn, Estonia: Proceedings of the Demonstration Track of the 10th International Conference on Business Process Management (BPM 2012).
Halvorsrud, R., Mannhardt, F., Prillard, F., & Boletsis, C. (2024). Customer journeys and process mining – challenges and opportunities. ITM Web Conf., 62. doi:10.1051/itmconf/20246205002
Kraus, A., & van der Aa, H. (2024). Looking for Change: A Computer Vision Approach for Concept Drift Detection in Process Mining. Business Process Management (BPM2024). 14940, s. 273–290. Springer. doi:10.1007/978-3-031-70396-6_16

Kraus, A., & van der Aa, H. (2025). Machine learning-based detection of concept drift in business processes. Process Sci, 2. doi:10.1007/s44311-025-00012-w
Kurtuluş, F. (2025). Dijital eğitimde süreç madenciliği ve makine öğrenmesi: LMS verileri ile öğrenci davranış modelleri ve akademik performans tahmini (Doktora Tezi).
Leemans, S. J., Fahland, D., & van der Aalst, W. M. (2013). Discovering block-structured process models from event logs containing infrequent behaviour. In Business Process Management Workshops, 171, s. 66-78.
Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. (2011). Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. San Francisco: McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/big%20data%20the%20next%20frontier%20for%20innovation/mgi_big_data_exec_summary.pdf adresinden alındı Potavin, J., Jongswat, N., & Premchaiswadi, W. (2012). Applying Fuzzy-Genetic mining in conformance and dependency relations. 2012 Tenth International Conference on ICT and Knowledge Engineering, (s. 228-235). doi:10.1109/ICTKE.2012.6408560
Rozinat, A., & van der Aalst, W. M. (2008). Conformance checking of processes based on monitoring real behavior. Information Systems, 33(1), 64-95. doi:10.1016/j.is.2007.07.001
Santos, A., Leal, G., & Balancieri, R. (2025). Process mining in healthcare: a tertiary study. BMC Medical Informatics and Decision Making, 25. doi:10.1186/s12911-025-02967-z
Sarno, R., Haryadita, F., Sunaryono, D., & Munif, A. (2015). Model discovery of parallel business processes using modified Heuristic Miner. 2015 International Conference on Science in Information Technology (ICSITech), (s. 30-35). doi:10.1109/ICSITech.2015.7407772
Teinemaa, I., Dumas, M., Rosa, M. L., & Maggi, F. M. (2019). Outcome-oriented predictive process monitoring: Review and benchmark. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(2), 1-57. doi:10.1145/3301300 van der Aalst, W. M. (2018). Process Mining: Data Science in Action (2nd Edition). Springer. doi:10.1007/978-3-662-49851-4
van der Aalst, W. M. (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer.
van der Aalst, W. M. (2012). Process Mining: Overview and Opportunities. ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), 1-17. doi:10.1145/2229156.2229157
van der Aalst, W. M. (2016). Process Mining Data Science in Action. Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-662-49851-4
van der Aalst, W. M., & Carmona, J. (2022). Process Mining Handbook (Cilt 448). Springer.
van der Aalst, W. M., Adriansyah, A., de Medeiros, A. K., Arcieri, F., Baier, T., Blickle, T., . . . Wynn, M. T. (2012). Process Mining Manifesto. Business Process Management Workshops BPM 2011 International Workshops (s. 169-194). Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-28108-2_19
van der Aalst, W., Dongen, B. F., Günther, C. W., Verbeek, H. M., & Weijters, A. J. (2009, 01). ProM: The process mining toolkit. In Proceedings of the BPM 2009 Demonstration Track (BPMDemos 2009), (s. 1-4). Ulm, Germany. Weisenseel, M., Andersen, J., Akili, S., Imenkamp, C., Reiter, H., Rubensson, C., . . . & Koschmider, A. (2025). Process mining on distributed data sources. doi:10.48550/arXiv.2506.02830

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Information Systems Philosophy, Research Methods and Theory, Information Systems Development Methodologies and Practice, Business Process Management

Journal Section

Review

Authors

Fettah Kurtuluş ^*
0000-0002-6021-5172
Türkiye

Publication Date

June 30, 2026

Submission Date

September 30, 2025

Acceptance Date

March 29, 2026

Published in Issue

Year 2026 Volume: 7 Number: 1

DOI

https://doi.org/10.71284/jmtpr.20267114

IZ

https://izlik.org/JA48KD65NJ

APA

Kurtuluş, F. (2026). SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ. Journal of Management Theory and Practices Research, 7(1), 278-298. https://doi.org/10.71284/jmtpr.20267114

AMA

1.Kurtuluş F. SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ. Journal of Management Theory and Practices Research. 2026;7(1):278-298. doi:10.71284/jmtpr.20267114

Chicago

Kurtuluş, Fettah. 2026. “SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ”. Journal of Management Theory and Practices Research 7 (1): 278-98. https://doi.org/10.71284/jmtpr.20267114.

EndNote

Kurtuluş F (June 1, 2026) SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ. Journal of Management Theory and Practices Research 7 1 278–298.

IEEE

[1]F. Kurtuluş, “SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ”, Journal of Management Theory and Practices Research, vol. 7, no. 1, pp. 278–298, June 2026, doi: 10.71284/jmtpr.20267114.

ISNAD

Kurtuluş, Fettah. “SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ”. Journal of Management Theory and Practices Research 7/1 (June 1, 2026): 278-298. https://doi.org/10.71284/jmtpr.20267114.

JAMA

1.Kurtuluş F. SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ. Journal of Management Theory and Practices Research. 2026;7:278–298.

MLA

Kurtuluş, Fettah. “SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ”. Journal of Management Theory and Practices Research, vol. 7, no. 1, June 2026, pp. 278-9, doi:10.71284/jmtpr.20267114.

Vancouver

1.Fettah Kurtuluş. SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ. Journal of Management Theory and Practices Research. 2026 Jun. 1;7(1):278-9. doi:10.71284/jmtpr.20267114

PROCESS MINING: CONCEPTUAL FRAMEWORK, TYPES, CHALLENGES, AND FUTURE RESEARCH DIRECTIONS

Abstract

Keywords

SÜREÇ MADENCİLİĞİ: KAVRAMSAL ÇERÇEVE, TÜRLERİ, ZORLUKLARI VE GELECEĞE YÖNELİK ARAŞTIRMA YÖNELİMLERİ

Abstract

Keywords

References

Details

Primary Language

Subjects

Journal Section

Authors

Publication Date

Submission Date

Acceptance Date

Published in Issue

DOI

IZ

Cite