Download GRATUITO: Descubra, analise e monitore processos localmente — desenvolvido para oferecer velocidade, governança e implantação segura.
Fácil instalação
IA aprimorada
Use a sua IA
Sem código
Características
Mapeamento de processos
Mapeie e analise os dados do seu processo.
Copiloto de IA
Aproveite o poder da IA para fazer perguntas e obter insights.
Modelos pré-construídos
Modelos de análise pré-construídos prontos a usar.
BPMN
Gerar mapas BPMN para formação e integração com ferramentas de terceiros.
Painéis e KPIs
Crie painéis visuais e KPIs para obter insights importantes.
Sim. O Mindzie Desktop oferece uma edição gratuita com todos os recursos para que você possa explorar a mineração de processos, criar modelos e analisar os seus processos sem nenhum custo.
A mineração de processos é uma técnica baseada em dados que analisa registos de eventos para visualizar, monitorizar e melhorar os processos de negócios. O Mindzie Desktop oferece recursos locais de mineração de processos de alto desempenho para que possa analisar fluxos de trabalho com segurança na sua própria máquina.
Sim. O Mindzie Desktop é uma aplicação instalada localmente para Windows, permitindo-lhe executar análises de mineração de processos sem depender da infraestrutura da nuvem.
O Mindzie Desktop está atualmente disponível apenas para Windows. Se estiver a utilizar macOS, entre em contacto com support@mindzie.com
para solicitar um tenant gratuito do Mindzie Cloud, que permite utilizar os recursos de mineração de processos do Mindzie diretamente do seu navegador em um Mac.
Sim. A versão gratuita suporta até 1.000 casos. Pode atualizar a qualquer momento para remover esse limite e analisar casos ilimitados.
Sim. Pode guardar os seus projetos Mindzie, partilhá-los com outros utilizadores de computadores para que eles os possam carregar e até mesmo carregá-los na edição empresarial ou na nuvem mais tarde, para nunca perder o seu trabalho.
Sim. A edição gratuita é totalmente funcional para casos de uso reais de mineração de processos, tornando-a ideal para avaliação, aprendizagem e conjuntos de dados menores.