Durante los últimos años se han hecho grandes esfuerzos para poder incorporar datos más complejos en los procesos de negocio. Dichos esfuerzos han cubierto la mayoría de las etapas del ciclo de vida del proceso. Entre los hitos más relevantes se pueden destacar cuatro:
– La incorporación de datos existentes con anterioridad a la implantación de un BPMS
– La ayuda a la toma de decisiones en ejecución
– La detección, diagnosis, y prognosis de los datos durante la ejecución del proceso para para evitar comportamientos incorrectos
– La explotación de datos creados en ejecuciones anteriores para hacer soluciones más competitivas.
Para alcanzar estos retos, existen propuestas que mejoran la capacidad de modelar en el propio proceso los datos que utilizan, y que permiten la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y análisis de datos masivos para la explotación de los mismos.