Monografia podejmuje jedno z najważniejszych współczesnych wyzwań analityki procesowej, jakim jest przekształcanie dużych zbiorów surowych i nieuporządkowanych danych rejestrowanych przez systemy informatyczne w formalne modele procesów, które pozwalają lepiej poznać ich rzeczywisty przebieg, identyfikować odchylenia, a tym samym wspierać ich analizę i optymalizację. 
Współczesne przedsiębiorstwa gromadzą ogromne ilości informacji, jednak same dane nie pokazują bezpośrednio, jak procesy faktycznie przebiegają. Książka przedstawia sposób ich przetwarzania i interpretacji. Autorka opisuje kolejne etapy tworzenia modeli procesów: od przygotowania danych do eksploracji, przez czyszczenie danych, abstrakcję i etykietowanie zdarzeń z wykorzystaniem uczenia maszynowego oraz wiedzy eksperckiej, identyfikację instancji procesu i budowę dziennika zdarzeń, po automatyczne odkrywanie formalnych modeli i ich ocenę. 
Zaproponowana metodyka została zweryfikowana na przykładzie dwóch rzeczywistych procesów górniczych: wydobycia w kopalni podziemnej oraz transportu w kopalni odkrywkowej. Górnictwo jest wymagającym obszarem zastosowań metod eksploracji procesów ze względu na zmienne warunki pracy, złożone środowisko, rozproszenie danych i konieczność wykorzystania specjalistycznej wiedzy ekspertów. Przeprowadzona ocena dwóch wybranych procesów pokazuje, w jaki sposób dane rejestrowane dotąd głównie na potrzeby monitorowania stanu technicznego urządzeń mogą stać się źródłem wiedzy o rzeczywistym przebiegu procesów oraz wspierać ich analizę i doskonalenie.
Monografia łączy teorię modelowania, metody analizy danych i praktykę przemysłową, dlatego kierowana jest przede wszystkim do inżynierów górniczych, specjalistów zajmujących się analityką procesową, cyfryzacją przemysłu, automatyką oraz zarządzaniem procesami produkcji, a także do naukowców, studentów i praktyków zainteresowanych wykorzystaniem danych przemysłowych do tworzenia nowych narzędzi analizy i optymalizacji procesów.