Как качество данных влияет на результаты анализа бизнес-процессов

Бизнес-процессы в компании — это сложные, многоэтапные цепочки действий, которые требуют четкого контроля и управления. Поэтому только с помощью глубокого анализа можно корректно оценить реальную картину выполнения процессов и находить способы повышения эффективности.

В анализе бизнес-процессов важно учитывать множество факторов, однако особое внимание стоит уделить качеству данных, так как ошибки на этапах выбора источников и сбора информации могут исказить всю последующую аналитику и достоверность полученных результатов.

В статье мы расскажем о методах сбора данных, их влиянии на результаты анализа процессов и поделимся технологиями, которые упрощают и ускоряют получение необходимого объема точной информации.

Для изучения бизнес-процессов компании традиционно используют несколько способов. У каждого есть свои плюсы и минусы, особенно когда дело касается требований к точности и скорости анализа.

Сюда относятся интервью или анкетирование людей, непосредственно занятых в бизнес-процессах. Контакт с участниками позволяет собрать информацию о действиях сотрудников, их взаимодействиях с системами/программами и другими отделами. Но ни один опрос не гарантирует абсолютную объективность. Почему?:

Регламенты, инструкции и отчеты часто используются для изучения бизнес-процессов. Документы дают детализированную информацию о том, как процессы должны функционировать в идеальных условиях. Они содержат регламентированные шаги, временные рамки и контрольные точки, что помогает оценить эталонное выполнение процесса, но не отражает реальное положение дел.

В большинстве компаний документы доступны для изучения и хранятся в цифровом или бумажном формате. Это дает возможность быстро собирать данные без необходимости отвлекать сотрудников от выполнения их текущих задач.

Источники могут быть разные: текстовые файлы, электронные таблицы, PDF-документы и другие. Прежде чем использовать их для анализа, необходимо стандартизировать данные. Это требует значительных временных и человеческих ресурсов. Чтение, сопоставление и интерпретация большого объема информации чревато потерей важных деталей: важные детали могут быть упущены или неправильно интерпретированы.

Этот метод предполагает непосредственное отслеживание и мониторинг, как сотрудники выполняют свои задачи в рамках бизнес-процессов. Подход позволяет глубже понять, как персонал взаимодействует с системами, рабочими инструментами и друг с другом.

Ограничения метода:

Традиционные методы дают возможность собирать базовую информацию о процессах, у них достаточно минусов, которые могут существенно повлиять на качество и точность данных.

Мы выявили три распространенные проблемы, с которыми сталкиваются компании при использовании классических способов сбора данных.

Каждый процесс — это множество шагов, взаимосвязей и участников, что усложняет получение полной информации. В условиях ограниченных ресурсов компании часто отдают предпочтение более доступным источникам. Это создает «слепые зоны» — участки, которые остаются вне анализа. Такие пробелы искажают реальную картину выполнения процесса, это затрудняет выявление истинных причин проблем и определение точек для оптимизации.

Метрики — это показатели, которые позволяют оценить эффективность бизнес-процессов. Например, длительность цикла, среднее время реагирования, процент возвратов на доработку и др. Субъективные оценки, неучтенная информация, разный формат и дублирование данных в расчете метрик могут создать ложное представление об эффективности процессов.

Сбор данных — процесс трудоемкий и длительный, что приводит к устареванию информации к моменту ее анализа. В результате принятие управленческих решений происходит на основе неактуальных данных, которые больше не отражают текущее положение дел.

Бизнес постоянно сталкивается с необходимостью повышенной точности, оперативности и комплексности анализа данных. Компаниям требуются более быстрые и технологичные методы.

Новые технологии значительно ускорили и упростили сбор данных. В отличие от традиционных методов, современные подходы автоматизировали этот процесс, гарантируя более объективные и достоверные результаты. Благодаря этим технологиям компании смогли собирать информацию в режиме реального времени, минимизировать влияние человеческого фактора и снизить риск ошибок.

Бизнес-процессы, будь то обработка платежей или управление складом, тесно связаны с корпоративными информационными системами. Например, при передаче заявки от одного отдела к другому система фиксирует данное действие.

Лог в журнале событий (event log) — это запись в информационной системе, фиксирующая конкретное событие, произошедшее в рамках выполнения бизнес-процесса. Логи содержат детальную информацию о каждом шаге: кто, что, когда и как сделал.

Process Mining — это технология, которая визуализирует реальное выполнение бизнес-процессов на основе автоматической выгрузки логов из информационных систем, таких как CRM, ERP, BPMS и других. Такой подход позволяет получать объективную и актуальную информацию о процессах, так как на сбор данных не влияет человеческий фактор. Логи, которые собирает технология из журналов событий, невозможно изменить.

Так как Process Mining использует данные из внутренних корпоративных систем, она наиболее эффективна для анализа бизнес-процессов, в которых большая часть этапов оцифрована.

Еще одним источником данных для анализа бизнес-процессов может стать выполнение бизнес-операций сотрудниками за ПК. Технология Task Mining фиксирует элементарные действия сотрудников в приложениях и программах: клики мышью, переходы между вкладками, заполнение полей и т. д.

Важное преимущество Task Mining — анализ операций, которые не фиксируются в информационных системах компании. Это особенно актуально для тех бизнес-процессов, которые зависят от человеческого участия и не имеют четкой цифровой инфраструктуры.

Task Mining позволяет оптимизировать рабочие процессы, предоставляя точные данные о том, как долго сотрудники выполняют каждую операцию, где возникают задержки и какие действия можно улучшить.

Process Mining и Task Mining позволяют быстро выявлять актуальные проблемы, принимать управленческие решения на основе достоверных данных и отслеживать изменения в режиме реального времени.

Proceset — система активной бизнес-аналитики, созданная помогать компаниям получать достоверные данные о бизнес-процессах быстро и объективно. Флагманские решения системы — Process Mining и Task Mining.

Proceset автоматически собирает, обрабатывает и анализирует данные. Результат работы системы — дашборды (аналитические отчеты) с ключевыми метриками и картами выполнения процессов.

Преимущества автоматического подхода Proceset к сбору данных: