Что такое Process Mining
Process Mining – технология, которая позволяет анализировать бизнес-процессы на глубинном уровне с последующей визуализацией полученных результатов. Информация собирается из внутренних источников – IT-систем, которые используются в компании. На основе реальных данных воссоздается картина фактического протекания бизнес-процесса, что помогает обнаружить «узкие места» в существующей модели процесса.
В России для обозначения технологии используется термин «процессная аналитика».
История
Основоположник и евангелист процессной аналитики – нидерландский ученый-информатик, профессор Рейнско-Вестфальского технического университета Ахена Вил ван дер Аалст (Wil M.P. van der Aalst). Среди его основных научных интересов – информационные системы, сети Петри и workflow management.
Еще в девяностых он начал работать над концепцией автоматического обнаружения процессов, предположив, что в качестве источников данных можно использовать корпоративные информационные системы. По словам ученого, впервые он использовал термин «process mining» в 1998 году. Публикации по технологии появились в 2001 году, однако фундаментальным трудом считается «Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes». Кроме теоретических материалов, совместно со своей исследовательской командой ван дер Аалст разработал платформу process mining с открытым исходным кодом.
В 2009 году была создана Рабочая группа IEEE Task Force on Process Mining (TFPM) – некоммерческая организация для продвижения исследований и разработок, обучения, понимания и эволюции процессной аналитики. Через два года TFPM опубликовала Манифест Process Mining – основной документ технологии, где были прописаны базовые принципы и вызовы. В этом же году была опубликована книга ученого «Process Mining: Data Science in Action», где был охвачен весь спектр глубинного анализа процессов – от обнаружения процессов до предиктивной (прогнозной) аналитики.
В 2018 перспективность и востребованность технологии впервые отметила консалтинговая компания Gartner, опубликовав отчет «Market Guide for Process Mining».
Суть технологии
Повышение эффективности бизнеса во многом зависит от степени изученности внутренних процессов компании. Классический подход предполагает интервьюирование – общение специально приглашенных специалистов с персоналом компании, – и изучение документированного описания процессов. Эксперты узнают и фиксируют, что шаг за шагом делают сотрудники, принимающие непосредственное участие в выполнении бизнес-процесса, агрегируют полученные результаты и, опираясь на релевантный опыт и мировые практики, предлагают спектр действий, которые потенциально принесут компании пользу. Но только потенциально. Ручное изучение не гарантирует достоверность, полноту и актуальность описания, поскольку основывается на человеческом факторе. В своих интересах сотрудники могут умолчать о чем-то или сообщить заведомо ложную информацию, что не позволит достичь поставленных целей и повлечет финансовые, временные и, возможно, репутационные потери. Кроме того, далеко не факт, что зафиксированное во внутренних документах идеальное (эталонное) описание процесса на 100% соответствует текущему положению дел и учитывает все сценарии.
Эти недостатки нивелирует процессная аналитика. Собирая данные из информационных систем компании (ERP, CRM, SCM, Project Tracking, PDM, DMS и др.), Process mining шаг за шагом фиксирует все этапы фактического процесса, давая максимально наглядное представление о реальном положении дел в компании.
При этом для технологии не важны количество задействованных в процессе участников, сложность или периодичность процесса – реконструируется непосредственный ход процесса со всеми его вариациями, отклонениями и изменениями. Наличие такой информации позволяет руководству принимать взвешенные управленческие решения, основанные исключительно на фактах. Использование технологии Process mining предоставляет бизнесу целый ряд возможностей:
- отладка и совершенствование внутренних бизнес-процессов;
- контроль и управление изменениями на основе постоянного мониторинга бизнес-процессов;
- эффективное планирование ресурсов компании;
- оценка кадровых изменений;
- экономия времени и средств благодаря своевременному устранению возникающих отклонений и «узких мест»;
- повышение лояльности клиентской аудитории;
- наглядное представление процесса в виде карты для наилучшего понимания потенциальных позитивных изменений.
Сферы применения
Наиболее полезна технология будет в компаниях, где преобладающая часть сотрудников работает за компьютерами, чтобы их действия фиксировались во внутренних системах. Помимо этого, технология эффективно применяется для двух типов процессов:
- массовых рутинных, количество повторений которых доходит до сотен тысяч раз в сутки. Алгоритм таких процессов – выверенный, что дает возможность промониторить работу как отдельного сотрудника, так и целого отдела/департамента/службы компании;
- сложных сквозных, где задействовано сразу несколько организационных единиц. Технология Process mining помогает не только исследовать такого рода процессы, но и понять, где и каким образом его можно оптимизировать.
Логично, что максимальный эффект будет достигнут в больших компаниях с разветвленной сетью филиалов и большим количеством клиентов. Сюда можно отнести:
- банковский сектор;
- общие центры обслуживания (ОЦО);
- телеком;
- ритейл.
Но несмотря на кажущуюся сложность, процессная аналитика будет полезна и в других сферах:
- медицина;
- логистика;
- промышленность;
- госсектор;
- консалтинг;
- гостиничный бизнес;
- проектирование и строительство;
- медиа.
Повысить эффективность с Proceset
Process Mining – одна из технологий, которая лежит в основе нашей системы Proceset. Мы помогаем компаниям глубже понимать собственные процессы.
Proceset – программное решение уровня Enterprise. Аккумулируя данные из внутренних систем и собирая действия пользователя в единую карту, Proceset отражает процесс так, как он протекает по факту – со всеми сроками, длительностью, нюансами, отклонениями и т.д. Сопоставив полученную модель процесса с идеальной регламентной, система обнаруживает все его уязвимые места и выявляет возможности для повышения эффективности. Кроме того, руководство может принимать управленческие решения на основании реальной картины дел в компании.
