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».

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».

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:

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:

Логично, что максимальный эффект будет достигнут в больших компаниях с разветвленной сетью филиалов и большим количеством клиентов. Сюда можно отнести:

Но несмотря на кажущуюся сложность, процессная аналитика будет полезна и в других сферах:

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.

Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов в нашем телеграм-канале.