Популярность применения инструментов процессной аналитики растет. Компании выбирают Process Mining, чтобы получать полную, объективную и достоверную информацию о выполнении каждого шага бизнес-процессов.
Как и любая популярная технология, Process Mining постоянно совершенствуется. Новый виток развития — мультипроцессная аналитика. Это новый подход к анализу данных, который расширяет возможности классического Process Mining за счет исследования не отдельных процессов, а их взаимосвязей.
Мы выделили 3 основных преимущества мультипроцессного подхода Process Mining перед классическим.
Оценка влияния процессов друг на друга
Классический Process Mining анализирует бизнес-процессы «в вакууме», не учитывая скрытые между ними зависимости. На практике часто проблемы возникают именно в точках соприкасания процессов. Например, задержка поставки материалов откладывает производство товара, что влияет на сроки отправки заказа клиенту.
Мультипроцессная аналитика исследует взаимосвязи бизнес-процессов и оценивает их влияние как друг на друга, так и на результат. Комплексный анализ позволяет более глубоко и точно отслеживать взаимодействия между процессами.
Рассмотрим на примере.
Пришел заказ на три товара А, B и C. Менеджер идет на склад и проверяет на наличие все позиции. Далее — упаковывает каждый товар отдельно и отправляет весь заказ клиенту. То есть в процессе существуют общие этапы для всех трех позиций — проверка товаров на наличие и отправка заказа клиенту.
Традиционный Process Mining построил бы карты процессов по каждому товару, не учитывая наличие пересечений. Результат – дублирование данных и искажение реального выполнения заказа. Такой подход не позволяет узнать, как взаимодействие процессов влияет на результат.
Мультипроцессная аналитика строит общую карту элементов заказа. В сложных сквозных процессах это важно, поскольку движение к следующему этапу невозможно, пока все объекты – в нашем случае товары – не завершат предыдущие шаги.
Использование мультипроцессной аналитики позволяет компаниям оценивать степень влияния каждого процесса на конечный результат. Зная факторы, определяющие общую эффективность, можно выделить, что конкретно нуждается в улучшении и оптимизации.
Повышение точности расчета процессных метрик
Как мы уже выяснили, изолированный анализ процессов приводит к дублированию данных. Как это влияет на расчет процессных метрик, таких как время обработки, пропускная способность, уровень обслуживания и т.д.? Рассмотрим на конкретном кейсе расчета времени оформления заказа.
Так как Process Mining строит отдельные карты по каждому объекту (товару), то общее время выполнения заказа составило бы 90 минут и рассчитывалось следующим образом:
- расчет трудозатрат на оформление каждого товара;
- суммирование трудозатрат по трем товарам.
Где ошибка? Отсутствие взаимосвязей между процессами приводит к завышенной оценке трудозатрат из-за многократного учета времени по общим этапам. Из-за этого распределение ресурсов и времени может оказаться неэффективным. Сколько на самом деле выполнялся заказ?
Мультипроцессная аналитика оценила бы трудозатраты в 40 минут, определив, что время проверки наличия товаров и отправки заказа следует учитывать один раз, а не для каждой отдельной позиции.
Обладая точной информацией об отношении затраченных ресурсов к результатам, легче максимизировать эффективность и свести к минимуму расходы.
Скорость реализации проектов
До появления мультипроцессного подхода аналитикам приходилось вручную трансформировать массивы данных из разных источников в единый формат и устанавливать связи между таблицами логов. Для расчета каждой процессной метрики нужно было создавать сложные правила (скрипты преобразования данных), которые отнимали много времени и требовали проверок на корректность.
Мультипроцессная аналитика упростила и ускорила обработку данных и расчет метрик в 5 раз. Аналитикам больше не нужно вручную писать скрипты для расчета метрик, что повышает точность их расчета.
Мультипроцессная аналитика в Proceset
Система активной бизнес-аналитики Proceset – первое решение в России с функционалом мультипроцессной аналитики.
Proceset помогает компаниям:
- узнать, как процессы выполняются на самом деле;
- оценить влияние процессов друг на друга;
- кастомизировать процессные метрики под уникальные запросы;
- найти потенциал для оптимизации и рассчитать его экономический эффект.
Внедрение Proceset позволяет быстро принимать управленческие решения на основе достоверных данных, ускорять процессы и повышать качество их выполнения.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов в нашем телеграм-канале.