В 2025 году процессная аналитика продолжит развиваться, опираясь на запросы большей прозрачности и уменьшения времени на реализацию проектов со стороны коммерческого сектора. Новые подходы рождаются на пересечении технологий и потребностей бизнеса: компании ищут инструменты, которые не просто фиксируют процессы в их фактическом виде, но и способны генерировать гипотезы для дальнейшей оптимизации и учитывать влияние процессов друг на друга. В центре внимания – интеллектуальные решения, которые объединяют аналитику, автоматизацию и искусственный интеллект, создавая основу для цифровой трансформации. Именно на этой волне изменений появляются ключевые тренды, которые будут определять развитие процессной аналитики в 2025 году. Расскажем об основных.
Мультипроцессный подход к Process Mining
Мультипроцессная аналитика – это технология, позволяющая исследовать взаимосвязанные бизнес-процессы в совокупности, оценивая их влияние друг на друга. В отличие от традиционного подхода Process Mining, который анализирует процессы изолированно и как бы «в вакууме», мультипроцессный визуализирует несколько процессов в контексте одного графа, выявляет проблемы в точках их пересечения и рассчитывает сквозные метрики. Все это позволяет более точно оценивать эффективность процессов, ускорять реализацию проектов за счет сокращения времени на извлечение, преобразование и загрузку данных и выявлять скрытые зависимости между процессами. Ряд компаний, среди которых HeadHunter, уже планируют внедрять подобный подход в работу.
Динамические дашборды
Динамические дашборды – это интерактивные панели, позволяющие бизнес-пользователям в режиме реального времени получать доступ к ключевой информации и решать конкретные задачи. Такой инструмент в разы ускорит анализ данных, автоматически «подсветит» проблемные зоны в процессах и поможет корректно оценить потенциал оптимизации. Как это работает? Дашборды выводят в формате виджетов и фокусируют внимание пользователей на самых актуальных проблемах. Например, если софт «заметит» повторы этапов или длительные переходы между ними, то выделит их для анализа. Пользовательский интерфейс адаптируется под задачи, а клик на элемент открывает подробную информацию, устраняя необходимость в отдельных отчетах.
Маркетплейс: шаблоны отчетов Process Mining и Task Mining
Под маркетплейсом подразумевается доступ пользователей к готовым решениям и шаблонам, упрощающим анализ и улучшение бизнес-процессов. Он позволяет быстро находить и использовать преднастроенные модули, созданные на основе лучших практик, без необходимости разрабатывать их с нуля. Это помогает компаниям адаптировать инструменты аналитики к своим задачам, экономя время на внедрение и настройку. Гибкость маркетплейса дает возможность применять решения как в стандартных ситуациях (например, распространенный процесс закупок), так и в уникальных кейсах. Формат маркетплейса позволяет масштабировать работу с процессами и повышать уровень экспертизы за счет использования готовых решений, что ускоряет анализ данных и делает бизнес-процессы более прозрачными и эффективными.
Поиск потенциала для автоматизации с Task Mining
Task Mining – это технология, которая фиксирует действия сотрудников за компьютером и анализирует выполнение рутинных операций. На основе собранных данных Task Mining выделяет и фильтрует операции с точки зрения приоритетности для автоматизации. Например, часто повторяющиеся операции с минимальной вариативностью – ключевые кандидаты для роботизации. Такой подход позволяет стратегически управлять автоматизацией в целом и роботизацией в частности. Сосредоточив усилия на самых приоритетных и выгодных с экономической точки зрения операциях, компании в первую очередь минимизируют затраты и риски, одновременно повышая производительность и освобождая ресурсы для более сложной и значимой работы.
Внедрение искусственного интеллекта (AI)
Связка процессной аналитики и искусственного интеллекта открывает новые горизонты для анализа и оптимизации бизнес-процессов. Интеграция AI позволяет глубже понимать процессы, автоматизировать рутинные задачи и принимать более обоснованные решения на основе данных. AI-ассистенты способны обрабатывать большие объемы информации, предоставляя аналитические инсайты в реальном времени. Они могут отвечать на текстовые и голосовые запросы, рассчитывать процессные метрики и автоматически создавать визуальные отчеты, что значительно ускоряет доступ к ключевой информации и облегчает работу бизнес-пользователей. Кроме того, AI позволяет автоматически извлекать данные из неструктурированных источников, таких как PDF-документы или изображения, и переносить их в информационные системы. Это снижает трудозатраты на ручной ввод данных, минимизирует ошибки и ускоряет работу, повышая общую эффективность компании.
Proceset не следует трендам, а создает их
Узнайте все о трендах от их создателя и главного разработчика системы активной бизнес-аналитики Proceset, генерального директора компании Инфомаксимум Александра Бочкина.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов – в нашем телеграм-канале.
