ИТ-аналитика бизнеса
Отвечаем на топ-5 самых популярных вопросов об анализе процессов при работе с данными
Сегодня данные – неизменный источник информации и ресурс для развития бизнеса, особенно крупного. В этом контексте технология аналитики процессов (Process Mining) обеспечивает прозрачность, выявляет в них узкие места и другие уязвимости, помогает оптимизировать затраты, принимать решения на основе реальных фактов и оперативно реагировать на изменения. О том, как это позволяет бизнесу поднять эффективность, в ответах на пять самых популярных вопросов читателям RSpectr рассказал генеральный директор ИТ-компании «Инфомаксимум» Александр Бочкин.
КАК РАБОТАЕТ ПО КЛАССА PROCESS MINING?
Начинается все со сбора и загрузки событийных данных из различных источников. Ими могут выступить любые транзакционные системы – от ERP, PDM и APM до CRM и OLAP. Главное, чтобы была возможность вытащить много логов, на основе которых будет строиться фактический процесс.
Второй этап – это обнаружение процессов, которое построено на машинном обучении и статистическом анализе. Эта связка позволяет выявить последовательности действий и взаимосвязи в данных, моделирует итоговый процесс со всеми деталями и вариациями. Карту можно построить в виде графа или диаграммы, сути это не поменяет.
Далее – сравнение регламентной модели данных с созданной, чтобы выявить расхождения и отклонения. Также производят анализ производительности, определяя время выполнения каждого этапа и подсвечивая узкие места. Все результаты представляются наглядно. Полученные выводы используются для оптимизации и мониторинга бизнес-процессов, обеспечивая цикл постоянных улучшений и адаптации.
КОМУ ВЫГОДНЕЕ ВСЕГО ВНЕДРЯТЬ ПРОЦЕССНУЮ АНАЛИТИКУ?
Process Mining – как МРТ для бизнеса. Технологию можно использовать любой компании в любой сфере, но выгоднее всего ее внедрение будет крупным организациям в связи с большим количеством процессов и используемых информационных систем, а также разветвленной сетью филиалов. И лучше выбирать те процессы, которые сильнее всего влияют на прибыль компании. Для банков, например, это может быть потребительское кредитование, а для промышленности – производственные процессы.
Среди наших клиентов, которые внедрили Process Mining, есть как крупные финансовые институты, так и общие центры обслуживания, ритейлеры, промышленные компании и даже государственные институты.
Если уточнить, для каких процессов технология будет особенно полезна, то здесь можно выделить простые массовые процессы
Такие процессы повторяются многократно – до десятков тысяч раз за сутки. Цепочка выполняемых шагов отлажена до мелочей, поэтому в ракурсе внимания – эффективность отдельных команд/отделений/служб. Здесь едва ли получится глобально изменить сценарий сквозного бизнес-процесса (например, фронт-офиса банка), но отладка работы каждого звена может принести ощутимые результаты.
Например, Россельхозбанк с помощью Process Mining полностью воссоздал фактическую модель процесса потребительского кредитования со всеми его особенностями и получил все нужные метрики.
Process Mining можно применять не только к простым рутинным процессам, но и к сложным, затрагивающим несколько организационных единиц. Здесь уже внимание не столько на убыстрении процесса, сколько на его упрощении: избавиться от лишних циклов, убрать дублирование функций, оптимизировать число шагов и т.д.
ЗАЧЕМ НУЖНА ТЕХНОЛОГИЯ PROCESS MINING, КОГДА ЕСТЬ BUSINESS INTELLIGENCE?
Business Intelligence (BI) и Process Mining – это две разные технологии, имеющие свои уникальные функции, области применения и источники данных.
Основная цель BI заключается в том, чтобы обеспечить бизнес нужной информацией для принятия решений. BI позволяет выявлять тенденции, анализировать данные, создавать отчеты и дашборды (интерактивные панели визуализации) для оценки производительности компании, выявления ключевых показателей эффективности (KPI) и другой аналитики. Однако BI обычно оперирует структурированными данными и склонен работать на основе заранее созданных моделей и запросов.
Акцент Process Mining – на анализе бизнес-процессов по данным из корпоративных информационных систем. Эта технология позволяет автоматически выявлять, визуализировать и анализировать реальное выполнение процессов, показывая, как они действительно происходят, а не как они должны происходить.
Process Mining обычно не требует заранее созданных моделей и позволяет выявлять неожиданные паттерны, аномалии и подсвечивать возможности
Итак, в отличие от BI, которая сосредотачивается на обобщенной аналитике данных для принятия стратегических решений, Process Mining сфокусирован на детальном анализе бизнес-процессов для оптимизации и повышения операционной эффективности.
МЫ НАШЛИ ПРОБЛЕМУ. А ЧТО ДАЛЬШЕ?
Когда вы работаете в Excel, то используете его функции. Никто за вас формулы и сводные таблицы не напишет и не построит. С системами Process Mining точно такая же история. Софт не решит ваши проблемы, однако поможет выявить, предупредить и локализовать самые серьезные из них. Один из наших первых профильных кейсов связан с крупным телекоммуникационным оператором, который хотел проанализировать процесс учета авансовых отчетов.
В процессе работы вскрылось, что 22% транзакций шли с ошибками, за которые надзорные органы могли наложить на компанию огромные штрафы
Анализ процессов с Process Mining помогает оптимизировать их с наибольшим эффектом для бизнеса и исправлять ошибки еще до того, как они произойдут, экономя затраты и усилия.
PROCESS MINING РАВЕН DATA MINING?
Process Mining и Data Mining – это два различных подхода к анализу данных, которые имеют разные цели и области применения. Вот основные различия между ними:
Process Mining | Data Mining | |
Цель | Process Mining направлен на анализ и визуализацию реальных бизнес-процессов в организации на основе данных журналов событий | Выявление образцов, связей и структур в больших объемах данных, включая те, что не связаны напрямую с процессами |
Источники данных | Данные из внутренних журналов событий, где зафиксирована последовательность действий и событий внутри процессов | Разнообразные данные, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные |
Задачи | Выявление узких мест, неэффективностей, оптимизационных возможностей и визуализация реальных потоков процессов | Кластерный анализ, классификация, прогнозирование, ассоциативные правила и т.д. |
Применение | Совершенствование бизнес-процессов, повышение эффективности бизнеса, сокращение времени выполнения задач, оптимизация ресурсов и повышения качества процессов | Выявление общих образцов и информации, которая может быть полезной для принятия решений |
ЧТО ДАЛЬШЕ?
Интересный момент: Process Mining только начинает свое шествие по России, но скоро исключительно «чистой» технологии будет мало. Это связано с тем, что внутри компаний работа отделов сильно переплетена между собой. Например, продажи не действуют в одиночку, они плотно связаны с маркетингом и бухгалтерией. Эту связь и зависящие от нее метрики обязательно надо будет учитывать, в чем может помочь уже мультипроцессная аналитика. Эта технология позволяет глубоко исследовать и проанализировать именно взаимосвязь между процессами, учитывает их влияние друг на друга. Вследствие этого бизнес может в несколько раз уменьшить расходы на создание данных и сократить время выполнения проекта. Источником данных выступают логи, а применять технологию можно на тех же процессах, что и классический Process Mining. Тот самый случай, когда можно еще быстрее, еще выше, еще сильнее.
Несомненно, технология Process Mining – мощный инструмент, способный преобразовать способ анализа и оптимизации бизнес-процессов. Ее преимущества столь значительны, что любой инструмент такого класса становится неотъемлемой частью современного управления предприятием.