ИТ, аналитика процессов
ИТ / Статьи
аналитика данных экспертная колонка
7.11.2023

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 MiningData Mining
ЦельProcess 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 данныхДанные из внутренних журналов событий, где зафиксирована последовательность действий и событий внутри процессовРазнообразные данные, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные
ЗадачиВыявление узких мест, неэффективностей, оптимизационных возможностей и визуализация реальных потоков процессовКластерный анализ, классификация, прогнозирование, ассоциативные правила и т.д.  
ПрименениеСовершенствование бизнес-процессов, повышение эффективности бизнеса, сокращение времени выполнения задач, оптимизация ресурсов и повышения качества процессовВыявление 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.

Изображение: RSpectr, Adobe Stock

Еще по теме

За счет чего российская цифровая техника будет востребована за рубежом

Как изменились подходы и скорость цифровизации за последние 20 лет

Почему будущих специалистов по информбезопасности разбирают еще со школы

Новые схемы интернет-мошенников и как им противостоять

Почему буксует импортозамещение электронных компонентов

Почему рынок коммерческих дата-центров нуждается в регулировании

Что ждет начинающего тестировщика в 2024 году

Как найти перспективные зарубежные рынки для российских решений

Какие угрозы несет интернет тел человечеству

Успеют ли банки заменить импортный софт и оборудование до 2025 года

Зачем компании вкладывают деньги в ИТ-состязания?

Импортозамещение и внутренняя разработка ПО в страховании

Почему рынок информационных технологий РФ возвращается к классической дистрибуции

Что сделано и не сделано в цифровизации России за 2023 год

Как заботу о вычислениях переложить на вендоров и почему не все к этому готовы