Обычный анализ процесса - это все, что нужно задавать вопросы, проводить опросы, копаться в руководствах пользователя и указывать пальцем на то, что и почему. Да, там есть все жемчужины, их нужно только найти - утечки бюджета, нарушения протоколов и все такое. Но! Вы, вероятно, будете использовать источники, которые могут быть неактуальными или устаревшими, или и то, и другое. Кроме того, когда вы разговариваете с более чем одним владельцем процесса, у вас, вероятно, будет более одного взгляда, поэтому вы имеете дело с мнениями, а не с фактами.
1. Что такое процессный майнинг
Сначала позвольте мне сказать вам, что это не так. Process Mining - это не бизнес-аналитика. Ни один из известных мне инструментов бизнес-аналитики не может делать то, что может сделать интеллектуальный анализ процессов, но хорошее программное обеспечение для интеллектуального анализа данных может выполнять большинство трюков бизнес-аналитики.
Process Mining - это метод анализа, основанный на цифровом отслеживании действий пользователя. Платформы бухгалтерского учета, логистики или управления клиентами создают и собирают журналы, которые могут использоваться инструментами интеллектуального анализа данных для визуализации и количественной оценки процессов.
Идея интеллектуального анализа данных закладывает основу для ряда программных продуктов. В отличие от инструментов бизнес-аналитики, которые часто разбиваются на отдельные виды деятельности или бизнес-направления, программное обеспечение для интеллектуального анализа процессов в первую очередь соединяет части и элементы. Тогда какие бы аномалии вы ни увидели, они будут основаны на том, что произошло на самом деле, а не на том, что, по мнению участников, произошло.
Вот пример. Я использую Timeline PI. На основе облака, установка не требуется. Все, что вам нужно, это файл журнала или файлы. Важны три элемента.
Идентификатор транзакции - номер заказа, счета или тикета. Он используется для создания истории из цепочки событий.
Отметка времени - временной интервал, когда произошло действие.
Описание действия - что произошло с транзакцией, например счет получен, заказ забронирован или билет закрыт
Чтобы провести хороший анализ, вам понадобятся другие детали, например идентификатор пользователя, имя клиента, центр затрат, место доставки и т. д. Вы можете иметь столько, сколько хотите. Как только данные введены, путешествие начинается.
2. Как это выглядит
Временная шкала PI соединяет события в цепочки на временной шкале
Схема выше не имеет смысла, правда? Тем не менее, в этом суть временной шкалы, программа создает истории на основе действий пользователя.
Пришло время покопаться.
Ну, тут нет серебряных пуль. Чтобы оценить процесс, я следую определенному ритуалу, который состоит из нескольких процедур оценки.
- Статистический анализ
- Анализ узких мест
- Обнаружение аномалий
- Анализ закономерностей
- Настройка протоколов
- Управление предупреждениями и уведомлениями
Если вы будете следовать этому плану, вы сможете определить большинство проблем и увидеть, что нужно изменить, чтобы сделать процесс более эффективным. Помимо временной шкалы, PI также хорош для просмотра процессов под разными углами и выявления тенденций. Взгляните на поток ниже, вы можете увидеть, что проблемы с извлечением данных составляют 27% от всего обрабатываемого объема, к тому же модифицированный процесс стоит в 3 раза больше, чем стандартный поток.
Анализ шаблонов хорош для выявления аномалий, взгляните на Стюарта, его поток отличается от его колледжа. Это может быть хороший момент, чтобы спросить его, что не так.
Timeline PI может воспроизводить поток, чтобы вы могли видеть, как отдельные действия развивались с течением времени.
Также есть модуль машинного обучения и возможности прогнозирования. Вы можете использовать исторические данные для создания моделей и прогнозирования результатов.
Timeline PI поставляется с предварительно настроенными потоками для сервисных компаний, вы можете использовать его, чтобы увидеть, насколько хорошо call-центр справляется с обращениями.
Есть также несколько старых добрых игрушек для приборной панели. Вы можете использовать его для построения и хранения собственных графиков.
3. Как это следует использовать
Итак, есть несколько вариантов, но как использовать платформу наиболее эффективно? Я вижу три основных сценария:
Одноразовое обнаружение - поиск аномалий, выявление тенденций, исправление процесса, внесение изменений в способ работы.
Обнаружение + ввод новых данных - помимо обнаружения вы можете устанавливать протоколы и выявлять нарушения.
Обнаружение + новые данные + автоматизация - помимо двух других, некоторые исправления можно было сделать с помощью автоматизации (роботизация).
Если вы посмотрите на структуру организации, Timeline PI прекрасно вписывается в область мониторинга и управления. И это тоже довольно гибко - вы можете обогатить потоки новыми источниками данных, например, добавить данные логистики или заменить старые источники новыми, если вы решите перейти на новую платформу взаимоотношений с клиентами.
P.S. Я не связан с Timeline PI. Эта статья основана на моем опыте использования этого продукта.
