Task Mining – это технология, которая занимается отслеживанием, фиксацией и анализом всех действий, производимых пользователем на его рабочей машине. Если логи собирают действия, которые были произведены в информационной системе (закрытие/открытие/нажатие), то Task Mining делает акцент на операциях, выполняемых персоналом. Как правило, эта технология используется в связке с process mining (процессной аналитикой, получением новых данных из логов) и показывает действия пользователя, которые выходят за рамки выполняемого им бизнес-процесса. В совокупности это позволяет увидеть:

• что происходит во время выполнения или ожидания рабочей активности;
• чем занят на своем рабочем месте каждый сотрудник;
• совпадает ли фактическое время выполнения задач с регламентированным;
• есть ли простои или временные отрезки времени, признанные непродуктивно используемыми.

Таким образом, можно сказать, что Task Mining собирает и исследует данные, чтобы составить полную картину работы организации не только с точки зрения процессов, но и с точки зрения персонала. 

Принцип работы Task Mining

На самом базовом уровне технология Task Mining собирает активность сотрудников, которые работают над бизнес-процессом, автоматически определяя системы, с которыми они взаимодействуют. Алгоритм работы программного обеспечения такого класса следующий: 

• Фиксация взаимодействия пользователя и программного обеспечения

Клики, прокрутки, используемые в разные моменты сервисы и программы – именно это фиксирует инструмент Task Mining. Как правило, для этого используется так называемый «агент». Он собирает перечисленные выше активности, делает скриншоты через заданное количество времени. 

• Добавление контекста

Порой важно не только знать, что работник печатал какой-то документ в течение часа, но и знать, чем именно он был занят: составлением технической документации, проверял сочинение своему ребенку или делал заказы «налево». Распознать контекст записей помогает технология OCR (Optical Character Recognition, дословно переводится как оптическое распознавание символов). Ее смысл в переводе изображений с рукописным или печатным текстом в распознаваемые цепочки символов (например, в привычный всем текст стандартного редактора). 

• Распределение зафиксированных активностей

При помощи обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта происходят сортировка и кластеризация каждого действия по теме и направлению. Например, «Исследование путей продаж в социальной сети LinkedIn», «Разработка стратегии Social Selling в Facebook» или «Согласование заказа на покупку». 

• Сопоставление

Благодаря идентификаторам пользователей и идентификаторам активностей, Task Mining сопоставляет работу сотрудника с данными, полученными из информационных систем. Тем самым достигается понимание влияния каждого произведенного действия на результат бизнеса в целом. 

Преимущества технологии

Благодаря использованию Task Mining можно:

• определить наиболее трудоемкие для выполнения или самые затратные по времени задачи;
• найти «узкие места», где работа застряла в ожидании вмешательства исполнителя;
• дать количественную оценку процессам оптимизации;
• сравнить работу подразделений;
• выявить устаревшее программное обеспечение.

Речь идет не столько об автоматизации выполняемых операций или внедрении RPA, сколько о доскональном знании собственных процессов, протекающих внутри организации. Программное обеспечение класса Task Mining добавит данные о работе сотрудников с используемыми в работе сервисами и инструментами.