Process Mining (PM) – технология, позволяющая подробно изучать бизнес-процессы (БП) на основе данных из корпоративных систем. Процессная аналитика даёт чёткое представление о реальном выполнении БП, наличии «узких мест», возможных проблемах и их первопричинах.  

Однако иногда требуется дополнительная информация или контекст, чтобы глубже понять, как выполняется процесс, или прогнозировать/оптимизировать его будущие показатели. Именно в таких случаях применяются другие аналитические средства, такие как Business intelligence (BI) или Artificial Intelligence (AI), поскольку они способны дополнить и улучшить результаты анализа процессов.  
 
Например: 

• компании применяют BI для объединения информации о БП с другими бизнес-данными (клиентские отзывы, объём затрат, уровень доходов) для получения комплексного представления об эффективности процессов;  
• AI используют для внедрения машинного обучения (Machine Learning, ML), обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) или компьютерного зрения (Computer Vision, CV) при работе с данными о процессах, чтобы обнаружить скрытые закономерности, аномалии или сделать нужные выводы. 

Process Mining + BI 

Business intelligence – это комплексное понятие, включающее в себя различные методы и инструменты для сбора, анализа и визуализации данных с целью повышения эффективности принятия бизнес-решений, выявления проблем, определения рыночных тенденций, а также изучения новых возможностей для увеличения прибыли.  

BI позволяет определить ключевые показатели эффективности процесса, сравнить его с эталонными или целевыми показателями, а также оценить, как БП влияет на другие стороны бизнеса: удовлетворённость клиентов, качество оказываемых услуг или прибыльность.   

Интеграция process mining с BI способствует: 

• определению основных параметров и метрик БП, которые соответствовали бы бизнес-целям и стратегии компании; 
• извлечению данных из различных источников и их преобразование в единый формат; 
• использованию инструмента PM для визуализации и анализа данных с целью определения перспектив оптимизации; 
• построению дашбордов, таблиц, диаграмм с помощью BI-инструмента, объединение информации о процессах с другими бизнес-данными; 
• обмену информацией между заинтересованными сторонами при мониторинге влияния любых изменений. 

Process Mining + AI 

Artificial Intelligence – это широкий термин, который охватывает различные методы и средства для создания новых технологий (систем), способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого участия. 

Использование ИИ помогает решать вопросы закономерностей сложных процессов, выявлять и предотвращать отклонения или ошибки в БП, а также прогнозировать и улучшать возможные результаты.  

Объединение process mining с искусственным интеллектом включает в себя: 

• определение проблемы и возможных путей её решения; 
• извлечение и подготовку данных о процессе из различных источников; 
• использование инструмента процессной аналитики для определения характеристик и меток для построения AI-модели; 
• применение машинного обучения, обработки естественного языка или компьютерного зрения к данным для создания моделей ИИ, обучающихся на их основе; 
• проверку и тестирование данных моделей на эффективность и точность, а также их совместное использование с инструментами класса process mining. 

Преимущества интеграции Process Mining с другими средствами аналитики 

Совместное применение процессной аналитики с BI и AI обеспечивает следующие преимущества: 

• более комплексное и контекстуальное понимание процессов; 
• проактивность действий относительно БП;  
• повышение эффективности и оптимизация процессов; 
• конкурентное и инновационное преимущества БП.  

Более того, основанные на данных выводы способны помочь предвидеть и предотвратить возможные проблемы, а также разработать и протестировать необходимые варианты их решений.  

По материалам Linkedin