Process mining (PM) – технология, помогающая компаниям подробно изучать собственные бизнес-процессы (БП), оптимизировать их и контролировать. Согласно статистике, популярность процессной аналитики растет с каждым годом: по подсчетам экспертов, рынок PM в 2022 году увеличился примерно на 45%.
Однако по сей день существуют определенные заблуждения или неверные представления об использовании технологии. В основном это связано с нехваткой необходимых знаний или опыта. Рассмотрим некоторые из заблуждений детальнее:
- Размер имеет значение.
Одно из самых распространенных ошибочных мнений – использование процессной аналитики актуально только для организаций с большими объемами данных.
На самом деле, process mining может быть полезен при оптимизации процессов в компаниях разного масштаба. Анализ БП, содержащего даже небольшое количество операций, способен предоставить важную информацию. Благодаря процессной аналитике можно понять, например, почему определенный процесс занимает неоправданно много времени, а его улучшение поможет сэкономить те или иные ресурсы. Например, PM может быть использован для изучения поведения клиентов, где требуются небольшие объемы данных. Благодаря этому компании могут получить ценную информацию, чтобы в дальнейшем повысить уровень качества своих услуг.
- Мгновенная оптимизация процессов.
Да, инструменты PM помогают быстро составить картину того, как на самом деле протекают процессы. Тем не менее, есть сложность в структурировании и подготовке данных журнала событий исследуемого процесса.
Инструмент process mining позволяет обнаружить только фактический БП – за счет извлечения данных из корпоративных систем. Последующее возможное внесение изменений в процесс – ответственность специалистов. Таким образом, не каждое очевидное предположение по улучшению БП обязательно должно быть реализовано на практике, если оно не даст ожидаемого эффекта.
- Process mining полностью заменяет человека.
Еще одно распространенное заблуждение. Process mining – это лишь вспомогательный инструмент. Человеческий экспертный опыт незаменим для осмысленной интерпретации полученных результатов и их перевода в конкретные практические действия. Знания и навыки людей могут быть дополнены благодаря PM и способствовать принятию более эффективных бизнес-решений.
Приведем в пример выявление отклонений в процессе. Изначально process mining помогает их определить. Но только благодаря опыту сотрудников причина отклонения может быть идентифицирована, исправлена или обозначена как исключение.
Поэтому важно, чтобы процессная аналитика использовалась как поддержка работы специалистов, а не как ее замена.
- Процессная аналитика выявляет «неэффективных» сотрудников.
Многие думают (и это вполне логично), что изучение БП помогает определить ленивых или медлительных сотрудников. Именно поэтому различные профсоюзы, специалисты по охране труда скептически относятся к анализу процессов.
Для защиты персональных данных участников бизнес-процессов существуют определенные способы и средства безопасного использования информации путем псевдонимизации. Если в ходе анализа выявленной в БП проблемы человеческий фактор действительно определен как причина, то при совершенствовании процессов не следует возлагать вину на конкретного человека. Нужно сосредоточиться на выявлении возможностей оптимизации. То есть главный вопрос в данной ситуации заключается не в том, по чьей вине, а почему возникают «узкие места».
- Process mining подходит только для оптимизации процессов.
Процессная аналитика является полезным инструментом не только для оптимизации БП, но и для других целей – обеспечения соответствий и управления рисками.
Например, если необходимо провести внутренний аудит, можно использовать PM для быстрого и простого анализа того, отвечают ли бизнес-процессы нормативным требованиям и не влекут ли они за собой факторы риска. Это позволит своевременно принять меры и минимизировать потенциальный ущерб.
По материалам ISR