Process mining, или процессная аналитика, или интеллектуальный анализ бизнес-процессов – это технология, которая позволяет изучать фактическое протекание отдельных процессов, чтобы получить представление о том, как работает система в целом. На основе этой информации аналитики могут лучше понять, как используются ресурсы, и определить потенциальные «узкие места». 

Назначение process mining 

Используя методы процессной аналитики, организации могут лучше узнать свои бизнес-процессы и повысить эффективность. 

Цель улучшения бизнес-процессов 

Улучшение управления бизнес-процессами компании может повысить общую эффективность и прибыльность, а также улучшить качество обслуживания и удовлетворенность клиентов. Выявляя и устраняя пробелы и «узкие места», бизнес может улучшить связь и координацию между своими подразделениями, сократив время процесса и повысив производительность. 

Принцип работы process mining? 

Процесс интеллектуального анализа бизнес-процессов начинается со сбора больших объемов данных из логов системы или сети. Затем эти данные обрабатываются с использованием машинного обучения, которое позволяет process mining идентифицировать конкретные процессы и связанные с ними сценарии. Полученные данные можно использовать для отслеживания выполнения процессов и определения областей, требующих улучшения. 

Преимущества process mining 

Process mining можно использовать для поиска «узких мест» процесса, повышения его общей эффективности и выявления ошибок /потерь в деятельности организации. Понимая, как именно протекают корпоративные БП, аналитики лучше понимают, как используются ресурсы и могут выявить потенциальные проблемы. Процессную аналитику можно использовать для поиска новых процессов с высоким потенциалом и связанных с ними преимуществ. 

С точки зрения обслуживания клиентов, process mining может помочь предприятиям понять, как клиенты взаимодействуют с системами компании, впоследствии определяя области для улучшения и оптимизации работы с клиентами. Кроме того, процессную аналитику можно использовать, чтобы помочь компаниям персонализировать взаимодействие с пользователем путем выявления ключевых моделей и взаимосвязей между их действиями и предлагаемыми услугами. 

Другие варианты применения включают аудит операционной деятельности, проверку соответствия, выявление потенциальных мошенничеств, обнаружение неэффективных процессов и обработку их исключений, а также анализ производительности системы. 

Проблемы при использовании process mining 

Хотя технология process mining имеет ряд преимуществ, есть и некоторые минусы.  Проекты внедрения решений класса process mining достаточно сложны и затратны с точки зрения времени, технических и финансовых ресурсов. Однако эффект от внедрения зачастую превосходит вложения в несколько раз. 

Передовые практики внедрения process mining 

Если компания хочет внедрить интеллектуальный анализ процессов, важно иметь стратегический план. В этом плане должны быть изложены цели использования технологии process mining и ресурсы, которые будут выделены на реализацию проекта внедрения и дальнейшего использования. Кроме того, компания должна на постоянной основе отлеживать эффективность работы решения класса process mining, чтобы быть уверенной, что технология приносит пользу и ожидаемый эффект. Пошаговая инструкция успешного внедрения: 

• разработать стратегический план применения инструментов процессной аналитики. Интеллектуальный анализ процессов следует использовать в сочетании с другими организационными стратегиями для достижения желаемых целей; 
• обеспечить выделение необходимых ресурсов для использования process mining. Технология требует значительного времени и усилий для правильной реализации, поэтому организации должны быть готовы инвестировать в ресурсы, необходимые для успешного внедрения интеллектуального анализа процессов; 
• убедиться, что инструмент process mining может масштабироваться. Должна быть возможность увеличения количества используемых источников данных; 

• сравнить и оценить эффективность внедрения process mining. Важно измерить влияние использования технологии на эффективность организации, чтобы принимать обоснованные решения о том, следует ли продолжать внедрение процессной аналитики; 
• обеспечить техническую поддержку инструмента process mining. Это поможет оказать помощь в решении любых проблем, возникающими во время внедрения аналитики процессов, сделать внедрение плавным и непрерывным;  
• регулярно оценивать эффективность внедрения и при необходимости вносить необходимые изменения. Постоянный мониторинг и оценка необходимы для обеспечения успешного внедрения и внесения корректировок по мере необходимости.