Процессная аналитика – одна из активно развивающихся технологий, которая способна принести преимущества компаниям и организациям из самых разных отраслей.

Стоит отметить, что интеллектуальный анализ данных значительно изменился за последние несколько десятилетий и, как ожидается, продолжит развиваться в будущем. По мере того, как технология совершенствуется и получает широкое распространение, можно ожидать появления ряда ключевых тенденций в ближайшее время.

Обратимся к эволюции process mining от ручного построения блок-схем и карт к интеллектуальному решению, основанному на данных, и рассмотрим прогнозы на развитие технологии в дальнейшем.

От ручного обнаружения к автоматизированному извлечению данных

На заре появления и даже начала становления процессной аналитики исследователи и практики полагались на ручные методы, такие как блок-схемы и картирование процессов, для понимания и поиска вариантов улучшения бизнес-процессов. 

С появлением компьютеров интеллектуальный анализ процессов стал более автоматизированным. В настоящее время доступен широкий спектр программных инструментов, которые помогают организациям анализировать и улучшать свои процессы с использованием данных из различных источников, таких как системы планирования ресурсов предприятия (ERP), системы управления бизнес-процессами, управление цепочками поставок, управление взаимоотношениями с клиентами, управление персоналом и так далее. 

От сферы производства к широкому спектру процессов

Еще один путь развития интеллектуального анализа процессов – это типы процессов, к которым он может применяться.

Первоначально интеллектуальный анализ процессов больше использовался  на производстве. Однако с тех пор process mining был применён к широкому кругу других типов процессов, включая процессы обслуживания, финансовые процессы и даже процессы в государственном секторе. Более того, значительно расширилась интеграция process mining с другими технологиями, такими как RPA и BPM. 

Сочетая эти возможности, организации могут оптимизировать свои бизнес-процессы способами, которые без применения совокупности технологий были бы невозможны.

Расширение использования машинного обучения и искусственного интеллекта

Одна из тенденций, которая уже появляется – использование машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) для повышения точности и эффективности интеллектуального анализа процессов.

Эти технологии позволяют бизнесу быстрее и точнее анализировать и интерпретировать большие объёмы данных о процессах, а также выявлять закономерности и аномалии, которые было бы трудно или невозможно обнаружить с помощью традиционных – ручных –  методов.

Process mining в режиме реального времени

Ещё одна тенденция, которая, вероятно, появится, – это использование интеллектуального анализа процессов в режиме реального или близкого к реальному времени.

Непрерывно анализируя данные по мере их появления в информационных системах, организации смогут выявлять и решать проблемы как можно раньше, а не постфактум. Это позволит быть более гибкими и вовремя реагировать на изменяющиеся потребности бизнеса.

Вместе с развитием технологии будут меняться и отдельные аспекты использования интеллектуального анализа данных. Process mining по мере своего распространения будет расширять возможности интеграций, накапливать пользовательский опыт и стремиться к упрощению инструментария, требовать более строгих подходов к защите данных.

Интернет вещей, интеграции и облачные решения

Будущее приносит всё больше облачных сервисов, которые легче интегрировать с уже используемыми корпоративными IT-системами. Интеграция с другими технологиями и облачным подходом – определенный шаг на пути к интеллектуальному анализу процессов на основе Интернета вещей (IoT).

С увеличением количества датчиков и подключенных устройств, доступных в различных областях, таких как производство, логистика и здравоохранение, генерируются и анализируются огромные объёмы данных для принятия решений и оптимизации процессов. Это позволит процессной аналитике получать больше информации и находить больше возможностей для автоматизации и оптимизации в этих секторах.

Улучшенный пользовательский опыт

Предприятия уже ищут новые способы использования интеллектуального анализа процессов: от построения автономных локальных моделей до облачных подписок, от анализа отдельных этапов процесса до общекорпоративных подходов и от периодического анализа до постоянного мониторинга и прогнозирования.

По мере того, как процессная аналитика становится всё более популярной и всё больше организаций внедряют подход, можно ожидать растущего внимания к пользовательскому опыту и простоте использования.

Поставщики будут вынуждены разрабатывать программное обеспечение, которое будет интуитивно понятным и простым, а еще более доступным для широкого круга пользователей.

Более строгая защита данных

Наконец, стоит ожидать, что будет разработано больше правил и стандартов, чтобы гарантировать ответственное и этичное использование process mining.

Государственным органам необходимо будет обеспечить конфиденциальность и информационную безопасность отдельных лиц, а также точность, надёжность и защищённость используемых данных.

Однозначно можно сказать, что технология process mining продвинулась далеко вперёд. Будущее процессной аналитики выглядит многообещающе, впереди много интересных разработок и возможностей. Поскольку бизнес всё чаще ищет способы усовершенствовать свои бизнес-процессы и получить конкурентное преимущество, интеллектуальный анализ процессов будет играть всё более важную роль в достижении этих целей.

По материалам QPR