Впервые в России о коммерческом внедрении технологии process mining заговорили в 2016 году. Тогда на территории страны интеграторы стали активно продвигать немецкое решение компании Celonis. NDA ограничил раскрытие информации, неизвестна сумма внедрения, экономический эффект. Но если верить доступным материалам, результат превзошел ожидания. До 2019 года на отечественном рынке не было аналогов зарубежным системам, однако ситуация меняется. Несколько компаний заявили о том, что в ближайшем будущем смогут дать достойный ответ зарубежным разработкам. Например, российская ABBYY приобрела TimelinePI (американская платформа анализа бизнес-процессов), саранская IT-команда “Инфомаксимум” выпустила релиз собственной системы класса process mining — Proceset. Однако, впервые о технологии и ее возможностях заговорили более 20 лет назад.
Этапы развития process mining (процесс майнинг)
Методология process mining была основана на академических исследованиях. В 2009 году Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE, США) создал целевую группу, состоящую более чем из 75 человек, для изучения process mining. В 2011 году был опубликован манифест для продвижения темы, где определен набор основных принципов и перечислены важные проблемы. Этот манифест до сих пор служит руководством для разработчиков программного обеспечения, ученых, консультантов, бизнес-менеджеров. Его цель — повысить статус process mining как нового инструмента для улучшения, редизайна, контроля и поддержки операционных бизнес-процессов.
Само понятие процессной аналитики ввел в обиход профессор Виль ван дер Аалст. Его называют отцом process mining, он посвятил сотни научных работ, которые актуальны по сей день, изучению сфер применения и практической выгоды от внедрения технологии. Первые публикации Виль ван дер Аалст выпустил в конце 90-х – начале 2000-х, уже тогда помимо теории им был создан инструментарий, позволяющий восстанавливать процессы на основе данных (логов) из информационных систем (систем используемых в работе компаний — CRM, 1C, Oracle и пр.) В ходе исследований process mining был создан фреймворк ProM, который обладал необходимым функционалом для оцифровки процессов.
Конечно, в начале двухтысячных использование ИС в компаниях было не так развито, многие процессы выполнялись вручную, что затрудняло или вовсе исключало возможность и актуальность использования process mining. Но с развитием инноваций и внедрением технологий во все сферы жизни применение PM стало необходимостью.
В 2011 году профессор Виль ван дер Аалст опубликовал первую книгу по процессной аналитике. В 2016 году вышла обновленная и расширенная ее версия под названием «Процесс майнинг: наука о данных» в действии». Вил ван дер Аалст также представил успешный онлайн-курс (MOOC), в котором приняли участие более 115 000 человек из более чем 190 стран.
Ранее предполагалось, что сферы применения process mining ограничены и обоснованы для реализации следующих задач:
- Обнаружение процессов. Для понимания, как выглядит любой бизнес-процесс на самом деле (не в теории).
- Поиск “узких мест” (англ. bottlenecks). Критических для процесса, которые делают бизнес-процесс длиннее и дороже.
- Выявление отклонений бизнес-процесса. Т.е. моментов, где реальный (оцифрованный) процесс отличается от регламентированного (теоретического) и почему?
- Поиск операций, которые можно ускорить (сейчас применим термин — автоматизировать) или исключить.
- Прогнозирование возникновения ошибок.
По мнению экспертов, важнейшим фактором выхода PM из тени стало сотрудничество разработчиков систем класса process mining с создателями известных корпоративных ПП: SAP, Oracle и Salesforce. Наконец, PM переместился в области, отличные от обнаружения процессов, такие как проверка соответствия, повышение производительности, взаимодействие с клиентами и социальные сети, Интернет вещей (IoT).
При этом применение process mining стало актуальным не только в коммерческом секторе, но и в повышении эффективности государственных структур, медицинских и образовательных учреждений.