Пилотный проект по Process Mining может показать, где компания теряет время, какие операции повторяются и почему возникают задержки. Однако успешное исследование одного процесса не означает, что технологию получится так же легко распространить на десятки других. При масштабировании бизнес сталкивается с новыми задачами — от подготовки данных до изменения привычной системы управления.
Данные: главный барьер масштабирования
Для пилота обычно выбирают процесс, по которому уже накоплено достаточно информации. Например, обработку заказов или кредитных заявок. Но при расширении аналитики на другие направления выясняется, что нужные события фиксируются не во всех системах, а часть операций выполняется вручную.
В результате каждый новый процесс требует отдельной подготовки данных, настройки интеграций и проверки их качества. Это увеличивает стоимость и продолжительность внедрения.
Показателен опыт Россельхозбанка. В 2022 году банк протестировал Process Mining на потребительском кредитовании, проанализировав за семь месяцев более 200 тыс. заявок. В 2023 году проект перешла в промышленную эксплуатацию.
Для дальнейшего развития банк сформировал собственную команду аналитики и выделенное ИТ-направление. Сегодня на регулярном мониторинге находятся 25 ключевых процессов, а Task Mining охватывает более 300 бизнес-операций.
Кто отвечает за результаты
Еще один барьер связан с организацией работы. Во время пилота проектом занимается небольшая команда, заинтересованная в получении результата. Но при масштабировании необходимо взаимодействие аналитиков, ИТ-специалистов и владельцев процессов.
Здесь возникает принципиальный вопрос: кто должен принимать решения об изменениях и отвечать за их эффект?
В Tele2 эту задачу начали решать еще после первого пилота Process Mining в далеком 2017 году. Компания исследовала процесс платежей, определила пять направлений улучшений и затем сформировала внутренний центр компетенций. Это позволило перейти от отдельного проекта к системной работе с процессной аналитикой.
Центры компетенций помогают сохранять накопленную экспертизу, сформировать единые подходы к анализу и не начинать каждое новое исследование с нуля.
От первых результатов к постоянной аналитике
Важно помнить: сам по себе Process Mining не устраняет обнаруженные проблемы. Он показывает отклонения, задержки и потенциальные резервы, но для получения эффекта необходимы изменения. Поэтому при масштабировании важно не только увеличивать количество подключенных информационных систем, но и выстраивать механизм реализации аналитических выводов.
Такой подход можно увидеть в МТС на примере смежной технологии Task Mining. Компания начала с пилота на 150 рабочих местах, а затем распространила мониторинг более чем на 20 тыс. сотрудников. Анализ операций стал основой для регулярного поиска возможностей автоматизации и пересмотра организации работы.
В клиентском сервисе применение технологии сопровождалось сокращением времени обработки обращений на 15%. Таким образом, масштабирование было связано не просто с расширением охвата, а с переходом к непрерывным улучшениям.
Почему важно заранее думать о масштабировании
На этапе пилотирования полезно определить, как компания будет использовать результаты после завершения исследования. Для этого необходимо оценить доступность данных в других подразделениях, распределить ответственность и согласовать показатели эффективности.
Не менее важно предусмотреть регулярную проверку результатов. Например, сокращение количества согласований не всегда приводит к уменьшению общей продолжительности процесса: задержки могут переместиться на другие этапы.
Поэтому масштабирование Process Mining предполагает переход от разовых исследований к постоянному мониторингу. Это позволяет не только находить проблемы, но и отслеживать, как меняется работа после их устранения.
Опыт российских компаний показывает, что успешный пилот становится отправной точкой, а не завершением внедрения. Дальнейший результат зависит от качества данных, внутренних компетенций и готовности бизнеса использовать аналитику для принятия решений. Именно это определяет, сможет ли Process Mining — и процессная аналитика в целом — стать частью регулярного управления процессами.