Несмотря на высокий потенциал проектов и рост популярности технологии, внедрения систем класса процессной аналитики упираются в ряд ограничений, порой не приводя компании к ожидаемым результатам. Поговорим о ключевых.

Уровень организационной зрелости

Внедрение Process Mining тесно связано с текущим состоянием корпоративных бизнес-процессов. Перед запуском пилотного проекта нужно проанализировать и объективно оценить уровень цифровизации и этап зрелости внутренних БП. Их иерархическая структура выглядит следующим так:

• стадия понимания;
• стадия стандартизации;
• стадия оптимизации;
• стадия инновационного исполнения.

Исходя из этого, напрашивается простой вывод: чем выше находится бизнес, тем больше вероятность успешного внедрения системы процессной аналитики в его цифровую инфраструктуру. 

Место процессной аналитики в стратегическом планировании компании

Согласование внедрения Process Mining между всеми ответственными лицами и ключевыми структурами – важная задача проекта. Если рассматривать аналитику процессов как обязательный элемент внутренней бюрократии, а не в качестве инструмента, позволяющего получить дополнительную прибыль, то использование технологии не имеет практического смысла. В контексте же описанной проблемы необходимо установить чёткие стратегические цели и убедиться, что Process Mining занимает в них важное место и имеет реальный потенциал для приближения бизнеса к достижению и приумножению установленных KPI. 

Качество данных

Успешная работа по анализу процессов зависит от качества данных, большинство из которых могут быть неполными и/или неточными. Работа технологии с таким массивом будет неэффективной, а полученная в ходе исследования информация окажется нерелевантной. 

Поддержка ТОПов

Отсутствие внимания к проекту Process Mining со стороны высшего руководства снижает вероятность получения необходимых результатов. Правильное использование инструментов процессной аналитики должно находиться не только в фокусе внимания ответственной команды, но и поддерживаться топ-менеджментом компании. 

Наиболее простой и понятный в данном случае алгоритм действий – составление чёткой стратегии интеграции софта в цифровую инфраструктуру с наглядной демонстрацией потенциальных выгод, выраженных в объёмах реальной прибыли и в сокращении времени на выполнение рутины. 

Люди и культура

Представим ситуацию: на высшем уровне принято стратегическое решение об интеграции Process Mining, соответствующие задачи спущены на руководителей подразделений и распределены между линейными специалистами, но их опасения и переживания перевешивают отношение к должностным инструкциям. Какой будет эффективность такой конфигурации? Вряд ли высокой.

Внедряя алгоритмы процессной аналитики, следует выстраивать образ продуктивного мышления и объяснять сотрудникам, что системы не интегрируются для повальных увольнений и отказа от человеческого потенциала. Формирование культуры – трудоёмкий, но очень важный этап повышения корпоративной эффективности.

В данной ситуации требуется держать руку на пульсе и улучшать взаимодействия с персоналом через уважение и широкое вовлечение штата в прозрачные обсуждения структуры бизнес-процессов. В конечном итоге важнейший нарратив, требующий детализированного доведения до всех: Process Mining – инструмент, облегчающий жизнь, а не источник создания новых проблем.

Навыки и ресурсы

Рассматривая функциональные особенности команды, нельзя концентрировать внимание исключительно на убеждениях в полезности Process Mining. Естественно, профессиональные навыки и возможность осуществлять всестороннюю экспертизу культуры процессов компании – ключевой шаг в достижении целей. Есть прямая зависимость, выраженная в формуле: аналитика процессов эффективна ровно так, как эффективны заинтересованные люди.

Решая данный вопрос, ТОП-руководители должны понимать, что обучение – залог успеха, и не стоит жалеть на это силы и средства. Если возможности перманентного развития отсутствуют, то стоит проштудировать рынок и привлечь наиболее серьёзных и профессиональных специалистов.

Ограничения традиционной процессной аналитики

Классический Process Mining эффективен, но строится на создании искусственных моделей процессов, которые рассматриваются в вакууме. На протяжении 12 последних лет это приносило огромную пользу, выраженную в реальной прибыли. Тем не менее области улучшения можно найти даже в технологии, главная задача  которой – поиск «узких мест» и, соответственно, областей для улучшения. 

С недавних пор компании получили возможность использовать мультипроцессную аналитику, способную решить практически все проблемы, рассмотренные выше. МПА позволяет бизнесу исследовать сквозные бизнес-процессы и их влияние друг на друга, а также оптимизировать аналитический этап исследования. 

По материалам Process Excellence Network