Цифровую трансформацию практически невозможно представить без применения новых технологий или дополнительного развертывания уже используемых решений. Однако особый акцент трансформации, как подчеркивает Родерик Шрёдер (Roderick Schreuder), эксперт в области data science, должен ставиться на эффективном применении этих инструментов. Он убежден, что любые внедрения принесут выгоду только в том случае, когда они оправданы текущей ситуацией. И речь сейчас не столько о потребителях, сколько о положении дел внутри компании.

Согласно прогнозам Hackett Group, финансовые бюджеты будут значительно сокращены. Поэтому важно найти экономичные пути трансформации. Это должно не только упростить процессы, но и позволить бизнесу максимально эффективно использовать уже имеющиеся данные. Один из универсальных и наиболее простых способов – использовать новые технологии и модернизировать существующие системы. 

Здесь и вступает в дело process mining (процессная аналитика). «Восстанавливая» и визуализируя реально протекающий бизнес-процесс компании, технология дает представление о причинах дублирования шагов и появления «узких мест», объясняет, где и почему теряется время в выполнении. Благодаря тому, что все необходимые данные «подтягиваются» из журналов событий информационных систем организации, становятся очевидны не только сами проблемы и уязвимости, но и причины их появления. 

Новации против классики: причем тут стикеры и процессная аналитика?

Признаем: часто бизнес использует для описания и анализа процессов метод «brownpaper» и простые стикеры. Это занимает много времени (встречи, беседы/совещания/планерки, анализ документов) и не исключает большого количества возможных ошибок. Причина – субъективное мнение участников обсуждения по тому или иному вопросу. Шредёр приводит интересное суждение: «Поместите 20 сотрудников в комнату, и вы получите 20 разных процессов». Утрированно, но емко: такой подход не дает фактического и основанного на точных данных понимания протекания какого-либо процесса.

Компания теряет возможность глубоко изучить процесс, а именно это – главное преимущество использования process mining. Технология позволяет не только выявить основные причины неэффективности, но и «подсветить» области, требующие оптимизации. Все выводы точны, поскольку основаны на точных, а не субъективных данных. 

Тренды Process Mining: как связаны финансы и процессная аналитика?

Финансовый «ландшафт» компании обычно включает в себя несколько ИТ-систем, и их взаимодействие друг с другом не всегда корректно. Могут возникать различия в определениях данных, несоответствия между регионами, сложные связи или функции,  неточная/неактуальная технологическая документация. 

При ручном изучении процессов много ограничений. Например, что все данные по процессам и их протеканию надо постоянно актуализировать. С помощью технологии process mining вопрос постоянного контроля и актуализации информации о бизнес-процессах стоит не так остро: можно в любое время посмотреть на ситуацию, вмешаться и при необходимости улучшить ее. Вместо того, чтобы тратить время и ресурсы, продолжая «дожимать» нефункционирующие процессы, есть возможность оперативно вносить изменения, которые повысят производительность и снизят затраты.

Возвращаясь к финансам: глубинный анализ процессов дает четкое представление обо всех профильных процессах, чтобы этот важнейший для полноценной работы компании блок был полностью защищен и функционировал максимально продуктивно. 

Многие организации рассматривают автоматизацию как панацею для достижения эффективности. И хотя это, безусловно, мощный инструмент, все равно нужно сначала изучить процессы, оптимизировать, а затем автоматизировать. Если процессы неэффективны, то неэффективна и автоматизация.

Применение технологии process mining перед автоматизацией или внедрением RPA позволит «очистить» процессы перед развертыванием технологий. Когда процессы работают так, как должны – без скрытых недостатков, автоматизация может быть развернута гораздо быстрее и более плавно.

По материалам Monkey Mining