Process mining и task mining – две известные технологии, которые применяются в бизнес-анализе. Их легко спутать, и многие не совсем понимают тонкие различия, которые их разделяют, поскольку названия звучат схоже, а функции, на первый взгляд, дублируют друг друга.
В этой статье подробно рассмотрим разницу между задачами и процессами, природой данных, которые они используют для анализа.
Process Mining и Task Mining применяются к различным бизнес-элементам
Чтобы понять, чем отличаются process mining и task mining, сначала важно понимать различие между задачами и процессами в организационном контексте.
Задача – или операция – это любое отдельное действие, обычно выполняемое сотрудником на своем рабочем месте. Это может быть отправка счета, письма на электронную почту или возврат средств.
Процессы шире по объему и обычно состоят из нескольких отдельных задач. Например, процесс возмещения может состоять из отдельных задач или операций, таких как оценка запроса на возмещение, проверка на соответствие политике компании, утверждение или отказ в возмещении.
Поэтому данные, обрабатываемые каждым из инструментов бизнес-аналитики, существенно различаются.
Process Mining изучает структурированные данные, Task Mining – неструктурированные
Task mining – или аналитика операций – стремится зафиксировать каждое отдельное действие, выполняемое в рамках задачи, с использованием таких технологий, как оптическое распознавание символов и обработка естественного языка, для обеспечения контекста и категоризации.
Этой технологии требуется понимание каждого действия пользователя, независимо от того, связано оно с задачей или нет. Если сотрудник тратит несколько минут на проверку социальных сетей или ответы на личные электронные письма, это нужно понятно зафиксировать, чтобы исключить из анализа задачи.
Результатом измерения такого количества отдельных действий и переменных с добавлением к ним контекста является то, что task mining работает с беспорядочными и неструктурированными данными. Организации могут самостоятельно ставить метки данным, например, помечать запрос клиента или обновление внутренней записи, чтобы обозначить природу данных и сделать ее понятной для технологии.
Process mining – или аналитика процессов – работает с журналами событий, которые представляют собой структурированные файлы, содержащие записи данных о событиях, относящихся к процессам. Таким образом, task mining опирается на хорошо структурированные и организованные данные. Журналы событий, как правило, содержат определенные общие поля для данных о событиях и отметку времени, чтобы обеспечить возможность сопоставить процессы по времени и хронологии.
Собранная информация приводит к разным результатам
Последним отличием является общая цель, или объем анализа процессов и задач и их возможности.
Process mining исследует этапы общего процесса, чтобы понять их последовательность и то, как они работают вместе. Это помогает выявить «узкие места» и определить, какие процессы можно оптимизировать или автоматизировать.
Task mining благодаря детализации глубже погружается в организационную деятельность. Технология предоставляет больше данных из-за фокусирования на количестве отдельных действий, необходимых для реализации процесса.
Хотя большие массивы данных сложнее анализировать, такой уровень детализации позволяет компаниям рассматривать организационную деятельность, словно под микроскопом, чтобы точно определить, на каком этапе можно улучшить процесс. Предприятия могут оценивать методы, используемые для выполнения задач, и оптимизировать их, например, путем обновления систем или внедрения новых программ обучения.