ТОП-6 причин для внедрения Process Mining

ТОП-6 причин для внедрения Process Mining

Технология Process Mining популярна во всем мире. В первую очередь это связано с ростом цифровизации. Ежедневно появляется все больше  данных, и все чаще компании ощущают их важность и ценность.  

В период глобальных экономических проблем, когда ресурсы ограничены, клиенты становятся более требовательны и возлагают на компанию-поставщика все больше надежд. Поэтому каждой фирме жизненно важно поддерживать бесперебойную, быструю и эффективную работу процессов.

Process Mining – это мощная технология, которая позволяет контролировать внутренние процессы вашей компании. Эксперты выделяют шесть основных причин, которые будут способствовать внедрению процессной аналитики в компанию:

1. Полное представление того, как на самом деле функционирует компания

Большинство управленцев думает, что они хорошо контролируют процессы в своей организации, ограничиваясь их регламентацией в рабочих инструкциях и распределением исполнителей. В отдельных случаях цели достигаются, и процессы идут гладко. Но часто происходят отклонения,  требующие внесения коррективов. Если интервьюировать сотрудников про детальное выполнение их рабочих задач, можно столкнуться с рядом расхождений . Регламент перестает соответствовать действительности.

С помощью Process Mining, или процессной аналитики, можно визуализировать все отклонения. Для этого используются данные, которые доступны в 99% случаев. Process Mining помогает понять, как на самом деле функционируют компания и ее внутренние процессы.

2. С Process Mining основывайтесь на фактах, а не на предположениях

Исследования показывают, что многие решения в компаниях по-прежнему принимаются на основе предположений либо интуитивно. Такая практика некорректна. И именно в этой ситуации может помочь Process Mining. Технология предоставляет информацию, необходимую для принятия правильных решений в отношении процессов компании, поскольку основывается на данных из ИС. Дополнительным преимуществом является то, что с помощью Process Mining можно отслеживать, приводят ли принятые решения к нужному результату.

3. Улучшение и упрощение аудита

Process Mining упрощает и улучшает качество внутреннего аудита. Эксперты утверждают, что с помощью процессной аналитики возможно проводить более эффективные проверки. Вместо того, чтобы работать с выборочной совокупностью небольшого количества кейсов, можно проанализировать весь процесс целиком и все кейсы одновременно.

4. Использование потенциала всех данных

Многие компании не осознают, что данные, имеющиеся у них, очень ценны. Их сотрудники используют разные ИТ-системы для выполнения своей работы, а поскольку системы отличаются друг от друга, приходится иметь дело с разными источниками данных. Это проблема. Process Mining помогает решать её, объединяя данные из нескольких источников и представляя их в понятной форме. 

5. Постоянный мониторинг и оптимизация

Разобраться в процессах компании – это одно. Следующий шаг – возможность использовать эти знания для непрерывного мониторинга и улучшения. Сравнивая производительность, с течением времени можно оценить эффект от используемых улучшений. Сразу видно, что работает, а что – нет. Кроме того, реально сразу обнаружить отклонения и начать их исправлять.

6. Эффективный контроль

Объем доступных данных может быть огромным, не говоря уже о сложных структурах баз данных и бесчисленных таблицах. Разобраться во всем – непростая задача. Process Mining упрощает работу, представляя данные на дашбордах. Например, изучая шаблоны процессов, вы можете увеличивать масштаб отдельных случаев, чтобы понять, в чем конкретно заключается проблема.

Process Mining – это ключ к быстрой и непрерывной работе процессов в вашей компании, который поможет извлечь пользу из всех доступных данных. 

0 0 Голоса
Рейтинг статьи
2 Комментарий
Старые
Новые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
AntonAlexandrov
2 лет назад

По второму пункту можно поподробнее, не до конца понятна мысль

ЮлияЗимина
2 лет назад
Ответить на  AntonAlexandrov

процесс майнинг базируется на данных из логов. Логи формируются автоматически, данные из них «достаются», человеческий фактор исключен. О — объективность.