«Сфера. Интеллектуальный анализ процессов» — российская система класса Process Mining для восстановления и анализа фактического хода бизнес-процессов по данным корпоративных информационных систем. В основе анализа — цифровые следы: события, которые фиксируются в ИТ-системах при выполнении операций. По ним формируется модель процесса, где можно увидеть реальные маршруты, отклонения, возвраты, повторные действия и длительность отдельных этапов.
Вендор и развитие продукта
Решение входит в платформу «Сфера». Разработчиком продукта в материалах платформы указывается НОТА — российский вендор корпоративного ПО, созданный в 2023 году на базе компетенций Холдинга Т1. Сама технология анализа процессов начала развиваться раньше и постепенно вошла в продуктовую линейку «Сферы».
Продукт продолжает обновляться. На портале документации «Сферы» публикуются квартальные изменения: в 2025–2026 годах разработчики расширяли работу с фильтрацией, отчетами, временными срезами и отдельными элементами аналитических представлений.
Как работает и что умеет
Для построения модели используются журналы событий корпоративных информационных систем. В них фиксируются действия, связанные с экземплярами процесса: например, создание заявки, передача на согласование, изменение статуса, возврат на предыдущий этап или закрытие. Если процесс проходит через несколько систем, данные из них можно объединить в единую модель. По заявлению разработчика, продукт поддерживает анализ сквозных процессов на основе данных из нескольких источников.
Один из основных способов представления — граф процесса. На нем отображаются активности и переходы между ними, за счет чего аналитик может увидеть наиболее распространенные и редкие маршруты, повторяющиеся циклы и нетипичные варианты. На сайте продукта заявлена и возможность сравнивать фактическое выполнение с эталонной моделью процесса.
Помимо графа в системе используются таблицы, виджеты и аналитические отчеты. По данным разработчика, в платформе есть конструктор отчетности: на одной модели можно формировать разные представления для аналитиков и других пользователей. Отдельные элементы отчетов можно переиспользовать между страницами, если они работают с одной моделью данных.
Важный технический слой — фильтрация. В обновлении за четвертый квартал 2025 года разработчики описали два типа фильтров — по значениям атрибутов и по цепочкам событий. Первый вариант позволяет оставить объекты с определенными характеристиками — например, заявки конкретного подразделения или категории. Второй применяется к процессу как последовательности действий: аналитик задает цепочку событий и получает только те экземпляры, в которых она встречается. Это позволяет не смотреть всю модель сразу, а выделить конкретный сценарий прохождения процесса.
В том же обновлении появилась возможность копировать отдельные элементы между отчетами внутри одной модели данных. За счет этого уже настроенный аналитический элемент можно повторно использовать в другом представлении, не создавая его заново.
В первом квартале 2026 года в системе расширили работу с временными срезами. В таблицах появилась фильтрация по столбцам, а виджет выбора дат получил возможность работать с колонками временных меток и отдельными экземплярами процесса. Фильтр можно применять к одному виджету или ко всей вкладке отчета. Например, аналитик может выделить группу кейсов за конкретный период и отдельно исследовать их маршруты и показатели.
По заявлению разработчика, система поддерживает временной и ресурсный анализ: можно оценивать длительность этапов, трудозатраты, повторную обработку объектов и распределение нагрузки между участниками процесса. Такие данные могут использоваться для поиска задержек, лишних циклов и участков, где фактическая работа отличается от принятой схемы.
В экосистеме «Сферы» есть и отдельный инструмент анализа пользовательской активности. Он работает уже не с событиями бизнес-систем, а с действиями сотрудников на рабочих компьютерах. На сайте продукта заявлено, что инструмент может выявлять повторяющиеся последовательности действий и восстанавливать пользовательские сценарии.
Совместное использование двух подходов позволяет рассматривать процесс на разных уровнях детализации. Process Mining показывает маршрут по событиям корпоративных систем, а анализ пользовательской активности — действия человека внутри отдельных этапов. Например, ИТ-система может зафиксировать создание и отправку заявки, но не показать, что между этими событиями сотрудник переносил данные между приложениями, искал информацию или несколько раз исправлял форму.
При этом степень автоматического сопоставления данных Process Mining и анализа пользовательской активности в публичной документации раскрыта ограниченно. Поэтому корректнее говорить именно о возможности совместного использования инструментов, а не о полностью автоматической склейке двух типов данных.
Открытые кейсы
Один из крупнейших публично описанных проектов связан с «Почтой России». По данным Т1 на февраль 2025 года, аналитическая система охватывала более 10 тыс. автоматизированных рабочих мест. Следующим этапом заявлялось масштабирование до 90 тыс. рабочих мест в 38 тыс. отделений.
Эти показатели важно разделять: более 10 тыс. АРМ — масштаб, о котором Т1 сообщал как о достигнутом на тот момент, 90 тыс. — заявленный план дальнейшего развертывания.
В проекте используются технологии Process Mining и Process Discovery. В публичном описании Т1 говорится об анализе процессов и пользовательской активности в распределенной инфраструктуре. Детальные показатели экономического эффекта проекта в открытых материалах не раскрыты, поэтому оценивать сокращение затрат или трудоемкости без дополнительных данных некорректно.