Мультипроцессная аналитика (МПА или OCPM) – технология, которая анализирует объекты и события, участвующие в процессах, без предобработки данных. Использование МПА позволяет компании изучить совокупность сложных процессов и их взаимосвязь, а также получить более точное и детализированное представление текущих БП.
Ограничения классического подхода
Классический подход к анализу процессов начинается с извлечения данных о событиях из информационных систем, обеспечивающих функционирование бизнеса. ИС часто состоят из различных частей, предоставляются несколькими поставщиками и хранят данные в сотнях и тысячах таблиц.
После извлечения данные о событиях используются для выяснения, как на самом деле функционируют бизнес-процессы. Получив полную информацию о настоящем положении дел в компании, можно провести проверку соответствия для выявления «узких мест» и причин возникновения проблемных паттернов. Затем – непрерывный мониторинг процессов для проверки гипотез в реальном исполнении. При наличии достаточного количества данных и стабильных процессов можно предсказывать вероятные отклонения текущих БП по отношению к идеальным.
Плюсы Process Mining для бизнеса очевидны: обнаружение неэффективных процессов, оценка их влияния на деятельность компании, выявление «узких мест» и их дальнейшее устранение путем последующих автоматизации и оптимизации.
«Классический» PM – отправная точка организационных преобразований. Однако стоит отметить, что бизнес-процессы исследуются «в вакууме» и можно отследить путь только одного объекта в рамках одного события. Это вызывает конвергенцию – размножение объектов внутри события. Поэтому аналитики вынуждены предобрабатывать большие объемы данных, связывать искусственно созданные модели БП и визуализировать информацию в сложных диаграммах.
Содержание и принципы работы технологии
Мультипроцессная аналитика – следующий шаг технологического развития традиционного Process Mining. OCMP работает на тех же данных (логах), что и классический PM, но использует для них другую модель. Внедрив МПА, можно визуализировать весь ландшафт процессов и их взаимодействие друг с другом на основе единой объектно-ориентированной модели данных. Например, можно будет посмотреть как взаимодействуют друг с другом продажи, маркетинг, логистика, потому что они прочно связаны.
Объектно-ориентированная модель (OCDM) выступает в качестве единого источника информации о процессах и служит ядром «цифрового двойника» компании. Модель опирается на объектно-ориентированный журнал событий (Object-Centric Event Log или OCEL). Наиболее упрощенное представление OCEL – две связанных между собой таблицы: одна для объектов, другая – для событий. Подобная организационная структура позволяет фиксировать, отношения нескольких объектов друг к другу по принципам «один-ко-многим» и «многие-ко-многим».
МПА позволяет уйти от необходимости проводить длительную и трудозатратную обработку данных, сокращая время работы аналитика на 80%. Использование мультипроцессной аналитики позволяет получить наиболее подробное представление о бизнес-процессах компании и их влиянии друг на друга без необходимости построения искусственной модели БП в вакууме. Фактически МПА дает картину, максимально приближенную к реальности, формируя трехмерное представление для любого процесса. Наиболее распространенные:
- управление закупками;
- фронт-офисы и техподдержка;
- производственные процессы;
- управление цепями поставок;
- бухгалтерский учет и аудит.
Программные инструменты (системы)
На текущий момент два вендора открыто заявляют о наличии функционала мультипроцессной аналитики в своих инструментах: