Process mining (PM) — процессная аналитика

Process mining (процессная аналитика) — это технология получения новых знаний на основе информации, извлеченной из данных журналов событий информационных систем; автоматизированная визуализация реально протекающих бизнес-процессов организации на основе логов, полученных из информационных систем; общее название методов и технологий, направленных на анализ и оптимизацию бизнес-процессов на основе данных информационной системы.

Содержание:

История возникновения
Содержание и принципы работы технологии
Результаты внедрения
Программные инструменты (системы)

История возникновения

Первые работы, где были расписаны шаги построения моделей процессов из протоколов работы при помощи программной инженерии, появились в 1995 году, авторами выступили Александр Вольф и Джонатан Кук. Однако основой современной процессной аналитики считается труд «Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes» Вила ван дер Аальст (Willibrordus Martinus Pancratius van der Aalst), профессора Эйндховенского технического университета (Нидерланды), почетного профессора Высшей школы экономики.

Содержание и принципы работы технологии

В основе технологии лежит принцип: при выполнении того или иного бизнес-процесса в информационной системе остаются некие “хлебные крошки”, следы его исполнения, по которым можно восстановить реальную цепочку действий и событий, что досконально точно и в деталях покажет его фактическую модель выполнения.

Process mining позволяет уйти от метода длительных интервьюирований сотрудников и ручного моделирования, которое может содержать фактические ошибки или неверные трактования на основе некорректных данных. Достаточно выгрузить необходимую информацию из журналов событий, которые выступают агрегатором данных из различных источников. Каждая строка = отдельное событие. Событие содержит в себе информацию об определенном “случае”. Отдельно можно выделить следующие атрибуты подобных событий в журналах:

идентификатор случая (id);
активность (activity name);
метка времени (timestamp);
ресурс (resource).

Вся ненужная информация выводится отдельным атрибутом – other data.

Системы класса Process Mining, анализируя логи, группируют все события по их идентификаторам и времени, создавая модель реально протекающего бизнес-процесса. Визуализация процесса дает возможность увидеть лишние циклы и действия, “временные петли” и потери, переброс задач на разных исполнителей, “форс-мажорные” ситуации, исправление которых отнимает много времени и ресурсов. Процесс в динамике, изменения по его совершенствованию также можно отследить посредством фильтрации временных периодов. К тому же, несмотря на то, что процессная аналитика использует собранные (т.е. уже произошедшие) данные, результаты анализа можно применять к бизнес-процессам, протекающим в организации в данный момент.

Специализированные программные решения позволяют не только увидеть структуру процесса, но и всю “внутреннюю кухню”. Например, действия каждого участника, которые привели к увеличению временных затрат. Это дает возможность провести бенчмаркинг между всеми работниками, задействованными в процессе.

Вся неидеальность организации работы, все неэффективные и попросту ненужные действия, ошибки и задержки при выполнении процесса показаны именно с точки зрения имеющихся фактов. Ошибки или намеренные искажения данных, вызванные человеческим фактором, исключены.

Результаты внедрения

Применение технологии process mining позволяет:

детально визуализировать процесс;
увидеть отличия между моделью реального процесса и образцами, прописанными во внутренних регламентах;
провести анализ ключевых показателей (KPI);
найти “узкие места” в существующих бизнес-процессах.

Особенно заметен экономический эффект от внедрения инструментов процессной аналитики в двух случаях:

когда идет анализ массовых простейших процессов, которые ежедневно многократно повторяются (самый очевидный пример – обслуживание клиентов крупного банка, имеющего множество филиалов в стране). Существует вертикаль действий, все последовательности выверены, поэтому акцент будет не на изменении самой “механики” процесса, а нахождении операций, роботизация которых позволит сэкономить денежные, временные и человеческие ресурсы;
отдельный процесс, который затрагивает работу нескольких отделов/служб/департаментов. В данном случае процессная аналитика, визуализируя процесс, позволит отказаться от вовлечения в него лишних участников, оптимизирует количество шагов, даст возможность избежать лишних циклов и согласований.