Что такое Process Mining в 2023 году

В связи с усложнением процессов и развитием технологий критически важным решением становится анализ процессов. Анализ процессов позволяет получить аналитическую информацию о качестве процессов и выявить "узкие места" для их совершенствования.

По оценкам экспертов, в 2023 году рынок глубокого анализа процессов вырастет на 40-50%. Однако руководители компний и аналитики должны понимать, что такое процессный анализ, прежде чем выбирать инструменты для этого.

В этой статье мы расскажем о том, что такое процессный анализ, как он работает, каковы его преимущества, как выбрать поставщика и о многих других вопросах, которые вы должны знать.

Что такое Process Mining

Компании склонны считать свои процессы простыми рабочими схемами. Однако на самом деле процессы сложны из-за итераций, отклонений и многочисленных взаимодействий между подразделениями процесса.

Process Mining позволяет выявлять и отслеживать текущее состояние реальных, а не идеальных (теоретических) процессов. Это достигается за счет:

• Использования данных реального времени и записей событий/инцидентов для выявления "узких мест",
• сокращения ненужных шагов в рабочих процессах,
• и представления фактических данных.

В результате компании могут лучше сфокусировать свои усилия на повышении эффективности процессов.

Process Mining: Научный подход к управлению эффективностью продаж

Определение Process Mining

Process Mining, также известный как анализ бизнес-процессов, представляет собой технологию и аналитическую дисциплину, позволяющую получать информацию о процессах и развивать понимание процессов компании на основе данных.

Что же означает понятие "Process Mining"?

Название "Process Mining" происходит из области data mining, которая является устаревшим термином для науки о данных. Технология, лежащая в основе процессного анализа, схожа с технологией анализа данных.

Process mining в сравнении с data mining

При извлечении данных используются различные алгоритмы или методики для изучения заданного набора данных. Аналогичным образом, для "добычи" процессов используется анализ журналов событий и данных, связанных с процессами.

Полное понимание процессов включает в себя:

• выявление тенденций, закономерностей и отклонений в процессах
• детальную визуализацию реальных процессов
• определение возможностей автоматизации
• поиск новых способов повышения эффективности процессов.

Полное руководство по оцифровке процесса продаж B2B

Как работает Process mining

Средства интеллектуального анализа процессов выявляют реальные модели процессов из необработанных журналов событий. Извлекая журналы событий из каждого случая и комбинируя их, эти инструменты показывают компаниям, как их процессы работают в реальности.

Понять, как работает Process mining, можно с помощью следующих шагов:  

1. Инструменты для анализа процессов интегрируются с различными учетными бизнес-системами (например, ERP- и CRM-системами) для сбора журналов событий из системы компании.
2. Эти инструменты извлекают из журналов событий последовательность действий для каждого случая.
• На этом этапе становятся очевидными различия между случаями. Эти отклонения возникают из-за ручных изменений или ошибок в процессе.
3. После извлечения последовательности действий для каждого случая средства анализа процессов начинают "объединять" эти последовательности.
• По мере возникновения вариаций фактический процесс будет сложнее запланированного. Этот результат позволяет понять, в каких местах процесс отклонился от нормы.

Каковы основные возможности Process mining

Основные возможности process mining сводятся к четырем направлениям:

1. Обнаружение процессов

• Выявление процессов "как есть": Конечные пользователи обычно не имеют полной картины того, как протекают бизнес-процессы на самомо деле. Process mining позволяет визуализировать существующие процессы (см. рис. 1) и помочь пользователям разобраться в ситуации, используя журналы событий и данные реального времени.
• Например, отделы кадров могут раскрыть тонкости процессов найма персонала, чтобы определить скорость процесса найма и сделать вывод о причинах отсева кандидатов.
• Выявление отклонений в процессах: Выявление процессов позволяет предприятиям обнаружить, насколько реальные процессы отклоняются от идеальных. С помощью средств интеллектуального анализа процессов пользователи могут обнаружить невидимые отклонения и их частоту. 

Рис.1. Пример визуализации процессов "как есть" из бесплатной пробной версии Appromore process mining

Понимание процессов имеет решающее значение для совершенствования и автоматизации процессов. Например, понимание процессов может помочь упростить проекты автоматизации:

57% руководителей считают, что сложность начальных проектов RPA приводит к неудачам.

Как повысить конверсию продаж на данных. Кейс

2. Анализ соответствия 

• Анализ доли несоответствующих случаев: Предприятия предпочитают стандартизированные процессы, но достичь высокого уровня соответствия им довольно сложно. Анализ процессов позволяет компаниям выявить различные вариации процессов и уровни их отклонений (см. рис. 2). 
• Например, в логистике процессы доставки в значительной степени варьируются по нескольким причинам. Используя методы анализа процессов в логистике, компании могут обнаружить эти отклонения и улучшить время доставки. 

Рис.2. Пример анализа соответствия из бесплатной пробной версии Celonis process mining.

• Выявление их первопричин: Process mining позволяет выявить, почему некоторые процессы отличаются от желаемых. 
• Например, предприятия могут выявить однородные ошибки, определив их первопричины. Затем они могут классифицировать ошибки, выяснить причины их возникновения и попытаться эффективно их устранить.

3. Валидация процессов

При анализе процессов используются данные, поступающие в режиме реального времени, что позволяет пользователям получить необходимые сведения. Это позволяет компаниям проверять результаты своих процессов и подтверждать текущее положение дел. 

Анализ процессов также широко используется для проведения аудита и обеспечения соответствия. Например, любая компания может охватить аудитом все свои процессы и транзакции, сократив при этом временные затраты на 50%.

4. Совершенствование процессов

• Мониторинг производительности: Process mining предоставляет пользователям удобный интерфейс для отслеживания показателей KPI и помогает им определить лучшие/худшие процессы. 
• Например, один из поставщиков сообщает, что его решение для анализа процессов мгновенно предлагает более 1000 шаблонов отчетов стандартных показателей KPI, что позволяет сократить время на построение отчетов.
• Выявление "узких мест" в процессах: Если некоторые процессы имеют неоптимальную производительность, то с помощью анализа процессов можно выявить "узкие места". Устранение узких мест позволит повысить производительность бизнес-процессов.
• Предложения по улучшению: Средства анализа процессов начинают предлагать предприятиям конкретные рекомендации по повышению эффективности их работы. 
• Выявление возможностей RPA/автоматизации: Это очень важно, поскольку некоторые процессы не являются идеальными для автоматизации RPA. Выявление неправильных процессов для автоматизации может привести к провалу проектов RPA.
• Выявление других возможностей улучшения процессов: Средства анализа процессов позволяют выявить отклонения и "узкие места" для внедрения изменений и повышения эффективности. Согласно статистики, 72% компаний повысили свою эффективность.

Почему важен технологический процесс

Рис.3. Идеальный процесс продажи и оплаты

Бизнес-процессы могут быть сложными и, как правило, имеют множество исключений. Например, на рис. 3 и 4 показана разница между идеальным, последовательным процессом продажи и оплаты (P2P) и реальным процессом, выявленным в ходе анализа процессов, который является взаимосвязанным и сложным. 

Рис.4. Пример реального P2P-процесса из бесплатной пробной версии IBM Process Mining

Руководители компаний и аналитики должны обладать четкими знаниями о своих процессах, когда они стремятся выявить и предотвратить "узкие места" или найти области автоматизации. В противном случае они могут принять неточные и безрезультатные меры по автоматизации. 

Например, одна из компаний-производителей внедрила процессную аналитику в операции "закупка-оплата" для выявления и оптимизации своих процессов. Анализ процессов позволил компании выявить новые возможности автоматизации. На основе этих данных компания смогла:

• Автоматизировать процесс обработки заказов на поставку и выставления счетов на 75%.
• Выявить отклонения и сократить количество недобросовестных закупок
• Сэкономить на переработке брака.

Как один стартап увеличил конверсию продаж на 68%

Зачем использовать Process mining

Он широко применим к вашим процессам, его используют ваши конкуренты, и он имеет существенные преимущества.

Широкие области применения: В приведенной ниже таблице показано распределение примеров применения технологического анализа по индустриям. 

Как увеличить продажи промышленного оборудования на 80%

Преимущества process mining

Снижение затрат

Анализ процессов позволяет выявить области, требующие автоматизации или каких-либо других изменений. Автоматизация процессов повышает эффективность и снижает затраты. 

Улучшение качества обслуживания клиентов

Выявление "узких мест", поиск областей, требующих улучшения, и оптимизация различных процессов позволяют сократить общее время их выполнения. Это позволяет ускорить доставку продукции клиентам и улучшить их впечатления от работы с компанией. В результате повышается удовлетворенность клиентов, что сказывается на их доходах и лояльности.

Преимущества, связанные с соблюдением нормативных требований

Аудит - это трудоемкий процесс, но быстрый анализ с помощью средств интеллектуального анализа процессов позволяет его сократить. Кроме того, эти инструменты позволяют выявлять несоответствующие требованиям процессы и уведомлять компании о таких проблемах в режиме реального времени. В одном из кейсов, компания EY хвасталась, как провела огромный объем анализа процессов конечных клиентов менее чем за неделю благодаря использованию средств интеллектуального анализа процессов.

Process Mining: Научный подход к управлению эффективностью продаж

Из каких этапов состоит process mining

Проекты по разработке технологических процессов выполняются в 5 этапов, а именно:

1. Планирование
2. Подготовка данных 
3. Обнаружение и визуализация процессов
4. Анализ процесса
5. Оценка прогресса 

Инструменты для интеллектуального анализа процессов

На рынке интеллектуального анализа процессов представлены различные инструменты интеллектуального анализа процессов с разными возможностями. Некоторые инструменты используют искусственный интеллект и распознавание образов для улучшения своих платформ.

Некоторые поставщики предлагают инструменты для анализа процессов с открытым исходным кодом или в виде бесплатных пробных версий. В таблице ниже представлен список этих поставщиков в алфавитном порядке для каждой категории. 

Применение CRISP-DM для анализа Big Sales Data

Типы Process Mining 

Существует два подхода к рассмотрению различных типов процессного анализа:

• Основные возможности процессного поиска, такие как обнаружение процесса, проверка соответствия и улучшение процесса, можно рассматривать как типы процессного поиска.
• Технологии, дополняющие процессный анализ, можно отнести к типам процессного анализа. К таким технологиям относятся DTO и поиск задач. 
• DTO - цифровой двойник компании - генерирует виртуальную модель данного процесса или услуги, включая критическую информацию, такую как производительность процесса и распределение ресурсов. Подробнее о цифровом двойнике организации и его применении.

Извлечение данных по задачам и по процессам

Разница между анализом задач и анализом процессов заключается в следующем:

• Task mining фиксирует взаимодействие пользователей в приложениях, которые используют сотрудники, и в документах, например, в файлах excel.
• Process mining извлекает, анализирует и моделирует данные журналов событий, зарегистрированных в ИТ-системах.

Аналитикам рекомендуется использовать оба инструмента, чтобы учесть все детали на уровне задач и при этом исследовать весь ход процесса. 

Хотите повысить эффективность продаж? Вам нужен процесс. Процесс майнинг

Интеллектуальное исследование процессов в сравнении с процессным анализом

Некоторые поставщики называют инструменты, связанные с процессами, такие как программное обеспечение для управления процессами или интеллектуального анализа процессов, программным обеспечением для интеллектуального анализа процессов. Подразумевается, что инструменты для интеллектуального анализа процессов используют машинное обучение и компьютерное зрение, а также интегрируют такие функции, как поиск задач и DTO.  

Многие средства интеллектуального анализа процессов используют алгоритмы ML и контекстную осведомленность для автоматического сбора и обнаружения данных и выявления основных причин неэффективности и отклонений. ML также позволяет создавать возможности прогнозирования, генерировать DTO или моделировать процесс и предлагать поиск задач.

Процесс продаж: план увеличения эффективности продаж

Будущее технологий извлечения (данных, событий и задач)

Ниже приведены некоторые сведения о будущем технологий извлечения, полученные нами из различных источников:

Рынок технологического майнинга продолжает расти

По оценкам Gartner, рост рынка технологического майнинга составит от 40% до 50% и достигнет более 1 млрд. долл. в 2022 г.

Тренды показывают, что популярность процессного майнинга возросла, особенно за последние три года. По нашим наблюдениям, за этот период интерес к ней возрос примерно в три раза. Учитывая недавний рост и инвестиции в рынок процессного майнинга, мы считаем, что этот интерес будет расти и дальше, помогая процессному майнингу стать более популярным решением.

Совершенствование процессов будет продолжать набирать популярность

Когда появились решения по поиску процессов, компании использовали их для обнаружения процессов. Однако сегодня инструменты процессного анализа предлагают больше возможностей, чем просто обнаружение процессов. Так, широкое распространение получат другие возможности процессного анализа, такие как приведение процессов в соответствие и их совершенствование.

По данным исследования, проведенного компанией Gartner:

• В 2020 году 38% респондентов использовали технологический поиск для обнаружения процессов. По оценкам, к 2022 году эта доля должна снизиться до 34%. Это нелегко проверить, не проведя аналогичного опроса, но, по некоторым данным, интерес к другим возможностям процессного анализа растет.
• С 2017 года растет интерес к процессному майнингу для обеспечения соответствия процессов. Тем не менее он несколько потерял популярность, снизившись с 28% до 24% к 2022 году. 
• Ожидается, что в течение 2020-2022 годов улучшающая способность процессов возрастет с 44% до 42%.

Влияние искусственного интеллекта на анализ процессов будет более значительным

Раньше инструменты для анализа процессов использовали прошлые данные, чтобы предложить бизнес-понимание. Сегодня поставщики средств интеллектуального анализа процессов обеспечивают мониторинг процессов с использованием данных в режиме реального времени. Благодаря достижениям в области технологий искусственного интеллекта средства интеллектуального анализа процессов могут мгновенно классифицировать события в режиме реального времени и предоставлять аналитическую информацию. Таким образом, все больше программного обеспечения для анализа процессов интегрируется с анализом задач, чтобы пользователи могли собирать данные о взаимодействии с пользователями.

В будущем, как мы ожидаем, ситуация еще более улучшится. Например, процессный анализ может автоматически предсказывать будущие события, такие как возможные задержки в поставках, и давать рекомендации по улучшению процессов. Некоторые поставщики уже выпустили решения по анализу процессов, использующие машинное обучение для обеспечения предиктивной аналитики.

Обнаружение возможностей автоматизации и цифровая трансформация станут более распространенными сценариями использования

Наиболее типичным вариантом использования процессного анализа сегодня является совершенствование бизнес-процессов. Однако Gartner отмечает тенденцию к снижению числа таких случаев. С ростом популярности RPA и цифровой трансформации поддержка таких инициатив с помощью процессного анализа становится все более ценной.

По мнению Gartner, обнаружение возможностей автоматизации процессов и цифровая трансформация имеют растущие тенденции и в будущем станут более популярными сценариями использования.

Процессный анализ будет интегрирован в другие технологические решения

По мере того, как автоматизация процессов становится типичным сценарием использования, в скором времени могут появиться новые решения по анализу процессов, непосредственно интегрированные в другие технологии, такие как RPA или IoT.

Некоторые компании, занимающиеся разработкой RPA, приобретают инструменты и поставщиков для анализа процессов, а другие разрабатывают ботов для автоматизированных решений по обнаружению процессов.

Каким образом анализ процессов способствует автоматизации и RPA?

Команды, работающие с RPA, и все инициаторы автоматизации должны иметь глубокое представление о процессе, который они автоматизируют. Это можно сделать, наблюдая за работой сотрудников и проводя интервью. Но это отнимает много времени и чревато ошибками, поскольку память людей весьма ошибочна.

Программное обеспечение для анализа процессов позволяет получить подробное представление о том, какие этапы процесса необходимы для получения различных результатов, и направить усилия по автоматизации на основе данных.

После внедрения автоматизации процесса средства интеллектуального анализа процессов позволяют отслеживать производительность бота для оценки улучшения процесса и обеспечения того, что автоматизированный процесс работает так, как задумано. Поставщики RPA указывают на то, что средства анализа процессов позволяют увеличить стоимость автоматизации процессов на 40% при сокращении времени развертывания на 50%.

4-шаговое руководство по облегчению развертывания RPA с помощью Process Mining

1. Обеспечить видимость и понимание существующих процессов 
2. Определить лучшие процессы для автоматизации 
3. Мониторинг и оптимизация внедрения RPA в течение проекта
4. Отслеживание изменений с помощью последующих действий

Выбор поставщика средств интеллектуального анализа процессов

Вендоры, специализирующиеся на процессном анализе, выделяются на рынке различными характеристиками, что усложняет руководителям компаний выбор инструмента, наиболее подходящего для их бизнеса. 

При выборе поставщика следует обратить внимание на инструмент, способный:

• Мониторинг журналов событий для выявления реальных бизнес-процессов
• Проводить тесты на соответствие требованиям для выявления аномалий и несоответствий
• Предоставлять организационную информацию о том, какие сотрудники отклоняются от стандартных процедур.
• Интеграция с существующим бизнес-программным обеспечением и ИТ-инфраструктурой.

Часто задаваемые вопросы о Process Mining

Что такое процессный анализ?

Под анализом процессов понимаются методы обнаружения, анализа и визуализации процессов в организации. Он объединяет науку о данных, управление процессами и бизнес-аналитику для получения информации о производительности процессов и возможностях их улучшения. 

Как работает процессный анализ?

Компании управляют своими процессами с помощью ИТ-систем, таких как ERP, CRM и DWH, создавая богатые данные журналов событий. Process mining использует эти данные и запускает алгоритмы ML для моделирования данных и обнаружения в них закономерностей. 

Каковы три основных атрибута процессного анализа?

Три основных атрибута процессного анализа, также известные как типы процессного анализа или основные возможности, - это обнаружение процесса, проверка соответствия и улучшение процесса.

Обнаружение процесса помогает пользователям создать модель, проверка соответствия позволяет сравнить найденную модель с правилом или идеальной моделью, а усовершенствование обеспечивает улучшение процесса. 

Кому может быть полезен процессный анализ?

Процессы с определенным уровнем цифровой зрелости - это те процессы, которые могут выиграть от поиска процессов, поскольку этот инструмент использует цифровые отпечатки, оставленные в ИТ-системах.

С помощью анализа процессов невозможно охватить этап, на котором сотрудник распечатывает файл, заполняет его вручную и передает в соответствующий отдел. 

Каковы преимущества процессного анализа?

К преимуществам интеллектуального анализа процессов относятся: 

• Выявление узких мест и ошибок для улучшения работы 
• выявление лучших кандидатов на автоматизацию 
• Стандартизация и гармонизация в рамках всей организации 
• Сокращение времени выполнения заказа и дополнительных затрат 
• Повышение качества обслуживания клиентов 
• Повышение производительности труда 
• Обеспечение соответствия требованиям 

Каково будущее process mining?

Последние тенденции в области технологической добычи указывают на это:

• Интерес к технологическому анализу будет продолжать расти 
• Процессный анализ будет широко использоваться в инициативах по автоматизации
• Все больше поставщиков будут вкладывать средства в разработку программного обеспечения для интеллектуального анализа процессов и интеграцию своих продуктов с другими инструментами, такими как IoT или RPA. 

Получить доступ к системе интеллектуальной аналитики ваших звонков для поиска узких мест и увеличения конверсии: