Для выявления фактического бизнес-процесса, как и для его последующего совершенствования, часто используется графическое или текстовое описание на базе информации, полученной в ходе интервью с участниками процесса. Несмотря на всю простоту данного подхода, ключевым его недостатком является сложность извлечения знаний из участников процесса, что часто вызвано их нежеланием рассказывать об особенностях процесса, и главное, о недостатках в своей работе. Process Mining позволяет делать это автоматически.
Принципы Process Mining
В результате такой скрытности множество исключительных ситуаций, серьезно снижающих результативность существующих бизнес-процессов при его совершенствовании, остаются «за бортом». При этом, через некоторое время созданная модель бизнес-процесса быстро становится не актуальной, что требует при очередном цикле совершенствования ее актуализации, а это значит необходимость очередной серии интервью с участниками процесса, которые, как нетрудно догадаться, не будут рады столь частому вниманию к себе.
Однако нужно отметить, что в век активного применения информационных технологий, все больше и больше записей о событиях реального мира накапливается в информационных системах, обеспечивая тем самым детализированную информацию об истории исполнения бизнес-процессов. Для сбора и анализа данной информации в целях дальнейшего совершенствования бизнес-процесса и появилась технология Process mining (Идеолог Process Mining — Вил ван дер Аалст — профессор Эйндховенского технического университета и Квинслендского технического университета), которая позволяет выявлять и анализировать фактические бизнес-процессы за счет извлечения знаний из журналов событий, доступных в современных информационных системах.
Методы Process mining предполагают, что можно последовательно записывать события, так чтобы каждое из них в дальнейшем поставить в соответствии с четко определенным шагом в определенном бизнес-процессе. Помимо событий из журналов необходимо по возможности извлекать дополнительную информацию о том, кто какое действие выполнил, и в какое время, а также связанные с этим действием данные, например название клиента или объем платежа.
Таким образом, технология Process mining включает в себя автоматизированное построение моделей фактически исполняемых бизнес-процессов на основании анализа журнала событий. При этом восстановленные модели процессов в совокупности данными по времени исполнения процесса и элементами организационной структуры позволяют видеть все скрытые недостатки, обеспечивая владельцев бизнес-процесса и аналитиков огромным количеством материалов для дальнейшего совершенствования.
Анализ в Process Mining
Анализируя модели восстановленных бизнес-процессов, можно обнаружить: излишние циклы согласования, отмену ранее совершенных действий, «пинг-понг» исполнителей, задержки по времени выполнения функций, лишние действия в процессе, лишних или не эффективных исполнителей и главное исключительные ситуации в процессах, которые возникают из-за ошибок исполнителей и исправление которых тратятся серьезные ресурсы.
При этом, фильтруя временные периоды при анализе модели процесса, можно увидеть развитие процесса в динамике, в том числе происходящие изменения после того, как будут внедрены те или иные мероприятия по его совершенствованию. Процессная ориентация анализа при применении технологии Process mining позволяет восстановить «недостающее звено» между интеллектуальным анализом данных — Data mining и процессным управлением, ведь большинство методов интеллектуального анализа данных, используемых на практике, не процессо-ориентированы, что часто не позволяет перейти от анализа цифр к тем или иным мероприятиям по совершенствованию процессов.
Используя Process mining, можно найти фактические действия участников процесса, которые привели к ухудшению значений того или иного показателя. При этом, несмотря на то, что методы Process mining используют, скажем так, исторические данные, результаты анализа могут быть применены к еще выполняющимся сценариям бизнес-процесса.
Например, время завершения частично обработанного заказа клиента может быть предсказано с использованием уже распознанной модели процесса, или при маршрутизации задачи пользователю могут быть предложены варианты назначения задач на основании уже исполненных ранее экземпляров. Однако есть у технологии Process mining и определенные ограничения, и в первую очередь это качество информации в журналах событий. Например, в электронной почте, где большинство из нас ведет деловую переписку, достаточно сложно собрать все письма в единый бизнес-процесс для построения модели, поскольку ни в «теле»письма, ни в его заголовках часто нет указания на то, к какому процессу и какому экземпляру соответствует данное письмо.
Именно поэтому технология Process Mining пока применима лишь там, где используются реляционные базы данных или создаются качественные журналы событий с указанием всех необходимых параметров. Как правило, это ERP, CRM,DMS, ECM, BPM системы. Еще одним ограничением является «правдивость» данных в информационных системах. На практике, после восстановления модели бизнес-процесса часто оказывается, что в информационной системе под чужим именем работал другой сотрудник, и само действие состоялось вчера, при этом информацию о нем внесли в систему только сегодня.
Инструментарий Process Mining
Но эти вопросы должны решаться на уровне организационной и исполнительской дисциплины в компании в любом случае, несмотря на то, будут и данные использоваться для восстановления модели процессов или просто они попадут в тот или ной управленческий отчет. На рынке уже сейчас появились продукты, содержащие технологию Process Mining: это SoftwareAG ARIS PPM, ProM, Futura Reflect,Fujitsu Interstage ADP, Pallas AthenaReflectOne, QPR Process Analyzer.
Такое многообразие продуктов означает применимость и востребованность данной технологии при анализе и совершенствовании бизнес-процессов. При этом развитие информационных технологий (в частности, облачных) идет столь стремительно, что сталось немного времени до того момента, как восстановить фактический бизнес-процесс можно будет на основании данных из любой информационной системы. И с большой вероятностью данная система будет располагаться в облаке, как и само средство анализа, по аналогии с социальными сетями, которые сейчас столь активно развиваются. Осталось лишь чуть-чуть подождать.
Презентация по технологии и инструментарию Process Mining.
Андрей КОПТЕЛОВ, бизнес-аналитик