Интеллектуальный анализ данных о процессах (process mining) соединяет управление бизнес-процессами с алгоритмами, которые извлекают и анализируют собранные в ходе этих процессов данные и протоколы событий (event logs). Получаемая информация помогает более глубоко понять эти процессы, и полезна для повышения эффективности процессов, их качества и соответствия законодательно-нормативным требованиям.
Отчеты, создаваемые в ходе интеллектуального анализа данных о процессах, показывают потоки и показатели, относящиеся к выполняемым в рамках процесса задачам. Из них можно увидеть, какие пользователи вовлечены в процессы, сколько времени необходимо для выполнения задач. Собирается связанная с задачами статистика. Выводятся ключевые показатели эффективности для различных задач, на основе которых компании могут определить области для совершенствования.
Со-основатель компании Celonis Александр Ринке (Alexander Rinke, https://www.linkedin.com/in/alexander-rinke-10733061/ ) считает, что «интеллектуальный анализ данных о процессах - простая идея. Но её сложно заставить правильно «работать» в интересах организаций. Вам необходимо собирать большие объемы данных из всех видов ИТ-систем. Вы также следует выйти за рамки интерфейсов и понимать лежащие в основе базы данных» (см. https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/11/22/could-process-mining-be-bigger-than-rpa-robotic-process-automation/#f09ba7910f9a ).
Рынок интеллектуального анализа данных о процессах ежёгодно растёт более чем на 50%, и ожидается, что он вырастет более чем в 10 раз в течение следующих пяти лет.
Данные с сайта Medium.com: «Интеллектуальный анализ данных о процессах играет важную роль в цифровой трансформации» (Process Mining Plays an Essential Role in Digital Transformation, https://medium.com/@pedrorobledobpm/process-mining-plays-an-essential-role-in-digital-transformation-384839236bbe ).
Исполнительный директор компании Robocorp Анти Карьялайнен (Antti Karjalainen, https://www.crunchbase.com/person/antti-karjalainen ) отметил, что «по мере продвижения компаний по пути автоматизации, движимые данными технологии становятся важным инструментом при выявлении возможностей. Люди могут даже не осознавать, в какой степени их собственная работа связана с работой, выполняемой в других подразделениях компании, и технологии интеллектуального анализа данных о процессах могут выявить эти скрытые рабочие процессы» (см. https://www.forbes.com/sites/tomtaulli/2019/11/22/could-process-mining-be-bigger-than-rpa-robotic-process-automation/#f09ba7910f9a ).
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/process-mining-discovering-hidden-workflows/
Комментариев нет:
Отправить комментарий