Один из распространённых инструментов в области цифровой трансформации — процессная аналитика. Расскажем, на что обратить внимание в первую очередь и какие возможности — в этом контексте — есть у нашей системы.

Зачем этим заниматься

Очевидно, что компании стремятся сократить издержки, особенно в условиях кризиса. Высвобожденные ресурсы позволяют сфокусироваться на решении бизнес-критических задач — например, разработке и отладке собственных продуктов, анализе обратной связи от клиентов. Однако не каждая организация может просто взять и найти оптимальные для себя точки роста.

Этот процесс не всегда прозрачен на предприятиях среднего и крупного масштаба — часть расходов там носит переменный характер и зависит от объемов производства. В таких условиях определить лишние элементы значительно труднее из-за их нерегулярности. Ряд процессов сложно интерпретировать, поскольку в компаниях наблюдается недостаточная связность между бизнес-процессами и системами управления ресурсами. В большинстве случаев ИТ-платформы отражают общие метрики, но не показывают, как именно формируются необходимые показатели.

Решить эти вопросы и, соответственно, упростить оптимизацию расходов на предприятии позволяет Process Mining. Он помогает визуализировать реальные процессы, ориентируясь на «цифровые следы» (логи) из журналов событий ИТ-систем. Иными словами, технология реализует data driven подход и дает возможность взглянуть на ситуацию, ориентируясь на факты, а не догадки.

Вообще, вопросами глубинного анализа процессов инженеры занимаются как минимум с 1990-х. Одним из первопроходцев был голландский ученый Вил ван дер Аалст, который описал ключевые сферы применения и практики Process Mining. Долгое время его работа представляла исключительно академический интерес, пока в 2011 году Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE) не представил «Манифест анализа процессов». С этого момента данный подход стал находить практическое применение. Процессный анализ используют в энергетике, ретейле, биохимии, банковском секторе и даже аэрокосмической отрасли — как крупные корпорации, так и малый бизнес.

Что поможет стартовать

Оптимизация бизнес-процессов подразумевает не «срезание» статей затрат, а их изменение путем глубокого анализа статистических данных. Так компания не просто высвобождает средства, но гарантирует, что экономия на одном этапе не приведет к дополнительным затратам на другом. Многие начинают трансформацию с составления идеальных рабочих сценариев. Однако в первую очередь стоит определить как по факту, а не на словах или в теории протекают бизнес-процессы.

Если опустить разбор процесса, то к нему нет смысла применять инструменты аналитики, так как в таком контексте неясно, где искать «узкие места». Например, руководство одного из крупнейших банков в Греции решило модифицировать процессы без предварительной оценки ситуации. Такой подход привел к снижению качества услуг, а организация столкнулась с многочисленными жалобами от клиентов.

После проведения анализа бизнес-процессов инструменты процессной аналитики позволят организовать контроль ключевых показателей. Каждый процесс можно разложить на составляющие и посмотреть на них в разрезе бюджетных трат. Такой подход позволит выявить шаги, которые снижают эффективность, приводит к зацикливанию процесса или доп. расходам.

По этому пути пошла американская химическая компания Chemours. Она была основана в 2015 году как дочернее подразделение DuPont и унаследовала устаревшую ERP-систему вместе с большим количеством забюрократизированных бизнес-процессов. Но сотрудники сразу занялись их трансформацией. В первую очередь они проработали полный цикл выполнения заказа (order to cash) и запустили более 40 проектов, призванных закрыть обнаруженные недостатки и сэкономить финансовые ресурсы. Сегодня у фирмы порядка 4 тыс. клиентов в 130 странах, а её оценка превышает $6 млрд.

Стоит отметить, что еще до внедрения решений Process Mining следует уделить внимание качеству собираемой информации. Недостаточно организовать data lake и «складировать» туда все, что связано с тем или иным процессом. Данные должны быть целостными и однообразными, нужно провести их дедупликацию и форматирование, иначе они потянут на дно все последующие аналитические механизмы. Для Process Mining не подойдут данные, если в них нет уникального номера экземпляра процесса, даты события и названия события.

Что касается процессов, которые нужно оптимизировать в первую очередь, то стоит обращать внимание на стратегически важные — например, направленные на взаимодействие с клиентом. Для финансового сектора это может быть открытие счета или выдача кредита. В таком контексте Process Mining часто позволяет получить ответы на вопросы о готовности процесса к переходу на robotic process automation (RPA). Глубинный анализ помогает выделить участки, которые больше остальных выиграют от внедрения ботов.

В частности, лучше других для автоматизации подходят ручные и рутинные процессы, порядок выполнения которых строго определен корпоративным регламентом. Очевидно, они также должны обладать низким количеством исключений и высокой частотой транзакций, чтобы получить наибольшую выгоду при реализации RPA.

Что еще следует знать

В любом случае анализ процессов — только первый этап. Снижение затрат на основе проведенной оценки может дать хорошие краткосрочные результаты. Однако стратегия по оптимизации процессов предприятия не принесет результата в долгосрочной перспективе без четкой приоритезации.

Поскольку Process Mining — итеративный процесс, после первого аналитического подхода стоит оценить ситуацию повторно, сравнить с результатами до модернизации и изучить эффект вносимых изменений. Такую возможность предлагает большинство систем глубокого анализа процессов — в том числе наша система T1 Watchman. Инструментарий покажет исторические и актуальные данные в наглядной форме. Так, на изображении ниже вы можете видеть график изменения числа событий (всех, не только выбранных) за день.

График показывает, что 16 июля был аномальный пик по их количеству с последующим резким спадом. Это может говорить как о разовых резких мероприятиях вроде рекламной акции, так о циклических особенностях. Чтобы сказать точно, требуется сравнивать динамику за несколько лет. Для чего он нужен: много событий требует много ресурсов на обработку. Если их не будет, то бизнес-процесс будет функционировать с задержками. Если ресурсов, наоборот, слишком много, то в спокойные периоды они будут простаивать. Визуализация позволяет обратить внимание на минимумы и максимумы, отслеживать тренды, чтобы качественнее проводить оценку достаточности ресурсов.

Вообще, в составе нашей платформы представлены порядка пятидесяти наиболее значимых метрик для быстрого выявления процессов, требующих трансформации. Для следующего шага развития нашей системы мы запланировали расширение их спектра. Пользователи смогут формировать собственные метрики, что дополнительно поднимет уровень анализа процессов.

В целом такие решения уже нашли применение и доказали эффективность. Например, помогли крупному банку экономить более 17 млн рублей в год. В одном его отделении сотрудники оформляли кредитные документы за 26 минут, а в другом — за 41 минуту. Глубокий анализ процессов показал, что информационная система банка предлагает слишком много вариантов решения задачи. В регламенте не было однозначных инструкций, описывающих последовательность шагов. Так, доработка интерфейса и стандартизация практик привела процессы к общему знаменателю.

Конечно же, пересмотр комплексных бизнес-процессов (особенно в рамках производственного предприятия с десятками подразделений) требует времени. Но сложно переоценить эффект, который оптимизация оказывает на развитие бизнеса и рост экономических показателей. Задать вопросы по теме Process Mining и изучить функционал T1 Watchman могут все желающие — мы предлагаем бесплатное демо (оставить заявку можно на нашем сайте).

Больше о наших проектах и разработках — в блоге на Хабре:

• Как мы разрабатывали собственную дизайн-систему — опыт Т1 Консалтинг

• Какой должна быть современная CRM: от разработки до применения в бизнесе