Представьте себе, что компания одновременно закупает буровую вышку и ручки с карандашами в офис. На все заявки вне зависимости от стоимости есть KPI на сроки рассмотрения, допустим, 15 дней. Процесс идёт по одному и тому же пути — 15 шагов, а в финале — согласование у главного бухгалтера. KPI соблюдаются, в отчётах всё ОК.

По идее, для ручек это должно происходить легче и быстрее, чем для буровой установки. В данном же случае получается, что для компании это одно и то же и процессы одинаковые. Но вот их цена в пересчёте на эффект разная. И нужно понять, как оптимизировать процессы, чтобы убрать лишние расходы.

То, что главный бухгалтер согласовывает закупку ручек, — дороговато для процесса, и его можно разгрузить. А в сложных закупках к тем пятнадцати уникальным шагам могут добавиться зацикливания, пересогласования, то есть получится намного больше повторных действий, чем при согласовании ручек. Возможно, каждый сотрудник участвует по два-три раза в этой крупной сделке. Это увеличивает нагрузку на процесс. А финальный KPI (15 дней) — тот же самый, только цена того, что происходит посередине, намного больше. Это как раз то, что с помощью обычной отчётности не выявляется.

Получается, что для разного типа закупок стоимость процессов в пересчёте на эффект имеет очень сильное расхождение. При этом каждый процесс может где-то сбоить и зацикливаться.

Важно выявить, в каком месте это происходит и какую на этом можно получить экономию.

Process Mining помогает очень быстро увидеть взаимосвязь между событиями и показать, между какими этапами происходит зависание. В большинстве случаев в результате получается весьма ощутимый финансовый эффект.

Меня зовут Роман Гук, и я расскажу, как для оптимизации процессов можно использовать технологии Process Mining на примере нашего продукта Сфера.Анализ процессов.

К чему приводит нехватка информации о собственных процессах

Если мы не видим всей картины — где, что и как происходит в работе компании — то рано или поздно это приведёт к убыткам и недовольству клиентов:

• Увеличиваются сроки. Все рабочие процедуры, поставки и ремонты происходят намного медленнее, чем может быть, если всё отладить.
• Происходят неизбежные ошибки в рабочих процессах, которые влекут за собой дополнительные траты. Например, если вовремя не выполнили процедуру согласования и нарушили сроки, придут штрафы. Или пропадут скидки у поставщика, если оплата не проведена в срок.
• Страдает персонал: увеличивается нагрузка на исполнителей, их количество растёт, следом раздувается фонд оплаты труда. И непонятно, почему оборот увеличивается, а прибыль куда-то улетучивается.

Но самое неприятное, что любая попытка улучшения в этой ситуации имеет очень мало шансов, потому что невозможно найти отправную точку, из которой нужно смотреть.

Это похоже на клубок, в котором спуталось множество нитей: торчат десятки «хвостов», а попробуй угадать, в каком порядке клубок распутывать. Так выглядит попытка разобраться, как выполняются все процессы, если картина о них собрана по кусочкам.

Базовые методы, которые используются для оценки существующей ситуации, например, метод оценки регламентов, показывают только 20–30% от реального положения дел. Всё остальное остаётся вне зоны видимости. Так же работает и опрос сотрудников: у них узкое видение, ограниченное их функциями, они не видят и не знают всей картины. У них могут быть разные причины скрыть информацию или невольно исказить её. Такой неизбежный субъективизм может сыграть не в ту сторону. Кроме того, и тот и другой методы не охватывают всех респондентов и не могут осуществляться на ежедневной основе.

В таких ситуациях именно Process Mining помогает разложить всё по полочкам и увидеть целостную картину со всеми взаимосвязями.

Что такое Process Mining и для чего он нужен

Process Mining — это технология для визуализации, анализа и оптимизации бизнес-процессов.

Она изучает «цифровые следы» из журналов событий информационных систем, которые используются на предприятии: это CRM, 1С, IP-телефония, кадровые системы и др.

Представьте себе рентгеновский снимок, который показывает, как на самом деле происходят ваши процессы.

Это как путешествие во времени, только не для людей, а для бизнес-процессов. Эти аналитические инструменты «просвечивают» и позволяют изучить жизненный цикл процессов компании. Это такая экспедиция в бизнес-джунгли, где мы исследуем территорию процессов и находим сокровища в виде улучшений и экономии ресурсов.

Такой метод особенно выручает, когда:

• Компания испробовала все очевидные способы оптимизации, и ей нужно более глубокое погружение.
• Компания хочет измерить производительность и эффективность своих процессов и сравнить их с конкурентами, чтобы понять, что можно улучшить.
• Видны общие метрики, но нет понимания, как эти показатели формируются.

Технология Process Mining показывает, как всё происходит в реальности, и в итоге даёт «живую картинку». Теперь можно визуализировать бизнес-процессы и все их вариации во время выполнения, увидеть своими глазами, что и как реально происходит в компании, и сравнить с конкурентами или отраслевыми стандартами.

Каждый процесс можно разложить на составляющие и посмотреть, какие шаги снижают эффективность, какие приводят к дополнительным расходам, а какие — к зацикливанию процесса. Система быстро показывает, на каком этапе происходит зависание. Или, что тоже важно, между какими этапами случается это зависание. На практике вы никогда не узнаете о подобных узких местах, пока до них не доберётся Process Mining.

Также алгоритмы могут выявить основные причины отклонений и события, ухудшающие производительность. Система может увидеть (и показать вам), что каждый раз, когда новому клиенту требуется дополнительная проверка, например, службы безопасности или юристов, это увеличивает время и затраты, и процесс значительно замедляется.

Process Mining использует подход к оптимизации процессов, основанный на данных, поэтому руководители будут объективными в принятии решений о распределении ресурсов. В этом есть несколько преимуществ:

• Объективные выводы, полученные из реальных данных, помогут провести аудит и улучшить существующие бизнес-процессы.
• Это быстрее, дешевле и точнее, чем разработка своих инструментов на основе OLAP, XLS, BI, или длительные и часто субъективные совещания по картированию процессов.
• Решение работает поверх существующих систем, нет необходимости в их перестройке и замене.

Чем Process Mining отличается от BI?

Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) и Process Mining имеют общую цель — помочь руководителям предприятий принимать более качественные, обоснованные и основанные на фактах решения. Несмотря на эту общую цель, существует важное различие между BI и Process Mining, которое может помочь организациям понять, как, когда и зачем применять тот или иной инструмент в конкретной ситуации.

Критическое различие между BI и Process Mining заключается в анализе первопричин. BI может обозначить факт: что-то пошло не так. А Process Mining помогает выявить не только факт, но и причину, почему это пошло не так. Преимущество Process Mining перед BI заключается в глубине анализа, а также в том, что Process Mining оперирует целыми цепочками событий, а не отдельными фактами.

Оба инструмента работают с данными на разной глубине, но, если BI отслеживает и сообщает, то Process Mining раскрывает и визуализирует. Помимо ответа на главный вопрос: «Почему?» — Process Mining имеет ещё одно преимущество перед BI. Это независимость от экспертной интерпретации и способность визуализировать данные, полученные из нескольких информационных систем в виде единых цепочек событий.

Инструменты Process Mining были специально созданы для того, чтобы упростить анализ бизнес-процессов, они очень удобны для решения специфических задач. По сути, это ответвление от BI — процессно-ориентированное BI. Обычного BI для анализа процессов всё-таки недостаточно, так как BI не показывает:

• Реальных бизнес-процессов.
• Самых часто встречающихся отличий фактических бизнес-процессов от того, что было запланировано.
• Вариантов выполнения бизнес-процессов.
• Существенных отклонений от процесса (например, пропусков обязательных шагов, таких как согласование или подтверждение).
• Возвратов процесса на предыдущие шаги и пропусков этапов.
• Более быстрых путей выполнения бизнес-процессов.
• Повторов и «зависания» процесса на одной операции и т.д.

Кому нужна технология Process Mining

Конечно же, всем, кто хочет больше зарабатывать, меньше тратить и готов вложиться в оптимизацию своего дела, чтобы повысить эффективность бизнес-процессов. А также тем, кто должен работать с чётким соблюдением норм и стандартов, — компаниям, которые работают в отраслях с высокой степенью регулирования.

В целом решение класса Process Mining может быть полезным для организаций, которые хотят измерить свою производительность и сравнить её с отраслевыми стандартами или конкурентами.

Типичные заказчики продуктов Process Mining — это:

• Руководители, которые хотят глубоко погрузиться в бизнес-процессы в компании, чтобы выявить и решить проблемы с эффективностью.
• Специалисты по улучшению бизнес-процессов.
• Аудиторы.
• Риск-менеджеры.
• Специалисты службы мониторинга.

Чаще всего этот инструмент используется компаниями, работающими в сфере добычи, продаж, реализации IT-услуг, банкинга, аудита, образования, обслуживания, страхования, логистики, производства и т.д.

Тем не менее на применение технологии есть и свои ограничения. Чтобы Process Mining работал как следует, важно, чтобы анализируемые процессы были:

• Массовыми, т.е. с большим количеством вовлечённых людей и выполнений.
• Не творческими, а операционными.
• Хорошо оцифрованы.

Как работает Process Mining

Данные для Process Mining поставляют информационные системы, в которых работают сотрудники компании. Именно они обеспечивают цифровой след процессов с соответствующими данными журнала логов. Чтобы их можно было использовать для анализа, логи очищаются от шумов и событий, не несущих бизнес-смысла, с помощью ETL-процедур.



Process Mining использует эти данные из ИТ-систем для создания модели процесса (графа процесса). Далее система автоматически от начала до конца исследует, описывает детали графа и любые вариации, определяет первопричины отклонений от нормы и восстанавливает процесс.

Описанные алгоритмы и визуализации позволяют понять, функционируют ли процессы так, как было задумано. Если выясняется, что это не так, то руководители компании получают конкретную информацию, какие ресурсы необходимы для оптимизации процессов и почему. Process Mining также сообщает, где есть возможности для внедрения автоматизации: выявляются процессы, которые отличаются высоким уровнем повторяемости действий.

Как внедрять решение

Определить, какие процессы мы хотим оптимизировать

В первую очередь следует оптимизировать стратегически важные процессы, например, те, которые направлены на взаимодействие с клиентом. Для финансового сектора это может быть открытие счёта или выдача кредита. В таком контексте Process Mining часто даёт ответы на вопросы:

• Где сейчас в процессе происходят наибольшие затраты ресурсов на его обслуживание и сопровождение?
• Где возникает бутылочное горлышко и что нужно исправлять?
• Какова готовность процесса к переходу на роботизированную обработку?

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 определён корпоративным регламентом. Очевидно, что они также должны обладать низким количеством исключений и высокой частотой транзакций, чтобы получить наибольшую выгоду при реализации автоматизации.

Позаботиться о качестве собираемой информации

Неполноценные данные «потянут на дно» все последующие аналитические механизмы.

Для старта работы Process Mining необходимо обеспечить наличие ключевых полей. Это:

• Сквозной идентификатор (ID) объекта отслеживания, который не меняется при переходе из системы в систему.
• События, которые произошли в отношении объекта отслеживания. Если событий недостаточно, то бизнес-подразделение, к которому относится процесс, должно обратиться к IT-отделу с перечнем событий, которые необходимо поднять из логов, или с просьбой включить логирование, если это ещё не было сделано. Возможна иная ситуация, когда в систему загружаются неочищенные логи информационных систем, в которых присутствует большое количество технических событий, которые, по сути, являются шумами, никакого бизнес-профита не несут и даже ухудшают восприятие, понимание и анализ процесса. Тогда нужно оставить в этом логе только значимые бизнес-события, а все технические убрать.
• Дата и время события. Идеально, если события логируются вплоть до миллисекунд, что позволяет уменьшить запутанность при большой частоте выполнения операций. Также отлично, когда система может логировать не одну, а две временные метки — время старта и время финиша события: это позволяет высчитывать время простоя (ожидания) между событиями.
• Атрибуты — формально это не является обязательным полем, но их наличие сильно улучшает качество анализа за счёт возможности процессной фильтрации. Атрибутами могут являться ID исполнителя, название филиала, тип продукта, сумма и т.д.

Чтобы было проще понять, можно привести следующий пример: вы купили товар и вам его отправили посылкой по почте. Посылка — это наш объект отслеживания. У посылки есть номер — это сквозной идентификатор (ID). Посылка проходит через разные страны, города и сортировочные центры — это события. Дата/время — когда происходили события. Атрибуты посылки — имя отправителя, перечень содержимого, вес и категория посылки.

Когда вся карта процессов собрана, получается таблица с исходными данными, с которой уже может работать система Process Mining. Таблица обогащается новыми логами в соответствии с заложенным расписанием. Важно, чтобы туда поступали только те события, которые значимы для бизнеса.



Причём на старте важно описывать не только процесс, но и возможные шаги, иначе мы не сможем увидеть реальной связи между событиями и пропустим миллионы соединений.

Возможные сложности при внедрении Process Mining

Одна из основных сложностей, с которой приходится сталкиваться при внедрении, — это отсутствие отраслевых стандартов хранения данных. Каждая компания делает это по-своему.

Из-за этого при внедрении программной аналитики может возникать целый ряд проблем, например, необходимость ручного осуществления ETL-процедур в каждой отдельной компании.

И это ещё не всё.

Вот перечень других основных сложностей, с которыми можно столкнуться при внедрении Process Mining:

• В информационных системах организации фиксируются не все необходимые события.
• События фиксируются, но в недостаточно качественном формате, например, у них может не быть указания точного времени выполнения.
• У представителей бизнеса и ИТ-подразделения нет времени, чтобы заниматься проектом.
• Служба безопасности компании отказывается предоставить доступ к данным.
• Отсутствует понимание, откуда забирать данные и как формируются события: нет описания структуры базы данных.
• Много «шумов» в наборе данных.
• Множественные параллельные процессы.

И, конечно, человеческий фактор. Реализация эффективной работы Process Mining зависит не только и не столько от данных, а в первую очередь — от людей, которые предоставляют или не предоставляют данные нужного качества.

Система класса Process Mining Сфера.Анализ процессов

В целом системы, предоставляющие инструментарий для майнинга процессов, достаточно распространены в мире. Однако с уходом западных вендоров многие российские компании столкнулись с необходимостью искать альтернативные источники технической поддержки и подбирать новые решения, которые работают на отечественном рынке и удовлетворяют требованиям законодательства. Сфера.Анализ процессов — решение, которое учитывает эти потребности и позволяет применять технологии цифрового глубинного анализа бизнес-процессов для увеличения доходов и сокращения затрат на операционную деятельность.

Давайте посмотрим, как это выглядит.

Как проводятся анализ и визуализация

По сути, есть два основных направления или способа анализа процессов — исследовательский и подтверждающий:

1. Исследовательский, когда нам почти ничего не известно о процессе, т. к. аналитик раньше с таким не сталкивался или он сильно изменился. По сути, это режим свободного поиска. В этом случае целесообразно будет использовать такие процессные отчёты, как граф процесса, вариативный анализ, готовые отчёты по процессу.
2. Подтверждающий, когда процесс уже известен и аналитик знает, что он протекает неэффективно (возможно, ему жаловались коллеги либо клиенты или это было озвучено на совещании). Тогда основная задача — быстро определить массовость таких случаев и их концентрацию, найти и проверить гипотезы. Для этого подойдут инструменты для быстрой фильтрации процесса, гибкие аналитические отчёты и возможность составления пользовательских SQL-запросов.

С помощью Process Mining можно быстро обнаружить, между какими этапами зависают процессы и сколько времени уходит на каждый из них. При этом систему достаточно один раз настроить, а дальше — просто пользоваться.

Сфера предоставляет несколько вариантов получения отчёта после анализа. Это граф, вариативный (сценарный) отчёт, базовые отчёты по процессу. Кроме того, можно использовать конструктор отчётов и конструктор фильтров. В частности, главная страница решения Process Mining в Сфере представляет собой глобальный граф анализируемого процесса.

Граф

В этом режиме пользователю доступна детальная информация по каждому событию или связи, при этом видна вся картина о предшественниках и последователях (по каждому из них есть своя статистика).



Можно визуально выделять анализируемые связи, а также для удобства изменять цвета событий. Цепочки событий можно фильтровать прямо в окне детализации.

Вариативный (сценарный) отчёт

В рамках такого отчёта система автоматически определяет все варианты прохождения процессов.

По каждому варианту процесса мы можем видеть статистику: сколько цепочек событий прошло по заданному варианту и сколько событий в каждом варианте.



Каждый вариант процесса доступен в двух формах: граф и последовательность цветовых маркеров с сокращёнными названиями событий.

Здесь же можно проводить поиск вариантов, содержащих необходимые события.

Готовые базовые отчёты по процессу

В этом режиме сразу после загрузки набора данных (датасета) доступна вся базовая статистика как по процессу, так и по событиям, атрибутам и переходам. Видны также отдельные характеристики по разрезам: событий, цепочек событий и любых других атрибутов.

Тут легко находить экстремальные характеристики процесса и выгружать их для дальнейшего анализа. Кроме того, встроена удобная система фильтрации, которой можно пользоваться даже без знания языков запросов.

Конструктор отчётов

Этот удобный инструмент позволяет создавать необходимые диаграммы, самостоятельно выбирая нужные разрезы и факты. С его помощью можно по желанию поменять расположение и размер диаграмм, а для того, чтобы создать фильтры, достаточно просто кликнуть на элементы диаграмм.

Конструктор фильтров

Этот встроенный в систему функционал даёт возможность фильтровать данные без специальной подготовки или использования каких бы то ни было запросов. Есть и привычный для многих SQL.

Выводы

Системами, которые дают инструментарий для майнинга процессов, успешно пользуются многие компании. Вот примеры общемировой практики:




А вот результат применения инструментов Process Mining нашей платформы Сфера российским банком уровня топ-5:

Область оптимизации — открытие счетов, кредитные заявки. Результаты:

• 30% — снижение времени на открытие счёта.
• 33 п.п. — увеличение вовремя открытых счетов.
• В четыре раза снизилось время обработки кредитных заявок.

И ещё один пример — для процесса управления закупками:



Технология Process Mining даёт возможность не только заглянуть «внутрь» бизнес-процесса, но и управлять им, исследовать отклонения и узкие места, а значит, и предпринимать действия, чтобы их устранить.

Попросту говоря, инструменты Process Mining специально сделаны для анализа бизнес-процессов, они «натасканы» на эту задачу. Технология имеет множество самых разных применений и способна многократно уменьшить затраты компании и увеличить её прибыль.