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Process mining è diventato uno strumento essenziale per le aziende che vogliono ottimizzare i processi, migliorare l'efficienza e ridurre i costi. Tuttavia, non tutti i progetti di process mining sono un successo.
In questo articolo discuteremo i cinque fallimenti più comuni dei progetti process mining e come superarli. Comprendendo queste sfide e implementando le soluzioni suggerite, potrete migliorare notevolmente le possibilità di successo delle vostre iniziative process mining .
Che cos'è process mining?
Process mining è una tecnica avanzata di process intelligence che utilizza le conoscenze estratte dai registri degli eventi nei sistemi IT aziendali per comprendere come vengono eseguiti i processi e i flussi di lavoro in un'azienda. Questo aiuta le organizzazioni a comprendere le loro attuali prestazioni operative, a identificare le inefficienze e a individuare le opportunità di miglioramento.
Process mining Il software combina data mining, modellazione dei processi e analisi dei processi per fornire una visione completa dei processi aziendali. Si può considerare process mining come l'applicazione della scienza dei dati all'arte di Cos'è Business Process Management (BPM). Process mining utilizza process mining algoritmi per analizzare e ricostruire il flusso effettivo dei processi, consentendo alle organizzazioni di capire come funzionano realmente i loro processi.
Process mining svolge un ruolo cruciale in molti settori competitivi del lavoro digitale, in quanto aiuta le organizzazioni a identificare i colli di bottiglia, le inefficienze e i problemi di conformità. Affrontando queste sfide, le aziende possono snellire i processi, ridurre i costi e migliorare le prestazioni complessive.
Aumento della popolarità di process mining in azienda
Process mining è la soluzione softwareprocess intelligence più diffusa ed è diventata sempre più popolare nelle aziende. Secondo una recente ricerca di Deloitte, il 63% delle aziende globali ha iniziato a utilizzare process mining e la maggior parte delle aziende globali ha in programma almeno di sperimentare process mining nel prossimo futuro.
L'entusiasmo per process mining è ampiamente giustificato. Un'importante indagine condotta da HFS Research tra i responsabili delle decisioni aziendali ha recentemente rilevato che oltre il 90% degli intervistati considera process intelligence (combinazione di process mining e process discovery) come estremamente prezioso per la creazione di valore aziendale.
Nonostante i potenziali vantaggi, molti progetti process mining falliscono per una serie di motivi. Lo stesso studio di HFS Research ha rilevato che oltre 2 soluzioni process intelligence su 3, guidate da process mining e discovery, hanno portato a risultati deludenti o non hanno mantenuto le promesse.
Vantaggi e svantaggi di process mining
Per un leader aziendale, process mining è spesso una soluzione avanzata a un'esigenza aziendale ben riconosciuta. La maggior parte delle aziende utilizza una qualche forma di analisi dei processi per supportare l'eccellenza operativa e Cos'è Business Process Management (BPM). Questi metodi più tradizionali includono workshop process discovery , audit di analisi dei processi o studi di tempo e movimento condotti da consulenti esperti o analisti di processi aziendali.
Rispetto all'analisi manuale dei processi, process mining offre molti vantaggi e presenta alcuni svantaggi.
Vantaggi di process mining
- Visibilità dettagliata dei processi: Process mining fornisce una visualizzazione chiara e accurata dell'effettivo flusso dei processi, che aiuta le organizzazioni a comprendere meglio i propri processi e a identificare le aree di miglioramento.
- Analisi automatica dei colli di bottiglia: Analizzando i registri degli eventi, process mining è in grado di individuare i colli di bottiglia e le inefficienze nel flusso dei processi, consentendo alle aziende di concentrarsi sulle aree da migliorare.
- Misurazione delle prestazioni in tempo reale: Process mining offre metriche quantitative, come il tempo di ciclo, il throughput e l'utilizzo delle risorse, per misurare le prestazioni dei processi. Questo aiuta le organizzazioni a monitorare i progressi e a valutare l'efficacia dei miglioramenti dei processi.
- Monitoraggio della conformità: Process mining è in grado di rilevare le deviazioni dalle procedure standard, garantendo la conformità alle politiche interne e alle normative esterne.
- Processo decisionale oggettivo: A differenza dell'analisi dei processi basata su sondaggi o pareri di esperti, process mining utilizza intuizioni basate sui dati per supportare il processo decisionale, riducendo la dipendenza da opinioni soggettive e sensazioni di pancia.
Svantaggi di process mining
- Qualità e disponibilità dei dati: Process mining si basa molto su dati accurati e completi presenti nei sistemi aziendali di origine. Se i dati sono di scarsa qualità o non sono disponibili, i risultati di process mining possono essere fuorvianti o incompleti.
- Complessità dell'integrazione: Process mining può essere complesso, soprattutto quando si tratta di processi grandi e intricati che abbracciano più di un sistema IT. Ciò può richiedere competenze avanzate in materia di integrazione, che possono costituire un ostacolo per alcune organizzazioni.
- Costi di gestione: L'implementazione di soluzioni process mining può essere costosa, soprattutto per le piccole e medie imprese. I costi possono includere licenze software, integrazione, manutenzione e servizi di consulenza.
- Ambito di analisi: Process mining offre una visione dettagliata dei dati di processo provenienti da sistemi aziendali come l'ERP o il CRM, ma non è in grado di monitorare l'attività dei processi e dei flussi di lavoro nell'ampia gamma di applicazioni aziendali utilizzate oggi. Per questa limitazione, molte soluzioni di process mining comprendono task mining funzionalità.
Se desiderate combinare process mining e task mining nella vostra soluzione process intelligence , consultate il whitepaperWork API .
Fallimenti comuni nei progetti Process Mining
Secondo una famosa ricerca di McKinsey, il 70% dei programmi di trasformazione fallisce. I fallimenti non sono rari in intelligent automation software e in process mining.
Ecco alcuni motivi comuni di insuccesso nei progetti process mining :
1. Qualità dei dati insufficiente
La scarsa qualità dei dati è uno dei motivi principali per cui i progetti process mining falliscono. Dati imprecisi o incompleti possono portare a risultati fuorvianti, rendendo inefficace l'intero progetto. Uno dei motivi più comuni per cui la qualità dei dati è scarsa è che i dati di log degli eventi non sono disponibili o non sono affidabili nei sistemi aziendali utilizzati dall'azienda. Questo vale soprattutto per le aziende che non utilizzano SAP come sistema ERP principale.
2. Mancanza di coinvolgimento degli stakeholder
Process mining Spesso i progetti comportano cambiamenti organizzativi significativi che richiedono l'adesione della leadership aziendale e di quella IT. Se i principali stakeholder non sono d'accordo, il progetto può incontrare resistenza e alla fine fallire. Può anche accadere che process mining sia sostenuto da alcuni aspetti della leadership operativa durante un proof-of-concept, ma per avere pieno successo ha bisogno di un buy-in per essere efficacemente diffuso in tutta l'azienda.
3. Aspettative e tempistiche non allineate
Molti leader aziendali hanno riferito che l'implementazione di process mining richiede tempo e risorse significative. Non è raro che un'implementazione di process mining richieda dai 12 ai 24 mesi, e anche di più nelle grandi organizzazioni. Le aspettative irrealistiche sui risultati dei progetti process mining possono portare a delusioni e al fallimento del progetto.
4. Ambito del progetto mal definito
Molte iniziative di process mining iniziano con un proof-of-concept in un caso d'uso aziendale chiaramente definito, ad esempio analizzando i processi P2P o persino processi specifici nell'ambito degli acquisti. Sebbene questi progetti "quick win" diano risultati immediati, alcuni leader aziendali trovano difficile ampliare la portata dell'analisi ad altri flussi di lavoro e funzioni fondamentali. La mancanza di obiettivi e ambiti chiari può portare a un progetto non focalizzato che non riesce a produrre risultati significativi.
5. Competenze e risorse inadeguate
Process mining richiede una combinazione di competenze tecniche, analitiche e di dominio. La mancanza di queste competenze necessarie può portare al fallimento del progetto e molte grandi organizzazioni aziendali ricorrono all'assunzione di team di data scientist all'interno di un centro di eccellenza (CoE) dedicato. Una recente ricerca di Deloitte ha rilevato che il CoE medio di process mining è composto da 15 FTE (equivalenti a tempo pieno) e il CoE più grande di process mining è composto da oltre 150 dipendenti qualificati.
Come superare i fallimenti dei progetti Process Mining
Affrontando le cause comuni di insuccesso, le organizzazioni possono aumentare significativamente le probabilità di successo dei loro progetti process mining .
Migliorare la qualità dei dati
Assicurarsi che i dati siano accurati, completi e aggiornati è essenziale per il successo del progetto process mining . Investite tempo e risorse nella pulizia e nella convalida dei dati e create un solido quadro di governance dei dati.
Ottenere il sostegno degli stakeholder
Coinvolgere le parti interessate fin dalle prime fasi del progetto e mantenere una comunicazione aperta durante tutto il processo. Illustrate chiaramente i vantaggi di process mining e dimostrate come può risolvere i problemi specifici dell'organizzazione. Questo aiuterà a ottenere l'adesione e il sostegno degli stakeholder al progetto.
Allineare le aspettative e le tempistiche
Stabilite aspettative realistiche per il vostro progetto process mining definendo chiaramente l'ambito, gli obiettivi e i risultati desiderati. Comunicate queste aspettative a tutti gli stakeholder e verificate regolarmente i progressi per garantire l'allineamento.
Chiarire l'ambito e gli obiettivi del progetto
Sviluppare un ambito di progetto ben definito che delinei i processi specifici da analizzare, i risultati attesi e le risorse necessarie. Questo aiuterà a mantenere il progetto focalizzato e in linea con i tempi, aumentando le probabilità di successo.
Sviluppare le competenze necessarie
Investite nella creazione delle necessarie competenze tecniche, analitiche e di dominio all'interno del vostro team. Fornite opportunità di formazione e sviluppo per aiutare il vostro team ad acquisire le competenze necessarie per il successo dei progetti process mining .
Considerate un'alternativa: l'ibrido process intelligence
Se siete preoccupati per il forte impegno necessario per il successo dei progetti process mining , potreste essere interessati a sapere che esiste un'alternativa.
Hybrid process intelligence è una nuova opzione sviluppata da Workfellow combinando process mining task mining in un modo che è 10 volte più veloce e fino a 3 volte più basso nel costo totale di proprietà rispetto a process mining convenzionale.
Hybrid process intelligence è particolarmente apprezzato per i lavori digitali ad alta intensità di conoscenza, come ad esempio le richieste di risarcimento assicurativo, le operazioni finanziarie e bancarie. In genere i clienti aziendali scoprono un risparmio del 20% entro 30 giorni dall'installazione plug-and-play di Workfellow.
Leggete un caso di studio su come uno studio contabile di medie dimensioni ha scoperto oltre 2 milioni di euro (2,17 milioni di dollari) di sprechi nei processi.
Conclusione
Process mining possono offrire vantaggi significativi alle organizzazioni, se implementati correttamente. Comprendendo e affrontando le cause comuni di insuccesso, le aziende possono aumentare notevolmente le possibilità di successo delle iniziative process mining . Migliorando la qualità dei dati, ottenendo il supporto degli stakeholder, allineando le aspettative, chiarendo l'ambito del progetto e sviluppando le competenze necessarie, le organizzazioni possono superare le sfide che spesso portano al fallimento dei progetti process mining e sbloccare il pieno potenziale di questa potente tecnica.
Domande frequenti
Che cos'è process mining?
Process mining è una tecnica che analizza i processi aziendali estraendo la conoscenza dai log degli eventi, registrati dai sistemi informatici durante l'esecuzione dei processi.
Perché è importante process mining ?
Process mining aiuta le organizzazioni a identificare i colli di bottiglia, le inefficienze e i problemi di conformità nei loro processi, consentendo loro di snellire le operazioni, ridurre i costi e migliorare le prestazioni complessive.
Quali sono le ragioni più comuni del fallimento dei progetti process mining ?
La qualità insufficiente dei dati, la mancanza di coinvolgimento degli stakeholder, le aspettative non allineate, l'ambito del progetto mal definito e le competenze inadeguate sono le ragioni comuni dei fallimenti dei progetti process mining .
Come possono le organizzazioni superare i fallimenti dei progetti process mining ?
Le organizzazioni possono superare i fallimenti dei progetti process mining migliorando la qualità dei dati, ottenendo il supporto degli stakeholder, allineando le aspettative, chiarendo l'ambito del progetto e sviluppando le competenze necessarie.
Quali competenze sono necessarie per il successo dei progetti process mining ?
Il successo dei progetti process mining richiede una combinazione di competenze tecniche, analitiche e di dominio. Investire in opportunità di formazione e sviluppo può aiutare a costruire queste competenze necessarie all'interno del vostro team.
