Process Mining 101

La maggior parte delle aziende dispone di alcuni metodi per analizzare e migliorare i processi aziendali. Sempre più spesso le organizzazioni adattano tecniche avanzate di data science, come process mining , per ottenere un vantaggio competitivo.

Che cos'è process mining e perché le aziende dovrebbero utilizzarlo? Tutto questo sarà svelato in Process Mining 101.👇

Che cos'è process mining?

Process mining è una tecnica utilizzata per scoprire, analizzare e migliorare i processi aziendali utilizzando metodi di data mining. Process mining è visto come un modo oggettivo e guidato dai dati per valutare lo stato reale dei processi e dei flussi di lavoro in un'organizzazione.

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Process mining Cos'è Business Process Management (BPM) Gli strumenti Process mining interagiscono con i sistemi software aziendali per estrarre informazioni sui processi, tipicamente sotto forma di dati di eventi o oggetti aziendali, allo scopo di process discovery migliorare i processi aziendali.

Process mining dà visibilità ai processi end-to-end, fornendo così alle aziende dati preziosi che possono essere utilizzati per migliorare i processi aziendali effettivi e raggiungere migliori prestazioni aziendali. In questo modo, si parla anche di radiografia dei principali flussi di lavoro e processi aziendali.

Perché estrarre i processi aziendali?

L'analisi dei processi aziendali non è un concetto nuovo. In passato l'analisi dei processi aziendali poteva basarsi su indagini sul tempo e sul movimento, process mapping o process discovery interviste al personale chiave. Il risultato dell'analisi manuale poteva poi essere riassunto in iniziative di business intelligence, come parte dei risultati di un audit o come parte della visualizzazione di una mappa dei processi.

L'analisi dei processi può essere vista come un modo per valutare lo stato "as-is" dei processi aziendali e come un modo per progettare e modellare lo stato "should-be" dei processi. Sebbene molte aziende dispongano di un modello di processo perfettamente progettato e di procedure operative standard (SOP), la realtà dei processi aziendali spesso non corrisponde a queste aspettative.

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Come si inserisce process mining Cos'è Business Process Management (BPM)

Mentre l'analisi dei processi è diventata una parte comprovata e consolidata di un sistema di analisi efficace. Cos'è Business Process Management (BPM)process mining ha risolto alcuni dei principali limiti dell'analisi manuale:

L'analisi manuale dei processi si basa sulle opinioni soggettive degli intervistati o degli analisti del sondaggio,
richiedono un notevole dispendio di tempo, costi e risorse di squadra per la conduzione dell'analisi,
si ottiene solo un'istantanea dei processi, invece di risultati continui che possono essere monitorati e migliorati.

In sintesi, process mining fornisce una soluzione automatizzata di process discovery che offre alle aziende un modo guidato dai dati per gestire le iniziative di miglioramento dei processi.

process mining è solo process discovery automatizzato?

Sarebbe un'eccessiva semplificazione dire che process mining è solo una soluzione automatizzata per process discovery . In realtà, la soluzione offre un modo guidato dai dati per migliorare continuamente i processi aziendali e può essere utilizzata in modo flessibile non solo per scoprire i processi, ma anche per modellare e prevedere gli impatti dei miglioramenti dei processi.

Esistono anche altre soluzioni automatizzate di process discovery che non richiedono l'estrazione dei dati degli eventi. Ad esempio, task mining possono essere utilizzate efficacemente per scoprire i processi "as-is" dalle attività dell'interfaccia utente.
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Sapevate che potete combinare task mining e process mining? Leggete il whitepaper di Work API!

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Perché process mining è così popolare?

Process mining aiuta a scoprire le inefficienze nelle operazioni aziendali, i colli di bottiglia nei processi e le opportunità di automazione in modo più sistematico e su scala maggiore rispetto all'analisi dei processi basata sulle interviste. Inoltre, process mining è più veloce e tipicamente più affidabile nella gestione di grandi quantità di dati e, di conseguenza, è più preciso negli approfondimenti forniti.

Oggi process mining è una delle aree più attive nello sviluppo del software aziendale. In un recente sondaggio condotto tra i dirigenti delle aziende Global 5000, HFS Research ha rilevato che process mining e la scoperta sono le nuove tecnologie emergenti al primo posto tra le priorità di investimento. Secondo Deloitte, il 63% delle aziende utilizza o prevede di adottare il softwareprocess mining nel prossimo futuro.

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Fonte: HFS Research - L'ascesa vertiginosa del Process Intelligence

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Come funziona esattamente process mining ?

Process mining può essere visto come un metodo in quattro fasi, dall'estrazione dei dati all'analisi degli stessi.

Estrazione dei dati - per estrarre i dati di processo dai sistemi IT si utilizza uno strumento process mining .
Ricostruzione dei dati - i dati di processo vengono raccolti e armonizzati in vista dell'analisi.
Visualizzazione dei dati - Gli algoritmi di process mining sono utilizzati per visualizzare lo stato attuale dei processi.
Analizzare i dati - i dati del processo vengono analizzati per identificare le opportunità di miglioramento del processo.

Casi d'uso chiave di process mining

Finora abbiamo discusso il cosa, il come e il perché di process mining. Ora possiamo esaminare alcuni esempi più concreti di come process mining potrebbe portare valore a diverse unità/ruoli all'interno di un'organizzazione.

Process discovery. Questo è il caso d'uso più tipico e più generico di process mining , in cui l'obiettivo è identificare lo stato "as-is" dei processi aziendali. process discovery - dove l'obiettivo è identificare lo stato "as-is" dei processi aziendali.‍
Analisi delle cause principali. Un altro caso d'uso fondamentale è la quantificazione e l'identificazione della causa principale delle principali sfide di processo utilizzando dati di processo reali.‍
Controllo di conformità. Process mining consente di monitorare e controllare costantemente l'allineamento dei processi alle SOP e ai modelli di processo attraverso il controllo di conformità.
Identificazione delle opportunitàProcess mining scopre le opportunità di snellire o automatizzare i processi, ad esempio con robotic process automation ( RPA).‍
Ottimizzazione del processo. Nell'ottimizzazione dei processi, lo stato finale di process mining è che i processi sono continuamente monitorati e migliorati.‍

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Ciascuno degli esempi di casi d'uso sopra descritti può essere applicato a un team, a un'unità aziendale o all'intera organizzazione.

Alcuni casi d'uso comuni di process mining nelle aziende sono i seguenti:

Finanza - migliorare il capitale circolante, aumentare la produttività del team finanziario o garantire la conformità delle operazioni finanziarie.
Approvvigionamento - semplificando i processi di approvazione, riducendo gli acquisti anomali o identificando gli errori nelle prestazioni dei fornitori.
Servizio clienti: ridurre i tempi di risposta ai clienti, identificare le cause dei problemi, migliorare la soddisfazione dei clienti.
Logistica - garantire l'affidabilità delle forniture, ottimizzare le scorte e migliorare la produttività della logistica e dei trasporti.
Relazioni umane - compresi il reclutamento, l'inserimento dei dipendenti e le buste paga.

Vantaggi di process mining

L'estrazione dei dati di processo presenta una serie di vantaggi evidenti. I sette vantaggi principali includono:

Riduzione dei costi. Il sito process discovery automatico individua i processi più manuali, ripetitivi e generalmente inefficienti, che di solito hanno i costi più elevati per le diverse unità.
Riduzione dei tempi di consegna. Per la maggior parte delle aziende il tempo è denaro, e uno dei vantaggi principali di process mining è la riduzione dei tempi di esecuzione o di lavorazione dei processi chiave.
Migliorare la qualità. Process mining può aiutare a scoprire difetti, ritardi o errori che riducono la qualità dei beni o dei servizi.‍
Migliorare la soddisfazione dei clienti. La qualità del servizio clienti dipende direttamente dall'efficienza dei processi di contatto con i clienti. ‍
Consentire l'automazione dei processi. Abbinato a strumenti di automazione come RPA, process mining aiuta a ottimizzare processi precedentemente inefficienti.
‍Prendere decisioni basate sui dati. Process mining favorisce il processo decisionale guidato dai dati, colmando le lacune dei dati grezzi e analizzando i processi ricreati.‍
Aumentare la trasparenza. La maggior parte delle decisioni nelle grandi aziende si basa su persone esperte di livello superiore, sulla loro esperienza e sul loro istinto. Con process mining è possibile vedere come si svolgono i processi de-facto.

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.

Scegliere il giusto software process mining

Sul mercato sono disponibili oltre 35 diverse soluzioni process mining che si rivolgono a diversi tipi di organizzazioni e clienti. Indipendentemente dalle esigenze specifiche, è bene tenere a mente alcune aree chiave da considerare:

Facilità d'uso - process mining non deve essere difficile da usare. Cercate delle schermate o una dimostrazione del prodotto per vedere se sembra facile da usare o da navigare.
Configurabilità - alcune soluzioni si rivolgono solo a casi d'uso specifici o richiedono uno sforzo significativo per la configurazione o l'integrazione con diversi sistemi di origine.
Analitica e reportistica: se cercate una soluzione di livello aziendale, è probabile che abbiate bisogno di capacità di analisi e reportistica avanzate e affidabili.
Visibilità end-to-end (E2E): con la digitalizzazione di un numero sempre maggiore di lavori, è necessaria una visibilità E2E completa dell'intero percorso del processo attraverso diversi strumenti e sistemi.
Livello di supporto - Che siate analisti di processo alle prime armi o architetti di processo esperti, avrete probabilmente esigenze diverse in termini di assistenza e di on-boarding.
Costo totale di proprietà - Le soluzioni di process mining sono disponibili in una varietà di costi e livelli di servizio. È bene considerare il costo totale di proprietà, che comprende il costo di implementazione e quello di gestione dell'analisi dei processi in corso.

💡 Cercate una soluzione software? Per maggiori informazioni, consultate il nostro approfondimento sui 15 migliori strumenti di process mining .

Limitazioni comuni degli strumenti di process mining

Sebbene process mining possa fare miracoli per le organizzazioni e lo stia dimostrando da molti anni, ci sono ancora aree in cui process mining non è all'altezza.

Secondo una recente ricerca di HFS Research, il 91% dei leader aziendali ritiene che la tecnologia process intelligence sia estremamente significativa per la creazione di valore aziendale, ma allo stesso tempo 2 intervistati su 3 ritengono che la tecnologia process intelligence , come process mining , sia troppo complessa per essere utilizzata efficacemente nella loro organizzazione.

Analisi dei dati più recenti ma non in tempo reale

Process mining analizza i dati più recenti estratti dai sistemi informativi, ma questo non garantisce ancora un quadro completo delle prestazioni attuali di un'azienda. I dati provenienti dai registri degli eventi vengono prima ricavati in un determinato momento, puliti e solo successivamente analizzati. In questo modo, il processo di mining non fornisce mai dati in tempo reale.

Costi iniziali elevati

Spesso l'implementazione di soluzioni process mining richiede un grande sforzo e l'apporto di più unità e team, con conseguenti costi molto elevati. Ad esempio, un team IT deve effettuare lo sviluppo iniziale e le integrazioni software prima che il software possa iniziare a funzionare. In molti casi è necessario creare e mantenere integrazioni con tutti i sistemi di risorse aziendali e i costi si sommano rapidamente.

Forte affidamento sugli analisti umani

Sebbene process mining miri in ultima analisi a facilitare l'automazione dei processi, si basa ancora molto sul cervello umano e sul lavoro di analisti aziendali, analisti di dati e personale informatico. Due grandi aree in cui le persone sono assolutamente necessarie per process mining sono:

Interpretazione dei dati: una volta analizzati, gli insight da soli non sono sufficienti; è necessario un analista aziendale per interpretare i dati e trovare casi d'uso concreti in linea con gli obiettivi iniziali.
Pulizia ed estrazione dei dati: i dati dei registri eventi possono essere incompleti, errati o duplicati e gli analisti dei dati devono dedicare del tempo alla pulizia dei dati per prepararli a un uso successivo.

Lungo time-to-value

A seconda della loro complessità, i diversi sistemi richiedono molto tempo di "preparazione" prima di poter iniziare a fornire i registri degli eventi. A causa delle pesanti esigenze di integrazione dei dati della maggior parte delle soluzioni process mining , non è raro che le implementazioni richiedano dai 12 ai 18 mesi.