Process mining è un ottimo modo per ottenere visibilità sulle prestazioni dei processi aziendali, se si dispone di dati adeguati. Vediamo quali sono i requisiti principali dei dati per far decollare un progetto process mining .
Come funziona la tecnologia di estrazione di processo
Nel suo nucleo, process mining facilita l'estrazione e l'analisi dei dati dei processi aziendali dai registri degli eventi.
Process mining La tecnologia scansiona ed estrae i dati rilevanti degli oggetti aziendali all'interno di diversi sistemi IT per creare una visione a raggi X dello stato di salute dei processi aziendali. È attraverso questa meticolosa analisi dei processi che possiamo decifrare gli schemi, identificare i colli di bottiglia e ottimizzare le operazioni aziendali.
I quattro requisiti chiave per i dati di process mining sono i seguenti:
- dati di origine strutturati,
- capacità di integrazione dei dati,
- processi di controllo della qualità dei dati,
- conformità dei dati e misure di sicurezza.
Dati strutturati
I dati strutturati sono il fondamento della tecnologia process mining . Questo tipo di dati, caratterizzati da uno schema e da un'organizzazione definiti, ci permette di costruire un'immagine vivida delle operazioni aziendali. In questa sede, sveliamo i requisiti più importanti per i dati strutturati:
- Log degli eventi: Sono entità di dati fondamentali, che comprendono informazioni sui singoli eventi che si verificano all'interno di un sistema.
- ID caso: questo identificatore ci aiuta a raggruppare gli eventi correlati, facilitando un'analisi coerente dei processi aziendali.
- Timestamp: sfruttando i timestamp, possiamo analizzare gli schemi temporali dei processi, aprendo così la strada a un processo decisionale informato.
Capacità di integrazione dei dati
Le capacità di integrazione dei dati sono il secondo requisito chiave di process mining. Non basta avere dati strutturati, bisogna anche essere in grado di estrarre le informazioni rilevanti attraverso una qualche forma di integrazione dei dati.
Le soluzioni comuni di integrazione dei dati includono:
- Processi ETL: Questi processi (Extract, Transform, Load) facilitano l'integrazione sistematica dei dati, garantendone la coerenza e l'accuratezza.
- Integrazioni API: Attraverso le integrazioni API, possiamo favorire lo scambio di dati in tempo reale, migliorando così il dinamismo di process mining.
- Importazione/esportazione di dati: Alcuni strumenti di process mining consentono di importare i dati tramite un foglio di calcolo o il formato file .XES.
Per i software moderni basati su cloud, la soluzione più adatta può essere l'integrazione ETL o API. Per i software più vecchi o per le soluzioni di dati on-premise potrebbe essere necessaria una soluzione di integrazione dati su misura.
Controllo della qualità dei dati
Il terzo requisito fondamentale per i dati di process mining è la qualità affidabile dei dati.
Concentrandoci sulla qualità dei dati, siamo in grado di eliminare le imprecisioni, assicurando così approfondimenti affidabili e fruibili.
In genere i progetti di process mining passano attraverso processi di controllo della qualità dei dati. Ad esempio:
- Pulizia dei dati: Questo comporta la rettifica o la rimozione dei dati errati, favorendo l'accuratezza del sito process mining.
- Convalida dei dati: Attraverso la convalida, ci assicuriamo che i dati siano conformi ai formati e agli standard prescritti, salvaguardando così l'integrità dei dati.
- Arricchimento dei dati: Quando la qualità dei dati di partenza non è sufficientemente accurata o completa, può essere necessario arricchire i dati con informazioni aggiuntive.
Conformità e sicurezza dei dati
L'ultimo requisito fondamentale per i progetti process mining è rappresentato dalle misure di sicurezza e di conformità dei dati.
Aderendo alle norme di regolamentazione e implementando solide misure di sicurezza, possiamo salvaguardare i dati sensibili, favorendo la fiducia e la credibilità. Di seguito, illustriamo le misure imperative per garantire la conformità e la sicurezza:
- Crittografia dei dati: Utilizzando tecniche di crittografia, possiamo proteggere i dati da accessi non autorizzati, garantendo così la riservatezza.
- Mascheramento dei dati: Grazie al mascheramento dei dati, possiamo nascondere le informazioni sensibili, salvaguardando la privacy dei dati durante il percorso process mining .
Un esempio di misure di conformità dei dati può essere il mascheramento o la rimozione dei dati di identificazione personale all'interno dell'Unione Europea per conformarsi alla normativa GDPR.
In conclusione
In conclusione, ripensando al nostro ampio discorso sui requisiti dei dati per process mining, riconosciamo il ruolo fondamentale dei dati nel promuovere analisi aziendali perspicaci e attuabili. Aderendo ai principi qui illustrati, possiamo superare i confini tradizionali dell'analisi dei processi, avventurandoci in un regno caratterizzato da intuizioni guidate dai dati e da opportunità di crescita senza precedenti.
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