Man mano che ci addentriamo nell'era digitale, le aziende di vari settori riconoscono l'importanza dei dati e il modo in cui possono essere sfruttati per aumentare l'efficienza operativa. Process mining Il sistema di gestione dei dati svolge un ruolo cruciale in questo senso. Fornisce una visione dettagliata e basata sui dati dei processi aziendali, consentendo di approfondire le prestazioni, la produttività e l'efficienza delle operazioni.
Process mining non è una tecnologia nuova. Si è evoluta nel corso di decenni di sviluppo e innovazione. Secondo Deloitte, 2 aziende su 3 utilizzano o prevedono di utilizzare il sito process mining per le loro operazioni aziendali.1
Perché implementare il software process mining ?
Process mining è una tecnologia che utilizza algoritmi avanzati per analizzare i log e altri dati provenienti da vari sistemi informativi, al fine di identificare tendenze e modelli. In questo modo, fornisce una visione in tempo reale dei processi aziendali, evidenziando colli di bottiglia, inefficienze e opportunità di miglioramento.
Passi per l'implementazione del software Process Mining
L'implementazione del software process mining non è un approccio univoco. Varia da un'organizzazione all'altra, in base a vari fattori come le dimensioni, la complessità e i sistemi esistenti. Tuttavia, possiamo identificare una serie di fasi comuni che sono spesso coinvolte in questo processo.
1. Identificare il/i processo/i da analizzare
Il primo passo per l'implementazione del software process mining è l'identificazione dei processi che si desidera analizzare. Si può trattare di processi di approvvigionamento, produzione, assistenza clienti o qualsiasi altro processo aziendale. È essenziale avere una chiara comprensione dei processi aziendali e dei punti che si ritiene possano essere migliorati.
2. Raccogliere o integrare i dati
Una volta identificati i processi, il passo successivo è la raccolta dei dati. Il software dovrà accedere ai registri degli eventi dei sistemi correlati ai processi da analizzare. Si può trattare di sistemi ERP, CRM, database e altro ancora. La qualità dei dati influisce direttamente sull'efficacia di process mining, quindi è necessario assicurarsi che i dati siano completi e accurati. In alcuni strumenti di process mining i dati possono essere estratti direttamente dai sistemi di origine, mentre altri strumenti utilizzano file Excel per l'importazione/esportazione dei dati.
Se avete difficoltà ad accedere ai dati di origine, prendete in considerazione l'utilizzo di una soluzione avanzata di process intelligence , come Work API.
3. Verifica della qualità dei dati
Dopo la raccolta dei dati di processo, spesso è necessario verificare che i dati siano accurati e affidabili. Potrebbe essere necessaria una pre-elaborazione per pulire i dati e renderli adatti all'analisi. Ciò può comportare la rimozione degli outlier, la gestione dei valori mancanti e la trasformazione dei dati in un formato adeguato. È una buona idea coinvolgere esperti del settore negli esercizi di validazione dei dati, per assicurarsi che i dati raccolti corrispondano alle opinioni reali delle persone che svolgono il lavoro.
4. Analizzare i dati
Una volta che i dati sono stati caricati e verificati, è possibile eseguire gli algoritmi diprocess mining per produrre visualizzazioni e analisi. Gli algoritmi di Process mining vengono utilizzati in diversi casi d'uso per scoprire modelli, dipendenze e tendenze nei dati. In questo modo si ottiene una rappresentazione visiva del processo, che consente di individuare i colli di bottiglia o le inefficienze.
5. Interpretare i risultati e implementare le modifiche
Infine, è il momento di interpretare i risultati e implementare le modifiche. È qui che entra in gioco il vero valore di process mining . Capendo dove si trovano le inefficienze, è possibile prendere decisioni informate per migliorare queste aree.
6. Monitorare e regolare
L'implementazione del software process mining non è un'operazione una tantum. È un processo continuo che richiede monitoraggio e aggiustamenti. È necessario raccogliere continuamente dati, analizzarli e implementare miglioramenti in base ai risultati. Questo vi permetterà di stare al passo con i cambiamenti dell'ambiente aziendale e di garantire un miglioramento continuo.
Le chiavi del successo dell'implementazione di process mining
Il successo dell'implementazione di process mining in un'organizzazione aziendale può portare a notevoli miglioramenti in termini di efficienza, produttività e prestazioni aziendali complessive. Tuttavia, per massimizzare questi benefici, è fondamentale considerare una serie di fattori che possono influenzare il successo di questo percorso di trasformazione digitale.
Ambito del progetto. Prima di iniziare l'implementazione di process mining, è fondamentale definire l'ambito del progetto. Identificate quali processi saranno oggetto di analisi e quali obiettivi intendete raggiungere con questa implementazione. Siate realistici e strategici nel definire l'ambito, concentrandovi sulle aree in cui process mining può fornire l'impatto più significativo.
Qualità dei dati. Il successo di process mining dipende in larga misura dalla qualità dei dati con cui si lavora. Assicuratevi che i dati siano completi, accurati e rilevanti per i processi che state analizzando. Inoltre, valutate se i sistemi IT esistenti sono in grado di fornire i dati necessari in un formato accessibile.
Compatibilità dell'infrastruttura IT. Valutare la compatibilità della vostra attuale infrastruttura IT con il software process mining scelto. Il software deve integrarsi perfettamente con i sistemi esistenti per garantire una raccolta e un trasferimento dei dati senza problemi.
Coinvolgimento degli stakeholder. L'implementazione di un nuovo software, soprattutto se potenzialmente in grado di trasformare le operazioni, richiede un sostanziale consenso da parte degli stakeholder. Le parti interessate, dal top management ai dipendenti che utilizzeranno il software, devono comprenderne i vantaggi e impegnarsi per il suo successo.
Formazione e assistenza. Il vostro team deve essere in grado di utilizzare il software process mining . Investite in una formazione adeguata per assicurarvi che possano utilizzare lo strumento in modo efficace. Considerate anche il livello di assistenza che il fornitore del software offre per i problemi tecnici che potrebbero sorgere.
Conformità e sicurezza. Assicuratevi che il software scelto soddisfi gli standard di conformità della vostra organizzazione e disponga di solide misure di sicurezza dei dati. Ricordate che process mining comporta l'analisi di dati aziendali potenzialmente sensibili, quindi è fondamentale prevenire accessi non autorizzati o violazioni.
Monitoraggio e miglioramento continui. L'implementazione non termina una volta che il software è operativo. Richiede un monitoraggio e un perfezionamento continui. Analizzare costantemente i risultati, apportare le modifiche necessarie e cercare modi per migliorare ulteriormente i processi.
Scalabilità. Infine, considerate la scalabilità del software. Con la crescita della vostra organizzazione, cresceranno anche le vostre esigenze di process mining . Scegliete una soluzione in grado di adattarsi a questa crescita e di evolvere con la vostra azienda.
L'implementazione del software process mining in un'organizzazione aziendale può essere un'impresa notevole, ma se si considerano attentamente questi fattori, si tratta di un investimento che può dare notevoli frutti. Mentre le aziende continuano a navigare nell'era digitale, strumenti come process mining diventeranno sempre più cruciali nel guidare l'eccellenza operativa.
Sfide comuni all'implementazione di process mining
Sebbene l'implementazione di process mining possa produrre benefici sostanziali, le organizzazioni incontrano spesso diverse sfide comuni. Una delle difficoltà principali consiste nel garantire la qualità e la completezza dei dati, in quanto dati incompleti o imprecisi possono ostacolare in modo significativo l'accuratezza dei risultati del sito process mining .
Un'altra sfida comune è quella di ottenere il pieno consenso degli stakeholder, in particolare di coloro che saranno maggiormente interessati dai cambiamenti che process mining potrebbe apportare. Anche le questioni tecniche, come l'integrazione del software process mining con i sistemi informatici e le fonti di dati esistenti, possono essere problematiche.
Le organizzazioni possono anche avere difficoltà a formare il personale all'uso efficiente ed efficace del nuovo software. Infine, i problemi di conformità e sicurezza possono rappresentare una sfida, soprattutto nei settori in cui le normative sui dati sono molto severe. Ognuna di queste sfide deve essere affrontata con attenzione per garantire il successo dell'implementazione di process mining .
Il bilancio
L'implementazione del software process mining può rappresentare una svolta per molte organizzazioni. Fornisce un livello di visibilità sui processi che prima era impossibile, consentendo alle aziende di individuare le inefficienze e ottimizzare i processi. Seguendo i passi descritti sopra, la vostra organizzazione può sfruttare la potenza di process mining e iniziare a raccoglierne i benefici.
