Data-Driven - подход к принятию управленческих решений, основанный на анализе фактических цифровых данных, а не на интуиции или прошлом опыте. В основе лежит сбор и анализ данных из различных ИТ-систем (1С, ERP, CRM, IP-телефония, кадровые системы, веб-аналитика, маркетинговые платформы и др.), финансовой отчетности и т.д. См. Data-Driven, Process Mining и Process Intelligence
Process Intelligence - комплексная система мониторинга, анализа и автоматической корректировки деловых процессов в реальном времени (эволюция Process Mining с элементами AI, Task Mining, BI). Сквозная оптимизация всей сети процессов организации в режиме реального времени. См. Data-Driven, Process Mining и Process Intelligence
Process Mining (процессная аналитика) - интеллектуальный, глубинный или экспертный анализ процессов. Технология для анализа и оптимизации деловых процессов по цифровым следам (логам систем). Понимание и улучшение конкретных процессов. В системах Process Mining применяются карты процессов, таблицы данных, дашборды, графики, диаграммы, таймлайны. Обычно выделяют такие ключевые направления использования Process Mining: управление изменениями, проверка соответствия (насколько фактическое исполнение процесса расходится с задуманным), цифровой двойник, операционная эффективность, улучшение клиентского опыта. См. Data-Driven, Process Mining и Process Intelligence, а также Продукты класса Process Mining в России, а также Успешные кейсы Process Mining
Task Mining — технология анализа действий пользователя на компьютере (клики, переходы между окнами, ввод данных), которая дополняет Process Mining и показывает, как задача выполняется на уровне рабочего места. Применяется для сбора данных о выполнении активности и/или процесса.
Timestamp (Timestamp-start / Timestamp-end) – дата и время, когда произошло событие/шаг процесса.
Активность (Activity) — отдельный шаг (задача/этап) в бизнес-процессе, который фиксируется в логе как событие (например: «проверить заявку», «согласовать договор»). Идентифицируется по Activity ID.
Атрибут активности (Activity attribute) — информация о событии (исполнитель, сумма, регион и др.).
Атрибут кейса (Case attribute) — информация о кейсе, которая остается неизменной на протяжении всего экземпляра процесса (например, наименование заявителя), вне зависимости от событий процесса.
Бизнес-процесс - устойчивая, повторяемая последовательность действий/задач/операций, которая преобразует входы (ресурсы, данные, запросы) в выходы (результаты, продукты, услуги), представляющие ценность для потребителя. То, как в компании делают работу от начала до конца, чтобы получить нужный результат. Именно бизнес-процессы (а также другие деловые процессы, в том числе государственные) и анализирует Process Mining.
Вариант (Variant) — уникальная последовательность шагов (активностей) от начала до конца процесса.
Влияние (Impact) — это величина эффекта от найденного отклонения или улучшения, выраженная в измеримых показателях/метриках.
Время выполнения (Throughput Time / Service Time) — время, затраченное непосредственно на выполнение активности/процесса. Только чистое время работы над активностью/процессом, без ожидания. Тогда как «Длительность» (Duration; общее время «от и до») включает всё: работу, ожидание, простои.
Время ожидания (Waiting Time) — время простоя между завершением одной активности и началом следующей.
Гипотеза - в Process Mining это предположение о том, как на самом деле выполняется бизнес-процесс, почему в нем возникают сбои или задержки, и что можно улучшить. Преимущество Process Mining в том, что можно проверить эти гипотезы объективными цифрами, а не догадками или субъективным мнением сотрудников. Требования к гипотезе (по возможности все пункты): 1. Опирается на данные (событийный лог, метрики); 2. Проверяема — можно подтвердить или опровергнуть; 3. Конкретна — метрика, величина; 4. Указывает причину; 5. Ведет к действию (оптимизация процесса). См. Примеры гипотез для Process Mining. Формула хорошей гипотезы
Индикаторы рисков – это измеримые показатели, которые сообщают, что процесс отклоняется от нормы (или приближается к недопустимым значениям). Настройка индикаторов осуществляется по значениям выбранных показателей, в том числе сроков времени выполнения.
Карта процесса – визуализация процесса формируется в системе Process Mining на основании загружаемых данных (датасетов) с логами. Изменение масштаба карты, применение различных фильтров активностей, изменение значений метрик на активностях и ребрах/переходах между активностями, другие настройки - меняют карту в соответствии с требованиями пользователя, помогают проанализировать процесс. Часто путают карту процесса и модель процесса, и обычно это допустимо – но отличия все-таки есть: модель строже карты, модель это формальное представление, которое можно анализировать математически, проверять на корректность, сравнивать с эталоном.
Кейс (Case) — один экземпляр процесса (случай), идентифицируемый по Case ID.
Курс по Process Mining – бесплатный онлайн-курс от СберУниверситета, с обзором функционала платформы от Сбера. Содержание курса: Что такое Process Mining / Базовая терминология Process Mining / Формы применения Process Mining / Обзор порядка проведения анализа с применением Process Mining.
Логи (цифровые следы) - зафиксированные записи о событиях, которые произошли в системе. Каждая запись обычно содержит: что сделано, когда, кем и над чем. Цифровые следы — это более широкое понятие: любые данные, которые остаются после действий пользователя или системы в цифровой среде (клики, переходы, входы, транзакции, сообщения). Для Process Mining важны именно логи: из них собирают событийный журнал (event log), по которому восстанавливают реальный процесс.
Методы проверки гипотез - в большинстве проектов Process Mining (примерно 80–90%) для проверки гипотез достаточно простого сравнения: фильтров, метрик, визуализации вариантов и узких мест. Сложные статистические методы — для продвинутых задач и исследовательских проектов. См. Методы проверки гипотез в Process Mining, а также Пример проверки гипотезы с AITIA-PM - корневые причины отклонений
Российский рынок Process Mining выходит за рамки пилотного применения технологий и перерастает в фазу структурной зрелости. Основой развития становятся переход от анализа процессов к Process Intelligence, усиление роли данных, мультипроцессные сценарии и интеграция AI, что делает технологию ключевым элементом цифровой и операционной трансформации организаций.
По прогнозам рынок Process Mining будет расти темпами до 30-40% в год.
Независимое исследование рынка Process Mining в России от ProcessMi – ежегодное исследование. Информационная база исследования сформирована на основе первичных и вторичных источников информации, включая данные анкетных опросов и экспертных интервью, материалы аналитических агентств, отраслевые обзоры, открытые публикации и официальные источники, отражающие текущее состояние и динамику развития рынка Process Mining в России и в мире. См. Process Mining в России 2026 — независимое исследование рынка от ProcessMi
Обязательные атрибуты событийного лога – Timestamp (по возможности, дата/время начала и окончания активности; если нет - хотя бы данные начала или окончания активности), идентификатор кейса (Case ID) и название активности (Activity ID). Остальные атрибуты/информация о событии – дополнительные, необязательные.
Повторная обработка (Rework / Loop / Self-loop) — повторное выполнение одной и той же активности в рамках одного кейса. Self-loop (самопетля) — активность непосредственно сменяется той же самой активностью. Например, процесс выглядит так: «Проверка → Проверка». Loop (цикл, петля) — активность сменяется той же самой, но не напрямую, а через цепочку других активностей. Пример: «Проверка → Исправление → Проверка». Rework (общая повторная обработка) — сумма всех self-loop и loop в процессе.
Проверка соответствия (Conformance Checking) — сравнение событийного лога с эталонной моделью процесса (которая обычно строится на основе правил и регламентов), для наглядности можно сделать сравнение с моделью эталонного процесса, обозначив отличия с фактическим процессом (As-Is). Дополнительно можно провести симуляцию, прогнозирование – чтобы оценить влияние конкретных изменений на процесс.
Продукты класса Process Mining - продукты класса Process Mining в России. Большинство продуктов класса Process Mining относятся к low-code/no-code системам, что подтверждает тренды, о которых 2lead.ru сообщал ранее.
Причина отклонений (Root cause) — корневая причина отклонения или проблемы в процессе. В Process Mining это ответ на вопрос «почему возник сбой», а не «что случилось». См. Пример проверки гипотезы с AITIA-PM - корневые причины отклонений
Разметка полей по типу данных – выполняется после загрузки датасета (набора данных) в систему Process Mining. Данные в полях могут быть текстовыми (строковыми), числовыми и временными (дата и время).
Ресурс (Resource) — исполнитель активности (сотрудник или подразделение организации, система – если выполняется автоматически).
Роль (Role) — набор прав и разрешений пользователя продукта класса Process Mining. Роль закрепляется за конкретным пользователем администратором системы.
Событие (Event) — конкретный экземпляр активности (шага/задачи процесса), зафиксированный в логе.
Таймлайн (Timeline) — это хронологическая лента событий одного конкретного кейса (экземпляра) с датами и временем. Показывает, когда что произошло.
Узкое место (Bottleneck) — активность или ресурс, которые замедляют весь процесс.
Экспресс-анализ процесса – основные действия, необходимые для загрузки данных в систему Process Mining и анализа делового процесса по цифровым следам. См. Экспресс-анализ делового процесса в Process Mining, а также Типичные ошибки при внедрении Process Mining и как их избежать