Пять ошибок, которые чаще всего мешают проекту:
1. Нет конкретной цели
Плохо: «хотим всё проанализировать».
Хорошо: «хотим сократить время обработки заявки на 20%».
Без измеримой цели проект расползается и теряет поддержку. При этом некоторые эксперты отмечают, что гипотезы по процессу можно формулировать и без конкретной цели – потому что глубокий анализ, понимание процесса тоже важны.
2. Грязные данные
Если в логе нет идентификатора кейса (Case ID), дублируются события или неверные данные о дате/времени события (Timestamp), выводы будут ложными.
Решение: провести аудит данных до старта - это до 70% времени проекта.
По возможности, с самого начала привлекать к обработке логов аналитика данных – в дополнение к бизнес-аналитику, который отвечает за весь комплекс задач процессной аналитики.
3. Анализируют всё сразу
Попытка охватить сразу все процессы организации приводит к поверхностным результатам.
Решение: начать с одного процесса, где есть острые проблемы и можно получить быстрый эффект. Успешные исследование и оптимизация процесса станут лучшим примером возможностей технологии.
4. Игнорируют людей
Process Mining показывает процессы как «как есть» и как процессы можно оптимизировать, а сотрудники воспринимают это как критику их работы и риск увольнения.
Решение: объяснить, что цель — убрать лишнюю работу, а не наказать. Предусмотреть возможности для перевода освободившихся ресурсов на новые задачи, в том числе предусмотреть переобучение сотрудников. Это должна быть не разовая встреча, а системные регулярные мероприятия.
5. Нет владельца процесса
Аналитик составил отчёт (включая предложения по улучшениям), а менять процесс некому.
Решение: с первого дня назначить владельца процесса, который отвечает за внедрение изменений процесса - технических и/или организационных.
Process Mining начинают с данных, а не с технологии. При этом данные (входные и выходные) никогда не будут идеальными, ждать бессмысленно - начинать нужно с того, что есть, и улучшать итеративно.
Коротко: Цель → Данные → Один процесс → Люди → Владелец процесса и внедрение изменений.
Вам может быть интересно:
Data-Driven, Process Mining и Process Intelligence
Экспресс-анализ делового процесса в Process Mining. Порядок действий