[Исследования и прогнозы в IT, Искусственный интеллект, IT-компании] Как с помощью UiPath внедрить process mining в компании
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Вызовы цифровой трансформации
Тысячи крупных компаний по всему миру начали процесс цифровой трансформации, но успешно провести его удается единицам. На это закладываются большие бюджеты, но, к сожалению, не всегда удается достичь желаемого результата ввиду отсутствия стратегии.
Чтобы добиться успешной трансформации бизнес-процессов необходимо поставить две большие цели: увеличение эффективности бизнес-процессов и уменьшение рисков. Для этого необходимо:
- Обнаружить проблему
- Внедрить изменения
- Отслеживать решение
- Реагировать на отклонения
На данный момент популярным решением для внедрения изменений является инструмент RPA, который позволяет автоматизировать рутинные действия пользователей. Что касается трех остальных пунктов – для этого понадобится process mining или интеллектуальный анализ бизнес-процессов.
Интеллектуальный анализ бизнес-процессов (Process Mining) фокусируется на обнаружении, анализе и оптимизации бизнес-процессов на основе данных из журналов событий (англ. event logs), представляя недостающее звено между классическим анализом бизнес-процессов с использованием их моделей и интеллектуальным анализом данных.
Инструмент process mining позволяет захватить реальные данные из популярных ERP-, CRM-систем и баз данных сквозных бизнес-процессов в закупках, финансах, управлении претензиями, контакт-центрах и т.д. (SAP, Oracle, Salesforce, ServiceNow), визуализировать их для обнаружения узких мест, неэффективности использования ресурсов и исключений; и, наконец, мониторить изменения в процессе после его оптимизации, в том числе с помощью автоматизации.
Вы можете сказать: «Процессы в моей компании хорошо описаны и сотрудники четко исполняют инструкции». И в идеале это должно быть так, но на практике мы можем наблюдать противоположную картину. Приведу простой пример, он, кстати, хорошо описан в статье на Хабре «Уличная грязь и симуляция движения пешеходов»: в вашем дворе наверняка есть дорожки из плитки или асфальта, которые спроектировал местный орган управления и удобные, протоптанные вашими соседями тропинки, которые позволяют добраться до нужного места по кратчайшему пути.
Фото с ресурса: https://habr.com/ru/post/257563/
Похожая ситуация происходит в бизнес-процессах компании. Людям свойственно идти не по заданному алгоритму, если они чувствуют его неэффективность и “протаптывать” изменения в виде дополнительных систем, ненужных действий и запросов.
Заканчивая свою аналогию отмечу, что process mining позволяет централизованно обнаруживать эти самые “тропинки” в бизнес-процессах и принимать решения об их изменении или автоматизации на основе фактов, а не интуиции.
Кейсы process mining и автоматизации
Аудит и улучшение существующих метрик
Крупная пенсионная, страховая и управляющая компания в Нидерландах нуждалась в более глубоком понимании автоматизации своих контакт-центров, чтобы понять ее влияние на свои бизнес-процессы. Компания развернула UiPath Process Mining, провела сквозную аналитику контакт-центра и выявила проблемы, которые приводили к дополнительной работе и длительному времени ожидания клиентов на линии.
На основе инсайтов UiPath Process Mining компания скорректировала автоматизацию контакт-центра. Это повысило качество и скорость связи с клиентами, а также позволило сильно сократить время ожидания клиентом оператора. В целом оказалось, что 80% всех работ можно было стандартизировать, и за счет этого снизить затраты контакт-центров на 568 тыс. евро.
Поддержка оперативных решений
Один из крупнейших в мире автомобильных поставщиков искал способы для улучшения внутренних процессов. После консультации с UiPath компания решила использовать UiPath Process Mining для оптимизации своего процесса корпоративных закупок, чтобы выявить риски контроля, дублирование поставщиков и задержки на заводах в регионах по всему миру.
После внедрения UiPath Process Mining производителю удалось достичь полной прозрачности закупок: получить новое понимание главных причин задержек, неэффективности и потенциальных аудиторских рисков. Он нашел новые способы улучшения результатов закупок на нескольких заводах и определил истинные затраты, которые повлекли определенные управленческие решения. Это побудило топ-менеджмент задуматься и оценить возможные эффекты от реорганизации и оптимизации производства.
Data mining и глубокое понимание процессов
С помощью data mining можно извлечь полезную информацию о товарах и потребителях: сегментировать потребителей. Но если понять, что каждая сделка – результат процесса взаимодействия потребителя с компанией и, изучив сами эти процессы, можно получить более глубокое понимание происходящего: информацию о том, как появляются клиенты, как они принимают решения о работе с компанией, что в компании влияет на это решение, и, в конце концов – почему клиенты уходят.
Крупной телеком-компании из Нидерландов требовалось повысить прозрачность своих корпоративных закупок. Имея 6,3 миллиона абонентов фиксированной телефонной связи, более 33 миллионов абонентов мобильной связи и более 2 миллионов интернет-клиентов в пяти странах, они хотели найти решение для контроля рисков и определения путей снижения затрат.
Оператор развернул UiPath Process Mining для получения информации
и устранения интуитивной оценки процессов, а также ручной передачи данных. Он использовал UiPath Process Mining для оценки более чем 200 000 различных позиций, в том числе заказов на покупку и счета-фактуры.
В результате удалось сократить на 20% трудовые затраты, на 29% уменьшить время на обработку счетов-фактур, а также повысить предсказуемость затрат и улучшить отношения с поставщиками.
Опыт заказчиков
Process mining — это эффективный и мощный инструмент, с помощью которого можно анализировать бизнес-процессы компании, а затем трансформировать ее опыт, чтобы избавиться от узких мест и минимизировать издержки. Однако, для реальной трансформации недостаточно только понимать детали всех процессов, необходимо еще выполнить ряд условий.
Екатерина Сабельникова, консультант по инновациям Philips рассказывает в своем блоге на LinkedIn о главных уроках, извлеченных при использовании process mining в компании.
Сфокусироваться на главном
Процессов для оптимизации в средних и крупных организациях очень много, поэтому важно выбрать стратегически значимые, которые приведут к желаемым целям. Одновременное улучшение процессов по всем фронтам потребует чрезмерного расхода ресурсов, а качество такой работы закономерно понизится. Сосредоточьтесь на паре наиболее перспективных ключевых областей и отслеживайте их показатели.
Определить заинтересованных лиц
Тратить дополнительные усилия на улучшение узких мест в процессах в реальности готовы только такие сотрудники, которые по-настоящему заинтересованы в решении и захотят докопаться до сути проблемы. Это будут те люди, на работе которых напрямую сказывается неоптимальная реализация конкретного процесса.
В Philips придерживаются нисходящего подхода: начинают с изучения процесса без четкой постановки проблемы или бизнес-задачи. Как только проблемы процесса выявлены, ответственная группа начинает общаться с сотрудниками, которые выполняют этот процесс. Бывает, что люди, которые ежедневно работают над этим процессом, сами не испытывают от него дискомфорта и не склонны к переменам. Поэтому нужно найти сотрудников, которые действительно чувствуют эту «боль» и могут влиять на этих коллег.
Обеспечить поддержку и одобрение высшего руководства
Во-первых, некоторые улучшения требуют реализации структурных преобразований внутри организации. В этом случае высшее руководство может помочь сформировать специальный проект и выделить ресурсы для его воплощения.
Во-вторых, высшее руководство может принимать стратегические решения, влияющие на работу компании. Часто улучшения процессов идут рука об руку с компромиссами.
Наконец, руководство может позиционировать process mining как инструмент, помогающий достигать целевых показателей KPI. Стимулировать вовлечение в изменения всех уровней организации и использование интеллектуального анализа процессов в качестве ежедневного инструмента управления.
Важно понимать, что process mining — это не «серебряная пуля», которая решит все ваши проблемы, оптимизирует процессы и сделает ваши операции эффективными и продуктивными. Помните, что обнаружение проблем и потенциальных областей для улучшения — это только начало цифровой трансформации в компании.
Как и у любой системы, у process mining существует ряд ограничений:
- Адекватность отображения хода реального бизнес-процесса данными логов информационной системы;
- Необходимость интерпретации результатов анализа.
С этими ограничениями мы столкнемся на практике, когда далее на примере UiPath Process Mining будем разбирать весь процесс внедрения аналитики бизнес процессов в организацию.
UiPath process mining помогает принимать основанные на фактах рекомендации для улучшения критических процессов
Гайд по развертыванию UiPath Process Mining
Формируем журнал событий
Для создания журнала событий необходимо определить источники данных для него, как правило их бывает не более 2-3. Даже если у компании есть SAP в UiPath и свой ETL, в реальном мире этим не даст воспользоваться принятая в компании стратегия интеграции и наличие КХД/КШД/DataLake или иных решений, которые управляют потоками данных.
Исходные данные получаем из хранилища данных или реплик БД и принятыми в компании средствами ETL, затем собираем/упрощаем их и помещаем в staging area для UiPath. UIPath может брать данные из любой реляционной БД, у которой есть ODBC драйвер. Затем уже из staging таблиц мы собираем журнал событий, с которым будут работать сами алгоритмы UiPath.
После того как создан журнал событий необходимо проработать логику его структуры и собрать все данные в одном месте.
Проводим сборку журнала событий
Технически сборка журнала событий – это просто select/insert из кучи таблиц в одну или две (две, когда есть атрибуты, которые не меняются от шага к шагу процесса). Неочевидная часть, связанная с проектированием структуры такого журнала: как преобразовывать смену статусов объекта или факт изменения значения какого-то атрибута в конкретный шаг. Это задача бизнес-аналитика, тут нет универсальной методики, есть шаблон вендора и ноу-хау у интегратора.
Важно понимать, что некорректно выбранный состав шагов и уровень детализации процесса не даст решить задачи анализа или поддержки решений. И еще — 100% цифровизации процесса нет нигде. Значит часть шагов, которые в процессе есть, вы не отразите в журнале. Если помнить, что вы решаете задачи увеличения показателей, а не получения красивой картинки – это не страшно. А если не помнить, то можно решить, что process mining бесполезное внедрение.
После того как вы проработали структуру журнала необходимо произвести конфигурирование самого process mining UiPath, где надо соотнести таблицы и их поля с атрибутами события и цепочки событий.
Конфигурируем Process Mining UiPath
Для этого нужно заполнить конфигурационный файл, обычно для этого есть вся документация. Так как шаги у процесса будут у каждого свои, то пример писать нет смысла.
Важно отметить что у UiPath есть очень полезная функция анонимизации. Которая, например, контрагента “Лучшая компания" во всех местах меняет на “Контрагент 1”. Это можно, конечно, сделать и руками создав временную таблицу справочник или написав очень хитрый запрос, но времени такая фича экономит много. Вообще деперсонализация результатов очень важная вещь, если вы анализируете процессы, отвечающие за финансовые потоки. Может оказаться, что бизнес-аналитику нельзя видеть коммерческую тайну, но для анализа она важна. Вот тут и помогает анонимизация.
После того как все данные оказались на своем на месте, нужно решить техническую задачу — написать формулы расчета KPI.
Проводим аналитику отчетов
Анализировать отчеты технически легко, а вот интерпретировать их результаты совсем не просто — это сфера ответственности аналитика. Методика drag-and-drop UiPath значительно упрощает его работу: вытащил виджет, настроил и смотришь данные. Что именно и как анализировать — зависит от целей анализа. С технической точки зрения важно, что визуализацию для аналитика готовит дизайнер отчетов, а дальше уже начинается его работа.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Создаем дашборды
Исходя из найденного аналитиком надо спроектировать дашборды для регулярной работы по требованиям аналитики, расписать права доступа и выполнить целую серию рутинных работ включая стилизацию согласно стандартам заказчика.
После того как проведен первичный анализ можно сформулировать требования к оперативному контролю.
Настраиваем оперативный контроль
В UiPath есть возможность писать правило контроля (например, более 5 правок даты поставки при согласовании сроков — это плохо) как функцию, которая применяется при подгрузке свежей порции информации. UiPath умеет делать инкрементальную загрузку данных и значит ETL из прошлых капов можно написать так, чтобы он умел грузить только новые данные.
Результат работы функции можно использовать в дашбордах чтобы метить подозрительные случаи или отсылать в UiPath Action Center, чтобы там записать процедуру по ее устранению. Кстати, так же работает и интеграция с ML — можно вызывать программы на R или Python, передавая им на вход данные и записывая результаты работы.
Как видите, работа тут всегда итерационная. Это плохо при планировании и оценке объема работ, потому что нельзя точно оценить потребуется ли еще одна итерация или нет. Но это не свойство UiPath это свойство всех подобного рода продуктов. Это хорошо тем, что появляется возможность делать то, что реально надо и чем будут пользоваться, а не то что зафиксировали в требованиях до начала работ.
Здесь есть техническая проблема — как организовать верстанный контроль. Тут у UiPath с самого начала все правильно: конфигурация настроек и дашбордов живет в git. Можно в локальном, можно в корпоративном, можно хоть на gituhub. В других решениях где-то версионности вообще нет (например, конфигурация модели данных), а где-то она достигается старым добрым способом “допиши дату или номер версии в название файла”. Технически очень много головной боли при наличии верстанного контроля уходит и длительность спринта сокращается.
Продуктовые решения UiPath позволяют проводить внедрение process mining в компании комфортно и легко. Критерием успеха проекта будет методология которая позволит пройти путь от определения целей и границ анализа до выявления причин негативных тенденций в характеристиках процесса и создания инструмента поддержки принятия оперативных решений.
Инструментами платформы UiPath может пользоваться любой конечный пользователь с базовыми скиллами разработчика. Второй критерий успеха process mining проектов — сильная экспертиза процессных аналитиков. Максимальный эффект от оптимизации процессов получают не от формирования рекомендаций, а от системного следования им, а инструменты UiPath же помогут здесь с технической реализацией process mining в компании.
Корпорация Everest Group ежегодно оценивает вендоров технологий process mining на основе их влияния на рынок, видения и возможностей их продуктов. В последнем исследовании 2020 года UiPath признали лидером в сфере process mining среди других крупнейших вендоров.
Выводы
Необходимость и важность цифровой трансформации сегодня осознали многие компании, но как правильно ее реализовывать, а не просто тратить бюджеты впустую, понимают далеко не все. Основу для цифровой трансформации организации составляет сочетание решений по роботизации и автоматизации (RPA) с инструментами по глубокой аналитике бизнес-процессов (process mining). Последние позволяют объективно оценить как реально происходят процессы в компании, выявить узкие места и определить точки для будущей трансформации.
Внедрение process mining требует грамотного подхода, а успешная реализация зависит от различных факторов, в том числе и от видения преобразований руководством и эффективности внутренних коммуникаций в компании. Помимо самих process mining инструментов и специалистов, которые смогут провести их настройку, необходим также и системный подход по реализации полученных аналитиками рекомендаций. Проще говоря, сами инструменты process mining — только треть успеха, сильная экспертиза процессных аналитиков — это второй важный компонент и, наконец, грамотные управленческие решения и работа с коллективом — еще одна необходимая составляющая.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Игры и игровые приставки, IT-компании] Вышел первый тизер, показывающий игровой процесс S.T.A.L.K.E.R. 2
- [Социальные сети и сообщества, Урбанизм, IT-компании] Яндекс закрыл сервис «Яндекс.Район»
- [Законодательство в IT, IT-компании] Apple проиграла суд против стартапа Corellium, который разработал эмулятор iOS и создал Sandcastle — Android для iPhone
- [Законодательство в IT, Финансы в IT, IT-компании] Минцифры предложило субсидировать 50% стоимости специализированного софта малому и среднему бизнесу
- [Исследования и прогнозы в IT, История IT, Будущее здесь, IT-компании] Технологические итоги 2020 года: от всеобщей удаленки до запуска Spotify в России
- [Информационная безопасность, Резервное копирование, Исследования и прогнозы в IT] Acronis Cyber Threats Report 2020: Осторожно, уязвимости
- [Исследования и прогнозы в IT, Игры и игровые приставки] Итог десятилетнего исследования связи жестоких видеоигр и подростковой жестокости в дальнейшей жизни (перевод)
- [Исследования и прогнозы в IT, Читальный зал, Научно-популярное, Будущее здесь] 2020-ый год — каким его видел журнал OMNI 30 лет назад?
- [Робототехника, Искусственный интеллект] Люди работают, роботы танцуют. Boston Dynamics, сколько человеко-часов ушло на разработку?
- [Гаджеты, История IT, Игры и игровые приставки, IT-компании] WorkBoy, клавиатуру для GameBoy, превращающую его в КПК, нашли и протестировали спустя 28 лет после анонса
Теги для поиска: #_issledovanija_i_prognozy_v_it (Исследования и прогнозы в IT), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_itkompanii (IT-компании), #_uipath, #_rpa, #_process_mining, #_kejsy (кейсы), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (
Исследования и прогнозы в IT
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_itkompanii (
IT-компании
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:44
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Вызовы цифровой трансформации  Тысячи крупных компаний по всему миру начали процесс цифровой трансформации, но успешно провести его удается единицам. На это закладываются большие бюджеты, но, к сожалению, не всегда удается достичь желаемого результата ввиду отсутствия стратегии. Чтобы добиться успешной трансформации бизнес-процессов необходимо поставить две большие цели: увеличение эффективности бизнес-процессов и уменьшение рисков. Для этого необходимо:
На данный момент популярным решением для внедрения изменений является инструмент RPA, который позволяет автоматизировать рутинные действия пользователей. Что касается трех остальных пунктов – для этого понадобится process mining или интеллектуальный анализ бизнес-процессов. Интеллектуальный анализ бизнес-процессов (Process Mining) фокусируется на обнаружении, анализе и оптимизации бизнес-процессов на основе данных из журналов событий (англ. event logs), представляя недостающее звено между классическим анализом бизнес-процессов с использованием их моделей и интеллектуальным анализом данных. Инструмент process mining позволяет захватить реальные данные из популярных ERP-, CRM-систем и баз данных сквозных бизнес-процессов в закупках, финансах, управлении претензиями, контакт-центрах и т.д. (SAP, Oracle, Salesforce, ServiceNow), визуализировать их для обнаружения узких мест, неэффективности использования ресурсов и исключений; и, наконец, мониторить изменения в процессе после его оптимизации, в том числе с помощью автоматизации. Вы можете сказать: «Процессы в моей компании хорошо описаны и сотрудники четко исполняют инструкции». И в идеале это должно быть так, но на практике мы можем наблюдать противоположную картину. Приведу простой пример, он, кстати, хорошо описан в статье на Хабре «Уличная грязь и симуляция движения пешеходов»: в вашем дворе наверняка есть дорожки из плитки или асфальта, которые спроектировал местный орган управления и удобные, протоптанные вашими соседями тропинки, которые позволяют добраться до нужного места по кратчайшему пути.  Фото с ресурса: https://habr.com/ru/post/257563/ Похожая ситуация происходит в бизнес-процессах компании. Людям свойственно идти не по заданному алгоритму, если они чувствуют его неэффективность и “протаптывать” изменения в виде дополнительных систем, ненужных действий и запросов. Заканчивая свою аналогию отмечу, что process mining позволяет централизованно обнаруживать эти самые “тропинки” в бизнес-процессах и принимать решения об их изменении или автоматизации на основе фактов, а не интуиции. Кейсы process mining и автоматизации Аудит и улучшение существующих метрик Крупная пенсионная, страховая и управляющая компания в Нидерландах нуждалась в более глубоком понимании автоматизации своих контакт-центров, чтобы понять ее влияние на свои бизнес-процессы. Компания развернула UiPath Process Mining, провела сквозную аналитику контакт-центра и выявила проблемы, которые приводили к дополнительной работе и длительному времени ожидания клиентов на линии. На основе инсайтов UiPath Process Mining компания скорректировала автоматизацию контакт-центра. Это повысило качество и скорость связи с клиентами, а также позволило сильно сократить время ожидания клиентом оператора. В целом оказалось, что 80% всех работ можно было стандартизировать, и за счет этого снизить затраты контакт-центров на 568 тыс. евро. Поддержка оперативных решений Один из крупнейших в мире автомобильных поставщиков искал способы для улучшения внутренних процессов. После консультации с UiPath компания решила использовать UiPath Process Mining для оптимизации своего процесса корпоративных закупок, чтобы выявить риски контроля, дублирование поставщиков и задержки на заводах в регионах по всему миру. После внедрения UiPath Process Mining производителю удалось достичь полной прозрачности закупок: получить новое понимание главных причин задержек, неэффективности и потенциальных аудиторских рисков. Он нашел новые способы улучшения результатов закупок на нескольких заводах и определил истинные затраты, которые повлекли определенные управленческие решения. Это побудило топ-менеджмент задуматься и оценить возможные эффекты от реорганизации и оптимизации производства. Data mining и глубокое понимание процессов С помощью data mining можно извлечь полезную информацию о товарах и потребителях: сегментировать потребителей. Но если понять, что каждая сделка – результат процесса взаимодействия потребителя с компанией и, изучив сами эти процессы, можно получить более глубокое понимание происходящего: информацию о том, как появляются клиенты, как они принимают решения о работе с компанией, что в компании влияет на это решение, и, в конце концов – почему клиенты уходят. Крупной телеком-компании из Нидерландов требовалось повысить прозрачность своих корпоративных закупок. Имея 6,3 миллиона абонентов фиксированной телефонной связи, более 33 миллионов абонентов мобильной связи и более 2 миллионов интернет-клиентов в пяти странах, они хотели найти решение для контроля рисков и определения путей снижения затрат. Оператор развернул UiPath Process Mining для получения информации и устранения интуитивной оценки процессов, а также ручной передачи данных. Он использовал UiPath Process Mining для оценки более чем 200 000 различных позиций, в том числе заказов на покупку и счета-фактуры. В результате удалось сократить на 20% трудовые затраты, на 29% уменьшить время на обработку счетов-фактур, а также повысить предсказуемость затрат и улучшить отношения с поставщиками. Опыт заказчиков Process mining — это эффективный и мощный инструмент, с помощью которого можно анализировать бизнес-процессы компании, а затем трансформировать ее опыт, чтобы избавиться от узких мест и минимизировать издержки. Однако, для реальной трансформации недостаточно только понимать детали всех процессов, необходимо еще выполнить ряд условий. Екатерина Сабельникова, консультант по инновациям Philips рассказывает в своем блоге на LinkedIn о главных уроках, извлеченных при использовании process mining в компании. Сфокусироваться на главном Процессов для оптимизации в средних и крупных организациях очень много, поэтому важно выбрать стратегически значимые, которые приведут к желаемым целям. Одновременное улучшение процессов по всем фронтам потребует чрезмерного расхода ресурсов, а качество такой работы закономерно понизится. Сосредоточьтесь на паре наиболее перспективных ключевых областей и отслеживайте их показатели. Определить заинтересованных лиц Тратить дополнительные усилия на улучшение узких мест в процессах в реальности готовы только такие сотрудники, которые по-настоящему заинтересованы в решении и захотят докопаться до сути проблемы. Это будут те люди, на работе которых напрямую сказывается неоптимальная реализация конкретного процесса. В Philips придерживаются нисходящего подхода: начинают с изучения процесса без четкой постановки проблемы или бизнес-задачи. Как только проблемы процесса выявлены, ответственная группа начинает общаться с сотрудниками, которые выполняют этот процесс. Бывает, что люди, которые ежедневно работают над этим процессом, сами не испытывают от него дискомфорта и не склонны к переменам. Поэтому нужно найти сотрудников, которые действительно чувствуют эту «боль» и могут влиять на этих коллег. Обеспечить поддержку и одобрение высшего руководства Во-первых, некоторые улучшения требуют реализации структурных преобразований внутри организации. В этом случае высшее руководство может помочь сформировать специальный проект и выделить ресурсы для его воплощения. Во-вторых, высшее руководство может принимать стратегические решения, влияющие на работу компании. Часто улучшения процессов идут рука об руку с компромиссами. Наконец, руководство может позиционировать process mining как инструмент, помогающий достигать целевых показателей KPI. Стимулировать вовлечение в изменения всех уровней организации и использование интеллектуального анализа процессов в качестве ежедневного инструмента управления. Важно понимать, что process mining — это не «серебряная пуля», которая решит все ваши проблемы, оптимизирует процессы и сделает ваши операции эффективными и продуктивными. Помните, что обнаружение проблем и потенциальных областей для улучшения — это только начало цифровой трансформации в компании. Как и у любой системы, у process mining существует ряд ограничений:
С этими ограничениями мы столкнемся на практике, когда далее на примере UiPath Process Mining будем разбирать весь процесс внедрения аналитики бизнес процессов в организацию.  UiPath process mining помогает принимать основанные на фактах рекомендации для улучшения критических процессов Гайд по развертыванию UiPath Process Mining Формируем журнал событий Для создания журнала событий необходимо определить источники данных для него, как правило их бывает не более 2-3. Даже если у компании есть SAP в UiPath и свой ETL, в реальном мире этим не даст воспользоваться принятая в компании стратегия интеграции и наличие КХД/КШД/DataLake или иных решений, которые управляют потоками данных. Исходные данные получаем из хранилища данных или реплик БД и принятыми в компании средствами ETL, затем собираем/упрощаем их и помещаем в staging area для UiPath. UIPath может брать данные из любой реляционной БД, у которой есть ODBC драйвер. Затем уже из staging таблиц мы собираем журнал событий, с которым будут работать сами алгоритмы UiPath. После того как создан журнал событий необходимо проработать логику его структуры и собрать все данные в одном месте. Проводим сборку журнала событий Технически сборка журнала событий – это просто select/insert из кучи таблиц в одну или две (две, когда есть атрибуты, которые не меняются от шага к шагу процесса). Неочевидная часть, связанная с проектированием структуры такого журнала: как преобразовывать смену статусов объекта или факт изменения значения какого-то атрибута в конкретный шаг. Это задача бизнес-аналитика, тут нет универсальной методики, есть шаблон вендора и ноу-хау у интегратора. Важно понимать, что некорректно выбранный состав шагов и уровень детализации процесса не даст решить задачи анализа или поддержки решений. И еще — 100% цифровизации процесса нет нигде. Значит часть шагов, которые в процессе есть, вы не отразите в журнале. Если помнить, что вы решаете задачи увеличения показателей, а не получения красивой картинки – это не страшно. А если не помнить, то можно решить, что process mining бесполезное внедрение. После того как вы проработали структуру журнала необходимо произвести конфигурирование самого process mining UiPath, где надо соотнести таблицы и их поля с атрибутами события и цепочки событий. Конфигурируем Process Mining UiPath Для этого нужно заполнить конфигурационный файл, обычно для этого есть вся документация. Так как шаги у процесса будут у каждого свои, то пример писать нет смысла. Важно отметить что у UiPath есть очень полезная функция анонимизации. Которая, например, контрагента “Лучшая компания" во всех местах меняет на “Контрагент 1”. Это можно, конечно, сделать и руками создав временную таблицу справочник или написав очень хитрый запрос, но времени такая фича экономит много. Вообще деперсонализация результатов очень важная вещь, если вы анализируете процессы, отвечающие за финансовые потоки. Может оказаться, что бизнес-аналитику нельзя видеть коммерческую тайну, но для анализа она важна. Вот тут и помогает анонимизация. После того как все данные оказались на своем на месте, нужно решить техническую задачу — написать формулы расчета KPI. Проводим аналитику отчетов Анализировать отчеты технически легко, а вот интерпретировать их результаты совсем не просто — это сфера ответственности аналитика. Методика drag-and-drop UiPath значительно упрощает его работу: вытащил виджет, настроил и смотришь данные. Что именно и как анализировать — зависит от целей анализа. С технической точки зрения важно, что визуализацию для аналитика готовит дизайнер отчетов, а дальше уже начинается его работа. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Создаем дашборды Исходя из найденного аналитиком надо спроектировать дашборды для регулярной работы по требованиям аналитики, расписать права доступа и выполнить целую серию рутинных работ включая стилизацию согласно стандартам заказчика. После того как проведен первичный анализ можно сформулировать требования к оперативному контролю. Настраиваем оперативный контроль В UiPath есть возможность писать правило контроля (например, более 5 правок даты поставки при согласовании сроков — это плохо) как функцию, которая применяется при подгрузке свежей порции информации. UiPath умеет делать инкрементальную загрузку данных и значит ETL из прошлых капов можно написать так, чтобы он умел грузить только новые данные. Результат работы функции можно использовать в дашбордах чтобы метить подозрительные случаи или отсылать в UiPath Action Center, чтобы там записать процедуру по ее устранению. Кстати, так же работает и интеграция с ML — можно вызывать программы на R или Python, передавая им на вход данные и записывая результаты работы. Как видите, работа тут всегда итерационная. Это плохо при планировании и оценке объема работ, потому что нельзя точно оценить потребуется ли еще одна итерация или нет. Но это не свойство UiPath это свойство всех подобного рода продуктов. Это хорошо тем, что появляется возможность делать то, что реально надо и чем будут пользоваться, а не то что зафиксировали в требованиях до начала работ. Здесь есть техническая проблема — как организовать верстанный контроль. Тут у UiPath с самого начала все правильно: конфигурация настроек и дашбордов живет в git. Можно в локальном, можно в корпоративном, можно хоть на gituhub. В других решениях где-то версионности вообще нет (например, конфигурация модели данных), а где-то она достигается старым добрым способом “допиши дату или номер версии в название файла”. Технически очень много головной боли при наличии верстанного контроля уходит и длительность спринта сокращается. Продуктовые решения UiPath позволяют проводить внедрение process mining в компании комфортно и легко. Критерием успеха проекта будет методология которая позволит пройти путь от определения целей и границ анализа до выявления причин негативных тенденций в характеристиках процесса и создания инструмента поддержки принятия оперативных решений. Инструментами платформы UiPath может пользоваться любой конечный пользователь с базовыми скиллами разработчика. Второй критерий успеха process mining проектов — сильная экспертиза процессных аналитиков. Максимальный эффект от оптимизации процессов получают не от формирования рекомендаций, а от системного следования им, а инструменты UiPath же помогут здесь с технической реализацией process mining в компании. Корпорация Everest Group ежегодно оценивает вендоров технологий process mining на основе их влияния на рынок, видения и возможностей их продуктов. В последнем исследовании 2020 года UiPath признали лидером в сфере process mining среди других крупнейших вендоров.  Выводы Необходимость и важность цифровой трансформации сегодня осознали многие компании, но как правильно ее реализовывать, а не просто тратить бюджеты впустую, понимают далеко не все. Основу для цифровой трансформации организации составляет сочетание решений по роботизации и автоматизации (RPA) с инструментами по глубокой аналитике бизнес-процессов (process mining). Последние позволяют объективно оценить как реально происходят процессы в компании, выявить узкие места и определить точки для будущей трансформации. Внедрение process mining требует грамотного подхода, а успешная реализация зависит от различных факторов, в том числе и от видения преобразований руководством и эффективности внутренних коммуникаций в компании. Помимо самих process mining инструментов и специалистов, которые смогут провести их настройку, необходим также и системный подход по реализации полученных аналитиками рекомендаций. Проще говоря, сами инструменты process mining — только треть успеха, сильная экспертиза процессных аналитиков — это второй важный компонент и, наконец, грамотные управленческие решения и работа с коллективом — еще одна необходимая составляющая. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Исследования и прогнозы в IT ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_itkompanii ( IT-компании ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:44
Часовой пояс: UTC + 5