Главные тренды развития Process Mining – технологии анализа бизнес-процессов

Тренд-репорт о том, в каком направлении будет развиваться процессная аналитика в 2024, причем тут маркетплейс и как в этом всем замешан искусственный интеллект.

Привет! Я – Александр Бочкин, предприниматель, основатель и генеральный директор IT-компании Инфомаксимум. В этой статье поговорим о технологических трендах, а именно – трендах в процессной аналитике.

Несмотря на то, что российский бизнес во многом «маринуется в собственном соку», за ситуацией на мировом рынке все следят очень внимательно. И в области процессной аналитики тоже.

Process Mining, интегрируя искусственный интеллект, машинное обучение и облачные решения, предоставляет бизнесу мощные инструменты для оптимизации бизнес-процессов, минимизации затрат и повышения качества продуктов и услуг.

Разберем подробнее, какие именно тренды в области процессной аналитики я вижу на ближайший год:

Об этом я максимально подробно рассказывал здесь. Если кратко, то МПА – технология, позволяющая исследовать бизнес-процессы в совокупности и с учетом их влияния друг на друга. Благодаря этому можно значительно сократить затраты на ETL, выполнять в пять раз большее количество проектов, повысить точность при расчете метрик и эффективность работы с данными.

Маркетплейс — каталог пакетов, среди которых могут быть приложения, шаблоны пространств и виджеты. Шаблон пространства можно добавить в уже существующее пространство или создать на его основе новое пространство. Загрузка виджетов позволяет применить их в дашборде и построить собственные компоненты для визуализации и детализации бизнес-процессов.

Если проще, то маркетплейс позволяет создавать и сохранять самые часто используемые шаблоны аналитики. Таким образом отчет разрабатывается не с нуля, а на основе уже готового и испытанного паттерна, что:

Гибкость в использовании шаблонов и виджетов позволяет адаптировать визуализацию под конкретные нужды бизнеса, улучшая управление и понимание бизнес-процессов. В результате, аналитическая работа становится более быстрой, доступной и эффективной.

Речь о приоритизации, отправке оповещений и создании задач прямо из дашборда.

Каждый дашборд предназначен для решения конкретной проблемы. Если проблема обнаружена, то вполне логично принять то или иное управленческое решение, чтобы её решить.

Чтобы облегчить этот процесс, можно ввести возможность принятия таких решений, не выходя из дашборда. Так, выбрав элемент, вы можете повысить у закупки приоритет либо отправить уведомление ответственному менеджеру. Также возможно настроить любые другие действия по одному клику из дашборда.

Таким образом, можно быстро реагировать на выявленные проблемы, что повышает эффективность управления и оперативность действий.

Без него, конечно, никуда. Сейчас практически все компании пытаются так или иначе всем необходимо использовать ИИ, чтобы улучшать точность прогнозов, принимать более обоснованные решения и, конечно, снизить затраты времени на реализацию проектов.

Приведу пример, как ИИ уже сейчас помогает пользователям. Вы задаете вопрос в любой форме – как текстом, так и голосом «Выведи ТОП-10 самых длительных процессов» и система сама определяет, какие таблицы и колонки нужно использовать для того, чтобы ответить на вопрос. Искусственный интеллект дает возможность системе самой конструировать формулы, таким образом ответ на вопрос в виде визуализации. При необходимости вопрос можно уточнить, и система должна предложить ряд гипотез для проверки. Всё это делает процессную аналитику ближе ко всем категориям пользователей и превращает её в доступный и удобный инструмент для тех, кто не умеет писать формулы и не разбирается в моделях данных.

Спасибо, что дочитали! Надеюсь, вы готовы к обсуждению.

Поделитесь в комментариях, согласны ли вы с моим видением трендов развития процессной аналитики? Или включили бы сюда что-то другое? Если что-то осталось непонятным – всегда готов ответить на любой вопрос.

А о том, как сейчас развивается наш флагманский продукт – система активной бизнес-аналитики Proceset, можно прочитать в ТГ-канале.