Как выбрать систему Process Mining для оптимизации бизнес-процессов

Как выбрать систему Process Mining для оптимизации бизнес-процессов

Всем привет! Темп набран высокий и хочется поддерживать его публикационной активностью. На этот раз не будем останавливаться на анализе рынка очень подробно, а поговорим о других важных вещах.

Спойлер: Process Mining не является решением всех проблем и достаточно большое количество проектов проваливается задолго до пилота. Почему так происходит? Самой распространенной ошибкой становится неправильный выбор системы. Сегодня как раз о том, как определиться с конкретной системой.

Анализ потребностей и предложения

Важно: рынок систем процессной аналитики не является моно-продуктовым. Компаниям точно есть, из чего выбирать, и это многообразие может смутить ЛПР. Здесь работает та же история, что и со стихийными покупками в супермаркете. Если вы идете туда голодным и без четкого списка покупок, то это влечет за собой ненужные траты. Соответственно, вывод: бизнес должен знать, с какой целью он хочет использовать Process Mining, а затем сегментировать рынок и сокращать выборку софта под свой конечный запрос.

Также нельзя забывать и о нашей кипучей действительности. Безусловно, работая в России можно продолжать изобретать велосипед – пользоваться условным Celonis, ставя его на костыли, но есть куча связанных с этим нюансов. От прекращения сервисной поддержки до нормативных ограничений. К тому же, российский рынок процессной аналитики ни разу не советский – дефицитом здесь не пахнет, а отечественные разработчики делают вещи, не уступающие зарубежным аналогам. Упоминания достойны Proceset, Optimining и Promease. Более подробно можете прочитать здесь.

Оценка возможностей продукта

Наверное, здесь уместно ориентироваться на заявления разработчиков о функционале систем, верифицированные реальными результатами. Допустим, вы уже определили проблемы и примерно знаете свой фокус задач. Соотнесите их с предложением в разрезе отдельно взятых систем и выберите наиболее подходящий вариант.

Кстати, не стоит забывать и о финансовой составляющей. Не каждый бизнес может позволить себе огромные траты, потому в соотношении цена-качество-возможности следует найти золотую середину. Дополнительно отмечу, что важно закладывать в смету штат аналитиков, если вы выберете решение, где не предусмотрены возможности автоматической или мультипроцессной аналитики, потому что предварительная обработка данных – это долго и дорого.

Взаимодействие с вендором

Важно, чтобы в результатах проекта были заинтересованы обе стороны: поставщик решения и бизнес-заказчик. При оценке первого стоит обратить внимание на предоставление поддержки и поддержание уровня коммуникации на всех этапах реализации внедрения.

Спасибо, что дочитали! Делитесь своими мыслями по теме и расскажите, что думаете о предложенных критериях оценки.

1212
10 комментариев

А насколько дорого и долго обрабатывать данные?

Все зависит от их первоначальной структуры. Сколько ИС используется? Насколько характер данных хаотичный, и так далее. Недавно читал исследование — 90% рынка процессной аналитики занято крупнейшими компаниями, и это о чем-то да говорит.

Да замените всех аналитиков на ИИ — чужой хлеб только едят

Очевидно, что если и едят хлеб, то свой собственный, и точно не ваш))))
По сути — ИИ, наверное, можно внедрить, но кто его обучать будет по вашему мнению? Те же аналитики, так что не надо так к коллегам относиться

Комментарий удалён модератором

Я думаю, что крупнейшие компании смотрят на бренд в последнюю очередь. Безусловно, имя формирует некий уровень доверия, но топы считают деньги и реальные эффекты лучше, чем принято думать. Поэтому смотреть будут на функционал и возможность кастома продукта под собственные потребности

Кирилл, какие именно отечественные решения класса Process Mining вы считаете самыми перспективными? Те, что указали в статье, или есть еще фавориты?