Process Mining: прозрачность и эффективность бизнеса с процессной аналитикой

Рыночная экономика открыла дорогу в большой бизнес огромному количеству предпринимателей, и сейчас можно найти компанию на любой вкус и цвет. Тем не менее, во всём этом многообразии есть общая точка сборки — все хотят прозрачности и непрерывно повышать эффективность.

Да, можно сколько угодно говорить про экстенсивный рост российской экономики по паритету покупательской способности, ВВП и уровню инвестиций, но если разобраться в структуре всей этой истории, то получится, что кризисные явления никуда не делись, логистика стала кратно дороже, а с января еще налоговая реформа заработает в полном объеме. Потому любая сэкономленная копейка будет ценным приобретением.

Собственно, логичный вопрос — как стоит действовать? Урезать зарплату персонала — не вариант, особенно в текущем рыночном тренде. По сути необходимо начинать делать больше и по возможности тратить меньше. Соответственно, повышать производительность труда, избавляться от бесполезной рутины и всячески улучшать внутренние процессы. Второй логичный вопрос — с помощью чего это делать? Ответ — с помощью Process Mining.

Process Mining — своего рода надстройка в цифровом контуре компании. Это технология, которая анализирует данные из информационных систем, подсвечивает проблемные точки процессов и позволяет отслеживать отклонения от регламента в режиме реального времени.

Прибегнем к кулинарной терминологии. Представим, что ваш корпоративный повар только что вернулся со срочной службы, потому готовит большими кастрюлями, не особо переживая об эстетике подачи и качестве блюда. Европейские аналитики называют такое состояние процессов более эстетичным словом — спагетти. Это, что называется, такое состояние, где процессы запутаны, не очень понятны их входы и выходы, ответственные исполнители. Идеальное состояние — лазанья, когда слой лежит на слое, всё протекает ровно и аккуратно. Таким образом, Process Mining — это универсальная приправа, которая позволяет превратить спагетти в лазанью.

Если возвращаться в бизнес-логику и говорить о реальных эффектах, то внедрение процессной аналитики позволило сэкономить 660 миллионов рублей Магнитогорскому Металлургическому комбинату. Другой пример — фармакологическая компания Генериум ускорила процесс закупок на 21%, а Высшая школа экономики нашла потенциал оптимизации согласования счетов на 50-70%.

Здесь поставим двоеточие и сделаем оговорку: из абзаца выше можно понять, что лучшие процессы для анализа Process Mining — массовые. Тем не менее, это не значит, что применять его нужно исключительно в закупках или финансовых операциях. Второй возможный вывод: процессная аналитика — строго для крупных компаний. Ответ — нет, и сегмент малого-среднего бизнеса — такая же область применения технологии. Главный критерий — уровень цифровой зрелости.

Для регламента приведу примеры западных систем, которые пользовались достаточно большой популярностью до всем известных событий февраля 2022 года. Особняком стоял немецкий вендор Celonis, являющийся признанным лидером мирового рынка и ежегодно привлекающим миллиарды инвестиций. Нельзя не упомянуть и UIPath с QPR, которые превосходили немцев по ряду параметров, но проигрывали конкуренцию в общем.

Спойлер: не надо обвинять меня в ура-патриотизме, но моё искреннее мнение — на рынке Process Mining мы смогли догнать и перегнать Америку. Да, отечественных решений не так много, а пересчёт качественных лимитирован пальцами одной руки, но это не значит, что уход зарубежных разработчиков — клиническая смерть оптимизации в России.

К ведущим решениям следует отнести 4 продукта — Proceset, Сбер Process Mining, VK Process Mining и Optimining. Достойна упоминания и Сфера. Process Mining. Если анализировать предложение, то особенным образом выделяется Proceset — ребята на рынке давно и во многих областях стали первопроходцами российского рынка. Сбер и VK запустили софт в 2022 году в качестве реакции на уже описанные события. Сфера и Optimining, что называется, решения догоняющие, но не уступающие хотя бы в функционале классической процессной аналитики.