Предиктивные процессы, которые получили значительное распространение в сфере эксплуатации оборудования, управления техническими процессами, инфраструктурой и ресурсами, постепенно завоевывают и более нематериальные сферы, как например, оптимизация и управление бизнес-процессами. Компании нередко внедряют их для мониторинга и анализа бизнес-процессов.
Зачем нужна предиктивная аналитика?
Абсолютно в любой компании со временем накапливается огромное количество данных: это могут быть документы, информация о клиентах, переписка и так далее. Нередко эта информация используется только один раз и затем может понадобится очень нескоро.
Предиктивная аналитика в этом случае нужна для повышения эффективности сотрудников. С ее помощью в организации создается внутренняя база знаний, которая позволит компании управлять процессами, опираясь не на предположения, а на опыт. Благодаря такой базе знаний сотрудники смогут использовать в своей работе накопленный опыт. Такая система успешно применяется, например, в Газпроме.
База знаний – это хорошо, но она позволяет только ответить на вопрос “что было раньше”. А что если организации нужен ответ на вопрос “что будет”? В этом случае требуется активное применение предиктивной и прескриптивной аналитики.
Какие нужно собирать данные?
Безусловно, практически все внутренние данные организации будут полезны. Но со временем можно столкнуться с ситуацией, когда их попросту негде будет хранить, поэтому лучше изначально собирать только те данные, которые в будущем позволят улучшить бизнес-процессы.
В каждой сфере это будут разные данные. Поэтому вам необходимо сесть и подумать, а какие данные могут влиять на качество и эффективность бизнес-процессов именно в вашей организации, и сосредоточиться на сборе именно этих данных.
Еще одна метрика, которую обязательно нужно собирать и анализировать – это клиентский опыт.
Каким образом использовать полученные данные?
Данные о прошлом и будущем бизнес-процессов позволят вам максимально гибко управлять ими. Это позволит вам добиться оптимизации процессов и получить значимый экономический эффект.
Так например, можно оптимизировать персонал колл-центра, изучив нагрузку и рассчитав необходимость сотрудников в ближайшем будущем.
Можно сократить расходы на технологические активы: исключить простои мощностей, избыток производимой продукции, оптимизировать логистику.
Благодаря эффективной аналитике данных, вы сможете реагировать на изменения до того, как это изменение действительно произойдет и нанесет вред вашему бизнесу.