4 ошибки при выборе процесса для анализа в Process Mining 📤 Даже самый мощный аналитический сервис не даст эффекта, если рассматривать неподходящий процесс. При этом именно первые шаги задают ожидания от технологии и определяют, увидит ли бизнес реальную пользу или сочтет подход слишком сложным и дорогим. Вот самые частые ошибки, которые бывают на старте анализа 🔽 1. Попытка охватить всё и сразу. Желание разобрать все процессы компании на старте почти всегда растягивает внедрение технологии на годы. Особенно если если в компании используют сразу несколько информационных систем. Гораздо эффективнее начать с анализа на выгрузках данных, без сложных интеграций, и только потом масштабироваться. 2. Выбор слишком сложного процесса. Тендерные закупки, сквозные цепочки с десятками этапов и участников — слишком сложная точка входа. Такие процессы имеет смысл анализировать, когда бизнес наработает экспертизу по использованию Process Mining. 3. Фокус на мелких операциях. Обратная крайность — мониторить микропроцессы, которые не влияют на бизнес-эффективность компании. В итоге аналитика есть, а бизнес-ценности нет. 4. Игнорирование исходной бизнес-задачи. Process Mining — не самоцель. Если заранее не зафиксировать, на какой вопрос вы хотите получить ответ, выбор процесса становится случайным. Например, задержки оплаты сразу подсказывают, что стоит смотреть формирование счетов или проведение платежей, а не весь цикл продаж. А как правильно? 🤔 Лучший старт — массовый процесс с ограниченным числом этапов, который выполняется внутри одной информационной системы. Например, кадровый документооборот или процесс обработки заявок в поддержку. Такие сценарии позволяют быстро получить результат, понять ценность технологии и только потом переходить к более сложным цепочкам. VK Process Mining — ПО для исследования и оптимизации бизнес-процессов на основе реальных данных.
1 неделю назад