Process mining – optymalizacje inspirowane danymi

W 2020 roku ilość danych na świecie sięgnęła 44 zettabajtów (44 razy 1021 bajtów), czyli bilionów gigabajtów. Analitycy firm z list Fortune 500 podkreślają, że dane i umiejętność ich wykorzystania decyduje o przewadze konkurencyjnej firm. 

Procesy w firmach pokazują, w jaki sposób należy postępować i jaka jest kolejność działań, by osiągnąć dany cel czy rozwiązać problem. To one często decydują o tym, czy dana organizacja jest efektywna i potrafi zapewnić odpowiednią jakość.

Procesy firm są odzwierciedlane w systemach informatycznych. Generują dane. Umiejętność odpowiedniego wykorzystania tych danych jest ważnym aspektem konkurencyjności firm.

Dlatego w mBank dwa lata temu zdecydowaliśmy się na wdrożenie process mining. Co to takiego?

Process mining

 Eksploracja procesów to zbiór technik pozwalających na optymalizację procesów oraz zestaw metod i narzędzi wykorzystywanych do budowy modeli procesów, ich weryfikacji/analizy i rozbudowy na podstawie danych pochodzących z event logów (dzienników zdarzeń) systemów IT.  

A bardziej po ludzku? To umiejętności pokazania trudnych, skomplikowanych danych o procesach w prosty sposób. Pozwala ona umożliwić podejmowanie decyzji o zmianach w procesach na podstawie faktów, danych.

Brzmi skomplikowanie?

Pozwólcie, że Wam to zobrazuje,

Gdy pytamy pracowników, jak wygląda ich proces, widzą to:

Gdy patrzymy w narzędzie, które eventlog zamienia na proces, widzimy to:

Robi wrażenie, prawda? Z czego zatem wynika tak duża różnica w postrzeganiu procesu? Zazwyczaj znamy swój kawałek procesu, elementy, które mają na nas bezpośredni wpływ lub my oddziałujemy na nie. Dodatkowo dolny graf prezentuje wszystkie rzeczywiste przebiegi procesu i wszystkie używane w nim statusy. Wyobraźcie sobie, ile jest możliwości połączeń, gdy w procesie mamy kilkadziesiąt lub nawet 300  statusów...

Czego ludzie szukają w analizach procesów?

Jakich informacji potrzebują? Przede wszystkim chcą konkretnych, mierzalnych danych, żeby skończyć mówić: "wydaje mi się, że". Od teraz chcą mówić: "wiem, że", "wiem, jak". Chcą podejmować decyzje w oparciu o dane, a nie przeczucia.

Analityk process mining ma przed sobą cały wachlarz możliwości analiz, dzięki którym może znaleźć odpowiednie dane.

Może patrzeć na różne warstwy procesu i odpowiadać na pytania:

• Czy proces spełnia nasze KPI biznesowe? Jak kończy się proces? Ile jest pozytywnych i negatywnych zakończeń procesu?
• Jak proces osadzony jest w organizacji? Czy ma on właściciela biznesowego, jakie departamenty są zaangażowane, na jakim etapie i dlaczego? Czy proces wpływa na inne procesy lub na odwrót?
• W jaki sposób klient jest angażowany w proces?
• Jaka jest konstrukcja procesu: czy ma wiele podprocesów, czy wiele możliwych scenariuszy, punktów wejścia i wyjścia?
• Przez jakie systemy przebiega proces i w jaki sposób jest on w nich wykonywany: czy cała praca jest wykonywana w systemie, czy tylko „przeklikujemy” proces do kolejnego statusu?
• Jak w proces zaangażowani są pracownicy, ile jest automatyzacji?

Może również rozwinąć swoje analizy o dodatkowe, pogłębione informacje:

• Chcemy zwiększyć sprzedaż – co mamy zrobić w procesie, aby to było możliwe? Co nam tę sprzedaż hamuje?
• Czy jesteśmy zgodni z procedurami, zgodni z tym, co ustaliła organizacja? Czy nam jest to potrzebne?
• Jaki jest customer experience, czy klient ma dostarczany produkt szybko i prosto? Jeśli nie, co należy poprawić?
• Co się dzieje, że skuteczność procesu jest niska? Z czego wynikają odrzucenia, anulowania, rezygnacje w procesie? Czy w procesie jest wiele błędów?
• Jaki jest koszt wprowadzenia zmian w procesie? Czy proste zmiany są robione szybko? Czy testy regresyjne nas "nie zabijają"?  Jak duży jest dług technologiczny procesu? Jaka jest „ekonomika” procesu? Jaki jest Total Cost of Ownership (TCO) procesu?

Dodatkowo analityk może używać różnych narzędzi oraz korzystać z różnorodności analiz process mining:

• Process discovery – umożliwia wizualizację grafu procesu, analizę przebiegu procesu. Często dzięki tej analizie widzimy po raz pierwszy, jak bardzo skomplikowany jest proces. 
• Root cause – pozwala na sprawdzenie, czy występuje korelacja pomiędzy atrybutami procesu a np. czasem jego trwania. Atrybuty procesu to m.in. okres kredytowania, lokalizacja placówki bankowej, w której złożony został wniosek kredytowy.
• Conformace checking – pozwala sprawdzić, czy proces idzie ścieżką zgodną z założeniami, jeśli nie, to w ilu miejscach się „odchyla”?
• Klasteryzacja — czy możemy pogrupować proces ze względu na jakieś cechy charakterystyczne i badać go ze względu na nie? 
• Symulacja – możemy sprawdzić, co wydarzy się, gdy zmienimy proces. Jak wpłynie to na zakładane KPI? Czy np. pozbycie się bottlenecka w jednym miejscu spowoduje, że nie pojawi się w kolejnym?

A na samym końcu musi zdecydować, z jakich wykresów wykorzystać i jakich narzędzi użyć, by pokazać dane tak, by rzut okiem wystarczył na ich zrozumienie.

Liczą się efekty

Analityk korzysta z różnorodność mądrze – dobiera metody i warstwy analiz do celu analizy i hipotez badawczych. Analiza procesu to mały projekt powołany na 3-4 tygodnie, z zespołem projektowym w składzie:

• ekspert procesu,
• programista/ konfigurator procesu,
• przedstawiciele biznesu – reprezentanci każdego obszaru funkcyjnego, który jest zaangażowany w proces,
• lean ekspert — pomaga stworzyć proces "TO-BE",
• analityk process mining,
• data scientist (jeśli potrzebne są prace do rozwikłania problemów z danymi z systemu IT).

Wyniki analiz są prezentowane osobom bezpośrednio zajmującym się procesem w sposób prosty i zrozumiały, co pomaga w podejmowaniu decyzji o wdrożeniu zmian.

Dzięki process mining nasze procesy są:

• ustandaryzowane,
• lepiej odpowiadają na cele biznesowe organizacji,
• tańsze,
• prostsze,
• mniej angażujące klienta i pracowników.

Co nam daje process mining?

• Pomaga wskazać konkretne miejsca do optymalizacji.
• Podpowiada, gdzie należy szukać przyczyn nieprawidłowości
• Pomaga odpowiedzieć na pytanie, DLACZEGO występują pewne sytuacje.

Process mining to zbiór skutecznych metod na wskazanie „punktów bólu” w procesie oraz informacje gdzie należy szukać i z czego wynikają przyczyny nieprawidłowości procesu. Process mining pozwala zbudować zdrowy ekosystem procesów, które są fundamentem każdej organizacji.

Chcesz zostać Analitykiem w Process Mining Center of Excellence?

W Process Mining Center of Excellence pracują analitycy oraz data scientists. 

Zajmujemy się:

? analizami procesów: wskazywaniem miejsc do optymalizacji oraz kwantyfikacją wniosków z analiz po to aby optymalizować procesy,
? dostarczaniem infrastruktury IT, która wspiera process mining
? edukacją pracowników
? R&D - analizujemy co dzieje się na uczelniach w zakresie technik analiz process mining i sprawdzamy, czego aktualnie potrzebuje nasza organizacja. Tworzymy i wdrażamy na szeroką skalę. 

Jeśli jesteś zainteresowana/y, napisz do mnie