Обнаружение бизнес-процессов - Business process discovery

Обнаружение бизнес-процессов (BPD) связанные с управление бизнес-процессами и процесс добычи представляет собой набор методов, которые вручную или автоматически создают представление о текущих бизнес-процессах организации и их основных вариациях. Эти методы используют доказательства, обнаруженные в существующих организационных методах работы, документации и технологических системах, которые управляют бизнес-процессами внутри организации. Иногда,[1] период, термин Обнаружение процесса используется в более узком смысле для обозначения Майнинг задач, который наблюдает и записывает миллионы человеческих взаимодействий и получает данные в реальном времени.

Методы обнаружения бизнес-процессов

Методы обнаружения бизнес-процессов воплощают в себе следующие свойства:

  • Эмерджентная парадигма - Текущие методы основаны на нисходящих структурированных собеседованиях, проводимых вручную, на основе представлений о бизнес-процессе / поведении системы из вторых рук. Автоматизированный процесс обнаружения основан на сборе данных из информационной системы за определенный период времени. Затем эти данные можно проанализировать, чтобы сформировать модель процесса.
  • Автоматическое обнаружение процессов - За счет автоматизации анализа данных устраняется субъективность текущих методов ручного анализа процессов. Автоматизированная система имеет укоренившуюся методологию, которая, как было показано в ходе многократных испытаний, позволяет точно обнаруживать процессы и вариации процессов без предвзятости.
  • Точная информация- Поскольку информация собирается из фактического источника, она не может быть неточной, в отличие от информации, полученной от представителя второй стороны.
  • Полная информация - Автоматизированный процесс захватывает всю информацию, которая происходит в системе, и представляет ее по времени, дате, пользователю и т. Д. Так как информация собирается из взаимодействий в реальном времени, она не подвержена потерям или выборочным проблемам с памятью. . Это включает полноту в отношении исключений в процессах. Часто исключения рассматриваются как статистический «шум», который может исключить серьезные недостатки в бизнес-процессах.
  • Стандартизированный процесс - Автоматический сбор информации позволяет получать данные о процессе, которые можно сгруппировать, количественно оценить и классифицировать. Это обеспечивает основу для разработки и мониторинга как текущих, так и новых процессов, которым могут быть назначены контрольные показатели. Эти тесты являются основой как разработки нового процесса, так и определения первопричины проблемы. Кроме того, стандартизованные данные процесса могут создать основу для усилий по постоянному совершенствованию процесса.

Применение / методы

Business Process Discovery дополняет и развивает работу во многих других областях.

  • Обнаружение процессов - один из трех основных типов процесс добычи. Два других типа интеллектуального анализа процессов - это проверка соответствия и расширение / улучшение модели.[2] Все эти методы направлены на извлечение информации о процессе из журналов событий. В случае обнаружения процесса нет предшествующей модели процесса; модель обнаруживается на основе журналов событий. Проверка соответствия направлен на поиск различий между данной моделью процесса и журналом событий. Таким образом, можно количественно оценить соответствие и проанализировать несоответствия. Улучшение берет априорную модель и улучшает или расширяет ее, используя информацию из журнала событий, например, показать узкие места.
  • Обнаружение бизнес-процессов - это следующий уровень понимания в развивающейся области бизнес-аналитика, который позволяет организациям просматривать, анализировать и корректировать базовую структуру и процессы, которые используются в повседневных операциях. Это открытие включает в себя сбор информации обо всех компонентах бизнес-процесса, включая технологии, людей, процедуры отдела и протоколы.
  • Обнаружение бизнес-процессов создает мастер процесса что дополняет анализ бизнес-процессов (BPA). Инструменты и методологии BPA хорошо подходят для иерархической декомпозиции процессов сверху вниз и анализа будущих процессов. BPD обеспечивает восходящий анализ, сочетающийся с нисходящим, чтобы обеспечить полный бизнес-процесс, иерархически организованный с помощью BPA.
  • Бизнес-аналитика предоставляет организациям отчеты и аналитику данных в их организациях. Однако у BI нет модели процесса, осведомленности или аналитики. BPD дополняет бизнес-аналитику, предоставляя явное представление процесса для текущих операций и предоставляя аналитику по этой модели процесса, чтобы помочь организациям выявлять неэффективность или аномалии бизнес-процессов и действовать в соответствии с ними.
  • Веб-аналитика являются ограниченным примером BPD в том смысле, что веб-аналитика воссоздает процесс взаимодействия веб-пользователя с веб-сайтом. Однако эта аналитика ограничивается процессом, содержащимся в сеансе, с точки зрения пользователей и только по отношению к веб-системе и процессу.
  • Деловая сортировка обеспечивает основу для категоризации процессов, идентифицированных анализ бизнес-процессов (BPA) на основании их относительной важности для достижения заявленной измеримой цели или результата. Используя те же категории, что и военно-медицинские службы и службы экстренной помощи, бизнес-процессы делятся на следующие категории:
    • Существенный / критический (красный процесс) - процесс, необходимый для достижения результатов / целей
    • Важный / срочный (желтый процесс) - процесс, ускоряющий достижение результатов / целей
    • Необязательный / поддерживающий (зеленый процесс) - процесс не требуется для достижения результатов / целей

Ресурсы распределяются на основе категории процесса, причем сначала ресурсы выделяются красным процессам, затем желтым процессам и, наконец, зеленым процессам. В случае, если ресурсы становятся ограниченными, ресурсы сначала удерживаются из зеленых процессов, затем из желтых процессов. Ресурсы из красных процессов удерживаются только в том случае, если отказ в достижении результатов / целей является приемлемым.

Цель / пример

Небольшой пример может проиллюстрировать технологию Business Process Discovery, которая требуется сегодня. Инструменты автоматического обнаружения бизнес-процессов собирают необходимые данные и преобразуют их в структурированный набор данных для фактической диагностики; Основной проблемой является объединение повторяющихся действий пользователей в значимые события. Затем эти инструменты обнаружения бизнес-процессов предлагают вероятностные модели процессов. Вероятностное поведение необходимо для анализа и диагностики процессов. Ниже показан пример, в котором вероятностный процесс восстановления восстанавливается после действий пользователя. Модель процесса «как есть» показывает, где именно в этом бизнесе есть проблемы. Пять процентов неисправного ремонта - плохой знак, но, что еще хуже, повторяющиеся исправления, необходимые для завершения этого ремонта, обременительны.

Пример обнаружения бизнес-процессов

Более глубокий анализ данных процесса «как есть» может выявить неисправные части, ответственные за общее поведение в этом примере. Это может привести к обнаружению подгрупп ремонтов, которые действительно требуют внимания руководства для улучшения.

Понимание бизнес-процессов

В этом случае станет очевидно, что неисправные части также несут ответственность за повторяющиеся исправления. Подобные приложения были задокументированы, например, случай с поставщиком медицинского страхования, в котором за 4 месяца рентабельность инвестиций в анализ бизнес-процессов была получена благодаря точному пониманию процесса обработки претензий и обнаружению неисправных частей.

История

  • Бизнес-аналитика (BI) появилась более 20 лет назад и имеет решающее значение для отчетности о том, что происходит в системах организации. Однако современные приложения бизнес-аналитики и технологии интеллектуального анализа данных не всегда подходят для оценки уровня детализации, необходимой для анализа. неструктурированные данные и человеческая динамика бизнес-процессов.
  • Шесть Сигм и другие количественные подходы к улучшению бизнес-процессов применялись уже более десяти лет с разной степенью успеха. Основным ограничением успеха этих подходов является наличие точных данных, которые могут лечь в основу анализа. С помощью BPD многие организации шести сигм находят возможность эффективно расширить свой анализ на основные бизнес-процессы.
  • Технологический майнинг По словам исследователей из Технологического университета Эйндховена, (PM) возникла как научная дисциплина примерно в 1990 году, когда такие методы, как Альфа-алгоритм сделали возможным извлечение моделей процессов (обычно представленных как Сети Петри ) из журналов событий. Возникла критика[нужна цитата ] указывая на то, что Process Mining - это не более чем набор алгоритмов, которые решают конкретную и простую бизнес-задачу: обнаружение бизнес-процессов и вспомогательные методы оценки. Сегодня существует более 100 алгоритмов интеллектуального анализа процессов, которые могут обнаруживать модели процессов, которые также включают параллелизм, например, методы генетического обнаружения процессов, алгоритмы эвристического интеллектуального анализа данных, алгоритмы интеллектуального анализа данных на основе регионов и алгоритмы нечеткого интеллектуального анализа данных.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Соника Аггарвал (10 апреля 2020 г.). «Process Mining и Process Discovery: углубленное сравнение». TDWI. Получено 22 апреля 2020.
  2. ^ Технологический майнинг

дальнейшее чтение

  • W.M.P. ван дер Аалст, «Интеллектуальный анализ процессов: открытие, соответствие и улучшение бизнес-процессов». Springer Verlag, Берлин, 2011 г. (ISBN  978-3-642-19344-6).
  • Кук Дж. Э., Вольф А. Л., «Автоматизация обнаружения процессов с помощью анализа данных событий», Труды 17-й Международной конференции по разработке программного обеспечения, Сиэтл, Вашингтон, США, 1995.
  • Ирани З., Хлупич В., Джаглис Г., «Реинжиниринг бизнес-процессов: перспектива дизайна», Международный журнал гибких производственных систем, 12, стр. 247 - 252 (2000)
  • Линтон, Дж. Д., «Столкнувшись с проблемами автоматизации услуг: инструмент для электронной коммерции и повышения производительности в традиционных услугах», IEE Transactions по инженерному менеджменту, 54, № 4, ноябрь 2003 г.
  • Линтон, Дж., «Отображение и проектирование процесса: подробная карта процесса может помочь сократить все, от времени цикла до дефектов и этапов процесса», Сборка схем: Журнал поверхностного монтажа и сборки электроники, февраль 2007 г.
  • Вернер, Л., «Проблема открытия процесса», BPM Trends, май 2004 г.
  • W.M.P. ван дер Аалст, Б.Ф. ван Донген, Дж. Хербст, Л. Марустер, Г. Шимм и А.Дж.М.М. Weijters. Workflow Mining: обзор проблем и подходов. Инженерия данных и знаний, 47 (2): 237-267, 2003.
  • W.M.P. ван дер Аалст, A.J.M.M. Вейтерс, Л. Марустер. Интеллектуальный анализ рабочего процесса: обнаружение моделей процессов из журналов событий. IEEE Transactions по разработке знаний и данных, 16 (9): 1128-1142, 2004.
  • W.M.P. ван дер Аалст, Х.А. Reijers, A.J.M.M. Weijters, B.F. van Dongen, A.K. Алвес де Медейруш, М. Сонг и Х. М. У. Вербеек. Разработка бизнес-процессов: промышленное приложение. Информационные системы, 32 (5): 713-732, 2007.