Gegevens zijn van onschatbare waarde voor een organisatie, maar kunnen ook een groot struikelblok vormen als een onderneming niet heeft geoptimaliseerd hoe gegevens worden gebruikt ter ondersteuning van bedrijfsprocessen. Process mining kan een rol spelen bij het helpen van organisaties om een ​​objectief en gedetailleerd beeld te krijgen van processtromen – inclusief het oplossen van knelpunten en vertragingen die tijd en geld kosten. Laten we eens kijken naar het belang van process mining, en hoe deze activiteit kan worden ondersteund door de juiste onderliggende datalaag om het niveau van granulaire en iteratieve analyse te ondersteunen dat process mining vereist.  

Waarom Process Mining nodig is

Elk bedrijfsproces bestaat uit een reeks stappen en taken die moeten worden uitgevoerd – door mensen of door technologie – om het gewenste resultaat te bereiken. Terwijl eenvoudige processen zoals ontvangen

en het afstemmen van betalingen voor verkochte goederen redelijk eenvoudig zijn, kunnen organisaties worstelen met de complexere processen die tegenwoordig de meeste bedrijfsactiviteiten bepalen. Hierbij kunt u denken aan het uitvoeren van complexe portefeuilleanalyses, het monitoren van transacties bij een mondiale bank of het beheren van een uit meerdere lagen bestaande supply chain ter ondersteuning van een productieoperatie. 

In deze omstandigheden kan het verkrijgen van inzicht moeilijk zijn, omdat er een lappendeken van perspectieven van meerdere individuen nodig is en data-inzichten uit meerdere IT-systemen samengebracht moeten worden. Helaas is deze procesontdekking een proces op zichzelf dat traditioneel is mislukt vanwege de omvang en complexiteit van de meeste bedrijfsactiviteiten. Veel bedrijven blijven worstelen met een overmatige afhankelijkheid van handmatige analyse, die tijdrovend en foutgevoelig kan zijn, vooral als dit op grote schaal in de productieomgeving gebeurt.  

Process mining is opgericht als een objectieve manier om te ontdekken, monitoren en contextualiseren hoe gegevens worden gebruikt om een ​​bepaalde bedrijfsactiviteit of -functie aan te sturen. Door gegevens uit bronnen binnen een organisatie te combineren, genereert process mining inzichten die een completer en nauwkeuriger beeld geven van hoe processen daadwerkelijk worden uitgevoerd. Deze inzichten kunnen teams helpen end-to-end procesaanpassingen door te voeren en automatiseringspotentieel te ontdekken om het procesontwerp en de uitvoering ervan te verbeteren.

Het bouwen van de juiste databasis voor Process Mining

Process mining heeft het potentieel om de duidelijkheid, controle en efficiëntie te verbeteren bij het benutten van gegevens in verschillende bedrijfsfuncties. Het voorbehoud is dat de resultaten ernstig beperkt zullen zijn als de process mining-methodologie zelf niet op de juiste onderliggende waarde werkt data-architectuur. De reden hiervoor is dat process mining een eenvoudige term is voor een buitengewoon complexe reeks activiteiten die zich afspelen op het meest gedetailleerde niveau van de data-architectuur van een organisatie. Als er op dit niveau datasilo's en slecht op elkaar afgestemde standaarden aanwezig zijn, kan tijd en geld worden verspild aan data-opname uit meerdere bronnen, met overmatige staging, opschoning, batchverwerking en andere beheertaken.

Deze problemen worden vergroot door het feit dat process mining herhaalde aanpassingen en prestatieanalyses vereist – continue verbeteringslussen die doorgaans personeel en systemen overweldigen die niet zijn geoptimaliseerd voor de gedetailleerde en iteratieve aard van process mining. Gelukkig bestaan ​​er agile datamanagementarchitecturen die process mining kunnen ondersteunen in de vorm van verschillende opties die nu datameren omvatten. gegevensgaasen datafabric-architecturen.  

Al deze benaderingen zijn ontworpen om silo's af te breken en data beter met elkaar te verbinden, maar van de drie bieden datafabric-architecturen de meeste zichtbaarheid en controle. Dit komt door een abstractielaag die een uniform beeld van alle gegevens creëert – ongeacht waar de gegevens fysiek zijn opgeslagen – zodat het niet langer nodig is om gegevens fysiek te migreren, opnieuw te formatteren en te configureren over meerdere systemen. Door ETL te elimineren en alle data te verbinden waar deze zich bevinden, creëert datafabric de ideale basis voor process mining.  

De vruchten plukken van Process Mining

Wanneer ze correct worden geïmplementeerd, zullen process mining-mogelijkheden, gebaseerd op een agile basis zoals datafabric, het inzicht in de werkelijke operationele prestaties versnellen, een compleet beeld geven van de klant- en werknemerstrajecten, de modernisering van de onderneming stimuleren door beter gebruik van automatisering, en de compliance en fraudedetectie versterken door middel van continue procesbewaking. De naleving wordt ook verbeterd door gebieden van niet-naleving in een proces te markeren door het daadwerkelijke procesgedrag te vergelijken met een doelmodel. 

De beste process mining-benaderingen omvatten machine learning-algoritmen, KPI's en dashboards om analyses van de hoofdoorzaken uit te voeren, de lopende prestaties te monitoren en uiteindelijk het procesmodel te verbeteren. Process mining versnelt de snelheid van het bedrijfsleven door de cyclustijden te versnellen, inclusief de hele levenscyclus van verwerkingstijd, inactieve tijd, transporttijd en wachttijd die nodig is om een ​​proces, procesvariant, business case of activiteit te voltooien. 

Deze voordelen kunnen krachtige gebruiksscenario's stimuleren. Om maar een voorbeeld te noemen: een groot supermarktnetwerk kan process mining gebruiken op basis van een datastructuur om de toeleveringsketen van honderden winkels te optimaliseren, waarbij afwijkingen op bepaalde locaties worden geïdentificeerd en de oorzaken ervan worden opgespoord. Zoals dit voorbeeld illustreert, zijn effectieve process mining-oplossingen technologie-agnostisch – ontworpen om te werken in omgevingen met meerdere leveranciers van externe leveranciers en transportdiensten, en om zich te verdiepen in de voorraadbeheer- en personeelsprocessen binnen een bepaalde winkel. 

Conclusie

Processen en data vormen de kern van elke organisatie. Process mining stelt IT-teams in staat data strategisch in te zetten om een ​​hoge mate van transparantie in deze processen te bereiken en snel van inzicht naar actie over te gaan. Datafabric is hiervoor de ideale basis, waardoor een niveau van brede toegang en granulaire controle over alle gegevens mogelijk is om bedrijfsprocessen te creëren die transparanter en efficiënter zijn – wat uiteindelijk verbeterde besluitvorming en verbeterde operationele prestaties mogelijk maakt.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/unlocking-the-power-of-data-with-process-mining/