Zaawansowane Techniki Analizy Procesów:
Process Mining i Task Mining

Wprowadzenie do zaawansowanych technik analizy procesów biznesowych: Process Mining i Task Mining

Współczesne organizacje, dążąc do usprawnienia i optymalizacji swoich operacji, coraz częściej sięgają po zaawansowane narzędzia analityczne. Dwa z najpopularniejszych i najbardziej efektywnych podejść to Process Mining oraz Task Mining.

Oba mają na celu zapewnienie głębszego wglądu w przebieg procesów biznesowych oraz operacyjnych, jednak ich metody zbierania, analizy i wykorzystywania danych znacząco się różnią. Aby zrozumieć, w jaki sposób te technologie mogą przynieść korzyści organizacji, warto bliżej przyjrzeć się ich charakterystyce, podobieństwom oraz różnicom.

Process Mining – optymalizacja procesów biznesowych w oparciu o dane logów systemowych
Process Mining to technologia, która bazuje na analizie danych pochodzących z systemów informatycznych, takich jak ERP, CRM czy BPM, gdzie każda operacja zostawia tzw. ślad w postaci wpisu w logach systemowych. Dzięki temu można prześledzić cały przepływ procesów biznesowych, od początku do końca, identyfikując wszelkie nieefektywności, wąskie gardła czy odchylenia od standardowego przebiegu.

Kluczowym aspektem Process Miningu jest mapowanie procesów. Narzędzia tego typu automatycznie generują wizualne reprezentacje procesu na podstawie rzeczywistych danych, co pozwala nie tylko na bieżąco monitorować działania, ale również prognozować potencjalne problemy i możliwości optymalizacji.

Przykładem zastosowania może być śledzenie procesu realizacji zamówień, gdzie Process Mining pomoże zidentyfikować, w którym momencie następują opóźnienia i jak można je wyeliminować.

Task Mining – precyzyjna analiza działań operacyjnych użytkowników
Z kolei Task Mining koncentruje się na analizie codziennych zadań wykonywanych przez pracowników na poziomie mikro, rejestrując dane bezpośrednio z interfejsu użytkownika, takie jak kliknięcia myszką, wpisywanie tekstu czy nawigacja między różnymi aplikacjami. Task Mining pozwala więc na zrozumienie, jakie działania operacyjne są podejmowane przez pracowników na co dzień, które z nich zajmują najwięcej czasu, oraz które mogą być zautomatyzowane, aby zwiększyć efektywność operacyjną.
Jest to niezwykle przydatne w procesach, gdzie pracownik wykonuje powtarzalne zadania, np. wprowadza dane do systemu lub przetwarza zamówienia. Na podstawie analizy takich działań, organizacja może zidentyfikować czynności, które są niepotrzebnie złożone i mogą zostać uproszczone lub całkowicie zautomatyzowane za pomocą narzędzi RPA (Robotic Process Automation).

Podobieństwa Process Mining i Task Mining: Automatyzacja, zrozumienie procesów i optymalizacja działań

Pomimo różnic w zakresie zbierania danych, zarówno Process Mining, jak i Task Mining mają kilka kluczowych wspólnych cech, które sprawiają, że są to nieocenione narzędzia w kontekście analizy i optymalizacji procesów biznesowych. Przyjrzyjmy się bliżej tym podobieństwom, wzbogacając je o przykłady praktyczne.

1. Automatyzacja analizy
Oba narzędzia, zarówno Process Mining, jak i Task Mining, automatyzują proces gromadzenia i analizy danych, co jest ogromnym usprawnieniem w porównaniu z tradycyjnymi metodami analizy procesów, które często wymagają ręcznego zbierania danych oraz audytu.

Przykład: W tradycyjnym podejściu do analizy procesów, organizacje musiały korzystać z audytorów lub analityków, którzy manualnie przeglądali dokumentację i przepływ pracy, co mogło trwać tygodniami, a nawet miesiącami. Dzięki Process Mining, możliwe jest szybkie przetworzenie ogromnych ilości danych z systemów ERP, CRM czy BPM i automatyczne wygenerowanie mapy procesów. Podobnie, Task Mining automatycznie rejestruje działania użytkowników na poziomie interfejsu, bez potrzeby ręcznego monitorowania, co pozwala organizacjom na natychmiastowy dostęp do szczegółowych informacji o wykonywanych zadaniach.

Przykład: Firma zajmująca się obsługą klienta wdraża Task Mining, aby przeanalizować, jak pracownicy przetwarzają zapytania klientów w systemie help desk. Narzędzie automatycznie monitoruje każdą akcję użytkownika (otwieranie zgłoszeń, odpowiadanie na pytania, nawigacja między systemami) i na tej podstawie identyfikuje zadania, które można zautomatyzować, np. wprowadzanie danych do formularzy.

2. Zrozumienie procesów w oparciu o rzeczywiste dane
Obie technologie dostarczają analityki opartej na rzeczywistych danych, co eliminuje subiektywne oceny i pozwala na pełną transparentność procesów. Tradycyjnie, analiza procesów opierała się na teoretycznych założeniach lub oświadczeniach pracowników, co mogło prowadzić do nieścisłości. Dzięki Process Mining i Task Mining, organizacje mogą uzyskać precyzyjny obraz swoich procesów oparty na faktach.

Przykład: Bank wdraża Process Mining, aby lepiej zrozumieć, dlaczego proces obsługi wniosków kredytowych trwa dłużej, niż zakładano. Analiza danych z logów systemowych wykazuje, że najwięcej czasu zajmuje ręczna weryfikacja dokumentów w jednym z działów. Zamiast polegać na subiektywnych raportach pracowników, bank ma konkretne dane o tym, gdzie i dlaczego występują opóźnienia, co pozwala na ukierunkowane działania naprawcze.

Z kolei Task Mining dostarcza danych o tym, jak pracownicy faktycznie wykonują codzienne zadania. Zamiast polegać na intuicji, organizacje mogą uzyskać szczegółowe informacje na temat rzeczywistego czasu poświęconego na każde działanie.

Przykład: Przedsiębiorstwo handlowe używa Task Mining do analizy pracy swojego zespołu zamówień. Dzięki dokładnym danym dotyczącym działań pracowników, firma odkrywa, że wprowadzanie danych ręcznie zajmuje pracownikom znacznie więcej czasu, niż zakładano. Na tej podstawie decyduje się na wdrożenie RPA (Robotic Process Automation) do automatyzacji tego zadania.

3. Optymalizacja procesów
Głównym celem obu narzędzi jest optymalizacja procesów biznesowych, poprzez identyfikację obszarów, które można usprawnić lub zautomatyzować. To właśnie dzięki tej możliwości organizacje mogą znacząco poprawić swoją efektywność operacyjną, eliminując wąskie gardła, zmniejszając koszty i skracając czas realizacji zadań.

Przykład: Globalny producent wprowadza Process Mining, aby zidentyfikować nieefektywności w swoim łańcuchu dostaw. Analiza pokazuje, że opóźnienia wynikają z zbyt długiego oczekiwania na zatwierdzenie zamówień w jednym z etapów procesu. Dzięki tym informacjom firma decyduje się na automatyzację zatwierdzeń, co skraca czas realizacji zamówień o 20%
.
Podobnie, Task Mining może pomóc zidentyfikować zadania, które można zautomatyzować. Na przykład, organizacja może zauważyć, że pracownicy wykonujący raporty sprzedażowe każdorazowo muszą kopiować dane z kilku źródeł. Task Mining pokaże dokładnie, jakie kroki wykonują pracownicy, co pozwala na opracowanie i wdrożenie zautomatyzowanego rozwiązania, które połączy dane z różnych systemów bez konieczności ręcznego przetwarzania.

Różnice między Process Mining a Task Mining: Przykłady zastosowań
Obie technologie – Process Mining i Task Mining – oferują różne podejścia do analizy i optymalizacji procesów biznesowych. Aby lepiej zrozumieć te różnice, przeanalizujmy je przez pryzmat konkretnych przykładów praktycznych.

1. Zakres analizy
Process Mining analizuje globalne procesy biznesowe, które obejmują wiele działów, systemów i uczestników w całej organizacji. W przeciwieństwie do tego, Task Mining skupia się na analizie pojedynczych zadań operacyjnych wykonywanych przez indywidualnych użytkowników, dostarczając szczegółowe informacje na temat ich pracy.

Przykład: W dużej firmie logistycznej, Process Mining może zostać zastosowany do analizy całego procesu zarządzania zamówieniami. Systemy ERP, CRM i magazynowe generują dane logów, które mogą być przetwarzane w celu zobrazowania, jak zamówienia przechodzą przez różne działy – od sprzedaży, przez magazynowanie, po dostawy. Analiza pokazuje, że największe opóźnienia występują w dziale magazynowym podczas przetwarzania zamówień do wysyłki.

Natomiast Task Mining może być użyty do przeanalizowania, jak konkretni pracownicy w dziale magazynowym wykonują codzienne zadania, np. przygotowywanie etykiet, ręczne wprowadzanie danych do systemu czy komunikowanie się z działem logistyki. W tym przypadku można zobaczyć, że wiele czasu zajmuje ręczne wprowadzanie danych z różnych dokumentów, co może być zoptymalizowane za pomocą automatyzacji.

2. Źródło danych
Process Mining korzysta z danych pochodzących z logów systemowych, które odzwierciedlają ślady aktywności procesów w systemach informatycznych, takich jak ERP, BPM, CRM. Dane te są automatycznie generowane przez systemy w trakcie codziennej pracy i dotyczą całego przepływu procesów.

Przykład: W firmie produkcyjnej Process Mining analizuje dane pochodzące z systemu ERP, który monitoruje procesy produkcji od momentu zamówienia surowców po dostarczenie gotowych produktów do klienta. Analiza pokazuje, że opóźnienia w produkcji wynikają z długiego czasu oczekiwania na dostawy surowców od podwykonawców. Wnioski te są wyciągane na podstawie logów z systemów dostawców, które rejestrują każdy etap realizacji zamówienia.

Z kolei Task Mining zbiera dane bezpośrednio z działań użytkowników na ich komputerach. Oznacza to, że Task Mining rejestruje interakcje użytkownika z aplikacjami i systemami, monitorując, jakie czynności są wykonywane na co dzień, np. wprowadzanie danych, nawigacja między oknami, kopiowanie informacji.

Przykład: W dziale obsługi klienta Task Mining rejestruje, że pracownicy podczas obsługi zgłoszeń muszą ręcznie kopiować informacje między różnymi aplikacjami – z systemu CRM do narzędzia raportowego. Dzięki temu można zidentyfikować zadania, które można zautomatyzować poprzez integrację systemów lub stworzenie makr automatyzujących te operacje.

3. Cel analizy
Process Mining skupia się na optymalizacji całych procesów operacyjnych, które często obejmują wiele działów i systemów. Głównym celem jest usprawnienie przepływu pracy w organizacji na makro poziomie.

Przykład: Globalna firma finansowa używa Process Mining do przeanalizowania swojego procesu obsługi wniosków o kredyt hipoteczny. Analiza całego procesu, od momentu złożenia wniosku przez klienta do zatwierdzenia i wypłaty środków, pokazuje, że największe opóźnienia występują podczas weryfikacji dokumentów przez dział ryzyka. Na podstawie tych informacji firma może zdecydować o wdrożeniu narzędzi automatyzujących część weryfikacji, co znacząco przyspiesza cały proces.

Task Mining z kolei skupia się na optymalizacji indywidualnych zadań operacyjnych wykonywanych przez poszczególnych użytkowników. Celem jest eliminacja czasochłonnych, powtarzalnych zadań i usprawnienie pracy pojedynczych pracowników.

Przykład: W firmie telekomunikacyjnej Task Mining rejestruje codzienne działania pracowników w dziale księgowości, którzy ręcznie przetwarzają faktury. Analiza pokazuje, że większość czasu zajmuje wprowadzanie danych z faktur do systemu księgowego. Na tej podstawie firma decyduje się na wdrożenie oprogramowania OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) oraz automatyczne przetwarzanie dokumentów, co eliminuje konieczność ręcznego wprowadzania danych i znacząco zwiększa efektywność pracy.

Podsumowanie różnic:

• Zakres analizy: Process Mining obejmuje analizę całych procesów biznesowych w organizacji, natomiast Task Mining analizuje indywidualne zadania wykonywane przez poszczególnych użytkowników.
• Źródło danych: Process Mining bazuje na logach systemowych i zapisach zdarzeń z systemów IT, natomiast Task Mining zbiera dane z działań użytkowników na ich komputerach.
• Cel analizy: Process Mining optymalizuje szerokie procesy operacyjne w firmie, Task Mining zaś koncentruje się na usprawnianiu konkretnych zadań wykonywanych przez pracowników na poziomie operacyjnym.

Obie technologie, mimo że różnią się podejściem, uzupełniają się wzajemnie, dostarczając kompleksowego obrazu zarówno makro- jak i mikro-procesów w organizacji.

Process Mining i Task Mining to zaawansowane narzędzia analizy procesów, które oferują organizacjom unikalny wgląd w ich działalność operacyjną. Process Mining koncentruje się na szerokiej analizie procesów biznesowych w oparciu o dane logów systemowych, pozwalając na identyfikację wąskich gardeł i optymalizację działań na poziomie makro. Z kolei Task Mining schodzi do szczegółów codziennych zadań wykonywanych przez użytkowników, dostarczając informacji o operacyjnych czynnościach, które mogą być zautomatyzowane, by zwiększyć efektywność pracy.

Obie technologie automatyzują zbieranie i analizę danych, co pozwala na uzyskanie dokładnych, obiektywnych informacji na temat przebiegu procesów i działań operacyjnych. Dzięki temu organizacje mogą podejmować decyzje oparte na rzeczywistych danych, eliminując zbędne etapy i optymalizując pracę na poziomie zarówno procesów, jak i zadań indywidualnych użytkowników. W połączeniu, Process Mining i Task Mining umożliwiają kompleksowe podejście do optymalizacji działalności operacyjnej, co przekłada się na wyższą efektywność, mniejsze koszty i lepsze wyniki biznesowe.