PRocess intelligence: анализ бизнес-процессов

Содержание
  1. Анализ процессов — мост между BI и BPM
  2. Анализ процессов
  3. Распознавание процесса
  4. Проверка соответствия
  5. Доработка модели
  6. Google Maps для бизнес-процессов
  7. Контроллинг и совершенствование процессов ИТ-подразделения
  8. Процессная аналитика — Process Intelligence
  9. Совершенствование процессов ИТ-подразделения
  10. Организационный анализ
  11. Заключение
  12. Business Intelligence. Системы бизнес-анализа: базовые понятия и решения
  13. Что такое бизнес-аналитика?
  14. Какие компании используют BI-системы?
  15. С чего или с кого должно начаться внедрение bi?
  16. Как внедрить BI-систему?
  17. 7 этапов запуска BI-систем
  18. Какие могут возникнуть проблемы?
  19. Некоторые преимущества от использования BI-решений
  20. Еще несколько советов по использованию BI
  21. Как анализировать бизнес-процессы
  22. Что включает базовый анализ?
  23. Два вида анализа бизнес-процессов
  24. Качественные методы
  25. Количественные методы
  26. Как оценивают стоимость процесса?
  27. Как проанализировать качество процесса?
  28. Пример пошагового плана анализа бизнес-процессов

Анализ процессов — мост между BI и BPM

PRocess intelligence: анализ бизнес-процессов

02.03.2012 Вил ванн дер Аалст

Бурный рост объемов оцифрованной информации сделал возможным систематизировать процессы регистрации событий, относящихся к бизнесу, однако образовался разрыв между методами анализа событийных данных и управления операционными процессами.

Инструменты бизнес-анализа (business intelligence, BI) помогают принимать решения на основе данных о событиях, вместе с тем под всевозможными сложными аббревиатурами, объединенными понятием бизнес-анализа, скрываются простые методы формирования отчетов и информационных панелей: BAM (business activity monitoring — «мониторинг бизнес-активности»), CPM (corporate performance monitoring — «мониторинг эффективности предприятия»), CPI (continuous process improvement — «непрерывное совершенствование процессов») и BPI (business process intelligence — «анализ бизнес-процессов»). Лишь немногие инструменты бизнес-анализа предлагают развитые возможности добычи данных, но они не являются процессно-ориентированными, а предназначены для извлечения сведений, помогающих в принятии тактических решений, и не охватывают процесс как таковой.

Инструменты управления бизнес-процессами (business process management, BPM), в свою очередь, позволяют с помощью соответствующих моделей анализировать текущие и планируемые операционные процессы, но, к сожалению, эти модели часто не соотносятся с реальными данными по событиям. Как следствие, результаты такого анализа ненадежны, поскольку основаны на идеализированной модели, а не на реально наблюдаемых фактах.

Задача анализа процессов (process mining) — заполнить пробел между BI и BPM путем одновременного использования данных о событиях, хранящихся в рабочих журналах и моделей процессов.

В отличие от традиционных подходов, цель анализа процессов не в том, чтобы однократно сконструировать статичную модель, — аналитик строит динамически меняющуюся карту процесса на основании актуальных данных, чтобы делать прогнозы или отвечать на конкретные вопросы.

Анализ процессов

Отправной пункт анализа процессов — получение протокола событий. Каждое событие сопоставляется с действием (четко определенным этапом некоторого процесса) и относится к конкретному прецеденту (case) или экземпляру процесса. События каждого прецедента упорядочены и описывают один «проход» процесса.

В протоколах могут сохраняться и другие данные, связанные с событиями.

В сущности, в методах анализа процессов всегда используются дополнительные сведения (например, о человеке или устройстве, исполняющем или запускающем действие), указываются даты (временные отметки) и прочие атрибуты и показатели процесса (например, размер заказа).

Анализ процессов состоит из трех этапов (рис. 1). На первом аналитик с помощью методов (альфа-алгоритмов) распознавания процесса (process discovery) восстанавливает модель, используя протокол событий. Эту начальную модель процесса также можно построить вручную.

Затем с помощью механизмов проверки соответствия (conformance checking) диагностируются расхождения между протоколом событий и начальной моделью процесса. Наконец, на этапе доработки модели (model enhancement) с помощью сохраненных в протоколе показателей процесса модель исправляется или дополняется.

Например, по отметкам времени к ней можно добавить информацию о сроках (время ожидания и время обслуживания). Результирующую доработанную модель процесса можно применять для принятия решений.

Рис. 1. Анализ процесса: а — c помощью алгоритмов распознавания процесса по протоколу событий автоматически строится модель; б — на этапе проверки соответствия выявляются различия между наблюдаемым и смоделированным поведением; в — начальная модель дорабатывается с использованием данных о событиях

Распознавание процесса

События относятся к экземплярам процесса, например, анализ крови в больнице относится к лечению пациента, а платежная транзакция относится к заказу покупателя. Все события, относящиеся к определенному экземпляру (прецеденту) процесса, можно упорядочить. Так как эти события также относятся к действиям, то каждый прецедент можно представить в виде очередности (trace) имен действий.

Предположим, что процесс включает действия А, Б, В, Г и Д, которые могут располагаться в следующей очередности: АБВД, АВБД и АГД.

Допустим, что протокол событий, записанный для этого процесса, содержит информацию о 238 прецедентах с очередностью АБВД, о 56 прецедентах с очередностью АВБД и о 88 прецедентах с очередностью АГД.

Алгоритмы распознавания процессов могут преобразовать этот протокол событий в модель процесса, адекватно описывающую наблюдаемое поведение. В данном случае легко сконструировать процесс, который всегда начинается с действия А, оканчивается действием Д, а между ними происходят либо Б и В (в любом порядке), либо Г.

Распознавание модели процесса, состоящего из десятков или даже сотен действий, гораздо сложнее. На рис.

2 показаны фрагмент большого протокола событий процесса обработки страхового требования и автоматически построенная по нему модель в виде блок-схемы в нотации BPMN (Business Process Modeling Notation).

На ее примере можно наблюдать одновременность, выбор, циклы и другие конструкции потока управления, идентифицированные из очередности событий в приведенном образце протокола.

Рис. 2. Пример анализа процесса в применении к фрагменту большого протокола событий обработки страховых требований

Процесс, представленный на рис. 2, всегда начинается с действия «регистрация запроса» и оканчивается выплатой возмещения или отказом. Действия «изучение» и «проверка квитанции» происходят одновременно.

Изучение бывает двух типов. Решение о выплате или отказе принимается в зависимости от результата проверок. Также бывает, что принять решение нельзя.

Действие «повторный запрос» вновь запускает действия проверки, тем самым формируется цикл.

В последние годы были разработаны десятки алгоритмов распознавания процессов для извлечения моделей из широкого круга протоколов событий в самых разных отраслях, включая банковскую, страхование, производство, высокотехнологичные системы, электронное правительство, электронное обучение, логистику и здравоохранение.

Проверка соответствия

Модели процессов могут быть описательными (отражающими происходящее в реальности) и нормативными (задающими то, что должно происходить); их можно распознавать посредством анализа процессов или конструировать вручную. В любом случае желательно сравнить модель с реальностью, отраженной в протоколе событий.

Выявлять расхождения между смоделированным и наблюдаемым поведением помогают алгоритмы проверки соответствия. Они выдают показатели степени соответствия и диагностические сведения, объясняющие наблюдаемые различия. С их помощью можно детально анализировать прецеденты, не соответствующие построенной модели.

Механизмы проверки соответствия помогают аналитикам оценивать качество распознавания моделей процессов, но важнее, что эти механизмы применяются как вспомогательная технология при аудиторских проверках, оптимизации процессов по методу Six Sigma и контроле исполнения нормативных актов.

Доработка модели

На этапе доработки модели аналитик улучшает или дополняет начальную модель процесса, пользуясь данными из протокола событий. Как показано на рис.

2, отметками времени причинно связанных событий можно пользоваться для оценки длительности действий. Например, анализ отметок времени может показать, что в среднем на принятие решения после проверки квитанции уходит 21 день.

Полученные сведения помогают выявлять узкие места и прогнозировать сроки исполнения тех или иных этапов процесса.

Если протокол событий содержит сведения о ресурсах, то есть возможность выяснить роли, распределение рабочих обязанностей и другие характеристики. Анализ дополнительных атрибутов событий и прецедента позволяет понять правила принятия решений, поясняющие варианты выбора: например, прецеденты, в которых проверяет Сью, обычно оканчиваются отказом.

Google Maps для бизнес-процессов

На врезке «Манифест анализа процессов» перечислены базовые принципы и нерешенные проблемы технологии анализа процессов, сформулированные комитетом IEEE по анализу процессов. Сверхзадача анализа процессов — предоставить организациям подобие сервиса Google Maps для операционных бизнес-процессов.

Растущий интерес к анализу процессов по протоколам событий стимулировал образование в 1999 году соответствующего комитета IEEE, содействующего исследованиям, разработке и пониманию принципов анализа процессов. В комитет входят представители компаний, работающих на рынке BPM, включая Software AG, HP, IBM и Fujitsu, а также аналитики из Gartner и Deloitte и специалисты из более 20 университетов.

Недавно комитет опубликовал «Манифест анализа процессов», в котором излагаются 6 руководящих принципов и 11 проблем.

Манифест поддержали 53 организации, а в его составлении приняли участие 77 экспертов в области анализа процессов.

Большой интерес со стороны пользователей, разработчиков, консультантов, аналитиков и исследователей подчеркивает растущую важность анализа процессов как моста между бизнес-анализом и управлением бизнес-процессами.

Руководящие принципы манифеста перечисляют оптимальные методы анализа процессов. Например, четвертый принцип гласит, что события должны относиться к элементам модели. Распознавание процесса — это лишь начальный этап анализа и усовершенствования процесса.

Инструменты анализа процессов способны заново «проигрывать» протокол событий для выявления расхождений с моделью — например, некоторые события в протоколе, согласно модели, могут быть невозможны. По отметкам времени в протоколе событий автоматизированные инструменты могут анализировать временные характеристики процесса.

Благодаря выявлению узких мест аналитики могут усовершенствовать процесс или подготовить прогноз по текущим прецедентам.

Несмотря на высокую прикладную ценность уже созданных методик и инструментов анализа процессов, остается немало нерешенных проблем. Например, существует проблема заметного влияния на производительность процесса периодических или сезонных изменений, флуктуаций состояния экономики или появления новых законов и правил. Идентификация и анализ всех этих факторов имеет большое значение.

Для каждого процесса в любое время должна быть доступна его актуальная «карта», которую аналитики могли бы легко масштабировать.

Как в Google Maps, при уменьшении масштаба менее важные элементы и маршруты должны исчезать или сливаться в агрегаты.

Должна быть также возможность отражать на карте процессов информацию реального времени, чтобы информационные системы могли визуализировать «заторы» в процессах и предлагать альтернативные маршруты для прецедентов, отстающих от графика.

***

Моделирование рабочих процессов — сложная деятельность, требующая, с одной стороны, глубокого понимания бизнеса компании и способов его ведения, а с другой, знания методики моделирования и языка описания потоков работ.

Комплексное моделирование всех процессов предприятия очень ресурсоемко и требует усилий большого коллектива сотрудников.

Получаемая модель рабочего процесса неизбежно содержит ошибки и часто не соответствует в полной мере ожиданиям заказчика, а традиционный реинжиниринг фокусируется на фазе моделирования и не уделяет внимания фазе внедрения и практического использования.

 Добыча полезных данных о процессе путем извлечения структурированной информации из архивов исполнения рабочих заданий может решить эти проблемы.

 Рабочий журнал содержит достаточно подробную информацию о рабочем процессе: кто, как и когда выполнял работу, какой был достигнут результат, как работа выполнялась на самом деле. Подобные журналы имеются на многих предприятиях, но в большинстве случаев собираемая в них информация не находит полезного применения.

Методы извлечения информации о процессе из рабочих журналов могут быть использованы при создании обратной связи, для выявления недостатков моделирования или адаптации модели рабочего процесса к меняющимся условиям бизнеса. Анализ процессов — мощный инструмент современных организаций. Сегодня разрабатываются алгоритмы и методики, которые позволяют анализировать все более сложные событийные данные и обеспечивают соответствие процессов нормативным актам и различным требованиям, например об уровне эффективности или качестве обслуживания заказчиков. 

Вил ван дер Аалст (w.m.p.v.d.aalst@tue.nl ) — профессор Эйндховенского технического университета (Голландия) и Квинслендского технического университета (Австралия).

Вил ван дер Аалст — автор 135 научных работ и 17 книг, оказавших значительное влияние на развитие индустрии процессно-ориентированных информационных систем.

Среди оригинальных разработок, выполненных под руководством Аалста, язык описания бизнес-процессов YAWL, инструментарий ProM для извлечения исторических данных об исполнении процесса, средства описания и анализа бизнес-процессов Declare, Woflan и XRL.

Особое внимание в работах Аалста уделяется проблеме извлечения исторических данных об исполнении процесса для их использования при выявлении ошибок моделирования и для улучшения способов исполнения работ. 

Wil van der Aalst, Using Process Mining to Bridge the Gap between BI and BPM. IEEE Computer, December 2011, IEEE Computer Society. All rights reserved. Reprinted with permission.

бизнес-анализ,BAM,BPM,протокол событий,история исполнения процесса

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Источник: https://www.osp.ru/os/2012/02/13014099

Контроллинг и совершенствование процессов ИТ-подразделения

PRocess intelligence: анализ бизнес-процессов

Андрей Коптелов

Процессная аналитика — Process Intelligence

Совершенствование процессов ИТ-подразделения

Организационный анализ

Заключение

Процессная аналитика — Process Intelligence

Сейчас ИТ-подразделение в большинстве отраслей является самым затратным, при этом в случае падения объема продаж предприятия на 15-20% затраты на информационные технологии вполне могут срезать и на все 50%.

Столь сложная ситуация требует от ИТ-руководителя понимания всех скрытых возможностей своего подразделения, а следовательно, знания узких мест существующих процессов.

Для этого необходим качественно новый уровень управления ИТ-подразделением, подразумевающий организацию контроля и анализа множества ключевых показателей результативности.

На практике во многих ИТ-подразделениях уже существуют учетные системы в части процессов управления инцидентами, проблемами и изменениями, что дает возможность собрать данные о фактических бизнес-процессах из информационных систем и уже на их основе начать анализ и совершенствование процессов.

Такой подход позволяет замкнуть управленческий цикл и построить систему контроллинга, которая обеспечит ИТ-руководителей необходимой информацией для принятия решений.

Несмотря на серьезное сокращение затрат в ИТ-подразделениях, никто не снимает с них ответственности за качество процессов поддержки и предоставления услуг, которое оценивается исходя из того, как соблюдаются соглашения об уровне услуг (Service Level Agreement, SLA).

Несмотря на существенные различия между SLA в разных ИТ-подразделениях, они почти всегда предусматривают немедленный ответ, особенно в ситуациях отказа ключевых информационных систем. Поэтому ИТ-подразделения вынуждены постоянно отслеживать процессы поддержки услуг, если хотят избежать негативных отзывов, поэтому для них так важно качество существующих процессов и возможность управления ими.

Об инжиниринге и совершенствовании процессов ИТ-подразделения уже написано немало статей, а библиотека ITIL стандартизировала терминологию и основные принципы их организации, однако для построения полноценного управления процессами необходимо замкнуть цикл управления, что выполнимо только при организации в подразделении системы контроллинга, которая позволит осуществлять мониторинг и анализ фактических процессов.

На практике существует два способа внедрения процессов — это регламент и информационная система, при этом очень часто они используются совместно. Однако процессы, существующие в реальности, очень часто отличаются от тех, которые мы хотели внедрить.

Поэтому понимание «фактических» процессов и анализ их параметров очень важны для их оптимизации, а с учетом высокого уровня автоматизации процессов поддержки сервисов наиболее эффективно собирать данные по процессам из информационных систем, их поддерживающих.

Большой объем требуемой информации и специфичность задачи анализа процессов для их дальнейшей оптимизации требуют применения специальных информационных систем для процессного анализа — Process Intelligence.

По мнению Gartner, появление систем класса Process Intelligence является тенденцией, которая объясняется большой востребованностью инструментов бизнес-анализа, касающихся именно совершенствования деятельности.

Особенность данного инструментария заключается в том, что в его основу положена структура процесса и весь сбор данных идет с ее учетом, что позволяет максимально быстро перейти от анализа данных к совершенствованию процесса.

При этом составной частью данных аналитических систем, как правило, является портальное решение, которое позволяет агрегировать множество показателей в едином портале руководителя, что обеспечивает реализацию управления по отклонениям (рис. 1).

Рис. 1. Process Intelligence — портал руководителя ИТ-подразделения

Совершенствование процессов ИТ-подразделения

Инструменты класса Process Intelligence позволяют проводить анализ процессов в различных аналитических разрезах, что дает возможность найти в них узкие места, оптимизация которых обеспечивает сокращение затрат и ускоряет процессы.

Если говорить о практике реализации контроллинга для ИТ-подразделения, то здесь в качестве систем, которые представляют первичную информацию о бизнес-процессе, могут выступать продукты компаний HP, Remedy и другие системы, автоматизирующие деятельность ИТ-службы.

Как уже отмечалось, наиболее важными с точки зрения анализа и совершенствования являются процессы управления инцидентами, проблемами и изменениями. Эти процессы имеют высокую частоту выполнения, устойчивую структуру и высокую степень автоматизации, что позволяет использовать для их контроллинга и совершенствования систему класса Process Intelligence.

Для организации сбора аналитики по «фактическому» процессу необходимо определить в нем основные контрольные точки, процессные показатели и аналитические разрезы (рис. 2).

Рис. 2. Показатели и аналитические разрезы для ИТ-процессов

При этом число точек контроля зависит от уровня автоматизации процесса — чем он выше, тем больше информации о процессе можно использовать для дальнейшего анализа. С показателями по процессам все гораздо проще, ведь большинство из них сформулировано в библиотеке ITIL.

Число процессов, время реакции на инцидент, среднее время обработки инцидента, загрузка сотрудников Service Desk — все эти показатели нужно и можно контролировать с помощью инструментария Process Intelligence.

Что касается аналитических разрезов, то тут основными являются следующие:

  • приоритет инцидента/изменения;
  • название сервиса;
  • срочность инцидента/изменения;
  • участник процесса;
  • категория инцидента/изменения;
  • отчетный период.

Множество аналитических разрезов позволяют находить факторы влияния на время и качество процесса, что, в свою очередь, может дать информацию для бенчмаркинга процессов и анализа эффективности работы исполнителей.

Одним из стандартных алгоритмов использования инструментария Process Intelligence для ИТ-подразделения является анализ процесса управления инцидентами в разрезе класса инцидента, исполнителей, категории и т.д.

При этом, в отличие от большинства средств отчетности, встроенной в учетных системах, инструментарий процессного анализа подразумевает возможность интерактивного анализа путем добавления различных показателей на панель, что позволяет пользователю без специальной подготовки применять данный инструмент для анализа и оптимизации процессов (рис. 3).

Рис. 3. Анализ процесса по различным разрезам

Однако одним из вариантов для процессного анализа может являться анализ «сквозного» процесса поддержки сервисов: управление инцидентами, проблемами, изменениями и релизами.

Такой вариант использования системы Process Intelligence может показать, сколько инцидентов переходит в проблемы, как проблемы инициируют изменения, сколько изменений успешно развернуто — все это позволит определить характеристики «сквозного» процесса, что, в свою очередь, дает возможность сформировать план его оптимизации.

Особенность инструментария процессного анализа как раз заключается в том, что он дает возможность «увидеть» те процессы, которые выполняются в информационных системах.

Например, инструмент ARIS Process Performance Manager (ARIS PPM) компании IDS Scheer может сформировать модели на основе информации о процессах, содержащейся в информационных системах, что позволяет скорректировать регламенты и определить различия между целевой моделью и фактической ситуацией (рис. 4).

Возможность «восстановления» процесса в ARIS PPM помогает найти лучшие и худшие его варианты, осуществить бенчмаркинг процессов в различных подразделениях, найти «зависшие» экземпляры процессов.

Рис. 4. ARIS PPM — восстановление процесса

Инструментарий позволяет увидеть наиболее часто выполняемые маршруты процесса и определить, как обрабатываются исключения. Такой расширенный процессный анализ дает возможность найти узкие места процесса, определить «неэффективных» исполнителей и принять соответствующие организационные решения.

Организационный анализ

Помимо процессного взгляда на совершенствование деятельности ИТ-подразделения интересен взгляд с точки зрения организационной структуры.

Какое подразделение лучше всех организовано, а какое является слабым звеном в организации? Как часто происходит взаимодействие между различными подразделениями, где организационные разрывы мешают больше всего? Как часто call-центр взаимодействует с функциональными ИТ-подразделениями? Насколько хорошо работает внешняя поддержка приложений? Все эти вопросы могут быть решены путем использования анализа организационного взаимодействия, который строится на тех же фактических данных, что и анализ процессов. Организационный анализ эффективности ИТ-подразделений подразумевает построение карты взаимодействия как между внутренними отделами, так и с внешними подразделениями (рис. 5).

Рис. 5. Результаты организационного анализа в ARIS PPM

Для связей между подразделениями можно задать различное информационное наполнение, например время согласования или число возвратов задачи.

В результате можно увидеть, что некоторые позиции в иерархии управления ИТ-подразделением являются узким местом для множества процессов — тогда для оптимизации понадобится применение вертикального сжатия процессов, совершенствование организационной структуры, а также перераспределение полномочий и ответственности.

Заключение

Инструментарий Process Intelligence позволяет увидеть узкие места процессов и обеспечить оптимизацию процессов без снижения их качества, что может стать основой для сокращения затрат.

Внедрение контроллинга на основе процессного анализа дает возможность выполнять ежедневный мониторинг эффективности на основе индикаторов работы процессов, визуализацию фактических цепочек процессов, анализ исполнительской дисциплины, бенчмаркинг и контроль успешности мероприятий по совершенствованию. Наиболее эффективно внедрение инструментария Process Intelligence для контроллинга и совершенствования следующих процессов ИТ-подразделения:

  • управление инцидентами;
  • управление проблемами;
  • управление изменениями;
  • управление запросами на предоставление сервисов;
  • управление уровнем сервиса.

Практика выполненных проектов показывает, что применение инструментария Process Intelligence дает возможность сократить время выполнения процессов на 15-20% при одновременном уменьшении стоимости на 10-12%.

КомпьютерПресс 9'2009

Источник: https://compress.ru/article.aspx?id=20756

Business Intelligence. Системы бизнес-анализа: базовые понятия и решения

PRocess intelligence: анализ бизнес-процессов

Перевод статьи Business Intelligence Definition and Solutions

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика, или BI, — это общий термин, подразумевающий под собой разнообразные программные продукты и приложения, созданные для анализа первичных данных организации.

Бизнес-анализ как деятельность состоит из нескольких связанных между собой процессов:

  • интеллектуальный анализ данных (data mining),
  • аналитическую обработку в реальном времени (online analytical processing),
  • получение информации из баз данных (querying),
  • составление отчетов (reporting).

Компании используют BI для принятия обоснованных решений, сокращения издержек и поиска новых перспектив для бизнеса. BI — это нечто большее, чем обычная корпоративная отчетность или некий набор инструментов для получения информации из учетных систем предприятия. IT-директора используют бизнес аналитику, чтобы выявить неэффективные бизнес-процессы, которые «созрели» для перестройки.

Используя современные инструменты бизнес-анализа, бизнесмены могут начать анализировать данные самостоятельно и не ждать, пока IT-департамент сформирует сложные и запутанные отчеты. Такая демократизация доступа к информации дает пользователям возможность подкреплять реальными цифрами свои бизнес-решения, которые в обратном случае были бы основаны на интуиции и случайностях.

Несмотря на то что системы BI достаточно перспективны, их внедрение может быть затруднено техническими и «культурными» проблемами. Менеджерам необходимо обеспечивать четкие и согласованные данные для BI приложений, чтобы пользователи могли им доверять.

Какие компании используют BI-системы?

Ресторанные сети (например, Hardee’s, Wendy’s, Ruby Tuesday и T.G.I. Friday’s) активно используют системы бизнес-аналитики. BI крайне полезен им для принятия стратегически важных решений. Какие новые продукты добавить в меню, какие блюда исключить, какие неэффективно работающие точки закрыть и т.д.

Они также используют BI для таких тактических вопросов, как пересмотр договоров с поставщиками продуктов и выявление путей совершенствования неэффективных процессов.

Поскольку ресторанные сети сильно ориентированы на свои внутренние бизнес-процессы и поскольку BI занимает в контроле этих процессов центральное место, помогая управлять предприятиями, рестораны, среди всех отраслей, входят в элитную группу компаний, которые получают реальную выгоду от этих систем.

Бизнес-аналитика является одним из ключевых компонентов BI. Этот компонент важен для достижения успеха компании из любой отрасли.

В секторе розничной торговли Wal-Mart широко применяет анализ данных и кластерный анализ для того, чтобы сохранять свое доминирующее положение в секторе.

Harrah’s изменил основы своей политики конкурентной борьбы в игральном бизнесе, сделав упор на анализ лояльности клиентов и уровня обслуживания, вместо поддержания мега-казино.

Amazon и Yahoo — это не просто крупные веб-проекты, они активно используют бизнес-аналитику и общий подход «протестируй и пойми» для налаживания своих бизнес-процессов. Capital One проводит более 30 000 экспериментов ежегодно для выявления целевой аудитории и оценки предложений по кредитным картам.

С чего или с кого должно начаться внедрение bi?

Общая вовлеченность сотрудников жизненно необходима для успеха BI-проектов, поскольку каждый, кто задействован в процессе, должен обладать полным доступом к информации, чтобы иметь возможность изменить способы и методы своей работы.

BI-проекты должны начинаться с высшего руководства, а следующей группой пользователей должны быть менеджеры по продажам. Их основная обязанность — наращивать продажи, и заработная плата часто зависит от того, насколько хорошо они это делают.

Поэтому они гораздо быстрее воспримут любой инструмент, способный помочь им в работе, при условии, что этот инструмент легко использовать и что они доверяют получаемой с его помощью информации.

Вы можете заказать свой пилотный проект на платформе для бизнес-анализа. Подробнее >>

Используя BI-системы, сотрудники корректируют работу над индивидуальными и групповыми задачами, что ведет к более эффективной работе команд продавцов. Когда руководители отделов продаж видят существенную разницу показателей нескольких отделов, они стараются довести «отстающие» отделы до того уровня, на котором работают «лидирующие».

Внедрив бизнес-аналитику в отделах продаж, можно продолжать внедрение уже в других департаментах организации. Положительный опыт продавцов будет способствовать переходу на новые технологии других сотрудников.

Как внедрить BI-систему?

Перед внедрением BI-системы, компаниям следует проанализировать механизмы принятия управленческих решений и понять, какая информация необходима руководителям для более обоснованного и оперативного принятия этих решений.

Также желательно проанализировать, в каком виде руководители предпочитают получать информацию (в качестве отчетов, графиков, онлайн, в бумажной форме).

Уточнение данных процессов покажет, какую информацию компании необходимо получить, анализировать и консолидировать в своих BI-системах.

Качественные BI-системы должны предоставлять пользователям контекст. Недостаточно просто составлять отчеты о том, какими были продажи вчера и какими — год назад в этот же день. Система должна давать возможность понять, какие факторы привели именно к такому значению объема продаж в один день и другому — в тот же день год назад.

Подобно многим IT проектам, внедрение BI не окупится, если пользователи будут чувствовать «угрозу» или скептически относиться к этой технологии и в результате откажутся от ее использования.

BI, будучи внедренной в «стратегических» целях, должна, по идее, фундаментальным образом изменить функционирование компании и процесс принятия решений, поэтому руководителям IT-департаментов необходимо с особым вниманием подходить к мнениям и реакциям пользователей.

7 этапов запуска BI-систем

  1. Убедитесь, что ваши данные корректны (достоверны и пригодны для анализа).
  2. Проведите полноценное обучение пользователей.
  3. Внедряйте продукт как можно более оперативно, привыкая пользоваться им уже по ходу внедрения.

    Не стоит тратить огромное количество времени на разработку «идеальных» отчетов, поскольку отчеты можно будет добавить по мере по мере развития системы и потребности пользователей. Составляйте отчеты, которые быстро обеспечат максимальную пользу (потребность пользователей в данных отчетах максимальна), а затем корректируйте их.

  4. Придерживайтесь интегративного подхода к построению хранилища данных. Убедитесь, что вы не «запираете» себя в неработающей в длительной перспективе стратегии обработки данных.
  5. Перед тем как начать, четко оцените ROI.

    Определите конкретные преимущества, которые намереваетесь получить, и затем проверяйте их соответствие действительным результатам каждый квартал или каждые полгода.

  6. Сфокусируйтесь на целях вашего бизнеса.
  7. Не покупайте программное обеспечение для аналитики, потому что вы думаете, что вам это нужно.

    Внедряйте BI с мыслями, что среди ваших данных существуют показатели, которые необходимо получить. При этом, важно иметь хотя бы примерное представление о том, где конкретно они могут быть.

Какие могут возникнуть проблемы?

Крупное препятствие на пути к успеху BI-систем — сопротивление пользователей. Среди прочих возможных проблем — необходимость «просеивать» большие объемы нерелевантной информации, а также данные неудовлетворительного качества.

Ключ к получению значимых результатов от работы BI-систем — это стандартизированные данные. Данные являются фундаментальным компонентом любой BI системы. Компаниям необходимо привести свои хранилища данных в строгий порядок прежде, чем они смогут начать извлекать необходимую информацию и доверять полученным результатам. Без стандартизации данных есть риск получать некорректные результаты.

Еще одной проблемой может стать некорректное понимание роли аналитической системы. BI- инструменты стали более гибкими и удобными для пользователей, однако основная их роль по-прежнему — составление отчетов. Не стоит ждать от них автоматизированного управления бизнес-процессами. Впрочем, определенные изменения в этом направлении все же намечаются.

Третьим препятствием при трансформации бизнес-процессов с использованием BI системы является недостаточное понимание компаниями собственных бизнес-процессов. Как следствие, компании просто не понимают, как можно эти процессы улучшить.

Если процесс не оказывает прямого влияния на прибыль или компания не собирается стандартизировать процессы во всех своих подразделениях, внедрение BI системы может оказаться неэффективным.

Компаниям необходимо понимать все виды деятельности и все функции, которые составляют отдельный бизнес-процесс.

Также важно знать, как передается информация и данные через несколько разных процессов, и как данные передаются между бизнес-пользователями, и то, как люди используют эти данные для осуществления своих задач в рамках конкретного процесса. Если стоит цель оптимизировать работу сотрудников, все это необходимо понять еще перед тем, как запустить BI-проект.

Некоторые преимущества от использования BI-решений

Большое количество BI-приложений помогло компаниям с лихвой отбить вложенные средства. Системы бизнес-аналитики используются для изучения способов сокращения издержек, выявления новых возможностей для развития бизнеса, представления ERP-данных в наглядной форме, а также для быстрого реагирования на изменение спроса и оптимизации цен.

Кроме повышения доступности данных, BI может предоставить компаниям больше преимуществ во время переговоров, упрощая оценку отношений с поставщиками и клиентами.

В рамках предприятия существует множество возможностей экономить деньги путем оптимизации бизнес-процессов и процесса принятия решений в целом. BI способен эффективно помогать в совершенствовании этих процессов, проливая свет на допущенные в них промахи.

Например, сотрудники одной компании в Альбукерке использовали BI для определения путей сокращения использования мобильных телефонов, работы в сверхурочные часы и других текущих расходов, сэкономив для организации $2 миллиона за три года.

Также, с помощью BI-решений, Toyota осознала, что вдвое переплатила своим перевозчикам общей суммой $812 000 в 2000 г.

Использование BI-систем для обнаружения дефектов в бизнес-процессах ставит компанию в более выгодное положение, давая конкурентное преимущество перед компаниями, которые используют BI просто для того, чтобы отслеживать происходящее.

Еще несколько советов по использованию BI

  • Проанализируйте, как принимают решения руководители.
  • Подумайте, какая информация нужна руководителям для оптимизации принятия оперативных управленческих решений.
  • Обращайте внимание на качество данных.
  • Продумывайте показатель эффективности, который имеет наибольшее значение для бизнеса.
  • Обеспечивайте контекст, который влияет на показатель эффективности.

И помните, BI — это нечто большее, чем поддержка принимаемых решений.

Благодаря развитию технологий и тому, как их внедряют руководители IT-департаментов, системы бизнес-анализа обладают потенциалом трансформировать организации.

IT-директора, которые успешно используют BI для улучшения бизнес-процессов, вносят гораздо более значимый вклад в деятельность свой организации, руководители, внедряющие базовые инструменты составления отчетов.

По материалам www.cio.com

Источник: https://1solution.ru/sobytiya/stati/sistemy-biznes-analiza-business-intelligence-bazovye-ponyatiya-i-resheniya.html

Как анализировать бизнес-процессы

PRocess intelligence: анализ бизнес-процессов

Эффективность работы предприятия зависит от того, насколько чётко отлажены бизнес-процессы (БП). Поскольку ситуация на рынке меняется молниеносно, механизмы, работавшие вчера, уже сегодня могут дать сбой.

Поэтому эксперты регулярно анализируют БП и делают выводы о целесообразности корректировки. По результатам анализа руководство принимает решение об изменениях действующих схем, что часто помогает снизить затраты или повысить производительность.

Я расскажу о том, как анализировать БП правильно, чтобы бизнес приносил прибыль.

В зависимости от типа процесса задействуют разные источники получения информации – от интервью с сотрудниками до аудита

Что включает базовый анализ?

  • Исследование всей доступной по БП информации.
  • Измерение фактических показателей – производительности, затраченного времени, занятых сотрудников.
  • Их сравнительный анализ в динамике.
  • Создание и оценку графических схем и др.

Два вида анализа бизнес-процессов

1. Качественный

Анализировать ситуацию можно на основе субъективных при помощи графических схем, а также по отношению к типовым требованиям и нормативным актам.

2. Количественный

Более объективный, предусматривает сбор, обработку и анализ показателей продукта, эффективности БП, удовлетворенности клиентов, их сравнение, а также другие прогрессивные методики. Нужны ли компании бизнес-процессы и насколько они себя оправдают, показывает именно этот подход.

Методы количественного анализа бизнес-процессов больше разработаны и чаще используются

Имитационное моделирование и АВС-анализ БП (операционный анализ затрат) – это инновационные методы количественного типа, с помощью которых определяют, например, стоимость процесса. Они требуют больших временных и финансовых вложений, поэтому редко применяются в условиях российского бизнеса, особенно в компаниях без четкой регламентации процессов.

Качественные методы

1. SWOT-анализ

Методика направлена на предварительное выявление сильных и слабых сторон БП. С ее помощью прогнозируют потенциальные улучшения (возможности) или ухудшения (угрозы). Простейший способ – анкетирование руководителей и сотрудников с целью построения таблицы SWOT-анализа процесса.

2. Выделение проблемных областей

На укрупнённой схеме отображают основные группы функций и исполнителей. Указывают проблемные области, выявленные путём опроса сотрудников и руководителей, например, закупку оборудования или расчёты. Краткие формулировки помогут в дальнейшем сформировать план реорганизации.

Визуальный анализ графических схем часто бесполезен, поскольку при их создании встречаются ошибки и технические недоработки. Для реализации нужны глубокие практические знания и понимание отраслевых решений, опыт.

3. Ранжирование процессов

БП классифицируют по уровню эффективности и степени важности для организации, а затем определяют, какие из них нуждаются в улучшении в первую очередь. Методика субъективна, поэтому применяется в основном на предварительном этапе.

Количественные методы

К ним относятся:

  • Показатели процесса – числовые величины, характеризующие временные, финансовые, человеческие и другие затраты.
  • Показатели продукта или услуги, например, абсолютный объём услуг, номенклатура, количество дефектов и др.
  • Показатели удовлетворенности клиентов результатами – выходом БП или продукцией.

Абсолютные показатели – это числовые величины, которые описывают время его выполнения БП, стоимость продукта или услуги, другую техническую информацию (численность персонала, количество трансакций, автоматизированных рабочих мест и др.).

Относительные – также выражаются в числах, но предоставляют их по отношению к другим сведениям, например, соотношение плана и фактического исполнения, сравнение бизнес-процессов и т. д.

Качественные методы только дополняют количественные, но никогда не бывают первостепенными

Как оценивают стоимость процесса?

Стоимостные показатели относятся к самым важным и делятся на три группы:

  • Стоимость БП в целом (определить сложно).
  • Отдельные показатели – затраты на оплату труда исполнителей, на тепло- и энергоносители, связь, получение информации, на амортизацию оборудования, на повышение квалификации и др.
  • Показатели стоимости итогового продукта – затраты на сырье и материалы, оплату труда, амортизацию оборудования и др.

Чтобы улучшить процесс, важно наблюдать динамику изменения стоимостных показателей. Для этого анализируют срезы, получают удельные и относительные данные, на основе которых делают выводы о целесообразности реорганизации.

Как проанализировать качество процесса?

Качественным считают процесс, удовлетворяющий потребности потребителя при минимальных затратах ресурсов. Для получения объективных данных анализируют:

  • Количество возвратов продукции и рекламаций на продукт или услугу, жалоб от клиентов на качество обслуживания.
  • Число некомплектных отгрузок.
  • Степень дефектности и сохранность продукта.
  • Количество внештатных ситуаций с вынужденным вмешательством руководства.
  • Адаптивность БП к изменению требований заказчика и внешних условий.
  • Независимость процесса от смены персонала.
  • Управляемость.
  • Способность к улучшению.

Некоторые показатели автоматизации бизнес-процессов в BPMS легко измеряются по простейшим методикам сбора и обработки информации. Другие – не поддаются числовому анализу, поэтому их отслеживают в динамике, выявляя причины сбоев при внештатных ситуациях и предупреждая их в будущем.

Чем проще бизнес-процесс, тем более простые числовые методики анализа используют

Пример пошагового плана анализа бизнес-процессов

  1. Разговор с сотрудниками, ответственными за реализацию конкретного БП, о возможных проблемах.
  2. Определение входов (материальных, трудовых, энергетических ресурсов).
  3. Фиксирование выходов (физического товара или услуги).
  4. Проведение мозгового штурма с представителями нескольких отделений об усовершенствовании БП.
  5. Визуализация процессов с помощью блок-схем.
  6. Внесение изменений, направленных на снижение затрат, сокращение цикла работ, упрощение процесса или повышение качества обслуживания – с учетом полученных результатов.
  7. Анализ результатов и (при необходимости) шагов по совершенствованию БП.

Система анализа должна разрабатываться индивидуально для каждого предприятия. На начальном этапе применяют простые количественные методики. С развитием процессов их постепенно дополняют более сложными показателями, привлекая, кроме абсолютных, еще и относительные.

Регулярное отслеживание эффективности каждого БП – это обязательное условие для достижения результатов. Ведь в отсутствии прогресса наступает регресс. В выигрыше остается тот, кто не перестаёт стремиться к совершенству!

Источник: https://bpmn2.ru/blog/kak-analizirovat-biznes-protsessyi/

О бухгалтерии
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: