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Advanced Analytics

Process Mining: come ricavare i processi dai dati aziendali?

25 Settembre 2019

È ormai assodato che il metodo tradizionale di fare analisi sui processi sia inefficace e dispendioso in termini di tempo e di risorse.

I processi aziendali vengono ricostruiti e disegnati tramite interviste per funzione ed area aziendale e attraverso la lettura dei dati a posteriori. Infine, si commentano i risultati ottenuti che, però, risultano parziali e datati e quindi validi per un’analisi che si basa su eventi passati e poco oggettivi.

Questo succede perché, comunemente, esiste un gap di conoscenza all’interno dell’azienda tra la Definizione del Processo da una parte e la Pratica Lavorativa dall’altra.

Ciò si riflette anche nell’adozione e nell’utilizzo degli strumenti informatici a supporto dei processi, dove gli standard operativi, le procedure, le policy interne e le direttive si mescolano al comportamento umano che – informalmente e sistematicamente – supera la governance dei processi stessi.

Al contempo, non esistono pratiche di controllo onnicomprensive sui reali processi adottati dalle persone all’interno delle organizzazioni.

Quale alternativa a tutto ciò?

Un’analisi dei processi moderna deve essere per forza tempestiva, oggettiva e trasparente, legata, quindi, alla realtà dei dati.

Il Process Mining secondo ITReview

I dati analizzati dal Process Mining proposto da ITReview sono quelli prodotti durante l’utilizzo dei sistemi informativi e, dove non presenti, ricostruiti tramite le “tracce” digitali lasciate da qualsiasi operazione. Queste tracce sono i dati di log aziendali presenti nei sistemi informativi o i log derivati dall’analisi dei dati stessi.

Le attività registrate all’interno delle organizzazioni mostrano il reale flusso logico seguito, le risorse coinvolte, i carichi di lavoro, le tempistiche necessarie, le diramazioni e i percorsi anomali.

Il Process Mining di ITReview permette di analizzare il flusso reale dei processi con un metodo capace di individuare gli schemi reali di comportamento e comprendere, in modo oggettivo, la realtà dei processi all’interno dell’azienda.

Tramite gli opportuni collegamenti è possibile incrociare le attività con le informazioni più generali del business relative al processo che si vuole analizzare, mettendo così in relazione dati di log quali tempi e flussi, con dati aziendali come costi, ricavi, clienti ecc.

Il processo si inserisce, quindi, in un contesto più ampio.

Tutto questo è possibile grazie ad un approccio Data Driven: tramite la lettura dei log e attraverso l’elaborazione dei dati presenti nei sistemi informativi è possibile analizzare e verificare i processi collegati, analizzarne il contesto, e intervenire nella gestione degli stessi.

La soluzione di Advanced Analytics proposta da ITReview

La soluzione di Advanced Analytics di ITReview si traduce in una vera e propria piattaforma di analisi che:

  • Integra la tecnologia Qlik e le potenzialità di calcolo di Python;
  • È nativamente integrata con la tecnologia Mashup;
  • Descrive i processi tramite visualizzazioni grafiche e KPI di sintesi rilevanti e personalizzati sull’organizzazione del cliente;
  • Sfrutta le performance avanzate di calcolo, di Data Management e di Data Discovery di Qlik grazie alle caratteristiche uniche del motore associativo.

In sintesi, la soluzione Process Mining di ITReview permette di creare una copia digitale dei processi aperta all’analisi, diventando un punto di riferimento sicuro per le azioni correttive del management aziendale.

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