Что такое Process Mining и как эта концепция реализована в «Ростелекоме». Интервью TAdviser

Арина Смотрова: В нашем понимании это наиболее полный цикл работы с бизнес-процессом. Его целесообразно делить на несколько этапов, которые лучше перечислить по пунктам:

1. определение бизнес-процесса для исследования,
2. поиск информационных систем, в которых бизнес-процесс оставляет свои цифровые «следы»,
3. оценка пригодности данных «следов» для построения модели,
4. организация получения данных,
5. построение и верификация модели,
6. анализ бизнес-процесса и выработку предложений по его оптимизации,
7. постановка бизнес-процесса на постоянный мониторинг для оценки эффекта изменений.

Это «идеальный» список, но так же, как и в случае с большинством иных управленческих концепций корпоративного уровня (и соответственно инструментов их автоматизации), вполне корректно рассматривать и некие ограниченные варианты развертывания Process Mining. Если это признается эффективным в той или иной ситуации. TrafficSoft ADC: балансировщик нагрузки с высокой скоростью работы и минимальными аппаратными требованиями

Чаще всего встречается такой ограниченный вариант использования Process mining, при котором отсутствует завершающий этап – постановка на мониторинг. Это означает, что мы анализируем и улучшаем процесс однократно, что безусловно является очень полезным, но не предполагает проведения «постоянных улучшений» процессов. Мы используем полный цикл работы, так как это согласуется с принципами Производственной системы Ростелекома (ПСР).

Еще одним «усеченным» вариантом использования process mining может быть process mining как система отчетности. Некоторые владельцы процессов Ростелекома в ходе пилота проявляли интерес к тому, чтобы использовать дашборды, настроенные в Process Mining для анализа бизнес-процесса, в качестве операционной отчетности. И мы видим в этом перспективное направление развития.

Алексей Николаев: C моей точки зрения, понятие Process Mining уже устоялось: это набор алгоритмов для восстановления реальной картины прохождения бизнес-процесса на основе данных из информационных систем. Но также Process Mining – это набор паттернов анализа модели бизнес-процесса для выявления «утечек» в его эффективности и поиска возможных областей его улучшения. То есть Process Mining — это теория анализа процессов плюс математический аппарат анализа данных о работе процессов.

Применение Process Mining для решения прикладных бизнес-задач потребовало создания соответствующих программных продуктов. Эти продукты, помимо реализации ключевых алгоритмов Process Mining, несут в себе также представление разработчика о том, какие из упомянутых выше Ариной областей работы с бизнес-процессами являются наиболее важными. Есть те, кто стремится к реализации всех этапов в одной системе. Есть те, кто специализируется на чем-то одном, например, на анализе процесса.

Арина Смотрова: Мы рассматриваем Process Mining, прежде всего, как инструмент исследования и анализа бизнес-процесса. С нашей точки зрения его можно считать частью Process Intelligence. Digital BPM и Robotic Process Automation – это средства реализации необходимых изменений в бизнес-процессах, которые можно использовать уже после внедрения Process Mining.

Алексей Николаев: Я позволю себе добавить немного хаоса. Существует такое понятие, как Process Excellence. Это набор подходов и практик для совершенствования бизнес-процессов. Все упомянутые в вопросе термины, как и Process Mining, тесно увязаны внутри Process Excellence.

Проиллюстрирую на примере. Допустим, у нас есть бизнес-процесс, в рамках которого некая заявка поступает в обработку и движется от одной линии поддержки к другой. С помощью Process Mining мы восстановили модель процесса и обнаружили несколько областей неэффективности – игра в «футбол» заявкой между линиями поддержки, ошибки группы специалистов одной из линий. Мы предприняли действия по изменению процесса: скорректировали правила передачи заявок между группами, доработали системы автоматизации, провели дополнительное обучение сотрудников. Решило ли это наши проблемы раз и навсегда? Скорее всего - нет.

Появятся новые сотрудники, произойдут случайные ошибки и вот наши заявки снова начинают кружиться в водовороте неэффективности. И здесь нам становится недостаточно анализа процесса, нам потребуется автоматизировать выявление проблем в процессе на основе бизнес-правил. Так Process Mining начинает работать совместно с Business Activity Monitoring.

Ок. Мы встали быстро обнаруживать проблемы с помощью BAM. Теперь мы хотим автоматически реагировать на них, чтобы не терять время, деньги и лояльность клиентов. Так появляется интеграция с RPA и платформами типа Integration Platform as a Service.

Но не только. У нас есть модель бизнес-процесса, восстановленная с помощью Process Mining. Это позволяет применять нам алгоритмы факторного анализа для выявления причин отклонения процесса от целевого состояния и инструменты симуляционного моделирования для подбора оптимальной конфигурации численности сотрудников на линиях поддержки. Так появляется интеграция с модулями AI и ML.

Арина Смотрова: Безусловно, здесь есть связь. Приведу лишь два характерных примера. В виду наличия значительного объема данных в любом крупном бизнесе такие вещи, как сбор данных (data collection) или, скажем, визуализация данных (data visualization), выделяются в отдельные методические направления. Они вполне четко определены, совершенствуются, в том числе, и в плане их технологической поддержки и при этом активно используются на практике. Тесная связь их связь с Process mining более чем заметна. Более того, мы считаем, что и data collection, и data visualization должны обязательно присутствовать в ПО, позиционирующемся на рынке как Process mining.

Алексей Николаев: В первую очередь Process Mining предполагает работу с данными о ходе процессов. Без этих данных применение Process Mining невозможно. За шесть лет работы по теме Process Mining мы столкнулись только с одним заказчиком, у которого таких данных не было – процесс закупок был автоматизирован, но журналирование принудительно отключено. Во всех остальных случаях нам удавалось найти данные, извлекая их из информационных систем, файлов Excel, электронной почты. Жизнь большинства современных компаний сложно представить без систем автоматизации. То есть по факту большинство компаний готовы к применению Process Mining.

Опыт компании в работе с данными, опыт их обработки и визуализации – да, это все очень полезно для проектов. Но отсутствие этого опыта и соответствующих методологий и технологий не является блоком на пути применения технологии. Преимущество коммерческих решений Process Mining, вне зависимости от того, российские они или иностранные, в том, что они упрощают работу с технологией, делают ее доступной для бизнес-пользователя, минимизируя объем привлечения data science, разработчиков. Поэтому важным фактором при выборе системы Process Mining становится поддержка self-service для бизнес-пользователей, возможности без разработки получать ответы на свои вопросы, проверять гипотезы.

В отношении методологической компоненты, а также, если хотите, идейной готовности к внедрению важно только наличие потребности у бизнеса, владельцев компании в улучшении, совершенствовании бизнес-процессов. Без нее любые инициативы обычно обречены на провал. Со всем остальным можно работать.

Арина Смотрова: Технологическая готовность – очень важный фактор. Без автоматизации бизнес-процесса, сбора и хранения данных о ходе процесса, позволяющих выстроить цепочку событий, и технологичному доступу к данным Process Mining может показать только один результат анализа бизнес-процесса: «уровень автоматизации недостаточен». В этом случае исследовать бизнес-процесс придется обычными методами: анкетирование, интервьюирование участников процесса, ручной анализ статистики процесса из информационных систем, что, безусловно, даст нам общее представление о процессе и его «узких местах» хотя бы на базе субъективного мнения о нем со стороны самих участников процесса. Но это не позволит проанализировать реально протекающий процесс во всем его многообразии.

Методологическая готовность также должна иметь место, особенно в части применения процессного подхода. Без нее, скорее всего, идея применить Process Mining в компании скорее всего даже не родится. В целом любая методология, способная улучшить качество данных и упростить их получение для целей Process Mining, повысит эффективность подготовки к исследованию бизнес-процессов и обеспечит более качественный результат.

Алексей Николаев: В настоящий момент речь идет скорее о формировании таких подходов. Вендоры и консалтинговые компании формируют методологию на основе опыта собственных проектов. Единых стандартов пока нет. Тем не менее, анализ большинства подобных подходов и наша практика показывают, что принципиальных отличий от цикла внедрения информационных систем в Process Mining нет и не будет: постановка задачи, исследование и внедрение, оценка результатов. Отличия только в деталях: каковы признаки готовности организации к применению технологии, глубина первичного бизнес-анализа, как обеспечивать контроль работы интеграционных интерфейсов, качества данных, как оценивать качественно и количественно результаты.

Арина Смотрова: Проект в «Ростелекоме» задумывался как «пилот», целью которого была апробация новой для нас технологии анализа бизнес-процессов. По результатам проекта было принято решение тиражировать технологию Process mining на широкий спектр процессов ПАО «Ростелеком».

Куратором проекта стал Старший Вице-Президент – Финансовый директор ПАО «Ростелеком». Для реализации проекта был создана совместная команда из специалистов ПАО и сотрудников интегратора. После завершения пилота проектная команда ПАО была переформатирована в центр компетенции Process Mining с постоянно занятыми этой деятельностью сотрудниками с ролями «team lead», «бизнес-аналитик», «системный аналитик» и «аналитик данных».

Для реализации проекта был создан комплекс технических средств (КТС), интегрированный источниками данных и с ПО Process Mining. КТС позволяет проводить трансформацию данных для построения моделей бизнес-процесса, а ПО Process mining забирает и интерпретирует подготовленные данные. Так сделано для оптимизации количества интеграций Process Mining с источниками и оптимизации объемов данных, используемых для построения моделей процессов непосредственно в Process Mining.

В рамках выполнения пилота мы смогли оцифровать, проанализировать и улучшить один из самых важных и масштабных клиентских процессов Ростелекома: техническую поддержку клиентов массового сегмента. Важно, что мы использовали уже имеющиеся в ПАО данные, и сделали на их базе новый сервис для владельцев и менеджеров процесса: они теперь всегда могут видеть реальную картину протекания процесса и оперативно управлять отклонениями от нормального состояния. Но самое главное, наш проект продолжает помогать улучшать сервис для клиентов Ростелекома по всей стране.

Алексей Николаев: Я бы со своей стороны дополнил картину тезисами о том, что бывает и что должно иметь место после успешного завершения внедрения. С одной стороны, исполнитель уходит и, в общем, должен это делать. Способность команды заказчика самостоятельно развивать решение как раз является признаком того, что мы отлично выполнили свою работу. В данном случае наша цель - не только помочь применить инструмент, но и встроить его в работу по непрерывному совершенствованию процессов компании.

Сергей Виноградов, директор департамента проектирования бизнес-процессов «Ростелеком Информационные Технологии», и Арина Смотрова, директор программ Офиса трансформации Ростелеком

С другой стороны, мы отталкиваемся от потребностей заказчиков. Некоторым из них мы продолжаем оказывать услуги консалтинговой и технической поддержки, помогая коллегам экспертизой и ресурсами для решения стоящих перед ними задач. Иногда сотрудничаем в качестве аутсорсинга центра компетенции по Process Mining и помогаем находить новые возможности применения, выполняем анализ процессов с бизнес-подразделениями, настраиваем решения Process Mining для анализа и мониторинга новых процессов.

Наш опыт ценится заказчиками и после завершения внедрения – мы работаем с очень разными процессами, в разных отраслях. Такой взгляд помогает людям внутри компании заказчика посмотреть на их практику извне, увидеть новые возможности применения решений и улучшения процессов, которые, возможно, не приходили в голову. И, думаю, мы вправе рассчитывать на такую схему взаимодействия и в данном проекте.

Арина Смотрова: Команда Process Mining, по сути, является двухступенчатым переводчиком с языка «сырых данных» в хранилище на язык владельца бизнес-процесса. Таким образом, от команды требуются компетенции работы с данными, знания ИТ-ландшафта компании, понимание бизнес-процессов компании, способность говорить на одном языке с заказчиком. Необходимым условием является заинтересованность заказчика - владельца бизнес-процесса - в исследовании и улучшении, а также готовность выделить время на верификацию модели данных, ответы на вопросы аналитика, рассмотрение предложений по оптимизации бизнес-процесса.

Сотрудников, которые сформируют успешную команду Process Mining, можно искать как внутри компании, так и на рынке. Быстрее, на наш взгляд, начнет работать та команда, которую необходимо научить «с нуля» технологии и продукту Process Mining, чем та, которой при наличии опыта работы с Process Mining необходимо будет понять ИТ-ландшафт и бизнес-процессы компании – заказчика, но идеальным будет наличие в команде обоих компетенций. В этом смысле, команда, которую мы собрали для реализации «пилота», была очень удачной: с одной стороны аналитики, знающие все о процессах и ИТ-ландшафте Ростелекома, с другой – опытный интегратор, владеющий технологий и продуктом Process mining.

Алексей Николаев: Мне, наверное, корректнее отвечать на этот вопрос с позиции того, как происходит работа с командой заказчика с нашей стороны. В этом смысле можно выделить два параллельных потока работы – с представителями бизнес-пользователя, владельца бизнес-процесса и с будущим центром компетенции Process Mining (или Process Excellence) в компании. Бизнес-пользователи заинтересованы в усовершенствовании своего процесса. Без них Process Mining останется всего лишь еще одним аналитическим инструментом в ИТ-ландшафте компании. Без людей, которые составят центр компетенции Process Mining решение станет нишевым, ограниченным в своем применении одним процессом или одной бизнес-линией. Эти две роли могут совмещаться в одних и тех же специалистах, если, например, бизнес-линия готова выступить создателем нового аналитического сервиса для компании в целом. Важно лишь, чтобы эти роли были. Первый шаг, с которого обычно начинается проект, – погружение в бизнес-процесс заказчика. Мы встречаемся с пользователями процесса и проходим совместно 2-3 типовых сценария.

Далее, уже на этапе работы с восстановленной моделью процесса, мы совместно с бизнес-пользователями формируем и проверяем гипотезы об областях неэффективности, строим аналитические представления для оперативного контроля и исследования бизнес-процесса.

Работа с коллегами из существующего или создаваемого центра компетенции ориентирована в том числе и на появление у сотрудников навыков самостоятельного применения технологии и инструментов. Наша цель – помочь коллегам заложить фундамент для будущего развития центра компетенции, самостоятельного нахождения новых возможностей применения технологии и решения Process Mining.