Market Guide for Process Mining

lunedì 16 aprile, 2018
Paolo Sassone

In data 3 aprile 2018, Gartner ha pubblicato il report intitolato “Market Guide for Process Mining”, che fornisce una panoramica sugli usi e sulle opportunità del Process Mining nel mercato.

I processi e le interazioni sono la base essenziale nell’esecuzione della trasformazione digitale, nelle nuove frontiere IA e nelle nuove forme di automazione come RPA. Il Process Mining aiuta concretamente i leader di EA (Enterprise Architecture) e di TI (Technology Innovation) a potenziare l’efficacia e il valore di queste iniziative per raggiungere risultati di business mirati.

Il Process mining gioca un ruolo fondamentale nella trasformazione digitale ed è importante sottolineare quanto sia necessario, prima di cominciare qualsiasi iniziativi di automazione, investire in questo settore e garantire visibilità e piena comprensione delle operazioni e dei processi di business.

Gartner fornisce una puntuale definizione di Process mining, descritto come una tecnica di process management che punta a scoprire, monitorare e migliorare processi reali (non ipotetici) basati sui log degli eventi disponibili negli odierni sistemi di informazione. Le tecniche di Process mining quindi prevedono un processo automatizzato di scoperta, come l’estrazione di modelli processuali dai log degli eventi, una fase di conformità in cui sono confrontate le discrepanze tra un modello a priori e il log di eventi, e una fase di performance mining che punta a migliorare le performance del modello.

Il Manifesto del Process Mining, pubblicato alla fine 2011, è un insieme di principi e linee guida indirizzate a sviluppatori di software, scienziati, consulenti, business manager e utenti finali. L’obiettivo è raggiungere il pieno sviluppo del Process mining come strumento per migliorare il design, il controllo e il supporto dei processi di business. Risale al 2008 il primo report di Gartner circa il Process mining, inteso come una scoperta automatizzata dei processi di business (ABPD), con l’obiettivo di aiutare gli analisti dei a capire in modo più efficace le dinamiche dei processi di business e per migliorare la qualità dei modelli processuali stessi.

Da un sondaggio condotto da Gartner, con la collaborazione della maggior parte dei vendors commerciali, sono emerse 10 prospettive per il Process mining:

  1. Modelli di processi, eccezioni e istanze di processo (per lo più indicati come “casi”).
  2. Supporto per interazioni con i clienti, mappe del customer journey e analisi correlate.
  3. Social mining
  4. Dashboard in tempo reale con supporto per i KPI continuamente monitorati e  attivazione di un supporto decisionale.
  5. Controllo di conformità e analisi di gap.
  6. Analisi predittiva, analisi prescrittiva, test di scenario e simulazione.
  7. Supporto intelligente per il miglioramento del modello di processo.
  8. Preparazione e supporto per la pulizia dei dati.
  9. Combinazione di diversi processi su un unico process mining canvas.
  10. Supporto per la visualizzazione di come i processi contribuiscono al valore del business (ad esempio modelli operativi aziendali).

Gartner individua tre elementi chiave per l’adozione del Process mining nel mercato:

  1. la trasformazione digitale guida la crescita di una consapevolezza degli utenti sui vantaggi dell’analisi e della comprensione dei processi all’interno di un più ampio contesto di business. Infatti, all’interno di questa era del business digitale, i leader di EA e TI hanno bisogno di riflettere su come queste nuove capacità tecnologiche possano fornire valore al business.
  2. lo sviluppo di algoritmi che, per identificare i modelli, agiscano su vasti volumi di dati crea una nuove opportunità che Gartner chiama “algorithmic business”. Il Business degli algoritmi, utilizzato anche dall’IoT, genera enormi quantità di dati e fornisce nuove fonti di valore. Grazie all’uso dell’intelligenza artificiale e ad algoritmi avanzati di machine-learning, il Process mining mostra come gli algoritmi possono essere usati come un meccanismo per acquisire conoscenza e insight.
  3. l’attuale attenzione a livello del task di automazione, come nel caso di RPA (robotic process automation), ha portato a notevoli risparmi. Il Process mining può interagire con l’RPA  in quelle aree all’interno delle aziende in cui le persone lavorano su compiti ripetitivi incentrati su dati. Si possono quindi individuare quelle attività che possono essere parzialmente o completamente automatizzate tramite RPA, generando un notevole valore commerciale.

il Process mining può essere applicato in diverse aree di un’organizzazione e, a seconda dei diversi usi, può avere molteplici stakeholders.

Il mercato del process mining si suddivide principalmente in 5 tipi di casi d’uso:

  1. Miglioramento dei processi mediante il rilevamento e l’analisi dei processi algoritmici. Gli analisti di dati, in questo caso, supportano i team di miglioramento dei processi per scoprire, analizzare e ottimizzare i processi utilizzando metodologie come kaizen (lean), plan-do-check-act (PDCA, ciclo di Deming) e total quality management (TQM).
  2. Miglioramento del controllo e della conformità mediante confronto algoritmico di processo, analisi e validazione. In un contesto in cui le aziende hanno definito procedure operative standard, policy e best practice immesse in applicazioni aziendali come ERP e CRM, il Process mining aiuta a verificare se le operazioni effettive siano conformi a questa serie di regole e operazioni definite. Ciò contribuisce anche a garantire l’affidabilità dei rapporti finanziari esterni e a garantire la conformità con leggi e regolamenti esterni.
  3. Miglioramento dell’automazione dei processi grazie alla scoperta e alla convalida delle opportunità di automazione. Il Process mining, per ovviare ai limiti delle iniziative di automazione che rendono disponibili i dati effettivi solo al termine del processo, fornisce i dati operativi effettivi prima di entrare effettivamente nell’automazione e supporta la realizzazione di un più accurato business case sul miglioramento dei risultati di business.
  4. Supportare la trasformazione digitale collegando la strategia alle operazioni. Il Process mining a livello operativo e organizzativo può giocare un ruolo importante nelle grandi iniziative strategiche come la trasformazione digitale. Esso garantisce visibilità e comprensione dei modelli operativi aziendali fornendo informazioni in tempo reale a tutti gli utenti finali circa le reali opportunità di miglioramento.
  5. Miglioramento dell’ottimizzazione delle risorse delle operazioni IT mediante il processo algoritmico di Scoperta e Analisi. Ques’ultimo caso d’uso non è un obiettivo diretto o il risultato di miglioramenoi del processo guidato dai risultati aziendali.
    Tuttavia, la scoperta, l’analisi e l’ottimizzazione delle operazioni e dei processi IT è un nuovo caso d’uso che certamente può apportare un grande beneficio alle organizzazioni IT e alle pratiche ampiamente adottate come DevOps.

Dai risultati del sondaggio sottoposto alla maggior parte dei process mining vendors, si è vista confermare l’ipotesi che vede la maggior parte delle implementazioni concentrate ancora sulla scoperta. Tuttavia, è emerso un trend significativo circa una maggiore attenzione alle tipologie di process mining di conformità e miglioramento.