Процесс + основные данные и цифровая трансформация, часть II

Процесс + данные имеют решающее значение для инноваций и преобразований. Потенциал и сила анализа данных реализуются в оцифрованных и автоматизированных процессах.

Это вторая часть статьи о процессе и данных, состоящей из двух частей. Часть I описывает эволюцию интеллектуальных СУБД. и интеллектуальные BPMS <эм>. Искусственный интеллект, а также различные цифровые технологии оказали огромное влияние на обе тенденции. iBPMS также поддерживают автоматизацию процессов и работы, особенно с помощью RoboticProcess Automation.

В части I подчеркивалось отсутствие баланса между СУБД — особенно передовыми базами данных NoSQL — и BPMS в корпоративных архитектурах. Благодаря искусственному интеллекту и другим цифровым технологиям они оба стали интеллектуальными. Более того, сейчас мы наблюдаем множество подходов к разработке No Code/Low Code в обеих областях. Теперь есть CitizenDevelopers и Граждане DataScientists.

Однако уровень СУБД с несколькими реляционными базами данных и базами данных NoSQL повсеместно используется в ИТ-инфраструктурах и архитектурах предприятий. Данные — это новая сырая нефть!

Слой BPMS? Не так много.

Чтобы максимально эффективно использовать синергию между процессами и данными, работающее предприятие должно сосредоточиться на очевидном:основных бизнес-приложениях и решениях, которые обеспечивают ценность для бизнеса. . Повторяю очевидное:дело не в технологиях!

Потоки создания ценности (цепочки создания ценности)

Подход к данным по своей сути основан на восходящем подходе, ориентированном на постоянные данные. Важно и критично. Но, тем не менее, восходящая технология. Здесь мы рассмотрим три надежных варианта использования, использующих другой подход, гораздо более поддерживающий AutonomicEnterprise-In-Motion.

Подход приложений, управляемых процессами, сильно отличается. Фундаментальное допущение процессного подхода состоит в том, что бизнес представляет собой набор потоков создания ценности. . Компании мыслят категориями целей и этапов или этапов достижения этих целей в контексте потоков создания ценности. . Большинство организаций по-прежнему организованы вертикально, и каждое бизнес-подразделение сосредоточено на своих измеримых целях.

Блокировки в бизнес-подразделениях, различные приложения, и торговые партнеры широко распространены

Потоки создания ценности распространяются горизонтально между бизнес-подразделениями, различными устаревшими приложениями и торговыми партнерами, пытаясь оптимизировать взаимодействие с клиентами, чтобы реализовать и реализовать ценность. . Культурные изменения в Enterprise-In-Motion требуют захвата, оцифровки и автоматизации потока создания ценности для оптимизации видимости и контроля.

Оцифровка и автоматизация Valuestream – это основные элементы цифровой трансформации

Организационно культура должна поощрять наделение полномочиями владения потоком создания ценности — независимо от разрозненности. DigitalProcess Automation обеспечивает оцифровку и автоматизацию потоков создания ценности с помощью DynamicCase Management (DCM).

Как правило, они разрознены, и связь осуществляется посредством ручных передач. Интересно отметить, что цифровые технологии и даже методы цифровой трансформации мало повлияли на вертикально организованные разрозненные организации. Организационная иерархия сохранилась. Потоки создания ценности часто идут горизонтально с уполномоченным владельцем за его операционное превосходство. Если потоки создания ценности не будут оптимизированы с помощью DPA, возникнут значительные потери и неэффективность.

Мощь оцифрованных и автоматизированных потоков создания ценности — это основной фактор реализации трех вариантов использования

Процесс + основные данные

По данным Института MDM:Управление основными данными (MDM) является авторитетной и надежной основой для данных, используемых во многих приложениях и организациях с целью предоставления единого взгляда на правду, где бы она ни находилась.

Упомянутые выше разрозненные структуры — организации, бизнес-подразделения и принадлежащие им приложения — являются основной причиной несоответствия информации об одном и том же объекте:клиенте, поставщике, продукте или другом. Мастер-данные решают несколько проблемных вопросов. Вот несколько примеров:

• Несоответствия и низкое качество данных приводят к неверным, ошибочным и даже рискованным решениям. Автоматическое динамическое выполнение дел так же хорошо, как и согласованность данных.
• Для Клиентов, Продуктов, Ценообразования, Партнеров, Поставщиков, Услуг и других основных данных, используемых приложениями, часто разные разрозненные системы содержат противоречивую информацию об одном и том же объекте (например, неверное семейное положение). Попытки обеспечить непротиворечивость и высокое качество разнородных данных напрасны.
• Слияния и поглощения также создают проблемы с непротиворечивостью данных — нужно иметь единую версию правды о клиенте или предложении во всей организации.

Вот несколько типичных примеров:

• Адрес клиента не обновляется последовательно во всех базах данных или приложениях, в которых хранится адрес.
• Цена товара непостоянна и зависит от канала (розничная торговля, Интернет, мобильное приложение и т. д.)
• Поставщик список, доступность и список деталей несовместимы в разных системах ERP.

Есть много других.

MasterData необходим для обеспечения качества данных, согласованности данных, источников данных, точности данных, целостности данных, репликации данных и полноты данных.

Как отмечалось выше, предприятие представляет собой совокупность своих потоков создания ценности. Эти потоки значений хороши настолько, насколько непротиворечивы данные. Выражение информатики «GarbageIn — Garbage Out» (GIGO) здесь очень применимо. На самом деле, несоответствия данных рано или поздно повлияют на качество обслуживания клиентов, что приведет к их неудовлетворенности:более низкий показатель Net Promoter Score (NPS), более высокий процент недоброжелателей!

Подход MDM "снизу вверх"

Часто организации пытаются решить проблемы мастер-данных с помощью инструментов и систем управления мастер-данными. Это может закончиться «большим взрывом» проектов мастер-данных с использованием дорогостоящих инструментов. Некоторые организации создали центры передового опыта управления MDM. Технологии и согласованность данных являются огромными и важными для решения, включая очистку данных, устранение отсутствующих данных, согласованность данных, ETL и интеграцию данных. Опасность заключается в огромных усилиях, необходимых для нормализации основных данных без определения приоритетов бизнес-целей. Одна из распространенных проблем заключается в том, что инициативы, пытающиеся решить проблемы с мастер-данными, часто делают это изолированно. Сам MDM становится еще одним уровнем программного обеспечения, которым необходимо управлять. Если используется копирование и репликация данных, это также создает дополнительные накладные расходы и потенциальные несоответствия.

Однако более серьезной проблемой является отсутствие целенаправленности и точного обоснования при создании и управлении конкретными мастер-данными. Например, совокупное количество полей или атрибутов о Клиенте из различных систем записей может исчисляться сотнями. Потоки создания ценности наиболее важных клиентов обычно нуждаются в очень небольшом подмножестве доступных полей или атрибутов. Остальные будут использоваться редко — если вообще когда-либо. Хотя рассуждения системы MDM могут иметь смысл, этот восходящий подход может быть неоптимальным.

Подход к потоку создания ценности сверху вниз

Более оптимальный подход заключается в том, чтобы рассматривать проблемы MDM как часть общих инициатив по постоянному совершенствованию, особенно с помощью сквозных динамических решений для управления делами, которые объединяют хранилища, которые затрагивают основные данные и манипулируют ими. Enterprise-In-Motion — это совокупность потоков создания ценности. MDM предназначен для того, чтобы потоки ценности работали как можно лучше. Каждый из этих потоков создания ценности имеет определенные бизнес-цели — например, снижение затрат, повышение NPS или получение дохода. В основе этого подхода лежит уровень с поддержкой Dynamic Case Management (DCM), который объединяет и модернизирует устаревшие системы. Как отмечалось в части I, DCM является ключевой возможностью DPA в дополнение к роботизированной автоматизации, искусственному интеллекту и другим цифровым технологиям.

Подход «сверху вниз» фокусируется только на тех полях или атрибутах, которые необходимы для определенных потоков ценности, оптимизированных, оцифрованных и автоматизированных с помощью DPA.

Этот подход «сверху вниз» отдает приоритет трансформационным проектам с улучшениями MDM и уравновешивает риск с ценностью для бизнеса. Эти технические проблемы с базой данных должны быть решены, но с измененным подходом к приоритетам.

Думай масштабно, но начинай с малого

В Enterprise-In-Motion решения проблем с мастер-данными определяются принципом управления «Думай масштабно… но начинай с малого». Подход заключается в том, чтобы добиться быстрых результатов, построить или добиться необходимой строгости мастер-данных, а затем расширить с помощью дополнительных трансформационных решений, включающих мастер-данные. Другими словами, при итеративном подходе совокупный мастер создается по частям, а не по принципу «большой взрыв», а затем затем реализация проектов решений для цифровой трансформации. Управление мастер-данными и их реализация могут быть встроены в ДНК методологий автоматизации процессов и вести к установлению приоритетов источников данных и оптимизации, необходимой для управления данными на уровне DPA. Цель состоит в том, чтобы сбалансировать простоту использования мастер-данных с коммерческой ценностью для конкретных приоритетных проектов.

В методологии DesignThinking расстановка приоритетов имеет решающее значение для незавершенных проектов Valuestream. Эти приоритезации систематически ранжируют проекты, уравновешивая простоту реализации и ценность для бизнеса. Вот некоторые потенциально измеримые параметры, которые могут повлиять на расстановку приоритетов:

• Сложность консолидации полей основных данных для проекта
• Влияние низкого качества основных данных на сквозные случаи проекта
• Применение полей основных данных в проекте с высокой степенью влияния на бизнес
• Наличие API для доступа к значениям полей основных данных для проекта

Приоритетные фрагменты, отражающие поддержку основных данных, передаются в методологию agile. Методология должна помочь вам постоянно отслеживать и измерять бизнес-цели. Мастер-данные итеративно оптимизируются по всем сегментам. Инновационные проекты, подпитываемые приоритетами дизайн-мышления, постоянно измеряются и контролируются. В подходе «сверху вниз» существует три типа итераций:

• Итерации в незавершенных проектах — в зависимости от ценности для бизнеса, а также параметров доступности основных данных.
• Итерации при создании решения DPA с использованием основных данных.
• Во время постобработки также важно сравнивать поставленные и достигнутые цели для дальнейших улучшений.

Таким образом, подход «сверху вниз» позволяет постепенно наращивать мастер-данные, одновременно обеспечивая проекты с высокой ценностью для бизнеса и улучшая их.

Цифровая трансформация:Интернет вещей и блокчейн

Подход «сверху вниз», ориентированный на поток создания ценности, позволяет ценностным предложениям технологии цифровой трансформации. Две из этих технологий, которые наиболее важны для Enterprise-In-Motion, — это Интернет вещей и блокчейн.

Путь к успеху в Интернете вещей

Интернет вещей — это подключение все более интеллектуальных устройств с помощью датчиков и исполнительных механизмов. Основа для подключения, диапазона балансировки и источников питания, конечно, имеет решающее значение. В общем стеке и многоуровневой архитектуре Интернета вещей есть несколько компонентов. Самые нижние уровни включают физический <эм> устройства и системы. Именно этот кибер-физический подключение, которое закладывает основу эпохи Интернета вещей. Другие уровни включают уровни накопления и анализа данных. Устройства, подключенные к Интернету вещей, генерируют огромное количество данных:большие данные становятся вещными данными!Некоторые из этих данных — часто большая их часть — обрабатываются на периферии.

Существует несколько эталонных архитектур и эталонных моделей для IoT. Эталонная модель IoT WorldForum ставит совместную работу и бизнес-процессы на вершину многоуровневой архитектуры Интернета вещей.

Это существенно и точно. Успех может быть достигнут сверху вниз с помощью конкретных бизнес-целей с самого начала. В нисходящих бизнес-решениях участвуют люди, подключенные устройства (также известные как IoT), торговые партнеры и корпоративные приложения (также известные как системы учета):все они сотрудничают и координируют свою деятельность для достижения конкретных и измеримых ключевых показателей эффективности (KPI). Сотрудничество осуществляется в контексте комплексных ценностейs. потоки (рабочее слово Значение ), смоделированные, автоматизированные , и отслеживается с помощью DPA для постоянного улучшения. Методология DPA, рекомендации по компетенциям , и <эм> технологии являются движущей силой успеха Интернета вещей.

Существует множество приложений IoT, управляемых DPAValuestreams. DigitalPrescriptive Maintenance — это приложение-убийца для IoT. Как показано здесь, это включает в себя координацию задач, участниками которых являются люди, например, службы поддержки клиентов и FieldService, корпоративные приложения, искусственный интеллект для сортировки лучших действий, управление гарантийной цепочкой и, конечно же, подключенные устройства и IoT. Сквозная координация и автоматизация достигаются с помощью DPA.

От блокчейна к цепочке создания стоимости

Блокчейн — это настоящая революция. Это двигатель, который способствует появлению Интернета ценностей (IoV). IoV — важный этап в эволюции Интернета. В 1990-х мы начали с Интернета информации. <эм>: традиционный Интернет – тот, который мы используем каждый день в поисках информации. Затем появился Интернет вещей. <эм> или подключенные устройства, которые становятся все более распространенными в потребительском секторе (например, «умные дома»), общественном секторе (например, «умные города») и промышленных приложениях (например, «умное производство»). Путь к успеху IoT лежит через цифровую автоматизацию процессов. Блокчейн, который является базовой технологией для криптовалют, обеспечивает Интернет ценностей. <эм> Значение может быть цифровой валютой. Что еще более важно, «ценность» также может быть данными, которые поддерживают межорганизационный обмен и внутриорганизационный обмен, поддерживающий бизнес-цели.

Блокчейн как децентрализованная и распределенная база данных

Блокчейн хранит реестр транзакций между различными сторонами — в узлах, которые участвуют в проверке Блокчейна. Реестр распределяется и реплицируется. Предприятия, участвующие в транзакциях B2B, могут обмениваться информацией о транзакциях через блокчейн. Одно потенциальное приложение для расширенных (т. е. с участием разных торговых партнеров) Enterprises-In-Motion должна рассматривать блокчейн как общую базу данных для своих торговых транзакций и получать доступ к данным по мере необходимости из своих корпоративных приложений. Таким образом, вместо того, чтобы торговые партнеры копировали данные в своих внутренних ERP-системах или системах баз данных, блокчейн может служить мастер-данными для транзакций между предприятиями! Технология блокчейн все еще находится в зачаточном состоянии. Мы пройдем через несколько фаз ажиотажа «Troughsof Disillusionion», прежде чем надежные решения IoV станут широко распространенными.

Обсуждения технологии блокчейна также, как правило, ведутся «снизу вверх» — интересное новшество, ищущее проблемы для решения. Подобно успеху Интернета вещей, работающего через DPA, блокчейну необходимо развиваться в цепочку создания ценности ( Valuestream) — на основе DPA!

• Уровень оркестрации цепочки создания ценности :Наверху у вас есть сквозная цепочка создания стоимости, которая организует и упорядочивает задачи с участием людей, автоматизированных устройств и корпоративных приложений (также известных как системы записи) и торговых партнеров. Этот слой оцифрован и автоматизирован через DPA.
  
• Уровень блокчейна: Децентрализованные распределенные реестры управляются на среднем уровне блокчейна. Блокчейны будут выполнять либо правила смарт-контрактов, либо обмен криптовалютами, либо и то, и другое. Задачи или вехи сквозной цепочки создания стоимости будут использовать блокчейн на определенных этапах.
  
• Уровень подключенных устройств IoT/IIoT: Самым нижним уровнем будет уровень подключения IoT/IIoT. Дополнительным преимуществом блокчейна, а также периферийных вычислений IoT/IIoT является перенос выполнения и транзакций на периферию. Общая цепочка создания стоимости находится на вершине благодаря вычислениям IoT/IIoTedge, которые могут использовать блокчейн по мере необходимости.

Выводы по процессу и данным

Обработать и Оба данных имеют решающее значение для Enterprise-In-Motion. Однако уровень процессов для автоматизированных потоков создания ценности — с надежным DPA (текущее воплощение в эволюции BPM) — часто отсутствует в ИТ-инфраструктуре и корпоративных архитектурах. Часть II книги «Процесс+данные» охватывает три убедительных примера использования, которые наглядно иллюстрируют силу подхода «сверху вниз», ориентированного на бизнес. Даже основные данные — это по своей сути проблема базы данных — может быть преобразована и оптимизирована путем определения приоритетов потоков значений и создания основных данных в контексте итераций DPA. Два других варианта использования относятся к наиболее привлекательным технологиям цифровой трансформации:Интернету вещей и блокчейну. В любом случае путь к успеху лежит через DPA!

Процесс + данные оба имеет решающее значение для инноваций и трансформации. Потенциал и сила аналитики данных реализуются в оцифрованных и автоматизированных процессах.

Для ИТ-инфраструктур и корпоративных архитектур Enterprise-In-Motion, а также сопутствующих методологий, ориентированных на ценность для бизнеса, требуется DPA.