Объедините бизнес-аналитику и анализ процессов для принятия решений на основе данных

Сегодня организации находятся под таким сильным давлением, чтобы быть всем сразу. Они должны быть прозрачными, принося максимальные доходы и прибыль. Они должны предоставлять продукты по конкурентоспособным ценам и превосходное обслуживание. Им необходимо быть на шаг впереди конкурентов и использовать самые последние цифровые инструменты и тенденции.

Так как же организации могут достичь всех этих целей и добиться успеха в среде, где скорость и точность так важны?

Один ответ:ловкость. По общему признанию, ловкость, возможно, была модным словом в течение нескольких лет, но на это есть веские причины. В этой статье мы рассмотрим, как компании могут стать более гибкими, предоставив своим сотрудникам возможность принимать более эффективные решения на лету. И как это можно сделать с помощью таких вещей, как бизнес-аналитика и анализ процессов. Мы также рассмотрим, как текущий рынок бизнес-аналитики повлиял на растущий рынок процессов, особенно в том, что касается повышения доступности данных для большего числа групп людей и облегчения их понимания.

В чем разница между бизнес-аналитикой и анализом процессов?

Прошли те времена управления сверху вниз, когда высшее руководство задавало направление и передавало его своим командам. Чтобы стать по-настоящему адаптивной и процветающей организацией, все сотрудники должны иметь правильные инструменты и информацию для принятия быстрых и обоснованных решений.

Популярность и широкое распространение программного обеспечения для бизнес-аналитики и интеллектуального анализа процессов являются свидетельством такого подхода, поскольку обе технологии помогают создавать новые представления и ценные сведения. бизнес-аналитика более зрелая и хорошо известная. Интеллектуальный анализ процессов идет по тому же пути, особенно когда речь идет о доступе к самообслуживанию, в котором нуждаются сотрудники.

Бизнес-аналитика дает конечным пользователям информацию о бизнес-операциях с помощью ключевых показателей эффективности (KPI), показателей производительности, отчетов, информационных панелей и визуализаций, которые помогают принимать решения на основе данных. С другой стороны, интеллектуальный анализ процессов используется для целенаправленного изучения конкретных процессов компании.

Интеллектуальный анализ процессов исследует конкретный процесс целиком, поэтому пользователи могут выявить узкие места, неэффективность и риски.

Ключевое отличие состоит в том, что бизнес-аналитика фокусируется на данных и локальном принятии решений, а не на сквозных процессах компании. Интеллектуальный анализ процессов идет на шаг дальше, чем бизнес-аналитика, предоставляя пользователям целостное представление о процессе с помощью динамического интерфейса и других интуитивно понятных инструментов. бизнес-аналитика, как правило, использует статическую модель процесса в качестве отправной точки для определения ключевых показателей эффективности, а затем отслеживает их. Но интеллектуальный анализ процессов начинается с создания динамического графа процессов, позволяющего анализировать наиболее важные данные в режиме реального времени.

Каждый из них эффективен по-своему, но что, если бы мы могли взять все лучшие стороны бизнес-аналитики — простую визуализацию, простую отчетность и четкий бизнес-контекст — и применить их к интеллектуальному анализу процессов?

Другими словами, что мы можем узнать из бизнес-аналитики, чтобы сделать анализ процессов еще более успешным?

Преодолеть трудности, получить новые знания

Бизнес-аналитика начиналась как средство для небольшой группы людей, иногда всего лишь одного человека из ИТ, который мог получать информацию о данных и передавать эту информацию руководству. Следующий этап — бизнес-аналитика с самообслуживанием — в меньшей степени зависит от ИТ-привратника, поэтому аналитики могут создавать свои отчеты для управления.

Тем не менее, бизнес-аналитика с самообслуживанием сталкивается с тремя реальными проблемами:

• Расхождения: разные люди могут интерпретировать одни и те же данные по-разному.

• Безопасность :в большинстве моделей бизнес-аналитики с самообслуживанием один пользователь контролирует все данные, тогда как на самом деле он имеет доступ только к ограниченному количеству.

• Зависимый: пользователям, возможно, придется полагаться на одного человека для создания различных отчетов, что приводит к неэффективности и узким местам.

В прошлом, когда компании отдавали предпочтение горизонтальным линиям подчинения, работали как управляемые модели, так и модели самообслуживания. Но теперь компании не могут позволить себе ждать решений высшего руководства или полагаться на одного человека для поддержки своих отчетов. Кроме того, безопасность является серьезной проблемой, и большинство компаний делают все возможное, чтобы свести к минимуму общий риск.

Вместо этого компании теперь признают и стремятся к преимуществам предоставления всем сотрудникам возможности принимать повседневные решения, используя метод «снизу вверх». Такой подход сочетается с идеей управляемого самообслуживания, когда данные безопасны и непротиворечивы, но люди могут получить доступ к определенным данным для своих собственных отчетов и анализа. Управляемое самообслуживание также позволяет нетехническим руководителям получать еще больше информации, связанной с принятием решений.

Что может узнать процесс интеллектуального анализа данных из бизнес-аналитики?

По мере того, как линии отчетности становятся более горизонтальными, инструменты бизнес-аналитики стали доступны еще большему количеству пользователей на большем количестве уровней. Одним из факторов, который способствовал такой демократизации инструментов бизнес-аналитики, таких как Qlik, Tableau и Microsoft Power BI, являются мощные возможности визуализации бизнес-аналитики.

Эффективная визуализация в бизнес-аналитике является побочным продуктом любой управляемой рабочей нагрузки самообслуживания, поскольку большему количеству людей необходимо получать новую информацию и идеи из сложных данных. Теперь мы наблюдаем аналогичную тенденцию, связанную с майнингом процессов.

Хотя интеллектуальный анализ процессов новее, чем бизнес-аналитика, он идет по тому же пути. Большинство инструментов сейчас находятся на стадии самообслуживания, однако UiPath является одним из первых пользователей управляемого самообслуживания. Компании понимают, что для получения максимальной отдачи от интеллектуального анализа процессов им необходимо предоставить всем владельцам процессов все возможности интеллектуального анализа процессов для быстрого принятия разумных решений. UiPath Process Mining имеет ранние корни в бизнес-аналитике, что полезно для связывания процессов с общей бизнес-стратегией и упрощения понимания даже для нетехнических пользователей.

Визуализация, например, является важным принципом современной бизнес-аналитики, который часто упускается из виду другими инструментами анализа процессов. Визуализация основана на том, чтобы сделать информацию простой для понимания и контекстуальной для пользователей. UiPath Process Mining включает запатентованный алгоритм графа процесса, который улучшает визуализацию и интерпретируемость бизнес-процессов. Он также включает в себя возможность легко просматривать исторические тенденции для сравнения и мониторинга производительности с предыдущим периодом.

В целом, наш опыт в области визуализации и бизнес-аналитики по-прежнему вдохновляет нас на разработку новых инноваций в области анализа процессов.

Воспользуйтесь мощной комбинацией

Чтобы оставаться гибкими, компании должны расширять возможности своих сотрудников. Прямой способ сделать это — предоставить инструменты, позволяющие владельцам процессов принимать эффективные и дальновидные решения. Только так компании могут оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся среде.

Программное обеспечение для интеллектуального анализа процессов все еще может следовать некоторым успехам бизнес-аналитики, чтобы сделать данные доступными для более широкого круга пользователей. В UiPath мы стремимся к тому, чтобы процесс майнинга UiPath был максимально удобным и эффективным. И мы смогли сделать это, опираясь на наш опыт в области визуализации и бизнес-аналитики.

Однако это не останавливается на достигнутом. Мы постоянно ищем способы сделать нашу платформу еще лучше, чтобы она соответствовала потребностям постоянно адаптирующегося предприятия. Оставайтесь с нами для дальнейших событий!

Удачной добычи!