Анализ бизнес-процессов с применением технологии Process Mining

2.Был проведен опрос среди экспертов области и получено их мнение на тему возможного развития технологии в ближайшем будущем (см. главу 4).

3.Был проведен анализ научных публикаций, посвященных вопросам практического применения ProcessMining в крупных компаниях (см. главы 1.2 и 1.3).

4.Были обработаны полученные данные и на их основе сформулирована картина ближайшего будущего ProcessMining (см. главу 4.5.1).

5.Были составлены рекомендации для производителей и потребителей услуг ProcessMining по наилучшим дальнейшим действиям (см. главу 4.5.2).

В результате решения поставленных задач, была достигнута цель исследования, а именно было сформировано представление вероятного облика технологии ProcessMining на ближайшие 5-7 лет.

Руководствуясь данной картиной будущего технологии, а также рекомендациями, участники рынка ProcessMining могут скорректировать направление своей деятельности для извлечения максимальной выгоды и выхода на лидерские позиции.

Технология ProcessMining- инновационная разработка, способная помочь организациям взглянуть на реальное течение их процессов в любой момент времени, обнаружить неэффективностии в оперативном порядке их устранить. Технология позволяет моделировать различные изменения процесса, а главное - оценивать эффект от их внедрения. Согласно результатам исследования, компаниям не стоит опасаться ProcessMining, а стоит как можно скорее внедрить данную технологию на своем производстве.



Использованные источники

1.Повышение эффективности бизнес-процессов розничной сети с помощью технологии ProcessMining //Пресс-центр RAMAX. RAMAX. - 2018.

2.УБРиР улучшит процесс выдачи кредитов с помощью SAPProcessMiningbyCelonis //Пресс-центрУБРиР. УБРиР. - 2018.

3.Хель И. Прогнозы Рэя Курцвейла на ближайшие 25 лет //Hi-news.ru. - 2015.

4.Agrawal R., Gunopulos D., Leymann F. Mining process models from workflow logs //International Conference on Extending Database Technology. - Springer, Berlin, Heidelberg, 1998. - С. 467-483.

5.Becker J. et al. In search of information systems (grand) challenges //Business & Information Systems Engineering. - 2015. - Т. 57. - №. 6. - С. 377-390.

6.Cook J. E., Wolf A. L. Discovering models of software processes from event-based data //ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM). - 1998. - Т. 7. - №. 3. - С. 215-249.

7.Cook J. E., Wolf A. L. Discovering models of software processes from event-based data //ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM). - 1998. - Т. 7. - №. 3. - С. 215-249.

8.Cook J. E., Wolf A. L. Event-based detection of concurrency //ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. - ACM, 1998. - Т. 23. - №. 6. - С. 35-45.

9.Cook J. E., Wolf A. L. Software process validation: quantitatively measuring the correspondence of a process to a model //ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM). - 1999. - Т. 8. - №. 2. - С. 147-176.

10.Curtis B., Kellner M. I., Over J. Process modeling //Communications of the ACM. - 1992. - Т. 35. - №. 9. - С. 75-90.

11.Davenport T. H. Process innovation: reengineering work through information technology. - Harvard Business Press, 1993.

12.Davenport T. H., Short J. E. The new industrial engineering: information technology and business process redesign. - 1990.

13.Eder J., Olivotto G. E., Gruber W. A data warehouse for workflow logs //International Conference on Engineering and Employment of Cooperative Information Systems. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2002. - С. 1-15.

14.G. Schimm. Process Mining. http://www.processmining.de/

15.Grigori D. et al. Improving business process quality through exception understanding, prediction, and prevention //VLDB. - 2001. - Т. 1. - С. 159-168.

16.Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation: Manifesto for Business Revolution, A. - Zondervan, 2009.

17.Herbst J. A machine learning approach to workflow management //European conference on machine learning. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2000. - С. 183-194.

18.Herbst J. Dealing with concurrency in workflow induction //European Concurrent Engineering Conference. SCS Europe. - 2000.

19.Herbst J. Ein induktiver ansatz zur akquisition und adaption von workflow-modellen. - Tenea Verlag Ltd., 2004.

20.Herbst J., Karagiannis D. An inductive approach to the acquisition and adaptation of workflow models //Proceedings of the IJCAI. - 1999. - Т. 99. - С. 52-57.

21.Herbst J., Karagiannis D. Integrating machine learning and workflow management to support acquisition and adaptation of workflow models //Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management. - 2000. - Т. 9. - №. 2. - С. 67-92.

22.Herbst J., Karagiannis D. Integrating machine learning and workflow management to support acquisition and adaptation of workflow models //Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management. - 2000. - Т. 9. - №. 2. - С. 67-92.

23.IDS Scheer. ARIS Process Performance Manager (ARIS PPM). http://www.idsscheer.com, 2002.

24.ISO 9000: International Standards for Quality Management. Genиve, Switzerland, 2015. url: http://www.iso.org/iso/home/standards/management-standards/iso_9000.htm (pages 3, 6, 51).

25.James J. Data never sleeps: How much data is generated every minute //Domo Blog. - 2012. - Т. 8.

26.Jans M., Alles M., Vasarhelyi M. The case for process mining in auditing: Sources of value added and areas of application //International Journal of Accounting Information Systems. - 2013. - Т. 14. - №. 1. - С. 1-20.

27.Kerremans M. Gartner market guide for process mining //Report G00353970. Gartner. - 2018.

28.Kiepusewski B. Expressiveness and suitability of languages for control flow modelling in workflows : дис. - Queensland University of Technology, Brisbane, 2003.

29.Mannhardt F. Multi-perspective process mining //CEUR Workshop Proceedings. - 2018. - Т. 2196. - С. 41-45.

30.Mannila H., Rusakov D. Decomposition of event sequences into independent components //Proceedings of the 2001 SIAM International Conference on Data Mining. - Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001. - С. 1-17.

31.Mannila H., Toivonen H., Verkamo A. I. Discovery of frequent episodes in event sequences //Data mining and knowledge discovery. - 1997. - Т. 1. - №. 3. - С. 259-289.

32.Mans R. et al. Process mining techniques: an application to stroke care //MIE. - 2008. - Т. 136. - С. 573-578.

33.Mans R. S. et al. Application of process mining in healthcare-a case study in a dutch hospital //International joint conference on biomedical engineering systems and technologies. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. - С. 425-438.

34.Maruster L. et al. Automated discovery of workflow models from hospital data //B. Kr€ oose, M. de Rijke. - 2001. - Т. 18.

35.Maruster L. et al. Process mining: Discovering direct successors in process logs //International Conference on Discovery Science. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2002. - С. 364-373.

36.Maxeiner M. K., Kьspert K., Leymann F. Data Mining von Workflow-Protokollen zur teilautomatisierten Konstruktion von ProzeЯmodellen //Datenbanksysteme in Bьro, Technik und Wissenschaft. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2001. - С. 75-84.

37.Parekh R., Honavar V. Automata induction, grammar inference, and language acquisition //Dale, Moisl, and Somers, editors, Handbook of Natural Language Processing. New York: Marcel Dekker. - 2000. - Т. 184.

38.Poncin W., Serebrenik A., Van Den Brand M. Process mining software repositories //2011 15th European Conference on Software Maintenance and Reengineering. - IEEE, 2011. - С. 5-14.

39.Proceset. https://proceset.com, 2019

40.Robledo P. Process Mining plays an essential role in Digital Transformation //Medium. - 2018.

41.Rosik M. 3 Industries and Companies Doing Process Mining Right //Minit Process Mining Blog. Minit. - 2018.

42.Sayal M. et al. Business process cockpit //VLDB'02: Proceedings of the 28th International Conference on Very Large Databases. - Morgan Kaufmann, 2002. - С. 880-883.

43.Schimm G. Generic linear business process modeling //International Conference on Conceptual Modeling. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2000. - С. 31-39.

44.Schimm G. Process miner--a tool for mining process schemes from event-based data //European Workshop on Logics in Artificial Intelligence. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2002. - С. 525-528.

45.Schimm G. Process mining elektronischer Geschдftsprozesse //Proceedings Elektronische Geschдftsprozesse. - 2001.

46.Schimm G. Process Mining linearer Prozessmodelle-Ein Ansatz zur automatisierten Akquisition von Prozesswissen //Proceedings 1. Konferenz Professionelles Wissensmanagement. - 2001.

47.Staffware. Staffware Process Monitor (SPM). http://www.staffware.com, 2002.

48.Tele2 внедрила ProcessMining для анализа внешних платежей //Пресс-центр RAMAX. RAMAX. - 2018.

49.Van Der Aalst W. Data science in action //Process Mining. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2016. - С. 3-23.

50.Van Der Aalst W. et al. Process mining manifesto //International Conference on Business Process Management. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2011. - С. 169-194.

51.Van der Aalst W. M. P. et al. Business process mining: An industrial application //Information Systems. - 2007. - Т. 32. - №. 5. - С. 713-732.

52.Van der Aalst W. M. P., van Dongen B. F. Discovering workflow performance models from timed logs //International Conference on Engineering and Employment of Cooperative Information Systems. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2002. - С. 45-63.

53.Van der Aalst W. M. P., Weijters A. Process mining: a research agenda. - 2004.

54.Van der Aalst W. M. P., Weijters A., Maruster L. Workflow mining: Which processes can be rediscovered. - BETA Working Paper Series, WP 74, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, 2002.

55.Van der Aalst W., Adriansyah A., van Dongen B. Replaying history on process models for conformance checking and performance analysis //Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. - 2012. - Т. 2. - №. 2. - С. 182-192.

56.Van Eck M. L. et al. PM2: A Process Mining Project Methodology //International Conference on Advanced Information Systems Engineering. - Springer, Cham, 2015. - С. 297-313.

57.Weijters A., van der Aalst W. M. P. Process mining: discovering workflow models from event-based data //Belgium-Netherlands Conf. on Artificial Intelligence. - 2001.

58.Weijters A., Van Der Aalst W. M. P. Rediscovering workflow models from event-based data //Proceedings of the 11th Dutch-Belgian Conference on Machine Learning (Benelearn 2001). - 2001. - С. 93-100.

59.Weijters A., Van Der Aalst W. M. P. Workflow Mining Discovering Workflow Models from Event-Based Data //Knowledge Discovery from Temporal and Spatial Data (W12). - 2002. - С. 6.

60.Zur Muehlen M. Process-driven management information systems combining data warehouses and workflow technology //Proceedings of the International Conference on Electronic Commerce Research (ICECR-4). - 2001. - С. 550-566.

61.Zur Muehlen M. Workflow-based process controlling-or: what you can measure you can control //Workflow handbook. - 2001. - С. 61-77.

62.Zur Muehlen M. Workflow-based process controlling: foundation, design, and application of workflow-driven process information systems. - Michael zur Muehlen, 2004. - Т. 6.

63.Zur Muehlen M., Rosemann M. Workflow-based process monitoring and controlling-technical and organizational issues //Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences. - IEEE, 2000. - С. 10 pp. vol. 2.



Приложение 1. Перечень вопросов для личного интервью

1.КакиекомпаниивближайшеевремявыйдутнарынокPM?

2.Компании какой отрасли имеют потенциал занять большую часть рынка PM? Почему?

3.Будут ли создаваться компании, где проведение PM-проектов будет основной деятельностью? Или PM будет существовать как практика? Почему?

4.Какие сферы бизнеса сегодня пользуются услугами PM? Какие процессы чаще всего анализируются? В каких новых сферах могут начать применять PM?

5.В чем ценность PM-проектов для заказчиков? Какая доля заказчиков «дозрела» до применения PM? Как эта доля будет изменяться в ближайшее время?

6.В чем недостатки существующих сегодня инструментов для PM?

7.В какую сторону будут развиваться инструменты PM в ближайшее время? Какие новые особенности будут развивать в инструментах для PM?

8.Какие компании представят новые инструменты для PM?

9.В чем полезность/необходимость аналитика при проведении PM-проектов (от выгрузки данных до составления рекомендаций по автоматизации)?

10.Может ли PM стать полностью автономным или все еще будет нужна помощь человека? Как скоро это может произойти?

11.Как PM повлияет на классический консалтинг? Возможен ли сценарий полной замены консалтинга PMом? Почему?

Приложение 2. Перечень вопросовдля онлайн-интервью

1.Ваше место работы

2.Ваша должность

3.Компании какой отрасли имеют потенциал занять большую часть рынка PM в ближайшие 5-7 лет?

a.Консалтинговые компании

b.Интеграторы

c.Другое

4.Будут ли создаваться компании, основной деятельностью которых будет исключительно проведение PM-проектов?

a.Да

b.Нет

5.Почему?

6.Какие отрасли будут самыми активными пользователями PM в ближайшие 5-7 лет? (отранжируйте отрасли от 1-5, где 1-это самые неактивные, а 5-самые активные)

a.Автомобильная отрасль

b.Банковская отрасль

c.Металлургическая и горнодобывающая отрасль

d.Нефтегазовая отрасль

e.Фармацевтическая отрасль

f.Розничная торговля

g.Телекоммуникационная отрасль

h.Транспорт и логистика

7.В чем ценность PM-проектов для заказчиков?^*

a.Получение объективной информации о процессе

b.Анализ полного массива данных

c.Возможность подсчета эффекта различных этапов процесса

d.Выявление скрытых нетривиальных зависимостей

e.Анализ всех возможных признаков и их сочетаний, влияющих на ход процесса

f.Другое

8.Какая доля компаний "созрела" для использования технологии PM?

a.Менее 10% рынка

b.10% - 25% рынка

c.25% - 50% рынка

d.50% - 75% рынка

e.75% - 90% рынка

f.Более 90% рынка

9.Как эта доля изменится в ближайшие 5-7 лет?

a.Не изменится

b.Изменится незначительно

c.Изменится значительно

d.Другое

10.В чем недостатки существующих сегодня инструментов PM? ^*

a.Низкий лимит на объем обрабатываемых данных

b.Ограниченный функционал

c.Высокая стоимость

d.Другое

11.Какие новые особенности будут развиваться в инструментах для PM? ^*

a.Внедрение технологий ML

b.Внедрение технологий RPA

c.Повышение гибкости продукта (открытая среда разработки)

d.Снижение гибкости продукта (преднастроенные графики и др.)

e.Повышение лимита на объем обрабатываемых данных

f.Другое

12.Какие компании будут лидерами рынка ПО для PM?

a.Технологические компании (Google, Яндекс, Microsoft и др.)

b.Компании-разработчики ERP-систем (SAP, Oracle, 1C и др.)

c.Компании-разработчики BI-систем (Qlik, Tableau, Power BI)

d.Самостоятельные разработчики

e.Другое

13.В чем необходимость аналитика при проведении проектов по PM сегодня? ^*

a.Выгрузка и первичная обработка данных

b.Выбор лучшего инструмента для анализа

c.Выявление узких мест процесса

d.Составление рекомендаций по повышению эффективности процесса

e.Наложение правил определенного бизнеса на анализ процесса

f.Другое

14.Может ли PM стать абсолютно автономной технологией, не нуждающейся в анализе аналитиком?

a.Да

b.Нет

15.Почему?

16.Если да, то через какое время это может произойти?

a.5-7 лет

b.10-15 лет

c.20 лет

d.50 лет

e.Другое

17.Как PM повлияет на классический консалтинг?

a.Станет его неотъемлемой частью

b.Заменит его полностью

c.Заменит его частично

d.Другое

Размещено на Allbest.ru