Process Mining простыми словами: как бизнес находит узкие места в процессах — и как понять, что это пора менять

Сегодня компании теряют тысячи часов и миллионы рублей на процессах, которые «на бумаге» выглядят идеально, а в реальности буксуют. Руководители видят сводные KPI, но не видят, что происходит внутри. Process Mining помогает увидеть то, что обычно скрыто: фактические маршруты задач, незапланированные задержки, дублирование операций и реальную стоимость неэффективности. 

В статье мы подробно разберём, что это за технология, чем она принципиально отличается от привычных методов и по каким признакам можно понять, что вашему бизнесу пора начать её использовать.

Что такое Process Mining?

Process Mining (процесс-майнинг или аналитика процессов) — это технология глубинного анализа бизнес-процессов, которая работает с их цифровыми следами и артефактами. Эти следы автоматически остаются в корпоративных информационных системах (таких как 1С, CRM, ERP) при каждом действии сотрудника: создание заявки, согласование, изменение статуса задачи и прочее. Такая аналитика строит карту процессов из миллионов логов, позволяя увидеть, как бизнес работает на самом деле (а не как описано в регламентах): кто становится узким местом, где зависают согласования и съедается прибыль.

Если объяснять процесс майнинг простыми словами, то можно провести аналогию с рентгеновским снимком для бизнес-процессов. Вместо того, чтобы опрашивать сотрудников, как они думают, что происходит внутри процессов, система на основе объективных данных показывает, как процессы выполняются на самом деле. Она автоматически строит наглядные модели — графы, где видны все шаги, переходы, повторы и тупиковые ветки. Процессная аналитика не полагается на память людей или устаревшие регламенты, а извлекает истину из данных.

Process Mining VS классический аудит бизнес-процессов: в чем разница и что эффективнее

У классического аудита и ручного описания процессов есть системные недостатки. Например, консультанты физически не могут опросить всех сотрудников крупной компании. Люди забывают о редких, но проблемных сценариях, возникающих раз в квартал, могут неосознанно искажать информацию или скрывать свои ошибки. В результате руководство получает неполную и субъективную картину.

Process Mining кардинально меняет подход. Он основывается не на мнениях, а на фактах — тысячах и миллионах записей из журналов событий. Это позволяет:

• Выявлять все без исключения варианты выполнения процесса, включать редкие и аномальные.
• Точно измерять время каждого шага, обнаруживая, где происходят незаметные на первый взгляд «зависания».
• Находить циклы повторных согласований, когда документ по несколько раз ходит по кругу между одними и теми же людьми.
• Получать реальную картину процессов без искажений на каждом этапе.

Эффективность процессного анализа выше, потому что он обеспечивает тотальную прозрачность. Традиционные инструменты бизнес-аналитики (BI) отвечают на вопрос «Чтопроизошло?» (например, среднее время выполнения закупки выросло). Process Mining отвечает на вопрос «Почему это произошло?», показывая цепочки событий, лишние шаги и узкие места.

Где бизнес уже применяет Process Mining

Технологии анализа процессов нашли применение в отраслях с массовыми и сложными процессами. Их активно используют банки, розничные сети, телекоммуникационные компании, крупные дистрибьюторы и промышленные предприятия. С помощью процессной аналитики компании решают задачи в области закупок, логистики, обслуживания клиентов, управления ремонтами и обработки заявок.

Типичные процессы для Process Mining

Процессы для внедрения такой аналитики можно разделить на два типа:

1. Простые, но массовые процессы, выполняемые тысячи раз в день. Например, оформление кредита в банке или прием заказа в ритейле. Здесь цель — отладка работы каждого звена, что в совокупности дает ощутимый экономический эффект.
2. Сложные, длинные и индивидуальные процессы, затрагивающие множество департаментов. Пример — управление капитальным строительством или сложными закупками. Задача — упростить процесс, убрать лишние шаги, избежать дефектов и избыточного вовлечения участников.

Общее правило здесь простое: если какой-то процесс уже достаточно хорошо оцифрован, к нему уже можно и нужно применять технологии процессного анализа.

Как выбрать первый процесс для такого проекта?

Успех проекта зависит от правильного выбора первого процесса для обкатки нового подхода к аналитике. Он должен обладать следующими ключевыми характеристиками:

• Массовость: большое количество кейсов (тысячи выполнений в месяц) обеспечивает репрезентативность данных для анализа, поэтому для старта лучше выбирать несложные процессы, знакомые всем его участникам.
• Достаточная оцифрованность: процесс должен оставлять четкие цифровые следы в ИТ-системах — документы, заметки, встреча в календаре, записи в CRM- и ERP-системах и так далее. Без этого майнинг процессов невозможен.
• Операционный характер: пробный процесс должен быть регламентированным, а не творческим.
• Измеримость: должны существовать понятные KPI (время, стоимость, процент ошибок), улучшение которых является целью проекта или бизнес-процесса.
• Стратегическая важность: выбранный процесс должен быть критически важен для бизнеса, например, напрямую влиять на удовлетворенность клиентов. Если взять изначально простой процесс, оптимизация которого существенно не повлияет на какие-либо показатели в компании, то может быть сложно увидеть финальные результаты его оптимизации.

Когда компании пора внедрять процессный анализ

Задуматься о внедрении Pprocess Mining стоит, если в компании есть два или более из следующих признаков:

• Операционные затраты стабильно растут, но очевидных причин для этого нет. Прибыль может не увеличиваться пропорционально обороту, хотя, исходя из бизнес-планирования, должно происходить именно так.
• Регламентированные сроки выполнения процессов (SLA) регулярно нарушаются, и непонятно, на каком именно этапе это происходит.
• Количество жалоб от клиентов или внутренних заказчиков увеличивается. Они жалуются на задержки и ошибки, частые сбои в процессах или на невозможность найти крайнего.
• Сотрудники постоянно загружены, но их производительность падает. Исследования показывают, что 42% рабочего времени может тратиться на рутинные и избыточные операции.
• Процессы «зацикливаются»: одни и те же действия и согласования повторяются многократно, даже если это очевидно всем участникам данного процесса.
• Принятие управленческих решений происходит только на основе интуиции, а не объективных данных. Нет понимания, как те или иные изменения повлияют на производительность или общую итоговую эффективность процесса.

Ошибки при внедрении Process Mining (и как их избежать)

Реализация работ по процессному анализу требует подготовки. Вот типичные ошибки и способы их избежать:

1. Недостаточное качество или неполнота данных

Как избежать: перед стартом проекта проведите аудит логов и вообще всех цифровых следов процесса. В некоторых случаях, например, критически важны наличие сквозного ID для отслеживания кейса, точных временных меток (в идеале — с точностью до миллисекунд) и описаний бизнес-событий. Технические данные, не несущие смысла (например, кто еще был из сотрудников онлайн в этот момент), нужно отфильтровать.

2. Отсутствие вовлеченности бизнес-пользователей

Как избежать: проект не должен быть исключительно ИТ-инициативой или желанием одного генерального директора навести везде порядок. Необходимо с первого дня вовлекать руководителей департаментов, которые являются владельцами и инициаторами процессов. Им нужно наглядно показать, какие выгоды даст технология — не в абстрактных терминах, а на конкретных цифрах и примерах.

3. Попытка оптимизировать все и сразу

Как избежать: не стоит начинать с самых сложных и запутанных процессов. Выберите один-два приоритетных, но достаточно понятных и оцифрованных процесса, а затем получите на них быстрый и измеримый результат. Это покажет ценность метода и даст команде необходимый опыт для дальнейшего масштабирования.

4. Игнорирование человеческого фактора и сопротивления

Как избежать: сотрудники могут бояться тотального контроля (сюда же можно еще отнести микроменеджмент и бесконечные согласования результатов в процессе). Важно донести, что цель процессного анализа — не наказание и карательные меры, а поиск системных проблем для их устранения и облегчения труда всего коллектива. Открытость и коммуникация — ключ к успеху.

5. Отсутствие интерпретации результатов

Как избежать: Process Mining — это не просто софт и регламент, которые можно внедрить и забыть. Для его эффективного использования нужны квалифицированные специалисты (чаще всего их называют process scientists — исследователи процессов), которые понимают как саму технологию, так и специфику бизнеса. 

Дело в том, что, как и любая аналитика, процесс-майнинг показывает только голые факты, не обогащенные контекстом, например, ситуацией на рынке. И чтобы их полноценно проанализировать и дать на их основе рекомендации, нужны грамотные специалисты, которые умеют правильно интерпретировать результаты и делать верные выводы, основанные на реальной картине узких мест в бизнес-процессах. Часто разумным решением становится привлечение опытных внешних консультантов.

Выводы

Process Mining — это мощная методология, которая переводит управление процессами из области предположений в область данных. Она предоставляет бизнесу объективную и точную карту реальных процессов, выявляя скрытые потери времени и денег. Такой цифровой аудит процессов становится основой для осмысленной оптимизации и автоматизации, показывая, какие именно изменения принесут максимальный экономический эффект.

Пошаговое внедрение Process Mining начинается с выбора подходящего процесса, обеспечения высокого качества данных и тесного взаимодействия между ИТ и бизнес-подразделениями. Современные инструменты такой аналитики позволяют быстро визуализировать процессы и найти точки роста. Для компаний, столкнувшихся с проблемами роста и неясностью внутренних процессов, эта технология становится стратегическим активом на пути цифровой трансформации и повышения конкурентоспособности.

Но главное в этом — интерпретация полученных результатов и постепенное улучшение бизнес-процессов компании, чтобы в них не возникало скрытых затрат ресурсов (фактических или времени сотрудников). Если работать после перестройки процесса стало проще — вы всё делаете правильно.