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使用分析技術進行更好的流程分析

發布時間:2021-04-14

隨著疫情的變化,許多原本熟悉的工作性質和方式也在不斷變化。遠程工作、社交距離以及自動化都在新的變化下發揮了作用,同時流程分析也為業務改變帶來了幫助。

當我們需要對流程進行分析和建模,以預測自動化,并確保所有必需的步驟仍在分布式環境中進行時,流程分析變發揮價值。由于員工可能分散在不同的地點,并且因為人際交往受到限制,這種分析理解不會像以往傳統方式那樣面對面來實現。此外,為響應分布式工作環境,流程將發生變化,無論是明確的還是默認的。相反,流程挖掘(包括跨多個應用程序監控用戶操作的桌面代理)將成為業務分析師的關鍵工具。

對于許多業務(流程)分析師來說,這將是一個根本性的轉變。目前,一些業務分析師根本不做分析,而是提供更多的業務文檔功能。這可能是由于缺乏培訓來為他們提供所需的分析技能,或者可能是企業將業務分析師角色視為記錄者而不是創新者。記錄當前的流程和程序很有價值,但這并不是真正的分析,也不太可能發現徹底改進的機會。由于這種將業務分析師視為文檔記錄者的觀點,許多企業只提供了文檔工具給分析師:用于構建流程和決策的BPMN、CMMN和DMN模型的建模工具;或用于繪制用戶界面的線框和其他繪圖工具;以及常用的辦公生產力工具套件,用于編寫基于文本的研究結果描述。

收集信息作為本文檔的輸入通常是通過觀察來完成的:在某人執行任務時對其進行工作跟蹤(這對任務程序很有用,但對整個流程沒有幫助),采訪團隊關于他們的操作流程,或查看運營指標(顯示衡量的內容,但不一定與公司目標保持一致)。在此信息收集結束時,業務分析師對實際發生的事情的看法并不完整或并不正確,并且可能對流程如何與目標聯系起來知之甚少。

多年來我們其實已經大量使用流程分析技術,它們可以提供洞察力——但要確定它們并沒有完全完成分析,它們應該只是收集到的數據的一部分。由于當前的遠程工作和社交距離,大多數觀察都需要遠程完成,這在觀察者和任務執行者之間增加了一道屏障。

作為更完整的數據驅動分析的起點,了解實際的端到端業務流程非常重要,包括人工任務和與之交互的系統中的活動。這可以使用分析流程技術來完成,即流程挖掘和任務挖掘,它們測量真正發生的事情,而不是某人對發生的事情的記錄或解釋。

流程挖掘工具從ERP和CRM系統等系統中獲取歷史日志,然后自動推導出端到端的流程模型。不僅僅是提供一個單一的流程模型,流程挖掘顯示了流程實際執行的所有不同方式,并幫助確定差異的原因。這是找到損壞的流程的好方法。

簡要了解流程挖掘的工作原理,我們有一個業務流程管理系統。例如,它可能正在編排多項任務,包括一個用戶任務,用于輸入客戶數據,以及將訂單信息推送到我們ERP系統的服務任務。這些系統中的每一個都有自己的歷史日志,用于跟蹤事件以進行審計,但我們將利用該歷史日志來弄清楚整個流程是如何工作的。

一旦發現了實際流程,對其進行了分析以確定它們應該是什么,并對這些未來狀態的流程進行建模,下一步就是模擬這些流程,以了解這些變化將產生什么影響。

模擬讓您可以對您的流程進行“假設”分析,而無需實際更改現實世界的流程。它也會幫助我們認清如下問題:

如果我們的吞吐量大幅增加,工作會在哪里堆積?

如果大幅減少,哪些資源會閑置?

如果流程的兩個部分并行運行,這將如何影響端到端的循環時間?

如果使用機器人流程自動化來自動化人工任務,這將節省多少時間和金錢?

模擬的結果幫助我們了解如何在成本和周期時間之間進行權衡,并找出在流程中分配資源的最佳方式。

在流程瞬息萬變的時代,例如我們現在隨著供應鏈的變化和向遠程工作的轉變,企業需要更強的分析能力來弄清楚如何將其流程改寫為全新的東西。如果您是一名業務分析師,那么現在是問問自己和您的企業是否可以從使用更多數據驅動的分析中受益,以確定您在做什么以及其最佳的時機。

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