Le organizzazioni moderne operano attraverso una miriade di processi: dai processi di acquisto alla gestione delle risorse umane, dalla produzione alla logistica. Tuttavia, la complessità e la dinamicità di questi processi possono rendere difficile per le organizzazioni avere una visione chiara di come vengono effettivamente eseguiti. È qui che entra in gioco il Process Mining, offrendo una panoramica dettagliata dei flussi di lavoro aziendali utilizzando i dati.

Cos’è il Process Mining?

Process Mining: definizione

Il Process Mining è una metodologia che utilizza i dati provenienti dagli eventi registrati dai sistemi digitali per analizzare i processi aziendali esistenti al fine di ottenere una comprensione dettagliata di come questi processi vengono effettivamente eseguiti. È una disciplina emergente che combina elementi di Data Mining, Analisi dei Processi e Business Intelligence per rivelare i modelli, le deviazioni e le inefficienze all’interno dei processi operativi di un’organizzazione. Tutto ciò lo fa estraendo le informazioni dai log dei sistemi IT (Information Technology), come i sistemi ERP (Enterprise Resource Planning), i sistemi CRM (Customer Relationship Management) e i sistemi di gestione dei workflow.

Come Funziona il Process Mining?

Il funzionamento del Process Mining può essere suddiviso essenzialmente in tre fasi principali:

1. Estrazione dei dati: In questa fase, i dati del processo da analizzare vengono estratti dai sistemi informatici aziendali. Questi dati possono includere informazioni come tempi di esecuzione, sequenze di attività e altre informazioni rilevanti.
2. Analisi dei dati: Una volta estratti i dati, vengono applicate le tecniche di data mining e analisi dei processi per identificare i modelli e le deviazioni all’interno dei processi. Questa analisi può includere l’individuazione dei percorsi ottimali, l’identificazione di attività non conformi alle procedure e la valutazione delle prestazioni complessive del processo.
3. Visualizzazione dei risultati: Infine, i risultati dell’analisi vengono presentati sotto forma di diagrammi di flusso, grafici e dashboard interattive. Tali visualizzazioni consentono agli utenti di comprendere facilmente i risultati dell’analisi e di identificare le aree di miglioramento nel processo aziendale considerato.

Ci sono diversi software dedicati alla metodologia, ognuno con le proprie caratteristiche e funzionalità. Alcuni dei principali software di Process Mining sono:

Celonis: uno dei maggiori leader nel campo del Process Mining, offre una suite completa di strumenti per l’analisi dei processi aziendali. La piattaforma Celonis utilizza algoritmi avanzati per estrarre informazioni dai dati aziendali e visualizzare il tutto in modo intuitivo attraverso diagrammi di flusso interattivi e dashboard.
Disco: software di Process Mining sviluppato da Fluxicon. È noto per la sua facilità d’uso e la sua interfaccia intuitiva, che consente agli utenti di analizzare i propri processi aziendali senza la necessità di competenze tecniche avanzate. Disco offre funzionalità per l’estrazione dei dati, l’analisi dei processi e la visualizzazione dei risultati.
ProM: ambiente open-source per il Process Mining sviluppato dall’Università di Eindhoven e da altre istituzioni accademiche. È ampiamente utilizzato dalla comunità accademica e offre una vasta gamma di plug-in e strumenti per l’analisi dei processi.

Questi sono solo alcuni esempi di software disponibili sul mercato. Ovviamente, la scelta del software dipende dalle esigenze specifiche dell’organizzazione, dalla complessità dei processi da analizzare e dalle preferenze dell’utente in termini di funzionalità e interfaccia.
Dunque, il Process Mining offre una panoramica dettagliata e oggettiva dei processi aziendali, consentendo alle organizzazioni di comprendere meglio come le attività vengono effettivamente svolte, individuando potenziali aree di miglioramento e guidando l’implementazione di azioni correttive o di ottimizzazione.

Vantaggi del Process Mining

Questa metodologia si distingue da quelle tradizionali di analisi dei processi per la sua capacità di basarsi direttamente sui dati reali anziché su modelli teorici o aspettative predefinite. Essa offre una serie di vantaggi significativi per le organizzazioni, tra cui:

• Trasparenza dei processi: Fornisce una visione chiara e dettagliata dei processi aziendali, consentendo alle organizzazioni di identificare inefficienze e aree di miglioramento.
• Rilevamento delle deviazioni: Permette di individuare deviazioni dalle procedure standard e di identificare le cause sottostanti.
• Ottimizzazione dei processi: Aiuta le organizzazioni a ottimizzare i propri processi, riducendo i tempi di esecuzione, i costi e le risorse impiegate.
• Monitoraggio in tempo reale: Consente il monitoraggio dei processi aziendali in real-time, consentendo alle organizzazioni di reagire prontamente/preventivamente a eventuali anomalie e/o problemi.
• Supporto decisionale: Fornisce informazioni basate sui dati per supportare decisioni informate riguardo ai processi aziendali.

Implementare il Process Mining nella tua Azienda

Il Process Mining è supportato da strumenti software avanzati che automatizzano il processo di acquisizione, analisi e visualizzazione dei dati, facilitando l’identificazione di pattern, anomalie e aree di miglioramento.
Generalmente, per implementare la metodologia, le organizzazioni devono seguire alcuni passaggi chiave:

1. Identificazione dei processi da analizzare: Selezionare i processi aziendali più critici o complessi da analizzare.
2. Acquisizione dei dati: Acquisire i dati relativi ai processi selezionati dai sistemi informativi aziendali, come i log dei sistemi ERP, CRM o di gestione dei workflow.
3. Preparazione dei dati: Pulire e preparare i dati per l’analisi, eliminando eventuali errori o dati incompleti e standardizzando il formato dei dati, se necessario.
4. Analisi dei dati: Applicare le tecniche di data mining e analisi dei processi per identificare i modelli e le deviazioni all’interno dei processi selezionati.
5. Visualizzazione dei risultati: Presentare i risultati dell’analisi sotto forma di visualizzazioni grafiche per avere una comprensione chiara e approfondita dei processi analizzati.
6. Iterazione e miglioramento: Utilizzare i risultati dell’analisi per identificare aree di miglioramento nei processi aziendali e iterare il processo di analisi per ottenere continuamente miglioramenti incrementali.

Process Mining: le ultime tendenze

Grazie ai suoi numerosi vantaggi, tra cui l’aumento dell’efficienza operativa, la riduzione dei costi, il miglioramento della compliance e la trasparenza dei processi, il Process Mining sta diventando sempre più diffuso nelle aziende di ogni settore e dimensione.
Le nuove tendenze nel campo del Process Mining riflettono l’evoluzione delle tecnologie e delle esigenze aziendali. Alcune delle tendenze più rilevanti includono:

• Process Mining con Intelligenza Artificiale (AI): L’integrazione di tecniche di intelligenza artificiale, come il machine learning, nel Process Mining consente di ottenere analisi più avanzate e predittive. L’AI può aiutare a identificare modelli nascosti nei dati e a suggerire automatismi per migliorare i processi aziendali.
• Process Mining in tempo reale: Tradizionalmente, il process mining è stato utilizzato per analizzare i dati storici. Tuttavia, una tendenza emergente è l’applicazione del process mining in tempo reale, consentendo alle aziende di monitorare e ottimizzare i loro processi in tempo reale mentre vengono eseguiti.
• Process Mining su dati non strutturati: Le moderne organizzazioni generano una grande quantità di dati non strutturati provenienti da fonti come email, documenti e social media. Le nuove tecnologie stanno cercando di integrare l’analisi di questi dati non strutturati per ottenere una visione più completa dei processi aziendali.
• Process Mining integrato con RPA e BPM: L’integrazione del Process Mining con la Robotic Process Automation (RPA) e la Business Process Management (BPM) consente alle aziende di automatizzare e ottimizzare i processi in modo più completo, dall’identificazione delle opportunità di automazione al monitoraggio delle prestazioni.

Queste tendenze indicano una crescente maturità e adozione del process mining come strumento essenziale per migliorare l’efficienza operativa, la trasparenza dei processi e la capacità decisionale all’interno delle organizzazioni.

In conclusione, il Process Mining è una potente metodologia che consente alle organizzazioni di ottenere una visione dettagliata dei propri processi aziendali utilizzando i dati digitali. Attraverso l’analisi dei dati e la visualizzazione dei risultati, la metodologia offre vantaggi significativi, tra cui una maggiore trasparenza dei processi, il rilevamento delle deviazioni, nonché la loro l’ottimizzazione. La sua capacità di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti dei processi e di guidare decisioni basate sui dati lo rende uno strumento fondamentale per le organizzazioni che cercano di rimanere competitive ed efficienti in un mercato sempre più complesso e in rapida evoluzione.