Konektor process mining: kapan manfaatnya sepadan dengan biayanya

Apa manfaat yang dijanjikan konektor process mining, dan berapa biayanya?

Konektor process mining siap pakai menjanjikan cara cepat untuk menghubungkan sistem sumber dengan analisis: hubungkan aplikasi, ekstrak datanya, lalu perbarui sesuai jadwal. Cara ini bisa berjalan baik jika konektor mendukung sistem Anda dan sesuai dengan kebutuhan data. Namun, prosesnya tidak selalu tinggal pakai. Anda tetap perlu memeriksa konfigurasi sistem, model data, persyaratan keamanan, dan pertanyaan yang ingin dijawab.

Membuat atau mengatur konektor bisa melibatkan pemetaan kolom, validasi hasil, serta penyesuaian terhadap alur kerja khusus atau perubahan sistem. Tim data Anda mungkin sudah mengelola kumpulan data tepercaya. Konektor baru bisa menggandakan pekerjaan alih-alih memanfaatkan data yang sudah tersedia.

Konektor juga memerlukan pekerjaan rutin. Seseorang harus memelihara alur data, menangani perubahan, dan memahami cara konektor mengubah data. Jika pekerjaan ini menunda analisis pertama Anda, kemudahan konektor tetap ada biayanya.

Hal yang harus ditangani konektor dengan benar

Tawaran konektor terdengar sederhana: pilih sistem, tekan tombol, dapatkan data yang sudah diformat, jadwalkan pembaruan, selesai. Namun, sebagian besar pekerjaan justru ada pada hal-hal yang tidak disebutkan dalam penjelasan singkat itu.

• Sistem Anda belum tentu standar. Konektor dibuat untuk versi tertentu dari perangkat lunak tertentu, sementara perusahaan biasanya menyesuaikan sistemnya: menambah kolom, mengubah alur kerja, atau mengatur ulang tabel. Sistem yang sudah berkembang selama sepuluh tahun belum tentu sama dengan instalasi standar.
• Konektor harus mencakup semuanya. Konektor yang dirancang untuk semua kemungkinan analisis bisa terus membesar demi mendukung kasus khusus yang tidak akan Anda temui, tetapi tetap tidak menjawab pertanyaan yang sebenarnya Anda ajukan.
• Kerumitan banyak tabel. Kebanyakan konektor mengandalkan beberapa tabel sumber yang saling terkait. Anda harus memahami proses bisnis, model data konektor, model data sistem sumber, dan hubungan di antara semuanya.
• Kotak hitam sulit dipercaya. Saat terjadi masalah, Anda tidak bisa melihat apa yang ada di dalamnya. Apakah data sumbernya salah, konektor mengubah data dengan keliru, atau ada masalah konfigurasi? Tanpa visibilitas, proses penelusuran masalah menjadi sulit dan hasilnya susah dijelaskan kepada orang yang perlu menindaklanjutinya.
• Nama umum menambah pekerjaan penerjemahan. Jika konektor menyebut sesuatu “Konfirmasi Pesanan”, sedangkan tim Anda menyebutnya “Pemberitahuan Penjualan”, setiap percakapan berikutnya perlu penjelasan tambahan.

Biaya sebenarnya

Pekerjaan teknis juga membebani anggaran, meski jarang tercantum dalam pos biaya yang direncanakan.

• Waktu. Berbulan-bulan dihabiskan untuk mengekstrak data, bukan menganalisisnya.
• Biaya. Lisensi konektor ditambah biaya konsultan untuk penyiapan.
• Peluang. Perbaikan tertunda selama alur data dibangun.
• Semangat tim. Proyek yang tersendat di tahap data membuat tim kehilangan momentum.
• Kepercayaan. Pemangku kepentingan meragukan manfaat process mining saat proyek pertama melewati anggaran dan jadwal.

Salah satu organisasi yang pernah bekerja sama dengan kami dijanjikan “wawasan pertama dalam tiga minggu” melalui konektor SAP dari sebuah vendor. Delapan belas bulan kemudian, mereka masih memperbaiki kualitas data. Hasil seperti ini tidak selalu terjadi, tetapi cukup sering. Karena itu, kami mencari tahu biaya konektor sebelum merekomendasikannya.

Kapan konektor sepadan dengan biayanya?

Konektor bisa menjadi pilihan yang tepat jika Anda perlu mengekstrak data dalam jumlah besar secara rutin dan berulang, serta sistem sumber Anda didukung dengan baik. Konektor juga bisa cocok untuk lingkungan yang diatur ketat, saat organisasi mewajibkan alur data terkontrol dengan proses keamanan dan tata kelola yang sudah ditetapkan.

Dalam situasi seperti ini, manfaatnya berasal dari pengulangan ekstraksi yang sama dari waktu ke waktu. Konektor dapat mengurangi pekerjaan manual berulang, asalkan mendukung konfigurasi sistem dan kebutuhan data Anda.

Sebelum memutuskan, pastikan versi dan konfigurasi sistem yang didukung, data yang diekstrak, cara menangani penyesuaian, serta pihak yang bertanggung jawab atas pemeliharaan. Konektor hanya berguna jika sesuai dengan cara sistem dan tim Anda bekerja.

Kapan konektor mungkin tidak Anda perlukan?

Saat baru pertama kali menguji pertanyaan tentang proses, Anda mungkin belum tahu data apa yang diperlukan atau apakah analisisnya akan berguna. Membangun alur data rutin sebelum menjawab pertanyaan itu bisa menambah pekerjaan, padahal Anda belum tahu apa yang layak diotomatisasi.

Konektor juga mungkin hanya mencakup sebagian proses yang melibatkan beberapa sistem. Anda mungkin tetap perlu menggabungkan data, menyelaraskan perbedaan nama, dan memvalidasi hasilnya. Konektor untuk satu aplikasi tidak otomatis menyelesaikan seluruh persiapan data.

Untuk analisis awal, file ekspor yang sudah tersedia mungkin cukup untuk menguji pertanyaan Anda. Setelah melihat kekurangannya, Anda bisa menyempurnakan kumpulan datanya.

Rute konektor memiliki tiga biaya, sekalipun konektornya sesuai:

• Pekerjaan berulang. Banyak organisasi sudah memiliki data bersih dan siap pakai di gudang data atau danau data. Tim data mungkin telah menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk memperbaiki masalah kualitasnya. Konektor memulai lagi dari awal dan bisa menimbulkan perbedaan dengan data yang sudah dipercaya bisnis.
• Jebakan ETL. Konektor biasanya disertai alat milik vendor. Akibatnya, tim harus mempelajari sistem khusus, bukan menggunakan infrastruktur yang sudah dijalankan dan dipahami.
• Pertimbangkan risiko ketergantungan. Alur data yang membutuhkan enam bulan untuk dibangun akan mahal untuk diganti. Sebaiknya pertimbangkan hal ini sebelum mulai.

Ekstraksi real-time juga mengubah cara analisis. Kumpulan data yang terus berubah menyulitkan penetapan nilai dasar, alur data perlu terus dipantau, biaya komputasi terus berjalan, dan perbandingan antarperiode menjadi lebih rumit. Jika pembaruan bulanan sudah cukup untuk menjawab pertanyaan Anda, alur data yang selalu aktif hanya menambah biaya tanpa menambah wawasan.

Bagaimana cara kerja templat data?

Templat data membantu Anda memulai dari data yang sudah tersedia, tanpa harus menjadikan konektor siap pakai sebagai langkah pertama. Templat menjelaskan kolom yang dibutuhkan untuk analisis dalam format yang bisa disiapkan oleh Anda atau tim data.

Mulai dari panduan untuk proses Anda

Cari proses atau sistem Anda di panduan perbaikan proses. Setiap panduan membahas satu proses atau satu proses pada sistem tertentu, termasuk tantangan, sasaran, aktivitas, dan kebutuhan datanya. Panduan juga dilengkapi templat Excel yang bisa diunduh.

Jika proses Anda tidak tercantum, gunakan templat data umum. Kolomnya sudah sesuai dengan kebutuhan analisis, jadi tim Anda cukup mengisinya dari file ekspor tanpa merancang struktur data dari awal.

Mulai dengan Excel

Untuk banyak analisis, Anda bisa memulai dengan spreadsheet berisi ID kasus, cap waktu, dan nama aktivitas, serta atribut lain yang relevan dengan pertanyaan Anda. Ekspor data yang bisa diakses, susun sesuai format templat, unggah, lalu mulai menelusuri hasilnya.

Anda tidak memerlukan alur data otomatis yang lengkap untuk menguji sebuah gagasan. Kumpulan data pertama mungkin perlu disempurnakan. Itu bagian dari proses memahami kebutuhan analisis.

Baru mengenal log peristiwa? Pelajari cara membuat log peristiwa, lengkap dengan contoh di Excel dan SQL.

Mulai dengan satu tabel

Kami sengaja menggunakan format satu tabel untuk sebagian besar analisis.

1. Mudah diperiksa. Siapa pun bisa membuka spreadsheet dan melihat isinya.
2. Mudah disiapkan. Anda tidak perlu menggabungkan tabel atau mengelola hubungan data sebelum analisis pertama.
3. Tahap process mining akan menggabungkan datanya. Alat yang menerima beberapa tabel akan membentuk satu log peristiwa sebelum analisis.

Anda bisa menggunakan beberapa tabel di ProcessMind jika pertanyaan Anda memerlukannya, termasuk untuk melihat sudut pandang atau proses yang berbeda. Namun, Anda tidak harus memulai dari sana. Mulailah dengan kumpulan data paling sederhana yang bisa menjawab pertanyaan Anda.

Bekerja sama dengan tim data

Tim data Anda memahami konfigurasi sistem, kolom yang dapat diandalkan, dan data yang sudah tersedia. Templat yang jelas memberi mereka kebutuhan konkret tanpa meminta mereka mempelajari model data khusus milik vendor.

Mereka bisa menggunakan alat dan infrastruktur yang sudah dikenal, termasuk SQL, platform ETL yang tersedia, gudang data, dan danau data. Dengan begitu, Anda dapat memanfaatkan data tepercaya alih-alih membuat alur data lain.

Untuk panduan praktis menyiapkan log peristiwa, lihat dokumentasi persiapan data.

Gunakan pemetaan berbantuan AI

Nama kolom dalam file ekspor mungkin tidak sama persis dengan nama di templat. Saat mengunggah, ProcessMind sering kali dapat mengenali kolom seperti ID kasus, cap waktu, dan aktivitas. Jika pemetaannya keliru, Anda bisa memperbaikinya secara manual.

Dengan cara ini, Anda dapat beralih dari file ekspor yang sudah tersedia ke analisis tanpa harus memastikan semua file sumber memiliki format sempurna sejak awal.

Bagaimana pembaruan data dilakukan?

Pembaruan terjadwal berguna jika Anda perlu memantau proses secara rutin. Namun, pembaruan terus-menerus tidak selalu diperlukan untuk menjawab pertanyaan awal atau membandingkan kinerja dari waktu ke waktu.

Untuk banyak analisis, kumpulan data stabil yang diperbarui sesuai jadwal lebih mudah dipahami. Anda bisa menetapkan nilai dasar, melakukan perubahan, lalu membandingkan hasilnya dengan nilai tersebut. Jadwal yang tepat bergantung pada seberapa sering proses berubah dan seberapa cepat Anda perlu menindaklanjutinya.

Tentukan dulu seberapa sering analisis memerlukan data baru. Jika pembaruan bulanan atau triwulanan sudah cukup untuk menjawab pertanyaan Anda, alur data real-time mungkin hanya menambah pekerjaan tanpa membantu pengambilan keputusan.

Bagaimana jika nanti Anda memerlukan otomatisasi?

Setelah memastikan data yang diperlukan dan manfaat analisisnya, tim data Anda bisa membuat proses pemuatan data yang berulang. ProcessMind menyediakan REST API untuk itu. Tugas terjadwal yang sudah dijalankan tim dapat mengunggah file ekspor sebagai kumpulan data baru atau pembaruan untuk kumpulan data yang sudah ada. Ringkasan API menjelaskan autentikasi dan endpoint yang tersedia.

Produk ini tidak memiliki penjadwal bawaan, dan itu memang disengaja. Jadwal, kredensial, dan pemantauan tetap berada di infrastruktur yang sudah dijalankan tim Anda. Anda tidak perlu mengatur dan memantau sistem kedua.

Anda tidak perlu mengotomatisasi sesuatu sebelum tahu apa yang perlu diotomatisasi. Mulailah dengan file ekspor, validasi analisisnya, lalu putuskan apakah pemuatan data rutin layak dibuat. Jika Anda membuat alur data, pertimbangkan hal-hal yang dibahas dalam ETL untuk process mining.

Kapan sebaiknya memilih vendor dengan konektor siap pakai?

Vendor dengan konektor siap pakai mungkin lebih sesuai jika Anda memerlukan ekstraksi rutin yang didukung dari sistem yang tercakup, dan konektornya sesuai dengan konfigurasi serta kebutuhan tata kelola Anda. Ini terutama penting untuk pemuatan data berfrekuensi tinggi atau alur data yang diatur ketat, saat organisasi mewajibkan pola integrasi tertentu.

Sebelum memilih, tanyakan sistem apa saja yang didukung konektor, cara menangani penyesuaian, pemeliharaan yang diperlukan, serta apakah Anda dapat memeriksa dan menggunakan kembali data hasilnya. Jika tujuan pertama Anda adalah menguji analisis, file ekspor yang sudah tersedia dan templat data mungkin menjadi titik awal yang lebih sederhana.

Pertimbangannya sederhana: konektor dapat mengurangi pekerjaan ekstraksi berulang jika sesuai dengan kebutuhan Anda. Templat membantu Anda memulai dari data yang tersedia tanpa harus memulai dengan proyek konektor. Data tetap milik Anda, tanpa risiko terkunci pada satu vendor, dan Anda bisa memutuskan nanti apakah perlu mengotomatisasi prosesnya.