Perché evitiamo i connettori pronti all'uso (e cosa facciamo al loro posto)
Promettono avvio rapido nel Process Mining, ma i connettori pronti all'uso creano complessità, ritardi e lock‑in. Meglio i data template.
Cosa imparerà
Questa guida La guiderà attraverso sei passaggi pratici per trasformare i dati di Process Mining in indicazioni utili e concrete. Imparerà a interpretare le dashboard, individuare schemi ricorrenti, concentrare l’analisi e presentare risultati in grado di guidare miglioramenti concreti.
“Basta usare il process mining per ottenere insight!”: si sente dire spesso. Ma la verità è un’altra: gli insight non compaiono dal nulla. Sebbene i moderni strumenti di process mining come ProcessMind scoprano automaticamente i processi e calcolino le metriche, trasformare quei numeri in miglioramenti aziendali concreti richiede impegno e competenza.
È vero, i suggerimenti basati sull’IA possono offrire gratuitamente insight che prima richiedevano ore di lavoro manuale. I suggerimenti IA di ProcessMind identificano automaticamente potenziali bottleneck e opportunità di miglioramento. Tuttavia, anche con il supporto dell’intelligenza artificiale, è necessario guidare l’analisi nella giusta direzione.
Alcune persone hanno un talento naturale per l’analisi dei dati, altre non sanno da dove cominciare. In entrambi i casi, questa guida La aiuterà a ottenere insight migliori dai Suoi dati di process mining. Ci concentreremo specificamente sulla fase di analisi: ora che ha le dashboard, come deve usarle?
Questo blog fa parte della nostra serie sul miglioramento dei processi. Consulti anche le nostre guide su come implementare i miglioramenti e sul monitoraggio continuo per completare il ciclo di ottimizzazione.
Prima di entrare nell’analisi, prenditi il tempo per capire cosa mostrano davvero le tue dashboard.
Inizia esaminando ciascuna visualizzazione nelle tue dashboard di process mining:
Non correre. Anche gli analisti esperti a volte leggono male un grafico perché hanno dato per scontato invece di verificare.
Chiediti: riesco a spiegare questi numeri con ciò che so del processo?
Se la dashboard indica un tempo medio di ciclo di 5 giorni per l’elaborazione degli ordini, è coerente con le tue attese? Se il diagramma di flusso mostra che il 40% dei casi passa da un percorso inatteso, ne capisci il motivo?
Quando i numeri non corrispondono alla tua comprensione, hai trovato la prima occasione per imparare.
Quando non riesce a spiegare ciò che vede, vada a fondo nei singoli casi. Il Case Explorer consente di esaminare casi specifici passo dopo passo:
Spesso scoprirà che i dati raccontano una storia leggermente diversa da quella attesa. Forse alcuni passaggi non vengono registrati nel sistema, o alcune attività hanno un significato diverso da quanto si immaginava.
Una verità importante: i dati non sono mai perfetti. Parti del processo potrebbero non essere rilevate, alcuni timestamp possono essere approssimativi o i nomi delle attività incoerenti.
Invece di cercare di sistemare tutto, impara a lavorare con ciò che hai. Annota i limiti e tienili in considerazione nell’analisi.
Annota ciò che hai imparato:
Questa documentazione aiuta gli altri a capire il tuo lavoro e ti consente di ricordare il ragionamento quando presenterai i risultati in seguito.
Pro Tip
Tieni le idee di miglioramento dei dati in una lista separata. Iniziare troppo presto a lavorare sulla qualità dei dati rischia di far deragliare l’analisi. Prima ottieni gli insight, poi migliora i dati per il ciclo successivo.

Ora che hai capito le dashboard, è il momento di esplorare. In questa fase non cerchi nulla in particolare: prendi confidenza con i dati e scopri cosa è davvero interessante.
Le animazioni dei processi sono il modo più veloce per capire come fluisce davvero il Suo processo:
Lasci scorrere l’animazione per qualche minuto. Emergeranno pattern che potrebbero sfuggire osservando semplici grafici statici.
Usi i filtri per suddividere i dati in modi diversi:
Ogni modifica ai filtri Le mostra qualcosa di nuovo sul Suo processo.
Usi i selettori per analizzare per diverse dimensioni:
Potrebbe scoprire che quello che sembra un unico processo è, in realtà, più processi distinti che operano sotto lo stesso nome.
Ogni caso segue un percorso all’interno del Suo processo. Le varianti di processo mostrano tutti i percorsi unici e con quale frequenza compaiono:
Spesso poche varianti coprono la maggior parte dei casi, mentre decine di varianti rare rappresentano eccezioni e casi limite.
Durante l’esplorazione, prova a spiegare ciò che vedi. Crea piccole storie sul perché esistono certi schemi:
Questi racconti aiutano a memorizzare gli schemi e a formulare ipotesi per analisi più profonde.
Prendi nota dei problemi di qualità dei dati
È normale imbattersi in problemi di qualità dei dati durante l’esplorazione. Se puoi aggirarli, fallo. Altrimenti annotali per futuri miglioramenti, ma non lasciare che blocchino l’analisi.
Dopo l’esplorazione è normale avere più domande di quando hai iniziato. Bene così! Ora è il momento di stabilire le priorità.
Rivedi gli appunti dei passaggi 1 e 2:
Combina le osservazioni con la conoscenza del dominio. Secondo gli esperti di processo, quali sono i problemi più rilevanti? Dove vedono le opportunità?
Scrivi le domande di analisi specifiche a cui vuoi rispondere. Per esempio:
Non puoi rispondere a tutto in una volta. Ordina le domande e scegli le prime 3–5 su cui concentrarti.
Per ciascuna domanda prioritaria:
L’analisi dei processi è iterativa. Sentirai frasi del tipo:
Servono tempo e pazienza per arrivare a insight davvero utili. Resta concentrato sulle domande prioritarie ed evita di perderti in ogni pista interessante.
Puoi sempre fare un altro giro di analisi. Rispondere prima alle domande principali dimostra progressi e costruisce credibilità per approfondimenti successivi.
Ora inizia il lavoro approfondito. Per ciascuna domanda prioritaria, indaghi in modo sistematico utilizzando gli strumenti di Process Mining.
Domande diverse richiedono strumenti di analisi diversi:
| Tipo di domanda | Strumenti da usare |
|---|---|
| Dove si impiega il tempo? | Grafico di processo con metriche temporali |
| Dove sono i colli di bottiglia? | Animazione di processo, grafici del tempo per attività |
| Perché i casi deviano? | Analisi delle varianti, filtri sui percorsi |
| Quali sono i percorsi più frequenti? | Grafico di processo, analisi delle varianti |
| Chi fa cosa? | Selettori delle risorse, grafici di carico di lavoro |
Per ogni domanda:
Quando trovi insight:
Puoi esportare i grafici direttamente da ProcessMind per usarli nelle presentazioni.
A questo punto, se la qualità dei dati sta bloccando l’analisi (non è solo imperfetta), affrontala. Ma sii selettivo: correggi solo ciò che impedisce di rispondere alle domande prioritarie.
Ecco alcune tecniche di analisi che puoi applicare per rispondere alle domande più frequenti sui processi. Ogni tecnica sfrutta funzionalità diverse di ProcessMind per far emergere insight.
Obiettivo: Capire quanto durano i casi e dove si impiega il tempo.
Strumenti: Grafo di processo con metriche temporali, grafici di distribuzione dei tempi
Come si fa:
Cosa osservare:
Insight chiave: I tempi di ciclo lunghi spesso derivano dall’attesa, non dal lavoro. Un processo di 5 giorni può avere solo 2 ore di attività effettiva.
Obiettivo: Identificare i colli di bottiglia e capire dove i casi si bloccano o subiscono ritardi nel processo.
Strumenti: Animazione del processo, grafo del processo, grafici del tempo per attività
Come si fa:
Animazione del processo: osservi l’animazione e cerchi le attività in cui i punti si accumulano. Questi “ingorghi” indicano bottleneck dove i casi rimangono in attesa.
Grafo del processo: passi alle metriche temporali e individui i collegamenti con le durate maggiori. Un tempo elevato su una connessione in entrata indica spesso che i casi si mettono in coda prima di quell’attività.
Grafici a barre: consulti il grafico “Tempo per attività” per vedere quali passaggi richiedono più tempo in assoluto.
Cosa osservare:
Insight chiave: i bottleneck si verificano spesso prima dell’attività lenta, non durante la stessa. I casi potrebbero completare un passaggio rapidamente per poi finire in coda per quello successivo. Eliminare i colli di bottiglia richiede la comprensione di questa dinamica e lo snellimento dei processi attorno al vincolo.
Obiettivo: individuare dove i casi tornano indietro e ripetono passaggi inutilmente.
Strumenti: grafo di processo, animazione del processo, analisi delle varianti
Come si fa:
Cosa osservare:
Insight chiave: Un po’ di rework è fisiologico (controlli qualità, correzioni), ma un eccesso indica spesso requisiti poco chiari, problemi di qualità o di comunicazione.
Obiettivo: Confrontare ciò che accade davvero con ciò che dovrebbe accadere.
Strumenti: Grafo di processo, analisi delle varianti, filtri
Come si fa:
Cosa osservare:
Insight chiave: Le deviazioni non sono sempre negative. A volte i workaround indicano un modo migliore di lavorare che dovrebbe diventare il nuovo standard.
Obiettivo: capire chi fa cosa e come si distribuisce il carico di lavoro.
Strumenti: selettori, filtri, grafici delle risorse
Come si fa:
Cosa osservare:
Insight chiave: Le differenze di performance tra le risorse possono indicare esigenze di formazione, problemi con gli strumenti o con la progettazione del processo, più che limiti individuali.
Obiettivo: comprendere l’andamento dei volumi dei casi nel tempo.
Strumenti: filtri temporali, grafici di trend, confronto tra periodi
Come si fa:
Cosa osservare:
Insight chiave: I problemi di performance possono dipendere da picchi di volume, non dal processo. Conoscere gli andamenti dei volumi aiuta a pianificare la capacità.
Obiettivo: Capire i diversi itinerari che i casi seguono nel processo.
Strumenti: Grafo di processo, analisi delle varianti, filtri di percorso
Come si fa:
Cosa osservare:
Insight chiave: Spesso l’80% dei casi segue pochi percorsi, mentre decine di varianti rappresentano il restante 20%. Concentrati prima sui percorsi ad alto volume.
Combine Techniques
Queste tecniche danno il meglio insieme. Un’analisi dei colli di bottiglia può mostrare dove i casi si fermano, poi un’analisi delle risorse aiuta a capire il perché e un’analisi del rework mostra cosa accade dopo.
Un’analisi senza comunicazione resta solo esplorazione. Per guidare il cambiamento devi presentare i risultati in modo efficace.
Per ciascuna domanda prioritaria che hai analizzato:
Prepara una presentazione che racconti una storia:
Usa le visualizzazioni delle tue dashboard di Process Mining per illustrare i punti. Se ti è comodo, presenta in diretta da ProcessMind oppure esporta i grafici come immagini.
Ogniqualvolta sia possibile, traduca i risultati in termini di business:
I business case di alto livello aiutano gli stakeholder a capire perché analizzare i processi aziendali sia fondamentale e cosa significhino i risultati per l’organizzazione.
Prima di presentare al management, verifichi i Suoi risultati con:
Questo ciclo di feedback aiuta a individuare gli errori e rafforza l’analisi.
ProcessMind Tip
Usi i segnalibri per salvare le viste di dashboard precise che hanno portato agli insight. Potrà riaprirle durante le presentazioni per rispondere alle domande di approfondimento o mostrare il percorso seguito per arrivare alle conclusioni.
Hai concluso l’analisi e presentato i risultati. E adesso?
Dopo la presentazione, è probabile che ci siano:
Tieni traccia di tutto e assicurati che nulla vada perso nella routine quotidiana.
Gli insight dell’analisi devono tradursi in cambiamenti reali del processo. Consulta la nostra guida su come implementare l’ottimizzazione dei processi per i passaggi pratici che trasformano gli insight in miglioramenti.
Una volta implementate le modifiche, devi verificare che funzionino davvero. La nostra guida sul monitoraggio continuo dei processi spiega come seguire i miglioramenti nel tempo.
Crea una documentazione che permetta ad altri di proseguire il lavoro:
Questa conoscenza aziendale è preziosa per le analisi future.
Riuscire a ricavare veri insight dai dati di processo è un risultato. Che tu abbia confermato sospetti, fatto scoperte o identificato opportunità di miglioramento, hai generato valore per la tua organizzazione.
Ora ricomincia il ciclo. Il miglioramento dei processi è continuo e c’è sempre qualcosa di nuovo da imparare dai tuoi dati.
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