Perché evitiamo i connettori pronti all'uso (e cosa facciamo al loro posto)

Cerchi template dati? Scopri le nostre guide al miglioramento continuo dei processi con template pronti all’uso per processi come Procure-to-Pay, Order-to-Cash e Contabilità fornitori.

Il Process Mining ha bisogno di dati — ma li stiamo gestendo nel modo sbagliato

”I dati sono l’80% del lavoro nel Process Mining.”

Probabilmente l’hai già sentita. Noi l’abbiamo vissuta. Ma ecco la verità scomoda: che i dati siano l’80% del lavoro non è una legge di natura: è il segnale che qualcosa non sta funzionando.

Quando l’estrazione dei dati diventa un progetto di mesi, qualcosa è deragliato. L’obiettivo del Process Mining non sono pipeline perfette. Sono gli insight. È scoprire che le fatture restano ferme 12 giorni prima che qualcuno le apra. È trovare che il 40% degli ordini richiede interventi manuali per una configurazione sbagliata del sistema.

I dati sono un mezzo, non il fine.

Perché allora tanti progetti di Process Mining si incagliano nella fase dati? Spesso tutto parte da una scelta: puntare sui connettori pronti all’uso.

La promessa dei connettori pronti all’uso

Diciamolo: la promessa è allettante.

I connettori pronti all’uso sono integrazioni preconfigurate che dichiarano di estrarre dati di processo da sistemi come SAP, Salesforce, ServiceNow o Oracle. Il pitch suona più o meno così:

• Collega il tuo sistema
• Premi un pulsante
• I tuoi dati compaiono, già formattati alla perfezione
• Imposti aggiornamenti giornalieri
• Fine

In un mondo ideale sarebbe rivoluzionario. E, a dirla tutta, l’abbiamo visto funzionare — in demo. A volte anche in ambienti produttivi semplici, con configurazioni “vanilla”.

Ma la tua azienda non è un ambiente demo.

La realtà dei fatti

Da anni aiutiamo le organizzazioni con il Process Mining. Abbiamo visto cosa funziona e cosa no. E, molte volte, abbiamo visto i connettori pronti all’uso creare più problemi di quanti ne risolvano.

L’avvio “rapido” che dura un anno

Un nostro cliente ha iniziato il percorso di Process Mining entusiasta per il connettore SAP di un fornitore. “Tre settimane ai primi insight”, la promessa.

Diciotto mesi dopo, stavano ancora sistemando problemi di qualità dei dati.

Non è un caso isolato. Abbiamo visto progetti basati su connettori trascinarsi per oltre un anno, consumando budget ed entusiasmo in parti uguali. Il setup “semplice” smette di esserlo quando la realtà incontra la promessa commerciale.

Perché i connettori faticano nel mondo reale

• Il tuo sistema non è standard. I connettori sono pensati per versioni precise di software specifici. Ma le aziende personalizzano: aggiungono campi, modificano i workflow, cambiano le strutture delle tabelle. L’ERP che usi? Probabilmente è in evoluzione da dieci anni. Il connettore si aspetta un’installazione da manuale; tu hai un sistema vivo, modellato da anni di scelte di business.

• Vogliono risolvere tutto. Un connettore progettato per coprire ogni caso d’uso del Process Mining diventa complicatissimo. Gestisce casi limite che non incontrerai mai e magari non supporta proprio l’analisi che ti serve. L’approccio “taglia unica” ti fa combattere con una complessità che non aggiunge valore.

• Il labirinto delle tabelle multiple. Molti connettori lavorano con più tabelle sorgente: potente, sì. Ma configurare e mantenere quelle relazioni è complesso. Devi capire non solo il tuo processo, ma anche il modello dati del connettore, quello del sistema sorgente e come si mappano tra loro. Sono tanti modelli.

• Le “scatole nere” generano sfiducia. Quando qualcosa va storto (e succede), non puoi guardare dentro per capire perché. È il dato sorgente? È il connettore che lo trasforma male? È una configurazione? Fai il debug alla cieca: frustrazione per tutti e risultati difficili da spiegare agli stakeholder.

• Lavoro duplicato. Paradossalmente, molte organizzazioni hanno già dati puliti e pronti in data warehouse o data lake. I data engineer hanno impiegato anni a costruire pipeline e dataset affidabili. Un connettore ignora tutto ciò e riparte da zero, rischiando incoerenze con i “dati ufficiali” dell’azienda.

• Nomi standard che confondono. I connettori usano terminologie standard che magari non coincidono con il modo in cui la tua organizzazione parla dei processi. Quando il connettore chiama qualcosa ‘Conferma d’ordine’ ma il tuo team la chiama ‘Presa d’ordine’, crei uno strato di traduzione che rallenta ogni conversazione.

• La trappola dell’ETL. La maggior parte dei connettori ti obbliga agli strumenti ETL del fornitore. Vuol dire imparare sistemi proprietari, dipendere da funzionalità specifiche e costruire competenze poco trasferibili. Nel frattempo, la tua azienda ha già un’infrastruttura ETL e persone che la sanno usare.

• Vendor lock‑in per design. Diciamolo: pipeline dati complesse e proprietarie sono una feature, non un bug, dal punto di vista del fornitore. Dopo sei mesi passati a costruire un’infrastruttura basata sui connettori, cambiare strumento diventa carissimo. Non è un caso.

I costi nascosti

Oltre alle sfide tecniche, l’approccio basato su connettori comporta costi concreti:

• Tempo: mesi spesi a estrarre i dati invece che analizzarli
• Denaro: licenze costose per i connettori e onorari dei consulenti per la configurazione
• Opportunità: miglioramenti di processo rinviati mentre si costruisce la pipeline
• Morale: i team perdono entusiasmo quando il progetto si blocca sulla parte dati
• Fiducia: gli stakeholder mettono in dubbio il valore del Process Mining se il progetto iniziale sfora tempi e budget

Il nostro approccio: template dati

Abbiamo scelto una strada diversa. Invece di costruire connettori, abbiamo creato dei template dati.

La filosofia è semplice: definire chiaramente quali dati servono in un formato vicino al tuo processo e facile da generare.

Parti da Excel

Sì, davvero: puoi partire da Excel.

Appena inizi con gli event log? La nostra guida su come creare un event log per il process mining ti accompagna passo dopo passo nella creazione del tuo primo event log, con esempi in Excel e in SQL.

I nostri data template indicano con precisione quali colonne servono per ogni analisi. Per molti processi bastano Case ID, Timestamp e Activity, più gli attributi che contano per il tuo business.

Puoi farlo tu. Oggi. Niente attese per l’IT, niente acquisti, niente consulenti. Esporta qualche dato dal tuo sistema, mettilo nel nostro template, fai l’upload e stai già analizzando il processo.

Perfetto? No. Veloce? Assolutamente. E quando vuoi capire davvero come funziona un processo, la velocità conta più della perfezione.

Perché una sola tabella?

Usiamo volutamente un formato a tabella unica per la maggior parte delle analisi. Può sembrare limitante, finché non vedi il perché:

1. Facile da capire: chiunque può aprire un foglio e vedere cosa succede
2. Facile da creare: niente join complessi né relazioni da gestire
3. Il Process Mining lo fa comunque: anche gli strumenti che importano più tabelle le fondono in un event log per l’analisi

In ProcessMind puoi comunque lavorare con più tabelle: prospettive diverse, processi diversi, persino approcci object‑centric al process mining. Ma non devi partire da lì. Parti in modo semplice, aggiungi complessità solo quando porta valore.

Lavora con il tuo team dati

Una cosa che abbiamo imparato: l’approccio basato su connettori spesso scavalca i tuoi data engineer. È un errore.

Il tuo team dati conosce i tuoi sistemi. Sa dove stanno i problemi di qualità, quali campi sono affidabili e quali vanno verificati. Probabilmente ha già risolto molti dei problemi che un connettore incontrerebbe.

I nostri data template creano un linguaggio comune. Consegnali al tuo data engineer e capirà subito cosa serve. Potrà usare gli strumenti che conosce già — SQL, la piattaforma ETL esistente, il data warehouse — per generare esattamente i dati richiesti.

Niente nuovi sistemi da imparare. Niente formazione proprietaria del fornitore. Solo requisiti chiari che professionisti dei dati possono soddisfare rapidamente.

Sfrutta quello che hai già

Quasi tutte le aziende hanno già un’infrastruttura dati di tutto rispetto:

• Data warehouse con dati puliti e validati
• Pipeline ETL che spostano le informazioni in modo affidabile
• Data lake con dati storici
• Strumenti di business intelligence con query consolidate

L’approccio a template ti permette di valorizzare tutto questo. Non ricostruire ciò che già c’è. Non creare pipeline di dati parallele. Sfrutta gli investimenti che hai già fatto.

Vuol dire anche che i dati preparati per il Process Mining restano riutilizzabili altrove. Prepari un dataset una volta e lo usi per Process Mining, machine learning, BI tradizionale e quello che verrà. Questa è efficienza.

Flessibilità con l’AI

Anche con template chiari, sappiamo che i dati non arrivano sempre perfettamente formattati. Per questo abbiamo integrato in ProcessMind un mapping dei dati basato sull’AI.

Carica i dati e spesso il sistema li riconosce automaticamente: capisce qual è la colonna del case ID, quale contiene il timestamp, quali riportano i nomi delle attività. Se qualcosa non viene mappato correttamente, puoi correggerlo a mano con pochi clic.

L’obiettivo è togliere attrito tra te e gli insight.

Pronti a partire?

Abbiamo costruito ProcessMind su questi principi. Requisiti di dati minimi. Valore rapido. Controllo nelle tue mani.

Esplora le nostre guide al miglioramento continuo dei processi per trovare i template dati dei processi più comuni. Ogni guida include:

• Le attività di processo e quali dati rilevare
• File template da usare subito
• Indicazioni per sistemi diffusi come SAP, Oracle e Microsoft Dynamics
• Best practice per la preparazione dei dati

Oppure attiva la prova gratuita e carica qualche dato. Potresti sorprenderti di quanto velocemente arrivino gli insight se non devi aspettare che un connettore venga configurato.

Il traguardo non sono i dati. È capire il tuo processo. Arriviamoci più in fretta.