Guida Essenziale: Sfide e Soluzioni nel Process Mining

La roadmap per il successo

Affrontare le sfide del Process Mining

Nello scenario attuale, essere agili ed efficienti è essenziale per mantenere un vantaggio competitivo. Serve conoscere a fondo i processi e le principali sfide. Il process mining offre questi insight analizzando dati real-time, aiutando a superare le difficoltà comuni. L’articolo approfondisce le sfide chiave, i motivi dei fallimenti dei progetti e le best practice per guidare con successo il tuo percorso, liberando tutto il potenziale di questa tecnologia innovativa.

Le sfide principali nel Process Mining

Molte aziende riconoscono il potenziale del Process Mining per aumentare efficienza, ottimizzare il decision making e ottenere vantaggi competitivi, ma il percorso è spesso complesso. Le organizzazioni faticano a mappare correttamente i processi aziendali, col rischio di analisi errate e opportunità mancate. Questo dipende spesso da dati incompleti o incoerenti, che rendono difficile la creazione di map affidabili.

Un’altra sfida è la gestione dei dati da diverse fonti. Le aziende oggi lavorano su varie piattaforme e unire questi dati, mantenendone qualità e coerenza, è complicato. Anche superando questi ostacoli, la fase più difficile resta trasformare gli insight in azioni concrete. Capire il funzionamento dei processi non basta: le aziende devono trovare modi pratici per applicare questi insight e migliorare davvero.

Per affrontare queste sfide è utile porsi due domande: come distinguere i dati essenziali dal rumore, e quale infrastruttura serve per rendere il Process Mining efficiente? Rispondere permette di creare una base solida per progetti di successo. Tool come data extraction e Robotic Process Automation (RPA) aiutano a semplificare questa fase. Un’estrazione dati efficace garantisce l’integrazione dei dati core, mentre la RPA automatizza le attività ripetitive, permettendo ai team di dedicarsi a compiti più strategici.

Perché i progetti di Process Mining falliscono

Secondo McKinsey, circa il 70% dei programmi di trasformazione non raggiunge gli obiettivi previsti e i progetti di Process Mining non fanno eccezione. Una delle cause più comuni è la bassa qualità dei dati: se i dati sono errati, incompleti o obsoleti, anche gli insight ottenuti saranno poco affidabili. Questo è ancora più vero senza sistemi integrati come SAP, che offrono dati più strutturati e puliti. La soluzione è semplice ma essenziale: investire in data cleansing, validazione dati e strategie di data governance solide per tutelare la qualità.

Il percorso di trasformazione può essere complesso e spesso anche i migliori sforzi falliscono o si fermano prima di iniziare. Nessuno parte per fallire, ma le ricerche indicano che il 70% delle aziende incorre in questi errori. L’esperienza mostra che non è la mancanza di competenze a generare insuccessi. I manager di solito sanno cosa va fatto. Da centinaia di trasformazioni abbiamo identificato quattro errori ricorrenti che ostacolano il successo.

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

Un altro ostacolo è la scarsa partecipazione degli stakeholder. Nei progetti che richiedono cambiamenti importanti, spesso si incontra resistenza per paura o incomprensioni sulla portata del cambiamento. Per superarla serve coinvolgere subito gli stakeholder, comunicare apertamente e dimostrare i vantaggi concreti del Process Mining. Coinvolgendo i principali attori dall’inizio si costruisce supporto e una visione condivisa.

Aspettative non allineate e tempistiche non realistiche possono compromettere il progetto. È facile sottovalutare tempi e risorse necessarie, generando frustrazione e abbandono. Fissare obiettivi realistici, chiarire gli step e informare costantemente gli stakeholder aiuta a mantenere la rotta.

Molti progetti soffrono anche per uno scope poco chiaro: senza capire quali processi affrontare, lo sforzo si disperde. Iniziative di successo partono da uno scope definito che specifica processi, risultati attesi e risorse, mantenendo il focus su obiettivi pratici e concreti.

Infine, la mancanza di skill e risorse può frenare i risultati nel Process Mining. Servono competenze tecniche, analitiche e di processo. Le aziende devono essere disposte a investire in formazione, o valutare la creazione di un Center of Excellence (CoE) per riunire i talenti necessari e guidare il successo.

Superare le Sfide del Process Mining

Il percorso non termina quando si risolvono i problemi principali. Spesso i dati necessari per l’analisi possono mancare o essere inaccessibili, rallentando il processo. Ad esempio, alcuni campi dati cruciali potrebbero non essere disponibili oppure i team possono incontrare ostacoli ad accedere a dataset specifici per motivi interni. Per affrontare ciò serve un approccio proattivo: coinvolgere subito i data expert e sviluppare una forte collaborazione con i data owner può fare la differenza. Inoltre, definire i requisiti data già nella progettazione dei futuri sistemi IT evita che questi problemi si ripetano.

Un’altra sfida è la mancanza di competenze sui dati. Estrarre, preparare e capire i dati richiede skill specifici non sempre presenti nei team. Per risolvere, è utile iniziare in piccolo, puntando sui dataset principali e ampliando gradualmente. Investire sulle competenze data rende i processi più ripetibili ed efficienti, ottimizzando risorse e tempi nel tempo.

La qualità dei dati resta un tema ricorrente che può influire sull’accuratezza degli insight. È importante dare priorità ai processi di validazione, usando checklist di controllo qualità per garantire che i dati analizzati siano affidabili. Migliorando nel tempo i metodi di raccolta si mantiene alta la qualità anche nei progetti futuri. Anche la sicurezza e la privacy dei dati sono fondamentali: alcune organizzazioni esitano a condividere data per requisiti normativi o timore di esposizione. Affrontare questi aspetti già nelle prime fasi di progetto, con policy di accesso solide e tecniche di anonimizzazione, riduce le preoccupazioni e favorisce collaborazione.

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Come affrontare le sfide legate ai processi

Oltre ai dati, esistono sfide legate ai processi stessi. Molti processi aziendali sono complessi e analizzarli senza preparazione può sembrare come muoversi in un labirinto. Per gestirli, le aziende dovrebbero semplificare la visualizzazione dei processi, concentrandosi sui milestone chiave e senza tentare di mappare ogni passo. I reference model aiutano mostrando chiaramente le fasi essenziali del processo, facilitando l’identificazione delle aree da migliorare.

Anche l’inesperienza con tool di Process Mining può essere un ostacolo. Se i team non sanno usare i software in modo efficace, l’analisi ne risente. Ecco perché pratica e formazione sono importanti. I team dovrebbero imparare a usare i tool e sfruttare funzionalità come animazioni e filtri per ottenere insight più approfonditi.

Infine, la mancanza di una metodologia chiara porta a sforzi disorganizzati. Senza un approccio definito, i progetti rischiano di perdere direzione. Iniziare da processi piccoli e chiari aiuta i team a ottenere quick win, aumentando fiducia e slancio. Allineare questi risultati agli obiettivi di business permette agli insight del Process Mining di diventare benefici concreti.

Affrontare le Sfide Organizzative

Anche con i migliori strumenti e tecniche, i progetti di process mining possono fallire senza un supporto organizzativo adeguato. Ottenere il consenso degli stakeholder è fondamentale: senza di esso, il progetto può bloccarsi. Individuare subito i process owner chiave e coinvolgerli durante il progetto aiuta a consolidare il supporto. Workshop e demo mostrano chiaramente i benefici, generando entusiasmo.

Una sfida frequente è costruire un business case solido per il process mining. Senza esempi concreti, gli stakeholder sono spesso riluttanti a investire. Presentare casi studio rilevanti, con metriche che dimostrano l’impatto dei cambiamenti, rafforza la validità dell’investimento.

Allineare i progetti di process mining alle strategie aziendali è un altro passo chiave. I progetti disconnessi dagli obiettivi generali rischiano di perdere rilevanza. Allineando il process mining a obiettivi specifici di business, per esempio tramite OKR (Objectives and Key Results), le aziende assicurano che le iniziative abbiano risultati incisivi.

Per scalare davvero il process mining, è essenziale creare e mantenere le capacità necessarie. Partire con progetti pilota consente di sperimentare, imparare e affinare l’approccio. Valorizzare subito i primi successi crea slancio, da mantenere con formazione continua, community di pratica e un Center of Excellence (CoE) dedicato.