Guida Essenziale: Sfide e Soluzioni nel Process Mining

Una Mappa verso il Successo

Superare le Sfide del Process Mining

Nell’attuale panorama frenetico e guidato dai dati, rimanere agili ed efficienti è cruciale per le organizzazioni che cercano di mantenere un vantaggio competitivo. Raggiungere questo obiettivo richiede una profonda comprensione dei processi operativi e dei principali problemi. Il process mining fornisce queste intuizioni esaminando i dati aziendali in tempo reale, favorendo il successo quando le sfide comuni vengono affrontate efficacemente. Questo post sul blog sottolinea le sfide essenziali, i motivi dei fallimenti dei progetti e le migliori pratiche per guidare il tuo percorso di process mining, garantendo di sbloccare il pieno potenziale di questa tecnologia trasformativa.

Comprendere le Sfide Fondamentali nel Process Mining

Sebbene molte aziende vedano il potenziale del process mining per aumentare l’efficienza, migliorare il processo decisionale e ottenere un vantaggio competitivo, il percorso è spesso complesso. Le organizzazioni affrontano frequentemente sfide nel mappare accuratamente i loro processi aziendali, il che può risultare in analisi errate e opportunità perse. Questo problema di solito deriva da dati inconsistenti o incompleti, complicando la creazione di mappe di processo affidabili.

Una ulteriore sfida significativa è la gestione dei dati provenienti da varie fonti. Oggi le aziende operano su diverse piattaforme e fondere questi dati garantendo qualità e coerenza è una sfida considerevole. Anche se un’organizzazione supera questi ostacoli iniziali, il prossimo scoglio è spesso il più arduo: trasformare le intuizioni in azioni tangibili. Capire semplicemente come operano i processi non è sufficiente—le aziende devono trovare modi efficaci per applicare queste intuizioni e apportare miglioramenti concreti.

Per affrontare queste sfide, le aziende devono iniziare ponendosi due domande fondamentali: Come possono distinguere i dati essenziali dal rumore e quale tipo di infrastruttura tecnica è necessaria per rendere efficiente il process mining? Rispondere a queste domande pone le basi per un’iniziativa di process mining di successo. Strumenti come l’estrazione dati e la robotic process automation (RPA) possono semplificare questa fase di preparazione. Un’efficace estrazione dati assicura che i dati core siano integrati correttamente, mentre la RPA automatizza le attività di routine, consentendo ai team di concentrarsi su attività più strategiche.

Perché i Progetti di Process Mining Falliscono

Secondo McKinsey, circa il 70% dei programmi di trasformazione non raggiunge i risultati desiderati, e anche i progetti di process mining non fanno eccezione. Una delle ragioni più comuni di fallimento è la scarsa qualità dei dati. Se i dati immessi nel sistema sono inaccurati, incompleti o obsoleti, anche i risultati ottenuti saranno altrettanto inaffidabili. Questo è particolarmente vero quando le aziende non utilizzano sistemi integrati come SAP, che possono fornire dati più puliti e strutturati. La soluzione qui è semplice ma essenziale: investire nella pulizia, nella validazione dei dati e stabilire robusti framework di governance per mantenere la qualità dei dati.

Il viaggio della trasformazione può essere difficile, e gli sforzi ben intenzionati spesso si allontanano dalla strada o cadono nel dimenticatoio prima ancora di partire. Nessuno parte con l’intento di fallire, ma la ricerca mostra che nel 70% dei casi le aziende finiscono così. Nella nostra esperienza, non è una mancanza di conoscenza che porta a risultati insoddisfacenti. I team di gestione ben intenzionati generalmente sanno cosa deve essere fatto. Abbiamo guidato centinaia di trasformazioni complete, su larga scala, e attraverso questi sforzi abbiamo identificato quattro degli ostacoli più comuni che minano il successo.

Jon Garcia - senior partner e leader nella pratica di Trasformazione di McKinsey

Un altro ostacolo è la mancanza di supporto degli stakeholder. Quando i progetti richiedono cambiamenti significativi all’interno di un’organizzazione, spesso c’è resistenza, sia per incomprensioni che per timori sulla portata della trasformazione. Per superare questo, le aziende devono coinvolgere gli stakeholder fin dall’inizio, assicurando una comunicazione aperta e dimostrando i chiari vantaggi del process mining. Coinvolgendo i protagonisti sin dall’inizio, le organizzazioni possono costruire supporto e creare una visione condivisa per il successo.

Aspettative disallineate e tempi irrealistici possono anche condannare un progetto di process mining. È facile essere eccessivamente ottimisti sui tempi e le risorse necessari, ma tali errori di calcolo possono portare a frustrazione e abbandono del progetto. Stabilire obiettivi realistici, definire obiettivi chiari e mantenere informati gli stakeholder sui progressi sono pratiche essenziali che possono aiutare a mantenere i progetti sulla buona strada.

Inoltre, i progetti spesso soffrono di un ambito mal definito. Senza una chiara comprensione di quali processi focalizzarsi, l’impegno diventa dispersivo e privo di focus. Iniziative di successo si basano su ambiti ben definiti che delineano processi specifici, risultati attesi e requisiti di risorse. Mantenendo questo focus, le organizzazioni possono garantire che il progetto offra risultati significativi e attuabili.

Infine, una mancanza delle giuste competenze e risorse può gravemente ostacolare gli sforzi di process mining. Questa tecnologia richiede un mix di competenze tecniche, analitiche e di dominio. Le organizzazioni devono essere disposte a investire in formazione e sviluppo delle competenze, o considerare la creazione di un Centro di Eccellenza (CoE) dedicato che unisca i talenti necessari per guidare il successo.

Superare le Sfide del Process Mining

Il percorso non finisce una volta affrontate le questioni fondamentali. Spesso, i dati necessari per l’analisi potrebbero essere mancanti o inaccessibili, il che può ostacolare significativamente il progresso. Ad esempio, campi dati cruciali potrebbero non essere disponibili o i team potrebbero incontrare difficoltà ad accedere a specifici dataset a causa di barriere interne. Superare ciò richiede un approccio proattivo—coinvolgere esperti di dati sin dall’inizio e sviluppare relazioni solide con i proprietari dei dati può avere un impatto considerevole. Inoltre, incorporare i requisiti di dati nel design dei futuri sistemi IT può evitare che questi problemi si ripresentino.

Un’altra sfida è la mancanza di competenze sui dati. Estrarre, preparare e comprendere i dati richiede un insieme specifico di competenze che non tutti i team possiedono. Per affrontare ciò, le organizzazioni dovrebbero iniziare in piccolo, concentrandosi su set di dati core e aumentando gradualmente i loro sforzi. Investire nello sviluppo delle competenze sui dati può inoltre rendere i processi di preparazione più ripetibili ed efficienti, risparmiando tempo e risorse a lungo termine.

La qualità dei dati rimane una questione ricorrente che può influenzare l’accuratezza delle intuizioni. Le aziende dovrebbero dare priorità ai processi di validazione, utilizzando checklist di qualità per assicurarsi che i dati analizzati siano affidabili. Inoltre, migliorare i metodi di raccolta dati nel tempo aiuterà a mantenere una qualità migliorata nei progetti futuri. Le preoccupazioni riguardanti la sicurezza e la privacy influiscono anch’esse; le organizzazioni potrebbero essere riluttanti a condividere i dati a causa dei requisiti normativi o della paura di esposizione. Affrontare queste preoccupazioni all’inizio del progetto, con politiche di accesso ai dati solide e tecniche di anonimizzazione, può alleviare questi timori e favorire una maggiore collaborazione.

familiarizzare

Affrontare le Sfide Legate ai Processi

Oltre ai dati, ci sono sfide intrinseche ai processi stessi. Molti processi aziendali sono intrinsecamente complessi e tentare di analizzarli senza una preparazione adeguata può sembrare come navigare in un labirinto. Per gestire ciò, le aziende dovrebbero semplificare la loro visione dei processi concentrandosi sui traguardi chiave piuttosto che cercare di mappare ogni singolo passo. I modelli di riferimento possono anche aiutare fornendo un quadro più chiaro delle fasi essenziali del processo, rendendo più facile identificare le aree di miglioramento.

L’inesperienza con gli strumenti di process mining può anche rappresentare una sfida. Se i team non sanno come utilizzare il software in modo efficace, l’analisi ne soffrirà. Ecco perché la pratica e la formazione sono così importanti. I team dovrebbero familiarizzare con gli strumenti disponibili e sfruttare funzionalità come animazioni e filtri per ottenere intuizioni più profonde.

Infine, una mancanza di metodologia strutturata può portare a sforzi dispersivi. Senza un approccio chiaro, i progetti possono facilmente perdere direzione. Iniziare con processi più piccoli e ben definiti può aiutare i team a dimostrare risultati rapidi, il che costruisce fiducia e slancio. Allineare questi sforzi con obiettivi aziendali più ampi assicura che le intuizioni derivanti dal process mining si traducano in benefici tangibili.

Affrontare le Sfide Organizzative

Anche con tutti gli strumenti e le tecniche giusti, i progetti di process mining possono fallire senza un adeguato supporto organizzativo. Garantire l’adesione degli stakeholder è cruciale; senza di essa, il progetto può bloccarsi o non progredire. Identificare precocemente i responsabili dei processi chiave e coinvolgerli durante tutto il progetto può aiutare a consolidare questo supporto. Workshop e dimostrazioni illustrano efficacemente i benefici potenziali, facilitando l’entusiasmo.

Una sfida frequente è la difficoltà di costruire un business case solido per il process mining. Senza esempi chiari del suo valore, gli stakeholder potrebbero esitare a investire. Presentare casi di studio rilevanti, insieme a metriche che dimostrano l’impatto delle modifiche ai processi, può rafforzare l’argomentazione sul perché il process mining è un investimento prezioso.

Allineare i progetti di process mining con le strategie organizzative è un altro passo cruciale. I progetti scollegati dagli obiettivi più ampi dell’azienda spesso faticano a mantenere la rilevanza. Allineando gli sforzi di process mining con obiettivi aziendali specifici, come l’uso di OKR (Objectives and Key Results), le aziende possono assicurarsi che le loro iniziative contribuiscano al successo complessivo.

Per scalare veramente il process mining in un’organizzazione, è essenziale costruire e mantenere la capacità necessaria. Iniziare con progetti pilota consente alle aziende di sperimentare, apprendere e perfezionare il proprio approccio. Riconoscere i successi iniziali aiuta a costruire slancio, che può essere mantenuto promuovendo la formazione continua, creando comunità di pratica e istituendo un Centro di Eccellenza dedicato (CoE).