Sfide e soluzioni del Process Mining

Una roadmap per il successo

Affrontare le sfide del Process Mining

Per rimanere competitive, le organizzazioni devono essere agili ed efficienti. Tutto parte da una visione chiara di come viene svolto il lavoro e dei punti in cui il processo si interrompe. Il Process Mining utilizza i dati aziendali in tempo reale per offrire questa visione, ma è necessario affrontare le sfide più comuni per trasformare l’analisi in risultati concreti. In questo articolo esaminiamo le principali sfide del Process Mining, i motivi per cui i progetti falliscono e le best practice per guidare la Sua iniziativa di Process Mining.

Comprendere le principali sfide del Process Mining

Molte aziende utilizzano il Process Mining per migliorare l’efficienza, supportare decisioni più efficaci e rafforzare la propria posizione competitiva. Tuttavia, l’implementazione può essere complessa. Mappe di processo imprecise producono analisi poco affidabili e fanno perdere opportunità. Dati incoerenti o incompleti rendono spesso difficile creare mappe di processo di cui potersi fidare.

Un’altra sfida significativa consiste nel combinare dati provenienti da più fonti. Le aziende operano su piattaforme diverse, quindi unire i dati mantenendone qualità e coerenza richiede un impegno considerevole. Anche dopo aver superato questi primi ostacoli, la sfida successiva è spesso la più difficile: trasformare gli insight in azioni. Comprendere il funzionamento dei processi non è sufficiente. È necessario applicare questi insight per ottenere miglioramenti misurabili.

Per affrontare queste sfide, inizi da due domande fondamentali: come separare i dati essenziali dal rumore e quale infrastruttura tecnica serve per rendere efficiente il Process Mining? Le risposte costituiscono una base solida per una buona iniziativa di Process Mining. L’estrazione dei dati e la robotic process automation (RPA) possono semplificare la configurazione. Un’estrazione efficace integra i dati corretti, mentre la RPA automatizza le attività di routine, consentendo ai Suoi team di concentrarsi sul lavoro strategico.

Perché i progetti di Process Mining falliscono

Secondo McKinsey, circa il 70% dei programmi di trasformazione non raggiunge i risultati desiderati, e i progetti di Process Mining sono esposti allo stesso rischio. La scarsa qualità dei dati è una causa frequente di fallimento. Se i dati immessi nel sistema sono imprecisi, incompleti o obsoleti, gli insight risultanti non saranno affidabili. Il rischio aumenta quando non si utilizzano sistemi integrati come SAP, che possono fornire dati più puliti e strutturati. La soluzione è semplice, ma essenziale: investire nella pulizia e nella validazione dei dati e definire solidi framework di governance per mantenerne la qualità.

La trasformazione è difficile e gli sforzi, anche quando sono animati dalle migliori intenzioni, spesso perdono slancio o falliscono prima ancora di partire. Nessuno intraprende un percorso con l’obiettivo di fallire, ma le ricerche mostrano che il 70% delle aziende finisce proprio così. Nella nostra esperienza, gli esiti negativi raramente dipendono dalla mancanza di conoscenze. I team manageriali sanno generalmente che cosa deve essere fatto. Abbiamo guidato centinaia di trasformazioni complete e su larga scala, individuando quattro ostacoli ricorrenti che compromettono il successo.

Jon Garcia, senior partner e responsabile della Transformation Practice di McKinsey

Un altro ostacolo è la mancanza di adesione degli stakeholder. I progetti che richiedono cambiamenti organizzativi significativi incontrano spesso resistenze, perché le persone non comprendono l’impegno richiesto o temono le conseguenze. Coinvolga gli stakeholder fin dalle prime fasi, comunichi in modo trasparente e mostri i vantaggi concreti del Process Mining. Coinvolgere le persone chiave sin dall’inizio aiuta a creare consenso e a costruire una visione condivisa del successo.

Aspettative non allineate e tempistiche irrealistiche possono compromettere un progetto di Process Mining. Si potrebbe sottovalutare il tempo e le risorse necessari, causando frustrazione e abbandono. Definisca obiettivi realistici, stabilisca traguardi chiari e tenga gli stakeholder aggiornati sui progressi, così da mantenere il progetto sulla giusta direzione.

I progetti risentono anche di un ambito definito in modo inadeguato. Senza una visione chiara dei processi da analizzare, gli sforzi si disperdono. Le iniziative di successo definiscono i processi inclusi nell’ambito, i risultati attesi e le risorse necessarie. Questa focalizzazione consente di ottenere risultati significativi e concretamente utilizzabili.

Infine, la mancanza delle competenze e delle risorse adeguate può limitare gravemente le iniziative di Process Mining. Servono competenze tecniche, analitiche e di dominio. Investa nella formazione e nello sviluppo delle competenze oppure istituisca un Center of Excellence (CoE) dedicato, in grado di riunire i talenti necessari.

Superare le sfide del Process Mining

La qualità dei dati resta un problema ricorrente, in grado di influire sull’accuratezza degli insight. Dia priorità alla validazione e utilizzi checklist di qualità per verificare l’affidabilità dei dati. Migliorare la raccolta dei dati nel tempo contribuirà inoltre ad aumentarne la qualità nei progetti futuri. Anche i temi della sicurezza e della privacy sono importanti. Requisiti normativi o timori legati all’esposizione possono rendere i team riluttanti a condividere i dati. Affronti queste preoccupazioni fin dalle prime fasi del progetto, adottando solide policy di accesso ai dati e tecniche di anonimizzazione per ridurre i rischi e favorire la collaborazione.

Affrontare le sfide legate ai processi

Affrontare le sfide organizzative

Anche con gli strumenti e le tecniche adeguati, i progetti di Process Mining possono fallire senza il supporto dell’organizzazione. Ottenere l’adesione degli stakeholder è essenziale. Senza di essa, il progetto può bloccarsi. Individui tempestivamente i principali process owner e li coinvolga per tutta la durata del progetto. Workshop e dimostrazioni possono mostrare i potenziali vantaggi e facilitare la creazione del consenso.

Costruire un solido business case per il Process Mining è un’altra sfida comune. In assenza di prove chiare del valore generato, gli stakeholder potrebbero esitare a investire. Presentare case study pertinenti e metriche che dimostrino l’impatto dei cambiamenti di processo può rafforzare la Sua proposta di Process Mining come investimento.

Allineare i progetti di Process Mining alla strategia dell’organizzazione è un altro passaggio essenziale. I progetti scollegati dagli obiettivi aziendali più ampi perdono spesso rilevanza. Allineando le iniziative di Process Mining a specifici obiettivi aziendali, come gli OKR (Objectives and Key Results), può assicurarsi che contribuiscano al successo complessivo.

Per estendere il Process Mining a tutta l’organizzazione, è necessario costruire e mantenere la capacità adeguata. I progetti pilota consentono di testare, apprendere e perfezionare l’approccio. Riconoscere i primi successi crea slancio. Può mantenerlo attraverso formazione continua, community of practice e un Center of Excellence (CoE) dedicato.

Una checklist pratica delle best practice

La maggior parte dei problemi descritti sopra viene determinata prima della creazione della prima Dashboard. Queste abitudini aiutano a mantenere un’iniziativa di process mining sulla strada giusta:

• Parta dalle basi. Si assicuri che le persone coinvolte comprendano che cos’è il process mining, di cosa ha bisogno e che cosa non può fare. Il percorso Introduzione illustra il primo processo dall’inizio alla fine.
• Corregga i dati, non i sintomi. Pulisca e prepari i dati prima del mining: valori mancanti, eventi duplicati, nomi delle attività incoerenti e dati personali che non dovrebbero trovarsi nel dataset. Consulti Pulizia e preparazione dei dati, quindi verifichi il risultato nella vista Qualità dei dati.
• Si chieda perché, non solo dove. Il mining mostra dove si verifica una deviazione, ma raramente ne spiega il motivo. Combini varianti di processo e verifica della conformità con le persone che svolgono il lavoro.
• Scelga uno strumento adeguato alle esigenze. Verifichi se consente di modellare, eseguire il mining e simulare in un unico ambiente e se legge i dati effettivamente disponibili. ProcessMind supporta CSV, Excel, XES, Parquet e altri formati.
• Gestisca la complessità con le varianti. I processi complessi non si risolvono disegnando tutto. Utilizzi il modello di processo come riferimento, lasci che il mining mostri dove la realtà diverge e filtri fino alle varianti rilevanti.
• Mantenga attivo il ciclo. Un’analisi una tantum perde efficacia nel giro di pochi mesi. La esegua nuovamente dopo ogni modifica oppure monitori continuamente il processo.