Process Mining per Principianti: Trasformare i dati in Insight

Cos’è il process mining?

Il process mining ti permette di fare un raggi X ai tuoi processi aziendali e capire cosa succede davvero. Non si tratta di cercare oro o carbone, ma di analizzare i tuoi dati IT. In breve, i software di process mining passano al setaccio le tracce digitali lasciate nei sistemi (log su chi ha fatto cosa e quando), e ricostruiscono i veri flussi. Così ottieni una visione oggettiva e basata sui fatti di come funziona davvero il lavoro – spesso diversa dai flowchart lasciati a prender polvere nei cassetti. Una fonte lo descrive così: “una risonanza magnetica che mostra come i tuoi processi funzionano davvero – non come pensi che funzionino”. Insomma, il process mining analizza i dati dai sistemi IT per generare insight e scovare problemi nascosti nei processi.

Immagina un processo di gestione ordini clienti. Ogni fase (ricezione, approvazione, spedizione ecc.) lascia una traccia nei sistemi. Il process mining collega queste informazioni e mostra il percorso reale di ogni ordine. Non servono interviste o supposizioni: hai una visione guidata dai dati. È come rivedere la tua attività tramite una telecamera di sicurezza: puoi vedere ogni svolta, loop e deviazione reale.

Se sei all’inizio, pensa così: se il processo fosse un sentiero nella natura, il process mining traccia sulla MAP il percorso effettivo dai passi fatti, non quello teorico segnato sulla carta. E sì, spesso quei percorsi sono disordinati e pieni di curve invece che lineari! (Ne parliamo più avanti).

(P.S. Niente geologia o picconi: il “mining” qui è tutto digitale!)

Come funziona il Process Mining

Come fa questo detective digitale dei processi a fare il suo lavoro? Tutto parte dai dati IT già presenti nei tuoi sistemi. La maggior parte delle aziende usa soluzioni come ERP, CRM, software helpdesk, ecc., che tracciano ogni transazione o event. Questi log includono di solito tre elementi chiave: un Case ID (es. il numero d’ordine o ticket che collega gli eventi a uno specifico caso), un Timestamp (quando ogni passaggio avviene) e un Activity name (il nome dell’attività svolta – ad esempio “Ordina Pizza”). Il software di process mining analizza questi event log e ricostruisce la sequenza degli eventi di ogni case dall’inizio alla fine. Collegando tutti i case ottieni una mappa visiva di tutto il processo, con tutte le diverse varianti.

In breve, il process mining funziona in alcune fasi chiave. Si parte dall’estrazione dei dati grezzi degli event dai tuoi sistemi. Quei dati servono per ricostruire il process flow reale, mostrando tutti i percorsi e le varianti. Poi il processo rilevato viene confrontato con quello atteso per individuare deviazioni e aree di miglioramento. Infine ottieni insight utili e puoi monitorare costantemente le performance per mantenere i tuoi processi efficienti.

I 5 step del Process Mining

Data Extraction

Per prima cosa raccoglie gli event data dai tuoi sistemi – ad esempio tutti i passaggi degli ultimi 6 mesi dell’order-to-cash, estratti dai database ERP e CRM.

Process Discovery

Il software ricostruisce poi in automatico il process flow as-is. Collega gli event per Case ID e ordine temporale, creando una flowchart del processo reale.

Conformance Check

Se hai un modello standard (per esempio BPMN 2.0) del processo ideale, il tool confronta il processo reale con quello atteso.

Insights & Optimization

Il tool individua dove sono i colli di bottiglia, i rework o le inefficienze lungo il flusso.

Monitoring

Il process mining non è un’attività una tantum: puoi monitorare in modo continuativo i tuoi processi nel tempo.

Ad esempio, dopo aver applicato il process mining sul flusso degli ordini, puoi vedere un diagramma di tutte le vie che un ordine percorre dall’inizio alla consegna. Alcuni seguono il “happy path” (dal lancio all’approvazione e spedizione senza intoppi), altri fanno re-approval, ping-pong tra reparti o restano in coda in attesa. Questo schema può diventare complesso – da qui il termine “spaghetti diagram” per descrivere un processo pieno di varianti intrecciate. La cosa importante è che ora hai il quadro reale: magari il 60% degli ordini passa per un rework o una fase di approvazione crea un collo di bottiglia. Con questi dati puoi agire sui punti critici.

Sembra magia!

Trasforma i dati di transazione in un flowchart animato: scopri dove tutto scorre e dove si blocca.

Il process mining prende le “tracce digitali” dei tuoi processi e le unisce in un modello interattivo e facile da esplorare.

La magia è scoprire realtà che prima restavano nascoste nei dati – portando quel momento “aha!” nelle attività di miglioramento.

E no, non è magia nera o super AI (come sostengono alcuni), solo algoritmi smart come HeuristicsMiner. Ma i risultati sembrano davvero magici!

Perché è importante

Perché dovresti interessarti al process mining? Nel business, la conoscenza è potere: il process mining ti offre una visione sulle operations che prima non potevi avere. Ecco i motivi principali per cui il process mining è fondamentale per un’azienda:

Trasparenza & Insight:

Hai mai avuto la sensazione che qualcosa rallenti il lavoro nella tua area, senza sapere cosa? Il process mining illumina questi punti ciechi. Mostra l’effettivo andamento dei processi, chiarendo dove tutto fila liscio e dove invece si blocca. Niente più supposizioni: ora hai dati concreti. Questa trasparenza è il primo passo per migliorare.

Aumento dell’efficienza:

Con più chiarezza scopri inefficienze, colli di bottiglia e passaggi superflui. Magari le fatture restano ferme in attesa, oppure i clienti scrivono due volte al supporto perché non ricevono aggiornamenti. Individuando questi problemi puoi snellire i workflow. Il risultato? Tempi di ciclo più rapidi e maggiore produttività. Molte aziende hanno ridotto del 30-50% i tempi dei processi, eliminando attese inutili. Processi veloci rendono felici clienti e collaboratori (e riducono lo stress!).

Riduzione dei costi:

Il tempo è denaro – quindi l’efficienza porta spesso a risparmi veri. Rimuovendo i colli di bottiglia puoi tagliare gli straordinari, evitare rilavorazioni ed usare meglio le risorse. Alcune aziende hanno risparmiato milioni ottimizzando processi ad alto volume come gestione ordini o procurement. Inoltre, scoprire e risolvere i problemi in anticipo evita costi molto più alti dopo.

Compliance & Qualità migliorata:

Il process mining lavora anche come “auditor” della compliance. Segnala quando i passaggi richiesti saltano o vengono fatti fuori ordine. Nei settori regolamentati (finanza, healthcare ecc.) è fondamentale: è come un “watchdog” che controlla il rispetto delle regole. Scoprire le deviazioni in tempo evita multe o problemi di qualità. Inoltre vedere i percorsi ripetuti aiuta a standardizzare le best practice e a ridurre gli errori, migliorando i risultati.

Customer experience migliore:

Quando i processi scorrono bene, i clienti lo notano. Ordini spediti puntuali, servizi precisi, meno errori – ecco clienti più felici. Il process mining ti aiuta a trovare i punti critici che influenzano la customer experience. Se ad esempio l’attivazione di un servizio richiede troppo, scopri se c’è un passaggio da velocizzare o automatizzare. Così ottieni processi più rapidi e affidabili che fidelizzano davvero i clienti.

Cultura data-driven:

Usare il process mining spinge a prendere decisioni basate sui dati, non sull’intuizione. È uno strumento che avvicina IT e business sugli stessi dati oggettivi. Si crea così una cultura dove si chiede “Cosa dicono i dati?” prima di modificare i processi. Questo stile può essere un vero vantaggio competitivo: i miglioramenti sono verificabili e misurabili. Il process mining porta la process improvement nell’era digitale.

Il buono, il brutto e il cattivo

Parliamo in modo diretto di process mining – i punti forti, le sfide e i possibili rischi. È un po’ come un classico film western:

• Il Buono: i punti di forza del process mining
• Il Brutto: le limitazioni e i punti da tenere d’occhio
• Il Cattivo: cosa può andare storto se non si sta attenti.

Vediamolo più nel dettaglio.

Il Lato Positivo

Il process mining offre vantaggi forti e concreti. Prima di tutto, è oggettivo: ottieni la verità nuda sui processi, non solo opinioni o documentazione datata. Significa diagnosi più rapide e precise dei problemi. È anche veloce: analisi che richiederebbero settimane di interviste o mapping manuale si ottengono in pochi minuti una volta disponibili i dati. Puoi scoprire quick win (ad esempio automatizzare facilmente un task) e mostrare risultati supportati dai dati.

Altro punto forte: larga applicabilità – può essere usato su quasi ogni processo con “structured process data” (sales, finance, IT, customer service, ecc.) se ci sono i dati. Per altri esempi visita la sezione use-case dove trovi dettagli aggiuntivi. Oltre alla visualizzazione dei processi, puoi usare dashboard e interfacce, rendendo gli insight accessibili anche ai business user, non solo ai data scientist. In sintesi, i vantaggi sono evidenti: più insight, più efficienza, più controllo.

Il Lato Negativo

Ovviamente non è tutto perfetto. Esistono alcune limitazioni e sfide nel process mining da conoscere. La dipendenza dai dati è fondamentale: l’analisi è valida solo quanto i dati che hai. Se i tuoi sistemi IT non registrano alcuni step, o se i dati sono incompleti o disordinati, il risultato può trarre in inganno. (Garbage in, garbage out: questa regola vale sempre! Ripulire e preparare i dati può richiedere molto lavoro.) Inoltre, il process mining non risolve automaticamente i problemi: ti mostra dove sono le criticità, ma spetta a te agire. Pensalo come uno strumento diagnostico, non una soluzione definitiva.

Un’altra sfida: complessità di interpretazione. Una process map con tanti loop e rami può essere difficile da leggere. Serve competenza (e la collaborazione di process expert) per capire i risultati e scegliere le azioni giuste. C’è anche la questione costi – alcuni software process mining avanzati hanno licenze costose e forte coinvolgimento IT per il primo setup.

Il motivo per cui abbiamo creato ProcessMind è semplice: il resto del mercato ha reso il process mining complesso, costoso e difficile da avviare.
Noi lo abbiamo cambiato con uno strumento self-service che racchiude anni di esperienza in qualcosa che chiunque può usare — senza le solite complicazioni IT. Ed è anche accessibile.

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

Infine, il process mining potrebbe non rilevare tutto: le fasi solo manuali o le conversazioni non tracciate non emergono, quindi non sostituisce completamente la conoscenza umana del processo. Questi “lati negativi” non annullano il valore, ma ricordano che il process mining non è magia automatica. Un motivo in più per provare ProcessMind: offre la possibilità unica di inserire i tuoi step manuali nel designer di processo e integrarli all’analisi process mining.

Il Lato Critico

Arriviamo ai rischi: il lato “brutto” se il process mining è usato male. Un problema è interpretare male i dati e trarre conclusioni sbagliate. Se non validi i risultati con chi davvero conosce il processo, puoi correggere il problema sbagliato o fare cambi che non aiutano o addirittura peggiorano la situazione.

Il process mining non è una panacea… è uno strumento di discovery, come una radiografia o un’ecografia. In altre parole, non aspettarti che corregga da solo le deviazioni o sostituisca il giudizio umano. La realtà è che senza change management e continuità anche i migliori insight vengono dimenticati e nulla cambia.

Un altro rischio è usarlo come “strumento punitivo” verso i dipendenti – per esempio accusare qualcuno per i case lenti. Da evitare: crea paura e resistenza. La trasparenza serve a migliorare i processi, non a individuare colpevoli. Se il team si sente sotto osservazione lavorerà peggio e l’iniziativa può fallire. Buttarsi senza piano è altrettanto rischioso: puoi perderti nei dati e nei diagrammi spaghetti, senza ottenere chiarezza. Molti hanno già capito che non fissare obiettivi chiari crea solo confusione. E ricordati: nessuno strumento risolve problemi da solo. Non funziona così.

Come (non) usare il Process Mining

Il process mining è uno strumento potente: può essere utilizzato in modo intelligente o, al contrario, portare a errori costosi. Ecco alcuni “errori da evitare” con suggerimenti pratici su come applicare bene il process mining nella tua organization:

Non iniziare senza un obiettivo chiaro.

Se affronti il process mining senza una domanda precisa (tipo “vediamo cosa salta fuori!”), rischi il blocco da troppa analisi. Definisci invece subito la domanda o l’obiettivo — ad esempio, “Voglio capire perché le approvazioni fatture superano i 10 giorni” oppure “Possiamo ridurre del 20% il tempo di onboarding dei clienti?“. Un focus ben chiaro guida l’analisi e mantiene il progetto sotto controllo.

Provalo ora!

Non pensare sia una bacchetta magica.

Acquistare un tool process mining all’avanguardia non risolverà improvvisamente i tuoi problemi operativi. È uno strumento diagnostico, non una soluzione istantanea. Serve analizzare i risultati, discuterli col team e attuare cambiamenti. Magari il software indica che le approvazioni sono lente, ma sei tu a dover snellire il process o aggiungere risorse. È come il GPS: mostra la strada, ma a guidare ci sei tu.

Non lavorare isolato in un silo.

Il process mining può sembrare solo data-driven, ma il contesto è fondamentale. Se sei analyst, non lavorare isolato esaminando solo i dati e consegnando un report. Collabora: parla con chi vive i processi ogni giorno. Possono chiarire strane deviazioni (forse per esigenze di business o workaround). Coinvolgi anche l’IT per accesso e validazione dei dati. Il process mining funziona al meglio come gioco di squadra: unisci la forza dei dati all’esperienza su processi reali.

Non trascurare il lato umano.

Il process mining non serve a mettere sotto accusa i singoli, ma a ottimizzare il flusso complessivo. Fallo capire a tutti. Coinvolgi owner di processo e team fin dall’inizio, presentando l’iniziativa in chiave positiva (es. “Cerchiamo opportunità di miglioramento, non stiamo valutando la performance di nessuno”). Se emerge che un’attività richiede più tempo, approfondisci: magari quella persona gestisce dieci cose insieme o il software la rallenta. La trasparenza va usata per crescere, mai per trovare colpevoli.

Non usare data di bassa qualità.

Hai mai sentito il detto “garbage in, garbage out”? Se usi data scadenti nel process mining, ne otterrai solo risultati sbagliati. Non lanciare l’analisi su un processo se non hai prima sistemato i data: timestamp mancanti, case ID incoerenti o duplicati ti porteranno fuori strada. Dedica tempo alla preparazione dei data: pulisci i log, unisci fonti diverse e assicurati di capire cosa rappresentano i tuoi dati. Questo sforzo iniziale ripaga, perché ottieni risultati molto più affidabili.

Come iniziare con il process mining

Pronto a scoprire il process mining? Ottima scelta! Iniziare può sembrare impegnativo, ma con i giusti passi è più facile di quanto pensi. Ecco una guida rapida e semplice per portare il process mining nella tua azienda:

Forma e Allinea

Parti dalle basi (stai già iniziando leggendo questa guida!). Fai in modo che gli stakeholder principali capiscano cos’è il process mining e cosa permette di ottenere.

Condividi esempi o case study per allineare tutti. È ideale creare un gruppo ristretto o individuare un champion interno appassionato, magari nell’area miglioramento processi, un IT analyst oppure un manager motivato a risolvere una criticità.

Diffondi curiosità: “Abbiamo un nuovo modo di vedere i dati di processo – proviamolo!” Un po’ di entusiasmo fa la differenza.

Scegli un processo (Piccolo e Strategico)

Non serve analizzare tutto subito. Scegli come pilot un processo importante ma gestibile. L’ideale sono quelli con criticità note e dati già disponibili: per esempio, l’approvazione fatture con lamentele per i tempi o ticket di supporto clienti poco trasparenti. Il processo deve essere significativo, ma non così grande da risultare ingestibile.

Limita il perimetro: magari solo un reparto o una linea di prodotto, non tutta l’azienda. Un pilot delimitato ti permette di mostrare valore in poco tempo. È come testare l’acqua prima di tuffarsi.

Raccogli e Prepara i Dati

Per il processo target, raduna i dati necessari. Di solito serve collaborare con l’IT per estrarre gli event log dai sistemi chiave (ad es. eventi ordine dall’ERP, pagamenti dal sistema finance, ecc). Niente panico: molti process mining tool moderni offrono connettori o guide per i sistemi più usati.

Dopo l’estrazione, prepara i dati: correggi errori, uniforma i formati data, verifica che ogni evento abbia un case ID. La preparazione è spesso la parte più lunga, ma è fondamentale. (Consiglio: parti con un piccolo campione dati — un mese — per verificare che funzioni tutto, poi scala.)

Se i dati non sono perfetti va bene: l’importante è che siano affidabili. Puoi analizzare solo ciò che puoi fidarti, quindi qui si pongono le basi.

Scegli il Tool e Analizza

Arriva la fase divertente: analizza i tuoi dati con un software process mining. Esistono molti strumenti: da open-source a enterprise. Scegli ciò che più si adatta a te. Per iniziare, prova un tool semplice con trial gratuita o community edition; alcuni cloud tool ti fanno uploadare direkt un event log Excel per partire subito.

Carica i dati e lascia che il software generi il process model — tipicamente un flowchart interattivo. Esplora il modello: verifica il flusso principale, le ramificazioni, il tempo e quanti casi seguono ogni percorso. Usa filtri o slider per osservare varianti (es. solo ordini >30 giorni).

Cerca colli di bottiglia o pattern. Magari il 30% degli ordini passa per 3 step di approvazione extra, causando ritardi. O il Team A conclude più velocemente del Team B: perché? Prendi appunti. I tool consentono di esportare i diagrammi o screenshot utili in seguito.

Interpreta e Pianifica Migliorie

Dati alla mano, coinvolgi il team per confrontarvi. Invita chi conosce bene il processo (manager, operatori) insieme agli analisti. Valida le scoperte: “Si vedono tanti ritorni su ‘correzione dati’” – “Già, se il form non è corretto lo rimandiamo indietro!”.

Capire il perché dei flussi è decisivo per pensare soluzioni. Brainstorma soluzioni per i problemi maggiori: “E se aggiungessimo una checklist per ridurre errori?” o “L’approvazione manager è saltabile per ordini piccoli?”. Prioritizza i miglioramenti con più impatto. Scegli metriche chiare (es. “ridurre il ciclo medio del 20%”). Stai trasformando gli insight in piani d’azione. Documenta! Rivedere i confronti prima/dopo sarà soddisfacente.

Implementa, Misura e Scala

Applica i cambiamenti sul processo reale: aggiorna procedure, modifica tool, forma il team dove serve. Poi misura col process mining (o con KPI tradizionali) l’impatto. Hai ridotto i tempi? Meno ricicli/ritorni? Festeggia il risultato: hai chiuso il ciclo di miglioramento con i dati!

Con il pilot riuscito puoi pensare di scalare: affronta il prossimo processo, espandi il mining ad altri reparti. Tante aziende, dopo i primi risultati, creano un programma process mining più ampio — a volte con un Center of Excellence dedicato. Crescendo, applica le best practice (le vediamo a breve) e monitora di continuo i processi ottimizzati.

Ripeti il ciclo! Il process mining diventerà parte della tua routine di ottimizzazione aziendale.

Dove si colloca ProcessMind

Ti starai chiedendo: “Sembra ottimo, ma come si fa facile?” Qui entra ProcessMind: uno strumento pensato per semplificare process mining e miglioramento processi, ideale soprattutto per chi inizia. Senza fare pubblicità, prendiamo ProcessMind come esempio di software moderno che snellisce tutti i passaggi di cui sopra.

Non vedi l’ora di provare? Testa ProcessMind gratis e scopri subito quanto sia facile ottenere insight dai tuoi dati.

• Tutto in uno (Piattaforma integrata): ProcessMind non è solo uno strumento di process mining; racchiude varie funzioni in un’unica piattaforma. Modella il processo, esegui mining sui dati e simula cambiamenti grazie ad un’interfaccia unica. Prima si usavano tool separati per design e analisi; qui è tutto insieme. Puoi creare una MAP drag-and-drop con BPMN 2.0, poi visualizzare i dati reali direttamente sul modello. Così vedi subito dove la realtà si discosta dal piano. Basta gestire strumenti distinti: tutto fluido e integrato. Questo approccio, che sovrappone dati su un canvas BPMN (con filtri interattivi e grafici), colma davvero il gap tra il processo ideale e quello reale. In pratica, ProcessMind è il tuo control center per comprendere e migliorare i processi.

• Avvio rapido e facilissimo: Uno degli aspetti distintivi di ProcessMind è la facilità di setup. Ricordi quanto fosse pesante la fase di estrazione dati? Qui tutto è semplice: puoi caricare fonti diverse senza bisogno di grandi progetti IT. Non ti servono dati “perfetti”: basta caricare il tuo file Excel e inizi subito. Perfetto per chi comincia: nessuna attesa di settimane, nessun data warehouse obbligatorio. Trascini un file (ad esempio export da CRM) e ProcessMind ti guida subito agli insight. Il sistema rileva e aiuta anche a correggere numerosi errori tipici nei dataset, risparmiando tempo tecnico. Motto: “Dati perfetti? Nessun problema” – parti subito con quello che hai. Accesso facile per tutti.

• Collaborazione e insight: Una volta caricati i dati, ProcessMind offre subito analytics potenti e dashboard personalizzabili. Puoi collegare la MAP scoperta ai dati di performance, generare grafici e creare dashboard su KPI (tempo medio per step, deviazioni ecc.). Questi dashboard sono personalizzabili e condivisibili: il team vede sempre la stessa situazione. Ad esempio, puoi evidenziare ordini bloccati da oltre 5 giorni e condividerli con l’order management team per agire subito. Come è cloud-based e pensato per business user, tutti possono collaborare, commentare e intervenire. Si punta al self-service della process intelligence: nessuna attesa di report da un esperto, puoi esplorare i dati con interfaccia intuitiva, fare domande (“Mostrami solo i casi del mese scorso”) e avere risposte in tempo reale.

• Ottimizzazione completa: ProcessMind non si limita a mostrare il processo: ti supporta in tutto il ciclo di miglioramento. Puoi simulare scenari what-if (“E se aggiungiamo una persona qui quanto accelera?”), modificare direttamente il design e vedere subito che impatto avrebbero le modifiche, unendo mining e design in un colpo solo. Con la piattaforma unica, il miglioramento è continuo: disegni la modifica, la comunichi (serve anche da repository di process documentation), poi con il mining monitori i nuovi risultati. È in linea con metodi di miglioramento continuo come Lean e Six Sigma: diventa toolbox pratico anche senza team di data analytics dedicati. In sostanza, ProcessMind semplifica ogni fase della process improvement journey – così anche aziende senza analisti possono sfruttare il process mining.

Best Practice e Pro Tips

Concludiamo mettendo in evidenza alcune best practice e consigli utili per un process mining efficace. Questi suggerimenti, frutto di esperienze reali in azienda, ti permetteranno di massimizzare il successo:

Seguendo queste best practice parti con le basi giuste. Pensale come una “stella polare” che guida i tuoi progetti di process mining. Eviti errori comuni, ottieni risultati concreti e mantieni le migliorie nel tempo. Quando il process mining è fatto bene, diventa parte indispensabile del tuo business improvement toolkit – quasi un’abitudine a controllare sempre con i dati la realtà dei tuoi processi. Unito alla creatività e alla costanza, puoi davvero migliorare senza limiti.

Buon mining!