Hazır Bağlayıcıları Neden Atlıyoruz (Ve Bunun Yerine Ne Yapıyoruz)

Data şablonlarını mı arıyorsunuz? Sürekli süreç iyileştirme rehberlerimize göz atın. Satın Alma’dan Ödemeye (P2P), Siparişten Tahsilata (O2C) ve Borç Hesapları (Accounts Payable) gibi süreçler için kullanıma hazır şablonlar bulabilirsiniz.

Process Mining data ister—ama biz işi yanlış yapıyoruz

”Process Mining’de işin %80’i data’dır.”

Muhtemelen bu istatistiği duydunuz. Biz de bunu defalarca yaşadık. Ama rahatsız edici gerçek şu: data’nın işin %80’i olması bir doğa kanunu değil—yanlış yaklaşımın belirtisi.

Data çıkarımı aylar süren bir projeye dönüştüyse bir şeyler raydan çıkmıştır. Process Mining’in hedefi kusursuz data pipeline’ları değil; içgörüdür. Örneğin, faturaların 12 gün boyunca kimse dokunmadan beklediğini keşfetmektir. Ya da yanlış yapılandırma yüzünden siparişlerin %40’ının manuel müdahale gerektirdiğini görmektir.

Data araçtır; amaç değil.

Peki neden bu kadar çok Process Mining projesi data aşamasına takılıp kalıyor? Çoğu zaman mesele tek bir tercihe dayanıyor: hazır connector’ları seçmek.

Hazır Connector’ların Vaat Ettikleri

Hakkını verelim: Vaat gerçekten cezbedici.

Hazır (out-of-the-box) connector’lar, SAP, Salesforce, ServiceNow veya Oracle gibi sistemlerden süreç datasını çıkarabildiğini söyleyen, önceden geliştirilmiş entegrasyonlardır. Anlatılan senaryo genelde şöyledir:

• Sisteminizi işaretleyin
• Bir düğmeye basın
• Datanız kusursuz formatta görünür
• Günlük yenilemeleri ayarlayın
• İş bitti

Kusursuz bir dünyada oyunun kurallarını değiştirirdi. Doğrusunu söylemek gerekirse, demoda çalıştığını gördük. Hatta bazen, sade (vanilla) konfigürasyonlu basit üretim ortamlarında gerçekten çalışıyor.

Ama gerçek şu: sizin şirketiniz bir demo ortamı değil.

Gerçek Durum

Yıllardır kurumlara Process Mining konusunda destek veriyoruz. Ne işe yaradığını, neyin yaramadığını gördük. Ve defalarca, hazır connector’ların çözdüğünden daha fazla sorun ürettiğine tanık olduk.

”Hızlı Kurulum” Bir Yıla Uzadığında

Müşterilerimizden biri, bir satıcının SAP bağlayıcısı için çok heyecanlıydı. “Üç haftada ilk içgörüler” sözü verilmişti.

On sekiz ay sonra hâlâ veri kalitesi sorunlarını ayıklıyordu.

Bu istisna değil. Birçok bağlayıcı projesinin bir yılı aştığını gördük; bütçeyi de motivasyonu da aynı ölçüde tüketiyorlar. Satış sunumundaki “kolay” kurulum, gerçeklerle yüzleşince hiç de kolay olmuyor.

Bağlayıcılar Neden Gerçek Hayatta Zorlanır?

• Sisteminiz standart değil. Bağlayıcılar belirli yazılımların belirli sürümleri için geliştirilir. Oysa şirketler özelleştirir; alan ekler, workflow’ları değiştirir, tablo yapılarıyla oynar. Kullandığınız ERP? Muhtemelen on yıldır evrim geçiriyor. Bağlayıcı ders kitabı kurulumunu bekler; sizde ise yılların iş kararlarıyla şekillenmiş yaşayan bir sistem var.

• Bağlayıcılar her şeyi çözmeye çalışır. Her olası Process Mining kullanımını kapsasın diye tasarlanan bir bağlayıcı aşırı karmaşıklaşır. Asla karşılaşmayacağınız uç vakaları desteklerken, sizin gerçekten ihtiyacınız olan analizi desteklemeyebilir. Bu tek tip yaklaşım, projenize değer katmayan bir karmaşayla boğuşmanız demektir.

• Çok tabloluluk labirenti. Çoğu bağlayıcı birden fazla kaynak tabloyla çalışır; kulağa güçlü geliyor—öyledir de. Ama bu tablo ilişkilerini kurmak ve sürdürmek zordur. Sadece iş sürecinizi değil, bağlayıcının veri modelini, kaynak sistemin veri modelini ve bunların nasıl eşleşeceğini anlamanız gerekir. Model üstüne model.

• Kara kutular güvensizlik üretir. Bir bağlayıcıda bir şeyler ters gittiğinde (ve mutlaka gider), nedenini görmek zordur. Hata kaynak sistemdeki veri mi? Bağlayıcı mı yanlış dönüştürüyor? Bir konfigürasyon sorunu mu var? Karanlıkta hata ayıklarsınız; bu herkes için yorucudur ve sonuçları paydaşlara açıklamayı neredeyse imkânsız kılar.

• Mükerrer iş. İroniye bakın: Birçok kurumun veri ambarında ya da data lake’inde zaten temiz, hazırlanmış veri var. Veri mühendisleriniz yıllardır pipeline’lar kurdu, kalite problemlerini çözdü, güvenilir veri setleri oluşturdu. Bağlayıcı bütün bu emeği görmezden gelir ve sıfırdan başlar; üstelik kurumunuzun güvendiği verilerle tutarsızlık bile yaratabilir.

• Herkesi şaşırtan genel adlar. Bağlayıcılar, kurumunuzun süreçleri nasıl adlandırdığıyla örtüşmeyen standart terimler kullanır. Bağlayıcı bir şeye “Order Confirmation” derken ekibiniz “Sales Acknowledgment” diyorsa, her konuşmayı yavaşlatan bir çeviri katmanı yaratmış olursunuz.

• ETL tuzağı. Çoğu bağlayıcı sizi satıcının ETL aracına hapseder. Bu; mülkiyetli sistemler öğrenmek, satıcıya özgü özelliklere bağımlı olmak ve başka araçlara taşınmayan bir uzmanlık geliştirmek demektir. Oysa şirketinizde muhtemelen zaten ETL altyapısı ve bunu kullanmayı bilen insanlar var.

• Tasarımı gereği satıcıya bağımlılık. Açık konuşalım: Karmaşık, mülkiyetli veri pipeline’ları satıcı açısından bir tercih—hata değil. Bağlayıcı temelli bir altyapıya altı ay yatırım yaptıktan sonra başka bir araca geçmek çok pahalı hâle gelir. Bu tesadüf değil.

Gizli Maliyetler

Teknik zorlukların ötesinde, bağlayıcı yaklaşımının gerçek maliyetleri var:

• Zaman: Analiz yerine veri çıkarımıyla geçen aylar
• Para: Bağlayıcı lisansları ve kurulum için danışman ücretleri
• Fırsat: Pipeline inşa edilirken ertelenen süreç iyileştirmeleri
• Motivasyon: Proje veri aşamasında takılınca ekiplerin hevesi kırılır
• Güven: İlk projeler sarkınca paydaşlar process mining’in değerini sorgular

Yaklaşımımız: Data Şablonları

Farklı bir yol seçtik. Connector geliştirmek yerine data şablonları oluşturduk.

Felsefe basit: Sürecinize yakın ve hazırlaması kolay bir formatta hangi data’nın gerektiğini net tarif etmek.

Excel’le Başlayın

Evet, gerçekten. Excel’le başlayabilirsiniz.

Event log kavramına yeni misiniz? Excel ve SQL örnekleriyle adım adım ilk event log’unuzu oluşturmayı anlatan process mining event log’u nasıl oluşturulur rehberimize göz atın.

Veri şablonlarımız, her analiz türü için hangi sütunlara ihtiyaç duyduğunuzu net biçimde tanımlar. Çoğu süreçte gerekenler: Case ID, Timestamp ve Activity adı — ve işletmeniz için kritik olan ek öznitelikler.

Bunu kendiniz yapabilirsiniz. Bugün. BT’yi beklemeden. Satın alma sürecine girmeden. Danışman tutmadan. Sisteminizden biraz veri dışa aktarın, şablonumuza göre düzenleyin, yükleyin; sonra da sürecinizi analiz etmeye başlayın.

Mükemmel mi? Hayır. Hızlı mı? Kesinlikle. Sürecinizi anlamaya çalışırken hız, mükemmellikten daha önemlidir.

Neden Tek Tablo?

Çoğu analiz için bilerek tek tablo formatı kullanıyoruz. Gerekçeyi anlayana kadar sınırlayıcı görünebilir:

1. Anlaması kolay: Bir Excel tablosuna bakan herkes ne olduğunu kavrayabilir
2. Oluşturması kolay: Karmaşık join işlemleri ya da ilişki yönetimi yok
3. Process Mining zaten bunu yapar: Birden çok tabloyu okuyan araçlar bile analize geçmeden önce hepsini bir event log’da birleştirir

Yine de ProcessMind’de çoklu tablolarla çalışabilirsiniz—farklı perspektifler, farklı süreçler, hatta object-centric process mining yaklaşımları. Ama oradan başlamak zorunda değilsiniz. Basit başlayın; değer sağladığı noktada karmaşıklık ekleyin.

Veri Ekibinizle Birlikte Çalışın

Şunu öğrendik: Bağlayıcı yaklaşımı çoğu zaman veri mühendislerinizi devre dışı bırakır. Bu bir hata.

Veri ekibiniz sistemlerinizi bilir. Veri kalitesi sorunlarının nerede olduğunu bilir. Hangi alanlara güvenileceğini, hangilerinin doğrulanacağını bilir. Bağlayıcının takılacağı pek çok problemi muhtemelen çoktan çözmüşlerdir.

Veri şablonlarımız ortak bir dil oluşturur. Şablonu veri mühendisinize verin; ne gerektiğini anında kavrar. Zaten bildikleri araçlarla—SQL, mevcut ETL platformları, veri ambarınız—gereken veriyi tam olarak üretebilirler.

Yeni sistem öğrenmek yok. Satıcıya özel eğitim yok. Deneyimli veri uzmanlarının hızla karşılayabileceği net gereksinimler var.

Elinizdekinden Yararlanın

Çoğu kurumun zaten güçlü bir veri altyapısı var:

• Temizlenmiş, doğrulanmış veriyi tutan veri ambarları
• Bilgiyi güvenilir şekilde taşıyan ETL pipeline’ları
• Tarihsel kayıtları barındıran data lake’ler
• Yerleşik sorgulara sahip iş zekası (BI) araçları

Şablon yaklaşımı bunların hepsinden yararlanmanızı sağlar. Mevcut olanı yeniden kurmayın. Paralel veri pipeline’ları kurmayın. Zaten yaptığınız yatırımları kullanın.

Bu aynı zamanda Process Mining için hazırladığınız verinin başka yerlerde de yeniden kullanılacağı anlamına gelir. Bir veri setini bir kez oluşturun; Process Mining, makine öğrenimi, klasik BI ve sırada ne varsa hepsi için kullanın. İşte verimlilik.

AI Destekli Esneklik

Şablonlar net olsa bile, data her zaman kusursuz formatta gelmez. Bu yüzden ProcessMind’a AI destekli data mapping ekledik.

Datanızı yükleyin; sistemimiz çoğu zaman kendiliğinden anlar—hangi sütunun case ID, hangisinin timestamp, hangisinin aktivite adlarını içerdiğini tanır. Bir şey doğru eşleşmezse, birkaç tıkla elle düzeltebilirsiniz.

Hedef, sizinle içgörüler arasındaki engelleri kaldırmak.

Başlamak için hazır mısınız?

ProcessMind’ı bu prensiplerle kurduk: Basit data gereksinimleri. Değere hızlı erişim. Kontrol sizde.

Yaygın süreçler için data şablonları bulmak üzere sürekli süreç iyileştirme rehberlerimizi inceleyin. Her rehberde şunlar var:

• Süreç aktiviteleri ve hangi data’nın toplanması gerektiği
• Hemen kullanabileceğiniz şablon dosyaları
• SAP, Oracle ve Microsoft Dynamics gibi yaygın sistemler için rehberlik
• Data hazırlığı için en iyi uygulamalar

Ya da doğrudan ücretsiz deneme başlatın ve biraz data yükleyin. Bir connector’ın yapılandırılmasını beklemediğinizde içgörülerin ne kadar hızlı geldiğine şaşırabilirsiniz.

Amaç data değil. Amacınız sürecinizi anlamak. Oraya daha hızlı gidelim.