Esas Kılavuz: Süreç Madenciliği Zorlukları ve Çözümleri

Başarı İçin Yol Haritası

Süreç Madenciliğinin Zorluklarını Yönetmek

Bugünün hızlı ve veri odaklı dünyasında, organizasyonların rekabetçi kalabilmesi için çevik ve verimli olması şart. Bu başarıyı elde etmek, operasyonel süreçlere derin bir anlayış ve temel zorlukların farkında olmayı gerektirir. Süreç madenciliği, gerçek zamanlı iş verilerini inceleyerek bu içgörüleri sağlar ve yaygın zorluklar ve engeller aşıldığında başarıya olanak tanır. Bu blog yazısı, süreç madenciliği yolculuğunuzu yönlendirecek temel zorlukları, proje başarısızlıklarının nedenlerini ve en iyi uygulamaları öne çıkarıyor, bu dönüştürücü teknolojinin tam potansiyelini açığa çıkarmanızı sağlıyor.

Process Mining’deki Temel Zorlukları Anlamak

Birçok şirket process mining’in verimliliği artırma, karar alma süreçlerini iyileştirme ve rekabetçi bir avantaj elde etme potansiyelini görse de, yol genellikle karmaşıktır. Organizasyonlar, iş süreçlerini doğru bir şekilde haritalamada sıklıkla zorluklarla karşılaşır, bu da hatalı analizlere ve kaçırılan fırsatlara yol açabilir. Bu sorun genellikle tutarsız veya eksik verilerden kaynaklanır ve güvenilir süreç haritalarının oluşturulmasını zorlaştırır.

Diğer önemli bir zorluk ise çeşitli kaynaklardan gelen verilerle başa çıkmaktır. Günümüzde şirketler farklı platformlarda faaliyet gösteriyor ve bu verilerin kalitesini ve tutarlılığını sağlarken birleştirmek önemli bir görevdir. Eğer bir organizasyon bu ilk engelleri aşarsa, bir sonraki adım genellikle en zorlu olanıdır: içgörüleri somut eylemlere dönüştürmek. Sadece süreçlerin nasıl işlediğini anlamak yeterli değildir—şirketler, bu içgörüleri gerçek dünya iyileştirmelerine yönlendirecek etkili yollar bulmalıdır.

Bu zorlukları ele almak için, işletmeler iki temel soruyu sormaya başlamalıdır: Nasıl temel verileri gürültüden ayırt edebilirler ve process mining’i verimli hale getirmek için ne tür bir teknik altyapı gereklidir? Bu soruları yanıtlamak, başarılı bir process mining girişimi için sağlam bir temel oluşturur. Veri çıkarma ve robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi araçlar, bu kurulum aşamasını kolaylaştırabilir. Verimli veri çıkarma, temel verilerin doğru bir şekilde entegrasyonunu sağlar, RPA ise rutin görevleri otomatikleştirir ve ekiplerin daha stratejik faaliyetlere odaklanmasına olanak tanır.

Process Mining Projeleri Neden Başarısız Olur

McKinsey’e göre, dönüşüm programlarının yaklaşık %70’i istenen sonuçlara ulaşamıyor ve process mining projeleri de bu durumdan muaf değil. Başarısızlığın en yaygın nedenlerinden biri, kötü veri kalitesidir. Sisteme giren veriler yanlış, eksik veya güncel değilse, elde edilen içgörüler de güvenilmez olacaktır. Bu durum, özellikle SAP gibi entegre sistemler kullanılmadığında doğrudur, çünkü bu tür sistemler daha temiz, daha yapılandırılmış veriler sağlayabilir. Buradaki çözüm basit ama önemlidir: veri temizliği, doğrulama yapmak ve veri kalitesini korumak için sağlam yönetim çerçeveleri kurmak.

Dönüşüm yolculuğu zor olabilir ve iyi niyetli çabalar sıklıkla raydan çıkar veya başlamadan önce ortada kalır. Kimse başarısız olmayı hedeflemez, ancak araştırmalar, şirketlerin %70 oranında tam da bunu yaptığını gösteriyor. Bizim deneyimlerimize göre, başarısız sonuçlara yol açan bilgi eksikliği değildir. İyi niyetli yönetim ekipleri genel olarak ne yapılması gerektiğini bilirler. Yüzlerce kapsamlı, büyük ölçekli dönüşüme liderlik ettik ve bu çabalarla, başarının önündeki dört en yaygın tuzağı belirledik.

Jon Garcia - McKinsey Transformasyon Uygulaması lideri ve baş ortak

Başka bir tökezleyen taş ise paydaş desteği eksikliğidir. Projeler, organizasyonda büyük değişiklikler gerektirdiğinde, yanlış anlamalar veya dönüşümün ölçeği hakkındaki korkular nedeniyle genellikle direnişle karşılaşılır. Bunun üstesinden gelmek için, şirketlerin paydaşları erken aşamada işe dahil etmeleri, açık iletişimi sağlamaları ve process mining’in net faydalarını göstermeleri gerekir. Anahtar kişileri baştan dahil ederek, organizasyonlar destek inşa edebilir ve başarı için ortak bir vizyon oluşturabilir.

Uyumsuz beklentiler ve gerçekçi olmayan zaman çizelgeleri de bir process mining projesini mahvedebilir. Gereken zaman ve kaynaklar konusunda aşırı iyimser olmak kolaydır, ancak bu tür yanlış hesaplamalar hayal kırıklığına ve projenin terkedilmesine yol açabilir. Gerçekçi hedefler belirlemek, net hedefler tanımlamak ve paydaşları ilerleme hakkında bilgilendirmek, projelerin doğru yolda kalmasına yardımcı olabilecek temel uygulamalardır.

Ayrıca projeler genellikle kötü tanımlanmış kapsamdan muzdariptir. Odaklanılması gereken süreçler konusunda net bir anlayış olmadan, çaba dağınık ve odaklanmamış hale gelir. Başarılı girişimler, belirli süreçleri, beklenen çıktıları ve kaynak gereksinimlerini özetleyen iyi tanımlanmış sınırlar üzerine kuruludur. Bu odağı koruyarak, organizasyonlar projenin anlamlı ve uygulanabilir sonuçlar teslim etmesini garanti edebilir.

Son olarak, doğru yetenek ve kaynakların yokluğu, process mining çabalarına ciddi şekilde zarar verebilir. Bu teknoloji, teknik, analitik ve alan uzmanlığı karışımına ihtiyaç duyar. Organizasyonlar, eğitim ve beceri geliştirmeye yatırım yapmaya istekli olmalı veya başarıyı yönlendirmek için gerekli yetenekleri bir araya getiren özel bir Mükemmeliyet Merkezi (CoE) kurmayı düşünmelidir.

Process Mining Zorluklarını Aşma

Temel sorunlar ele alındığında yolculuk bitmez. Analiz için gereken veri genellikle eksik veya erişilemez olabilir, bu da ilerlemeyi ciddi şekilde engelleyebilir. Örneğin, kritik veri alanları mevcut değil olabilir veya ekipler, dahili engeller nedeniyle belirli veri kümelerine erişimde zorlanabilir. Bu zorlukları aşmak, veri uzmanlarını erkenden meşgul etmek ve veri sahipleriyle güçlü ilişkiler geliştirmeyi gerektirir. Ayrıca, gelecekteki BT sistemlerinin tasarımına veri gereksinimlerinin dahil edilmesi, bu tür sorunların tekrar ortaya çıkmasını önleyebilir.

Bir diğer zorluk ise veri becerilerinin eksikliğidir. Veriyi çıkarmak, hazırlamak ve anlamak, her ekibin sahip olmadığı belirli bir dizi yeterlilik gerektirir. Bunu ele almak için, organizasyonlar küçükten başlamalı, temel veri kümelerine odaklanmalı ve çabalarını kademeli olarak artırmalıdır. Veri becerilerinin geliştirilmesine yatırım yapmak, hazırlık süreçlerini daha tekrar edilebilir ve verimli hale getirerek uzun vadede zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.

Veri kalitesi, içgörülerin doğruluğunu etkileyebilecek tekrarlayan bir sorun olmaya devam ediyor. Şirketler, analiz edilen verilerin güvenilir olduğundan emin olmak için doğrulama süreçlerini önceliklendirmelidirler. Ayrıca, zamanla veri toplama yöntemlerini iyileştirerek gelecekteki projelerde daha iyi kaliteyi sürdürmek mümkün olacaktır. Güvenlik ve gizlilik endişeleri de burada rol oynar; organizasyonlar, yasal gereklilikler veya ifşa korkusu nedeniyle veri paylaşmaya çekinebilirler. Bu endişeleri projenin başlarında güçlü veri erişim politikaları ve anonimleştirme teknikleri ile ele almak, bu endişeleri hafifletebilir ve daha büyük işbirliğini teşvik edebilir.

alıştırmak

Süreçle İlgili Zorluklarla Mücadele

Verinin ötesinde, süreçlerin kendilerine özgü zorluklar bulunmaktadır. Birçok iş süreci doğası gereği karmaşıktır ve uygun hazırlık olmadan bunları analiz etmek bir labirentte gezinmek gibi hissettirebilir. Bunu yönetmek için şirketler, her adımı haritalamaya çalışmak yerine, ana aşamalara odaklanarak süreç görünümlerini basitleştirmelidir. Referans modeller, önemli süreç aşamalarını daha net bir şekilde sunarak, iyileştirilmesi gereken alanları belirlemeyi kolaylaştırabilir.

Process mining araçlarıyla tecrübesizlik de bir zorluk teşkil edebilir. Ekipler yazılımı etkili bir şekilde kullanmayı bilmezse, analiz etkilenir. Bu yüzden pratik ve eğitim çok önemlidir. Ekipler, mevcut araçları tanımalı ve animasyonlar ve filtreler gibi özelliklerden faydalanarak daha derin içgörüler elde etmelidir.

Son olarak, yapılandırılmış metodoloji eksikliği dağınık çabalara neden olabilir. Net bir yaklaşım olmadan, projeler kolayca yönünü kaybedebilir. Daha küçük, iyi tanımlanmış süreçlerle başlamak, ekiplerin hızlı kazanımlar elde etmesine yardımcı olabilir, bu da güven ve ivme oluşturur. Bu çabaları daha geniş iş hedefleriyle hizalamak, process mining’den elde edilen içgörülerin somut faydalara dönüşmesini sağlar.

Kurumsal Zorlukları Ele Almak

Tüm doğru araçlar ve tekniklere sahip olunsa bile, process mining projeleri yeterli kurumsal destek olmadan başarısız olabilir. Paydaş desteğini sağlamak kritik önemdedir; aksi takdirde proje tıkanabilir veya ilerleyemez. Anahtar süreç sahiplerini erkenden belirlemek ve proje boyunca onları dahil etmek bu desteği sağlamlaştırmaya yardımcı olabilir. Çalıştaylar ve gösterimler potansiyel faydaları etkili bir şekilde gösterir ve bu da heyecan yaratmayı kolaylaştırır.

Sık karşılaşılan bir zorluk, process mining için güçlü bir iş gerekçesi oluşturmanın zor olmasıdır. Değerine dair net örnekler olmadan, paydaşlar yatırım yapmaya çekinebilir. İlgili vaka incelemelerini sunmak ve süreç değişikliklerinin etkisini gösteren metriklerle birlikte paydaşlara bir argüman sunmak, process mining’in nasıl değerli bir yatırım olduğunu güçlendirebilir.

Process mining projelerini kurumsal stratejilerle hizalamak da önemli bir adımdır. Şirketin daha geniş hedeflerinden kopuk projeler genellikle alaka düzeyini korumakta zorlanır. OKR’lar (Amaçlar ve Temel Sonuçlar) gibi belirli iş hedefleriyle process mining çabalarını hizalayarak, şirketler inisiyatiflerinin genel başarıya katkı sağlamasını garanti edebilir.

Bir organizasyon genelinde process mining’i gerçekten ölçeklemek için gerekli kapasiteyi inşa etmek ve sürdürmek esastır. Pilot projelerle başlamak, şirketlerin deney yapmasına, öğrenmesine ve yaklaşımlarını iyileştirmesine olanak tanır. Erken başarıları kabul etmek, sürekli eğitimler, uygulama toplulukları oluşturma ve bir Mükemmeliyet Merkezi (CoE) kurma yoluyla sürdürülebilecek ivme kazandırır.