Process Mining Zorlukları ve Çözümlerine Dair Temel Rehber

Başarıya Giden Yol Haritası

Process Mining Zorluklarını Aşmak

Günümüzde hızlı ve data odaklı bir ortamda çevik ve verimli kalmak, şirketlerin rekabette öne çıkması için çok önemli. Bunu sağlamak, operasyon süreçlerini derinlemesine anlamak ve zorlukları tanımakla mümkün. Process mining, gerçek zamanlı iş data’sını analiz ederek bu içgörüleri sunar. Bu blog yazısı, process mining projelerinde karşılaşılan temel zorluklara, başarısızlık nedenlerine ve en iyi uygulamalara değiniyor; böylece bu dönüşüm teknolojisinin tam potansiyelini açığa çıkarmanıza yardımcı oluyor.

Process Mining’de Temel Zorlukları Anlamak

Birçok şirket, process mining’in verimlilik artışı, karar kalitesi ve rekabet avantajı için potansiyelini görüyor; ancak süreç genellikle karmaşık ilerliyor. Şirketler çoğu zaman iş süreçlerini doğru MAP’lemek zorunda kalıyor ve bu zorluklar, eksik veya tutarsız data nedeniyle analizlerde hata ve kaçan fırsatlara yol açıyor. Bu durum, güvenilir process MAP’lerinin oluşturulmasını daha da güçleştiriyor.

Bir diğer büyük zorluk ise farklı kaynaklardaki verileri yönetmek. Günümüzde şirketler birçok platformda çalıştığı için, datayı birleştirip kalite ve tutarlılığı sağlamak ciddi bir iş. İlk aşamadaki engeller aşılsa bile, çoğunlukla en kritik adım zorlayıcıdır: Analizleri gerçek dünyada uygulamaya geçirmek. Süreçlerin nasıl işlediğini bilmek tek başına yeterli değildir; içgörülerin uygulanabilir aksiyonlara çevrilmesi gerekir.

Bu zorluklara çözüm bulmak için şirketler önce şu iki temel soruyu sormalı: Gerekli veriyi gürültüden nasıl ayrıştırırız ve process mining’i verimli yapmak için nasıl bir teknik altyapı gerekir? Bu sorulara verilen yanıtlar, başarılı bir process mining sürecinin temelini oluşturur. Data extraction ve Robotic Process Automation (RPA) araçları bu hazırlık aşamasını kolaylaştırır. Doğru data extraction ile ana veri sağlıklı şekilde entegre edilirken, RPA ise rutin işleri otomize ederek ekiplerin daha stratejik işlere odaklanmasını sağlar.

Process Mining Projeleri Neden Başarısız Olur?

McKinsey’ye göre dönüşüm projelerinin yaklaşık %70’i hedeflenen sonuca ulaşamıyor ve process mining projeleri de bu tabloya dahil. Başarısızlığın ana sebebi genellikle zayıf data kalitesi. Sisteme giren veri yanlış, eksik veya güncel değilse, analiz ve içgörüler de güvenilmez olur. SAP gibi entegre sistemler kullanılmazsa data genellikle daha dağınık ve kirli olur. Çözüm ise net ve gereklidir: Data cleansing, doğrulama ve güçlü bir data governance altyapısına yatırım yaparak veri kalitesini korumak.

Dönüşüm süreci zorlu olabilir; iyi niyetli çabalar daha başlamadan rayından çıkabilir veya kaybolabilir. Hiç kimse başarısız olmayı istemez; ancak araştırmalar şirketlerin %70’inde bu sonucun yaşandığını gösteriyor. Tecrübemize göre başarısızlığın ana nedeni bilgisizlik değildir. İyi niyetli yönetim ekipleri genellikle ne yapmaları gerektiğini bilir. Yüzlerce büyük dönüşümde, başarıyı engelleyen dört ana hata tespit ettik.

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

Bir diğer temel sorun ise stakeholder buy-in eksikliğidir. Projede organizasyon içinde büyük değişim gerekiyorsa, bu genellikle yanlış anlaşılmalar veya değişimden korkulması nedeniyle direnç yaratır. Bunu aşmak için, paydaşları sürece erken dahil etmek, açık iletişim sağlamak ve process mining’in getirdiği açık faydaları paylaşmak şart. Anahtar isimleri baştan sürece katarak ortak bir başarı vizyonu oluşturmak mümkün olur.

Yanlış beklentiler ve gerçekçi olmayan takvimler de process mining projelerini başarısızlığa sürükler. Gerekli zaman ve kaynakları olduğundan az görmek projede hayal kırıklığı ve bırakmaya neden olur. Gerçekçi hedefler, net amaçlar belirlemek ve ilgili paydaşlara düzenli bilgi sunmak projeleri rayında tutmanın anahtarıdır.

Ayrıca projelerde sıklıkla belirsiz kapsam (scope) sorunu olur. Hangi süreçlerin odağa alınacağı net değilse çabalar dağılır, sonuç gelmez. Başarılı projelerde ise kapsam net çizilir, hedef süreçler, beklenen sonuçlar ve ihtiyaç duyulan kaynaklar açıkça belirlenir. Odak korunduğunda ise proje anlamlı ve uygulanabilir sonuç üretir.

Son olarak, gerekli beceri ve kaynak yetersizliği process mining’i ciddi biçimde sınırlar. Bu teknoloji için teknik, analitik ve alan uzmanlığı gerekir. Organizasyon ya eğitim ve beceri gelişimine yatırım yapmalı ya da nitelikli ekibi bir araya getirecek özel bir Center of Excellence (CoE) kurmalıdır.

Process Mining Zorluklarının Aşılması

Temel sorunlar çözüldükten sonra süreç bitmez; analiz için gereken data çoğunlukla eksik ya da erişime kapalı olabilir, bu da ilerlemeyi ciddi şekilde engeller. Örneğin, kritik data alanlarının mevcut olmaması veya ekiplerin belirli veri setlerine erişimde iç engellerle karşılaşması yaygındır. Bu engelleri aşmak için proaktif davranmak—data uzmanlarını sürecin başında dahil etmek ve veri sahipleriyle güçlü ilişkiler kurmak çok etkilidir. Ayrıca, data gereksinimlerini yeni IT sistemlerinin tasarımında baştan gözetmek benzer sıkıntıların tekrarını önler.

Diğer bir sıkıntı ise data yetkinliğinin eksik olmasıdır. Data çıkarmak, hazırlamak ve anlamlandırmak özel bir uzmanlık gerektirir. Bunu aşmak adına, organizasyonlar küçük adımlarla başlamalı, temel veri setlerine odaklanmalı ve ardından aşamalı büyütmelidir. Data alanında yetkinlik kazandıran yatırımlar, süreçleri tekrarlanabilir, hızlı ve verimli hale getirerek hem zamandan hem kaynaklardan tasarruf sağlar.

Data kalitesi, analiz sonuçlarının doğruluğunu sürekli etkileyen bir konudur. Şirketler, analiz edilen datanın güvenilirliğini sağlamak adına kalite kontrol listeleriyle doğrulama süreçlerine öncelik vermeli. Ayrıca, veri toplama yöntemlerinin zaman içinde gelişmesi, sonraki projelerde veri kalitesinin yüksek kalmasına yardımcı olur. Güvenlik ve gizlilik kaygıları da önemlidir; regülasyonlar veya veri sızıntısı endişesi, şirketlerin data paylaşımı yapmasını zorlaştırabilir. Bu kaygıları projenin başında, güçlü veri erişimi politikalarıyla ve anonimleştirme teknikleriyle ele almak, güveni ve işbirliğini kolaylaştırır.

Süreçlere Bağlı Zorlukların Üstesinden Gelmek

Verinin ötesinde, süreçlerin doğasında da zorluklar var. Birçok iş süreci oldukça karmaşık ve yeterli hazırlık olmadan analiz etmek, adeta bir labirentte yol almaya benzer. Bu zorluğu aşmak için şirketler, her adımı tek tek MAP etmek yerine, ana kilometre taşlarına odaklanarak süreçlerini sadeleştirmelidir. Referans modeller de süreçteki önemli aşamaları netleştirerek iyileştirme noktalarını daha kolay ortaya çıkarır.

Process Mining araçlarında deneyim eksikliği de zorluk çıkarabilir. Takımlar, yazılımı etkin kullanamazsa analiz zayıf olur. Bu nedenle pratik yapmak ve eğitim almak çok önemlidir. Ekipler, mevcut araçlara hakim olmalı ve animasyon, filtre gibi özelliklerle daha derin içgörü elde edebilir.

Son olarak, yapılandırılmış bir metodoloji olmaması, çalışmaları dağınık ve hedefsiz bırakabilir. Net bir yaklaşım olmadan projeler hızla yolunu kaybeder. Daha küçük ve iyi tanımlanmış süreçlerle başlamak, ekiplerin hızlı başarı ile güven kazanmasını sağlar. Bu çabalar, genel iş hedefleriyle uyumlu olduğunda process mining ile elde edilen içgörüler somut faydaya dönüşür.

Organizasyonel Zorlukların Aşılması

Tüm doğru araçlar ve teknikler mevcut olsa bile, process mining projeleri yeterli organizasyon desteği olmadan sekteye uğrayabilir. Paydaşların desteğinin sağlanması kritik önemdedir; aksi halde proje durabilir veya ilerleyemez. Ana süreç sahiplerini erkenden tespit edip tüm proje boyunca dahil etmek, bu desteği güçlendirir. Workshop ve demo oturumları, potansiyel faydaları göstererek ekipte heyecan yaratmayı kolaylaştırır.

Sık rastlanan bir zorluk da process mining için güçlü bir business case oluşturmanın zor olmasıdır. Değeri açık örneklerle gösterilmezse, paydaşlar yatırım konusunda çekingen davranabilir. İlgili vaka analizleri paylaşmak ve süreç değişikliklerinin etkisini ortaya koyan metrikler sunmak, process mining’e yatırım için gerekçeyi güçlendirir.

Process mining projelerinin, şirketin genel stratejileriyle uyumlu olması da çok önemlidir. Şirket hedeflerinden kopuk projeler, zamanla önemini yitirir. Özellikle OKR (Objectives and Key Results) gibi yönetim yaklaşımlarıyla process mining çalışmalarınızı net iş hedeflerine bağlayarak, projelerin başarıya katkı sağlamasını garanti altına alabilirsiniz.

Kurum genelinde process mining’in yaygınlaşması için gerekli kapasitenin oluşturulup sürdürülmesi gerekir. Pilot projelerle başlamak, şirketlere deneme, öğrenme ve yöntemi geliştirme imkanı sağlar. Erken başarıların öne çıkarılması ivme yaratır; sürekli eğitimler, uygulama toplulukları kurmak ve CoE (Center of Excellence) oluşturmak da bu ivmeyi devam ettirir.