Process Mining zorlukları ve çözümleri

Başarıya giden yol haritası

Process Mining zorluklarını ele almak

Rekabetçi kalmak isteyen kuruluşların çevik ve verimli olması gerekir. Bunun ilk adımı, işlerin nasıl yürüdüğünü ve nerede aksadığını net biçimde görmektir. Process Mining, bu görünümü sağlamak için gerçek zamanlı iş verilerini kullanır. Ancak analizleri sonuçlara dönüştürmek için yaygın zorlukları ele almanız gerekir. Bu yazıda başlıca Process Mining zorluklarını, projelerin neden başarısız olduğunu ve Process Mining girişiminize yön verecek en iyi uygulamaları ele alıyoruz.

Process Mining alanındaki temel zorlukları anlamak

Birçok şirket verimliliği artırmak, daha iyi kararları desteklemek ve rekabet konumunu güçlendirmek için Process Mining kullanıyor. Ancak uygulama süreci karmaşık olabilir. Hatalı süreç haritaları güvenilmez analizlere ve kaçırılan fırsatlara yol açar. Tutarsız veya eksik veri de güvenebileceğiniz süreç haritaları oluşturmayı zorlaştırır.

Bir diğer önemli zorluk, birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmektir. İşletmeler farklı platformlarda çalışır. Bu nedenle kalite ve tutarlılığı koruyarak verileri birleştirmek ciddi çaba gerektirir. Bu ilk engelleri aştıktan sonra çoğu zaman en zor aşama gelir: içgörüleri uygulamaya geçirmek. Süreçlerin nasıl işlediğini anlamak tek başına yeterli değildir. Ölçülebilir iyileştirmeler sağlamak için bu içgörüleri uygulamanız gerekir.

Bu zorlukları ele almak için iki temel soruyla başlayın: Gerekli verileri gürültüden nasıl ayırırsınız ve Process Mining’i verimli kılmak için hangi teknik altyapıya ihtiyacınız var? Bu soruların yanıtları, başarılı bir Process Mining girişimi için sağlam bir temel oluşturur. Veri çıkarma ve robotik süreç otomasyonu (RPA), kurulumu kolaylaştırabilir. Etkili veri çıkarma doğru verileri bir araya getirirken RPA, rutin görevleri otomatikleştirerek ekiplerinizin stratejik çalışmalara odaklanmasını sağlar.

Process Mining projeleri neden başarısız olur

McKinsey’e göre dönüşüm programlarının yaklaşık %70’i hedeflenen sonuçlara ulaşamıyor. Process Mining projeleri de aynı riskle karşı karşıya. Başarısızlığın yaygın nedenlerinden biri düşük veri kalitesidir. Sisteme giren veri hatalı, eksik veya güncel değilse ortaya çıkan içgörüler güvenilmez olur. SAP gibi entegre sistemleri kullanmadığınızda bu risk artar. Bu sistemler daha temiz ve yapılandırılmış veriler sağlayabilir. Çözüm basit ama önemlidir: veri temizleme ve doğrulamaya yatırım yapın, veri kalitesini korumak için güvenilir yönetişim çerçeveleri oluşturun.

Dönüşüm zordur. İyi niyetli çalışmalar çoğu zaman ivmesini kaybeder veya başlamadan başarısız olur. Kimse başarısız olmak için yola çıkmaz, ancak araştırmalar şirketlerin %70’inin bunu yaşadığını gösteriyor. Deneyimlerimize göre başarısız sonuçların nedeni nadiren bilgi eksikliğidir. Yönetim ekipleri genellikle ne yapılması gerektiğini bilir. Yüzlerce kapsamlı ve büyük ölçekli dönüşüme liderlik ettik ve başarıyı zayıflatan dört yaygın sorun belirledik.

Jon Garcia - McKinsey’de kıdemli ortak ve Dönüşüm Uygulaması lideri

Bir diğer engel, paydaş desteğinin alınamamasıdır. Kuruluşta önemli değişiklikler gerektiren projeler, çalışanların çabayı yanlış anlaması veya etkisinden endişe etmesi nedeniyle dirençle karşılaşabilir. Paydaşları erkenden sürece dahil edin, açık iletişim kurun ve Process Mining’in somut faydalarını gösterin. Önemli kişileri en baştan dahil etmek, destek oluşturmanıza ve ortak bir başarı vizyonu geliştirmenize yardımcı olur.

Uyumsuz beklentiler ve gerçekçi olmayan zaman planları da bir Process Mining projesini rayından çıkarabilir. Gerekli zaman ve kaynakları olduğundan az tahmin edebilir, bu da hayal kırıklığına ve projenin bırakılmasına yol açabilir. Projeyi yolunda tutmak için gerçekçi hedefler belirleyin, net amaçlar tanımlayın ve paydaşları ilerleme hakkında bilgilendirin.

Projeler ayrıca kapsamın iyi tanımlanmamasından zarar görür. Hangi süreçlerin analiz edileceği net değilse çalışmalar dağılır. Başarılı girişimler kapsam dahilindeki süreçleri, beklenen sonuçları ve gerekli kaynakları tanımlar. Bu odak, anlamlı ve uygulanabilir sonuçlar sunmanıza yardımcı olur.

Son olarak, doğru beceri ve kaynakların eksikliği Process Mining çalışmalarını ciddi biçimde sınırlayabilir. Teknik, analitik ve alan uzmanlığına ihtiyacınız vardır. Eğitime ve beceri geliştirmeye yatırım yapın veya gerekli yetenekleri bir araya getiren özel bir Mükemmeliyet Merkezi (CoE) kurun.

Process Mining zorluklarının üstesinden gelmek

Veri kalitesi, içgörülerinizin doğruluğunu etkileyebilen ve tekrar tekrar karşılaşılan bir sorundur. Doğrulamaya öncelik verin ve verilerin güvenilir olduğunu teyit etmek için kalite kontrol listeleri kullanın. Zaman içinde veri toplama yöntemlerini iyileştirmek, gelecekteki projelerde kaliteyi de artırır. Güvenlik ve gizlilik endişeleri de önemlidir. Düzenleyici gereklilikler veya verilerin açığa çıkacağı korkusu, ekiplerin veri paylaşma konusunda isteksiz davranmasına neden olabilir. Riski azaltmak ve iş birliğini teşvik etmek için bu endişeleri projenin başlarında güçlü veri erişim politikaları ve anonimleştirme teknikleriyle ele alın.

Süreçle ilgili zorlukları ele almak

Kurumsal zorlukları ele almak

Doğru araç ve teknikler olsa bile Process Mining projeleri kurumsal destek olmadan aksayabilir. Paydaş desteğini almak önemlidir. Bu destek olmadan proje durabilir. Temel süreç sahiplerini erkenden belirleyin ve proje boyunca sürece dahil edin. Çalıştaylar ve demolar, olası faydaları göstererek destek oluşturmayı kolaylaştırabilir.

Process Mining için güçlü bir iş gerekçesi oluşturmak da yaygın bir zorluktur. Değeri gösteren net kanıtlar olmadığında paydaşlar yatırım yapma konusunda tereddüt edebilir. Süreç değişikliklerinin etkisini gösteren ilgili vaka çalışmalarını ve metrikleri sunmak, Process Mining yatırımını savunmanızı güçlendirebilir.

Process Mining projelerini kurum stratejisiyle uyumlu hale getirmek de önemli bir adımdır. Daha geniş iş hedeflerinden kopuk projeler zamanla önemini yitirir. OKR’lar (Hedefler ve Temel Sonuçlar) gibi belirli iş hedefleriyle Process Mining çalışmalarını uyumlu hale getirerek girişimlerinizin genel başarıyı desteklemesini sağlayabilirsiniz.

Process Mining’i kurum genelinde ölçeklendirmek için doğru kapasiteyi oluşturmanız ve korumanız gerekir. Pilot projeler yaklaşımınızı test etmenize, öğrenmenize ve geliştirmenize olanak tanır. Erken başarıları kabul etmek ivme kazandırır. Bu ivmeyi sürekli eğitim, uygulama toplulukları ve özel bir Mükemmeliyet Merkezi (CoE) ile koruyabilirsiniz.

Uygulanabilir en iyi uygulamalar kontrol listesi

Yukarıdaki başarısızlık biçimlerinin çoğu ilk Dashboard oluşturulmadan önce belirlenir. Bu alışkanlıklar Process Mining girişiminizin doğru yönde ilerlemesini sağlar:

• Temel bilgilerle başlayın. Sürece dahil olan kişilerin Process Mining’in ne olduğunu, neye ihtiyaç duyduğunu ve ne yapamayacağını anladığından emin olun. Başlangıç yolu, ilk süreci baştan sona ele alır.
• Belirtileri değil, veriyi düzeltin. Process Mining yapmadan önce verileri temizleyip hazırlayın: eksik değerleri, yinelenen olayları, tutarsız etkinlik adlarını ve veri setinde bulunmaması gereken kişisel verileri kontrol edin. Veri temizleme ve hazırlama bölümüne göz atın, ardından sonucu Veri kalitesi görünümüyle kontrol edin.
• Yalnızca nerede olduğunu değil, nedenini de sorun. Process Mining bir sapmanın nerede gerçekleştiğini gösterir, ancak nedenini nadiren açıklar. süreç varyantlarını ve uyumluluk kontrolünü işi yapan kişilerle birlikte değerlendirin.
• İhtiyaca uygun bir araç seçin. Tek bir yerde modelleme, Process Mining ve simülasyon yapıp yapamadığını, ayrıca elinizdeki verileri okuyup okuyamadığını sorun. ProcessMind CSV, Excel, XES, Parquet ve daha fazlasını destekler.
• Karmaşıklığı varyantlarla yönetin. Karmaşık süreçler her şeyi çizerek çözülmez. Süreç modelini referans olarak kullanın, Process Mining ile gerçeğin nerede saptığını görün ve önemli varyantlara kadar filtreleyin.
• Döngüyü sürdürün. Tek seferlik analiz birkaç ay içinde geçerliliğini yitirir. Her değişiklikten sonra yeniden çalıştırın veya süreci sürekli izleyin.