فرآیند کاوی چیست؟ سازمان‌ها چطور از آن استفاده می‌کنند؟

در این مقاله در مورد اینکه فرآیند کاوی چیست صحبت می‌کنیم. برای آشنایی با تعریف فرآیند کاوی، موارد استفاده از آن، انواع روش‌ها و چالش‌های پیش روی آن، با این مقاله و وبلاگ فراگستر همراه باشید.

فرآیند کاوی یا کاوش فرآیند مجموعه‌ای از تکنیک‌هایی است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد فرآیندهای عملیاتی خود را بر اساس داده‌های رخداد مرتبط، استخراج و تجزیه و تحلیل کنند. هدف از فرآیند کاوی تبدیل داده‌های رخداد به بینش و تصمیمات تجاری است. فرآیند کاوی برای هر کسب‌وکاری ضروری است و در سطوح و بخش‌های مختلف یک سازمان کاربرد دارد. همچنین در زمینه‌های متنوع و گسترده‌ای (از جمله اتوماسیون، لجیستیک و امور مالی) کاربرد دارد و مزایای متعددی برای سازمان دارد از جمله کشف خودکار مدل‌های مطلوب فرآیند، بهبود فرآیند‌های موجود و استانداردسازی آنها. در ادامه در مورد انواع روش‌های فرآیند کاوی و چالش‌های آن خواهید خواند.

فرآیند کاوی چیست؟

فرآیند کاوی (به انگلیسی process mining) روشی برای تجزیه و تحلیل داده‌هاست که هدف آن کشف پیوند بین رویدادهای در حال وقوع و فرآیندهای تجاری عملیاتی در یگ سازمان و بهبود این فرآیندها با استخراج اطلاعات مربوط به آنها از سیستم‌های ثبت رویدادهای یک شرکت است. این روش که مربوط به داده کاوی و زیر شاخه‌ای از هوش تجاری محسوب می‌شود، با تجزیه و تحلیل مراحل مورد نیاز برای تکمیل یک کار یا پروژه، به طور خودکار فرآیند را تعریف و ایجاد می‌کند.

در این روش، داده‌های رخدادها را از لاگ‌ها بررسی می‌کنند تا بفهمند کارکنان یک شرکت دقیقاً چه فعالیت‌هایی داشته و چگونه آن را انجام می‌دهند. با جمع‌آوری این داده‌ها، فرآیند کاوی می‌تواند تنگناها و ناکارآمدی‌هایی را که مانع بهره‌وری و سودآوری سازمان هستند نیز کشف کند.

هدف از فرآیند کاوی چیست؟

فرآیند کاوی به دنبال کشف، نظارت و بهبود فرآیندهای عملیاتی با استخراج داده‌ها از گزارش‌های رویدادهای سیستم است. بنابراین هدف اصلی و علت استفاده از فرآیند کاوی بهبود فرآیند است. اما یک مسیر از پیش تعریف شده برای بهبود فرآیندها وجود ندارد. بسته به کسب‌وکارتان، «بهبود» فرآیند برای سازمان شما می‌تواند معانی مختلفی داشته باشد. به همین دلیل است که استفاده از فرآیند کاوی می‌تواند اهداف متنوعی داشته باشد. با استفاده از فرآیند کاوی شما می‌توانید روند واقعی فرآیندهای خود را بینید و مواردی را که واقعاً نیاز به بهبود دارد کشف کنید.

صرفه جویی در زمان و سرمایه

مدیریت و بهینه سازی فرآیندها مستلزم اختصاص زمان زیادی توسط متخصصان سازمان است. بنابراین تقاضای فزاینده برای افزایش کارایی سازمان‌ها و ارائه نتایج ملموس، کار را برای متخصصان BPM مشکل می‌کند. از سوی دیگر وقتی تجزیه و تحلیل متخصصان آماده می‌شود، داده هایی که آنها برای استناد نتایج استفاده می‌کردند مجددا و هر لحظه تغییر می‌کند و تجزیه و تحلیل‌ها را کاملاً بی‌فایده می‌کند. در واقع هنگام بهبود فرآیندها، اغلب وقت گیرترین بخش کار، جمع آوری داده‌ها است. فرآیند کاوی، با خودکار کردن بخش جمع‌آوری داده‌ها، در زمان و سرمایه شما صرفه‌جویی خواهد کرد.

شناسایی گلوگاه‌های فرآیند

یکی دیگر از اهداف فرآیند کاوی، کمک به سازمان‌ها برای پیدا کردن گلوگاه‌هایی است که از دید آنها پنهان است. به این ترتیب سازمان‌ها خواهند توانست تا با یافتن این گلوگاه‌ها و ریشه آنها، کارایی را به فرآیندهای سازمان برگردانند.

تشخیص انحرافات و ناکارآمدی‌های فرآیند

سازمان‌ها می‌دانند که هر یک از فرآیندهای کسب‌وکار باید چگونه انجام شوند، اما در هر فرآیندی امکان رخ دادن انحرافات وجود دارد که باعث می‌شود جریان کار از مسیر اصلی خارج شود. داده کاوی فرآیندهای اصلی و قدم‌هایی را که برای آنها برداشته شده است، از جمله هرگونه انحرافی را نشان می‌دهد. یکی از هدف‌های استفاده از فرآیند کاوی، تشخیص این انحرافات و ناکارآمدی‌ها برای بهبود بخشیدن آنها است.

انواع روش‌های فرآیند کاوی چیست؟

تکنیک‌های فرآیند کاوی، به سه دسته کلی تقسیم می‌شوند:

• تکنیک‌های کشف فرآیند (شناسایی فرآیند): تکنیک‌های فرآیند کاوی از نوع “کشف” برای شناسایی فرآیندها و ایجاد مدل‌های فرآیند استفاده می‌شود. به عبارتی هدف اصلی این تکنیک‌ها تبدیل داده‌های رخداد (event log) به یک مدل فرآیند برای مدیریت فرآیندهای کسب و کار (یا BPM) است. داده‌های رخداد می‌تواند از هر سیستم ذخیره‌سازی داده‌ای که فعالیت‌های یک سازمان را همراه با برچسب‌های زمانی آن فعالیت‌ها ثبت می‌کند، دریافت شود.

• تکنیک‌های بررسی انطباق: تکنیک‌های فرآیند کاوی از نوع “انطباق”، امکان ارزیابی انطباق مدل‌های فرآیند موجود را با داده‌های فعلی فراهم می‌کنند. این مدل‌های موجود می‌توانند مدل‌هایی باشند که به صورت دستی تعریف شده‌اند یا مدل‌هایی باشند که با کمک یک الگوریتم کشف و ساخته شده‌اند.
• تکنیک‌های بهسازی فرآیند: تکنیک‌های فرآیند کاوی از نوع “بهسازی” برای ارتقا و توسعه مدل‌های فرآیند موجود به‌کار می‌روند. این تکنیک‌ها زمانی استفاده می‌شود که یک مدل سابق وجود داشته باشد. به این مدل سابق، اطلاعات بیشتری مانند زمان پردازش، زمان انتظار، هزینه‌ها و غیره اضافه می‌شود تا عملکرد آن را با توجه به این معیارهای عملکرد جدید بهبود ببخشید.

موارد استفاده از فرآیند کاوی کدام است؟

فرآیند کاوی در بسیاری از موقعیت‌ها سودمند است. در زیر برخی از رایج‌ترین موارد استفاده از فرآیند کاوی آورده شده است:

• اتوماسیون فرآیند رباتیک: فرآیند کاوی با ایجاد امکان فهم فرآیندهای واقعی، تغییرات آنها و فرصت‌های خودکارسازی، امکان افزایش چشمگیر موفقیت پروژه‌های RPA (اتوماسیون فرآیند رباتیک) را فراهم می‌کند.
• گزارش‌دهی از شاخص‌های کلیدی عملکرد (یا KPI): با استفاده از فرآیند کاوی می‌توانید KPI ها را شناخته و از آنها برای بهینه‌سازی فرآیندهای خود استفاده کنید.
• تحول دیجیتال: فرآیند کاوی به درک “تصویر بزرگ‌تر” از سازمان و نحوه کار آن، تعیین اینکه چه چیزی باید در اولویت قرار گیرد و چه چیزی را باید تغییر داد، کمک می‌کند.
• بازرسی و انطباق با قوانین: فرآیند کاوی می‌تواند میزان انطباق فرآیند با قوانین و مقررات قابل اجرا را بهبود ببخشد.
• بهبود فرآیندها: فرآیند کاوی به شناسایی تنگناها، دوباره کاری‌ها، کمبودها و سایر علائمی که ناکارآمدی فرآیندها را نشان می‌دهد، کمک می‌کند.
• توسعه بخش IT و ERP: فرآیند کاوی برای تسهیل هدایت یکپارچه سازی ERP، استقرار سامانه‌های IT جدید و همینطور ارتقاء نرم‌افزارهای موجود می‌تواند مورد استفاده قرار بگیرد.

 مقایسه فرآیند کاوی با داده کاوی

داده کاوی و فرآیند‌ کاوی هر دو زیرمجموعه هوش تجاری محسوب می‌شوند. هوش تجاری نیز به تکنیک‌ها و ابزارهایی اطلاق می‌شود که برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های دیجیتال و استخراج دانش و اطلاعات تجاری ارزشمند از آنها استفاده می‌شوند. اما داده کاوی و فرآیند کاوی این تجزیه و تحلیل را از دیدگاه متفاوتی انجام می‌دهند و به دنبال نتایج متفاوتی هستند. در ادامه برخی شباهت‌ها و تفاوت‎‌های آنها آورده شده است:

شباهت‌ها

داده کاوی و فرآیند‌ کاوی مشترکات زیادی دارند:

– هر دو تکنیک بخشی از هوش تجاری هستند و حجم زیادی از داده‌ها را برای دستیابی به بینش عمیق‌تر در مورد کسب و کار تجزیه و تحلیل می‌کنند.

– هر دو تکنیک از الگوریتم‌های خاصی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند تا الگوها و روابط پنهان را کشف کنند، بینش جدیدی نسب به کسب و کار ارائه دهند و به کاربران اجازه دهند تصمیمات بهتری بگیرند.

تفاوت‌ها

– داده کاوی اطلاعات ثابتی را بررسی می‌کند که در زمان تجزیه و تحلیل در دسترس هستند. اما کاوش فرآیند از داده‌های اخیر برای فهم چگونگی ایجاد داده‌ها استفاده می‌کند.

– داده کاوی به دنبال الگوهای پنهان در داده‌ها است، اما به سوالات خاص پاسخ نمی‌دهد. اما تکنیک‌های فرآیند‌ کاوی به شما این امکان را می‌دهند که به‌طور خاص به دنبال پاسخ‌هایی برای سؤالات مشخص و از پیش تعریف‌شده باشید.

– داده کاوی الگوها را آشکار می‌کند، اما علت این الگوها را مشخص نمی‌کند و فقط به تجزیه و تحلیل نتایج می‌پردازد. در مقابل فرآیند‌ کاوی می‌تواند علت شکل‌گیری الگوها و فرآیندها را توضیح دهد.

– داده کاوی بر روی الگوهای اصلی در مجموعه داده‌ها تمرکز می‌کند و داده‌هایی را که خارج از این الگوهای اصلی قرار دارند، مورد تجزیه و تحلیل قرار نمی‌دهد. اما در فرآیند‌ کاوی، الگوهای استثنایی می‌توانند به همان اندازه الگوهای اصلی مهم باشند.

– داده کاوی داده‌ها را برای شناسایی یا پیش‌بینی الگوها تجزیه و تحلیل می‌کند، اما هیچ ارتباط مستقیمی با فرآیندهای تجاری ندارد. در مقابل، فرآیند‌کاوی بر کشف، کنترل و بهبود فرآیندهای تجاری سازمان تمرکز داشته و از این منظر ارتباط نزدیکی با مدیریت فرآیندهای کسب و کار یا BPMS دارد.

چالش‌های فرآیند کاوی چیست؟

درک قابلیت‌های آن: دانستن اینکه فرآیند کاوی چه کاری را می‌تواند انجام دهد و چه کاری را نمی‌تواند انجام دهد مهم است تا بتوان از آن به طور موثر استفاده کرد. علاوه بر این، ابزارهای فرآیند‌ کاوی بسیار متفاوت هستند و بر موارد کارکردهای متفاوتی تمرکز دارند. سازمان‌ها ابتدا باید موارد استفاده خود از کاوش فرآیند را مشخص کنند.

آماده‌سازی داده‌ها: یکی از اولین چالش‌ها هنگام شروع فرآیند‌ کاوی، کمبود داده‌های باکیفیت است. استخراج و آماده‌سازی داده‌ها می‌تواند در ابتدا زمان‌بر باشد، اما با گذشت زمان و در صورت استفاده از نرم‌افزارهای اتوماسیون آسان‌تر خواهد شد.

آماده‌سازی داده‌ها برای فرایند کاوی

تیم‌سازی: باید مشخص باشد که چه کسی پروژه را اجرا خواهد کرد و کدام واحد سازمان مسئول انجام فرآیند کاوی است. همچنین، انجام فرآیند کاوی به متخصصان، تحلیلگران کسب و کار و مهندسان داده نیاز دارد. البته برای انجام این‌کار می‌توانید از مشاوران یا خدمات شرکت‌های دیگر نیز استفاده کنید.

ایجاد فرهنگ مشارکت در سازمان: آندسته از اعضای سازمان که فکر می‌کنند نتایج فرآیند کاوی علیه آنها استفاده خواهد شد، ممکن است آن را تهدیدی برای خود ببینند. برقراری ارتباط شفاف در مورد نحوه اجرای فرآیند کاوی و هدف آن، برای ایجاد یک فرهنگ مشارکت در ارتباط با فرآیند کاوی ضروری خواهد بود.

تامین بودجه: فرآیند‌ کاوی ممکن است نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجهی داشته باشد. برخی از هزینه‌های process mining که باید در نظر گرفته شود شامل هزینه‌های نرم‎افزار و سخت‌‍‌افزار فرآیند کاوی، حقوق و دستمزد کارکنان جدید، هزینه‌های پیاده‌سازی اولیه، نگهداری، پشتیبانی و غیره می‌شود.

کلام آخر

در این مقاله خواندید که فرآیند کاوی چیست و چه تفاوتی با داده کاوی دارد. اگرچه process mining یک حوزه نسبتاً جدید از هوش تجاری است، اما استفاده از آن رو به گسترش است و در حال حاضر شرکت‌های متعددی وجود دارند که راهکارهای نرم‌افزاری فرآیند کاوی را ارائه می‌دهند. این راهکارها هم شامل راهکارهای تجاری و هم راهکارهای متن‌باز هستند که در نهایت در ایجاد، بهبود و مدیریت بهتر فرآیندها موثر هستند. در هر حال آنچه اهمیت دارد این است که استفاده بهینه از کاوش فرآیند مستلزم داشتن داده‌های مفید است. این داده‌ها را تنها می‌توان با استفاده از نرم‌افزارهایی مانند اتوماسیون کسب و کار و BPMS فراگستر بدست آورد که تمامی فرآیندهای سازمان شما رو ثبت و مدیریت می‌کنند. در نهایت، یاد داشته باشید که هر راهکاری را که برای فرآیند کاوی انتخاب می‌کنید، باید بتوانید آن را با نرم‌افزارهای سازمانی خود یکپارچه‌سازی کنید تا امکان استخراج بی‌عیب و نقص داده‌ها و اطمینان از تجزیه و تحلیل دقیق آنها فراهم شود.