Process intelligence per misurare performance e livello di digitalizzazione dei processi aziendali | NTT DATA

mar, 26 gennaio 2021

Process intelligence per misurare performance e livello di digitalizzazione dei processi aziendali

Come nuovi approcci abilitati da tecnologie innovative possono accelerare l’analisi oggettiva dei processi aziendali, aiutando le aziende ad accelerare la digitalizzazione.

A cura di Alessandro Scozzi, Focal Point Process Intelligence & Optimization e Lorenzo Ceccherini, Associate Manager 

In un contesto dinamico ed estremamente fluido come quello attuale e considerando i mutamenti alle prassi lavorative introdotte nel periodo della pandemia, che ragionevolmente diverranno cambiamenti strutturali (es. smart working), per le aziende e le PA acquisisce sempre più importanza la conoscenza e il governo dei propri processi reali, al fine di continuare a generare valore per i clienti e per l’organizzazione stessa, nonché come leva di accelerazione del processo di digitalizzazione.
Questa crescente esigenza ha trovato valido supporto in un approccio particolarmente innovativo, che sfrutta la disponibilità di dati presenti nei sistemi aziendali da cui si possono trarre importanti informazioni sul funzionamento effettivo dell’organizzazione e delle operations: il Process Mining.

L’impronta dei processi per una rappresentazione oggettiva e veloce
Il Process Mining è una tecnica di Process Management che permette di mappare, analizzare e migliorare i processi partendo dalle impronte digitali (digital footprints) che questi ultimi lasciano sui diversi sistemi che li abilitano.
A partire dagli event log presenti su questi sistemi è dunque possibile, grazie agli algoritmi di mining, ottenere una fotografia del processo e di tutte le sue varianti reali, che spesso si discostano, o per lo meno “arricchiscono”, il disegno inizialmente definito e digitalizzato. 

L’opportunità di rendere più rapida e oggettiva la mappatura di processo, permette quindi di spostare l’accento sulle attività legate all’individuazione delle azioni di miglioramento ed ottimizzazione da mettere in campo. In particolare il Process Mining permette di:
- avere chiara evidenza dei punti di inefficienza, ricicli, colli di bottiglia, tempi di attesa e relative cause (es. processi non completamente digitalizzati, personale ridotto, step di processi che possono essere automatizzati, …);
- eseguire verifiche di compliance per evidenziare eventuali violazioni delle procedure e delle policy poste in essere;
- supportare le acquisizioni o fusioni, grazie ad una analisi delle effettive differenze tra due processi simili eseguiti da due realità differenti;
- misurare le performance dei processi offrendo una vista end to end delle attività e dei principali KPI;
- monitorare gli effettivi benefici derivanti dai cambiamenti e miglioramenti definiti sul processo stesso in modalità continua.

L’utilizzo di tali tecniche e strumenti non va chiaramente a sostituire metodi tradizionali di analisi dei processi ma li affianca, sfruttando quindi la disponibilità degli owner di processo per attività a valore aggiunto. La tecnica del Process Mining restituisce un disegno di processo data-driven, ed appare più efficiente in termini di tempo, di oggettività dell’output e di sistematicità di analisi, soprattutto laddove applicata in contesti caratterizzati da una forte complessità e un’ingente quantità di dati. L’approccio tradizionale all’analisi di processo, invece, basato su interviste, workshop e osservazione degli “eventi” condotta sul campo, verrà utilizzato invece per considerare componenti più soft tipiche dell’organizzazione (specificità, prassi, culturale aziendale, …) e per calare le analisi nel contesto in cui si opera e convergere ad una lettura condivisa e “ragionata” del processo.

Facilitare l’introduzione di cambiamenti

Il Process Mining prenderà sempre più piede grazie alla crescente esigenza delle grandi aziende, che operano attraverso processi fortemente articolati e complessi e che gestiscono una ingente quantità di dati, di avere una conoscenza puntuale e in breve tempo del proprio modello di funzionamento cosi da facilitare l’introduzione di nuovi cambiamenti in un percorso progressivo e continuo.
Una approfondita conoscenza del settore e dei suoi processi tipici, una significativa esperienza nell’ottimizzazione dei modelli di funzionamento e il supporto di tecniche di Process mining, possono oggi essere ritenute, e lo saranno sempre più nel futuro, le fondamenta per aiutare le aziende a gestire realmente le nuove complessità e affrontare proattivamente le sfide del mercato. 
 


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