Process mining: guida completa

Ogni volta che qualcuno fa clic su un pulsante in un sistema aziendale, aggiorna un record, invia un modulo o modifica uno stato, quell'azione viene registrata. Nel corso della giornata, i registri raccolgono informazioni su come il lavoro si svolge realmente all'interno dell'organizzazione.

Il process mining analizza questa serie di attività e mostra come funzionano davvero i tuoi processi, leggendo le tracce digitali lasciate dai sistemi aziendali. Una volta raggiunto questo livello di visibilità, puoi migliorare i flussi di lavoro sulla base di prove concrete. Questa guida illustra in che modo il process mining può aiutare organizzazioni come la tua a ottimizzare i processi aziendali.

• Il process mining utilizza i dati dei registri degli eventi per visualizzare e analizzare il funzionamento reale dei processi aziendali.
• A differenza della tradizionale mappatura dei processi, il process mining mostra i percorsi effettivamente seguiti dai processi sulla base delle attività registrate nei sistemi.
• I tre principali tipi di process mining sono scoperta, conformità e ottimizzazione, ciascuno focalizzato sulla comprensione e sull'ottimizzazione delle prestazioni dei processi.
• I software di process mining aiutano le organizzazioni a individuare colli di bottiglia, problemi di conformità, attività ripetute e inefficienze operative.
• I moderni strumenti di process mining si integrano con piattaforme di analisi, sistemi di automazione e applicazioni aziendali per supportare il miglioramento continuo.
• Salesforce supporta il process mining su larga scala grazie a dati unificati, combinando visibilità operativa e automazione su una base connessa.

Il process mining è un metodo di analisi basato sui dati che utilizza i registri degli eventi provenienti dai sistemi aziendali per ricostruire e valutare il modo in cui i processi vengono realmente eseguiti. In poche parole, è un metodo che consente di utilizzare i dati di sistema per comprendere come il lavoro si articola effettivamente all'interno di un'organizzazione.

I registri degli eventi contengono informazioni strutturate come ID dei casi, nomi delle attività, timestamp e azioni eseguite da utenti o sistemi. Il software di process mining analizza tali dati per ricostruire la sequenza di passaggi seguita da ogni transazione. Il risultato è una rappresentazione visiva del flusso effettivo dei processi tra sistemi e team.

Poiché il modello viene creato a partire dai dati delle transazioni dei sistemi, esso riflette il processo reale così com'è ("as-is"), includendo variazioni, ritardi e deviazioni rispetto ai flussi di lavoro previsti. È qui che il process mining si differenzia dalle tradizionali attività di documentazione o mappatura dei processi, che si basano principalmente sul contributo delle persone anziché sulle evidenze generate dai sistemi.

Il process mining parte dai dati già presenti nei sistemi aziendali. Ogni transazione lascia una traccia strutturata, e il software organizza queste informazioni individuando pattern che sarebbero quasi impossibili da rilevare manualmente. A differenza delle analisi tradizionali, che generalmente aggregano i dati in report o dashboard, il process mining ricostruisce l'intera sequenza degli eventi per mostrare come il lavoro si svolge realmente dall'inizio alla fine.

I registri degli eventi rappresentano la base del process mining. Ogni registro contiene generalmente un ID del caso, che raggruppa attività correlate; un timestamp, che indica quando si è verificata ciascuna azione e una descrizione dell'attività svolta. Quando il software di process mining analizza questi registri, ordina gli eventi in sequenza temporale e li collega per creare percorsi completi del processo. Otterrai così una visibilità oggettiva e a livello di sistema sui processi che coinvolgono migliaia o milioni di casi.

Dopo aver strutturato i dati, gli strumenti di process mining generano una mappa visiva del processo basata sui dati reali di esecuzione.

Questa mappa ti consente di visualizzare:

• il percorso più comune seguito da un caso dall'inizio alla fine;
• dove vengono aggiunti ulteriori passaggi;
• con quale frequenza il lavoro torna indietro per attività di revisione o correzione;
• quali passaggi causano costantemente ritardi;
• dove il processo reale si discosta dal flusso di lavoro previsto.

Puoi anche confrontare il processo registrato con un modello predefinito. Questo rende più semplice individuare violazioni di conformità, lacune nelle policy o soluzioni di ripiego non ufficiali che sono diventate parte della routine operativa.

La mappatura dei processi tradizionale è generalmente un'attività manuale. I team partecipano a workshop, descrivono come dovrebbe funzionare un flusso di lavoro e documentano i passaggi concordati in un diagramma. Si tratta di un metodo valido, ma offre più una prospettiva che prove concrete.

Il process mining ribalta completamente questo approccio: parte dai dati prima di cercare di migliorare il processo. Anziché chiedersi come dovrebbe procedere il lavoro, analizza come ogni transazione si è effettivamente svolta all'interno dei sistemi.

La mappatura dei processi tradizionale:

• si basa su incontri e documentazione;
• descrive il flusso di lavoro previsto;
• viene generalmente realizzata in un momento specifico.

Al contrario, il process mining:

• si basa sui dati delle transazioni dei sistemi;
• riflette il percorso effettivamente seguito;
• può essere monitorato continuamente man mano che vengono inseriti nuovi dati.

Quando puoi visualizzare il percorso reale seguito dai processi, alcuni problemi diventano immediatamente evidenti, come colli di bottiglia nascosti o rischi di conformità. Potresti scoprire che diversi team si rimpallano sistematicamente le approvazioni prima della conferma finale, o che i casi di assistenza vengono riaperti più spesso del previsto. Oppure potresti individuare passaggi pensati per essere eseguiti una sola volta che invece vengono ripetuti più volte. Qualunque sia la situazione, il process mining ti offre una base chiara e oggettiva per comprendere i processi e apportare modifiche basate su dati reali.

Dopo aver collegato e mappato i dati dei registri degli eventi, le organizzazioni utilizzano il process mining in tre modi diversi, ciascuno dei quali risponde a una specifica esigenza operativa.

La scoperta dei processi crea un modello direttamente dai registri degli eventi, senza fare affidamento su un flusso di lavoro predefinito.

È spesso il punto di partenza per le organizzazioni: permette di individuare il percorso più frequente, le alternative possibili e il livello di variabilità presente nei sistemi.

La scoperta è utile quando:

• sospetti che il processo documentato non rispecchi più il modo in cui il lavoro viene realmente svolto;
• ti stai preparando ad automatizzare un processo e devi comprendere i pattern di esecuzione;
• ti serve un punto di partenza oggettivo prima di riprogettare i flussi di lavoro.

La scoperta risponde a una semplice domanda: che cosa sta succedendo in questo momento?

La verifica della conformità confronta l'esecuzione effettiva di un processo con il modello previsto.

In questo caso, disponi già di un processo definito, ad esempio collegato a requisiti di conformità, policy interne o normative. Il process mining valuta quanto le attività reali siano allineate al modello e segnala eventuali deviazioni.

Questo approccio è particolarmente importante negli ambienti regolamentati. Anziché verificare manualmente piccoli campioni, puoi valutare interi gruppi di transazioni e individuare i punti in cui le policy sono state ignorate, alcuni passaggi sono stati saltati o le approvazioni non hanno rispettato l'ordine corretto.

Risponde a una domanda diversa: stiamo operando nel modo previsto?

L'ottimizzazione dei processi aggiunge l'analisi delle prestazioni alle fasi di scoperta e verifica della conformità.

Dopo aver compreso come funziona un processo e dove si verificano deviazioni, l'ottimizzazione dei processi si concentra sul miglioramento, collegando i dati di esecuzione a metriche come durata del ciclo, tempi di attesa, utilizzo delle risorse e indicatori di costo. A partire da queste informazioni, le organizzazioni possono stabilire le priorità e introdurre modifiche con un impatto misurabile. L'ottimizzazione spesso viene applicata direttamente alle iniziative di automazione: tu e il tuo team potete automatizzare pattern di esecuzione già validati e intervenire sulle aree in cui si concentrano le maggiori criticità.

Risponde a una domanda lungimirante: dove possiamo migliorare e quali interventi avranno il maggiore impatto?

Il process mining genera valore quando va oltre la semplice visibilità e inizia a influenzare le decisioni.

Il process mining consente di capire dove viene effettivamente impiegato il tempo. Un responsabile potrebbe sapere che le approvazioni sono lente, senza però rendersi conto che un singolo passaggio specifico allunga di due giorni la maggior parte delle transazioni. Il process mining mette in luce anche questo dato.

Puoi individuare passaggi di approvazione che superano costantemente le tempistiche previste, scoprire rilavorazioni che ritardano di giorni il ciclo operativo e misurare la frequenza con cui il lavoro rimane fermo tra un passaggio di consegne e l'altro. Inoltre, non dovrai più affidarti alle segnalazioni dei colleghi per individuare i ritardi, perché sono i dati stessi a mostrarli. In questo modo, il miglioramento dei processi passa da un approccio basato sulle opinioni a uno basato sulle evidenze.

Nei settori regolamentati, anche piccole deviazioni possono generare grandi rischi.

Grazie al process mining, puoi valutare interi gruppi di transazioni invece di limitarti a piccoli campioni di controllo. I dati evidenziano se alcuni passaggi obbligatori vengono saltati, eseguiti in un ordine diverso o gestiti al di fuori delle policy previste. Questo è particolarmente utile nei servizi finanziari, nel settore sanitario e in altri ambiti regolamentati, dove anche variazioni minime possono avere conseguenze significative.

Anche se li hai già valutati e ottimizzati una volta, i processi non rimangono invariati nel tempo. I volumi possono cambiare o la struttura dei team può evolvere.

Il process mining consente alle organizzazioni di monitorare le prestazioni nel tempo, anziché eseguire una singola analisi e poi interrompere il monitoraggio. Dopo avere introdotto i miglioramenti, i dati mostrano se hanno prodotto risultati. Quando viene implementata un'automazione, puoi misurarne l'effetto reale sulla durata dei cicli e sulla variabilità dei processi.

È qui che il process mining si collega a iniziative più ampie come l'automazione dei processi: invece di procedere per tentativi, puoi individuare subito l'ambito in cui l'automazione è in grado di generare il maggiore impatto.

Il process mining opera parallelamente a business intelligence, automazione robotica dei processi e automazione dei flussi di lavoro, ma svolge un ruolo diverso.

La business intelligence si concentra sui risultati. Le dashboard mostrano dati come ricavi, volume dei casi, margini o tempi di risoluzione: ti dicono che cosa è successo, ma non spiegano come si è sviluppato il processo.

Il process mining si concentra invece sull'esecuzione. Mostra come il lavoro è passato da un sistema all'altro per generare determinati risultati.

L'automazione robotica dei processi e gli strumenti per i flussi di lavoro eseguono attività: spostano dati, attivano azioni e riducono il lavoro manuale. Il process mining aiuta a identificare quali attività sono abbastanza stabili da essere automatizzate e dove invece è necessario intervenire subito sulla variabilità dei processi, permettendoti di dare priorità alle giuste iniziative di automazione con maggiore precisione.

L'analisi dei dati spiega le prestazioni, mentre l'automazione le modifica. Il process mining collega questi due aspetti basandosi sui dati reali di esecuzione. In questo modo puoi passare dall'identificazione dei problemi all'effettiva ottimizzazione dei flussi di lavoro per ottenere risultati migliori.

Man mano che le organizzazioni ampliano l'impiego dell'AI e i programmi di trasformazione digitale, comprendere il comportamento dei processi diventa ancora più importante. Non puoi riprogettare ciò che non riesci a vedere con chiarezza.

Il process mining identifica le opportunità di automazione sulla base di pattern misurabili,

evidenziando attività ripetitive, passaggi di consegne manuali tra team e attività ad alto volume che seguono percorsi prevedibili. Queste informazioni ti aiutano a scegliere dove introdurre l'automazione per trarne il massimo vantaggio nel minor tempo possibile. Questi processi diventano candidati ideali per l'automazione robotica o i flussi di lavoro automatizzati.

Il process mining rivela anche le aree caratterizzate da un'eccessiva variabilità. In questi casi, potresti dover riprogettare il processo per ottenere tutti i vantaggi dell'automazione degli spazi di lavoro .

I sistemi di AI si basano su dati strutturati e di qualità che descrivono il modo in cui il lavoro viene svolto.

Il process mining mostra tale struttura. Offre visibilità su tempistiche dei cicli, percorsi dei processi e variazioni rispetto al modello previsto, fornendo informazioni utili ai modelli previsionali e agli strumenti di pianificazione. Inoltre, aiuta a definire come modificare i flussi di lavoro per migliorarne la coerenza. Negli ambienti che adottano iniziative come il project management coadiuvato dall'AI , il process mining rafforza l'intelligenza operativa perché permette di basare le decisioni dell'AI sul comportamento reale dei processi.

Nel valutare un software di process mining, ci sono alcune funzionalità fondamentali da considerare, soprattutto quelle che influiscono sulla scalabilità e sulle esigenze di integrazione.

Gli strumenti di process mining più efficaci dovrebbero offrire almeno:

• scoperta automatizzata, per creare modelli dei processi direttamente dai registri degli eventi;
• analisi di conformità, per confrontare l'esecuzione reale con i flussi di lavoro predefiniti;
• dashboard sulle prestazioni, collegate a tempi di ciclo, tempi di attesa e capacità produttiva;
• analisi delle cause principali, per capire perché si verificano i colli di bottiglia;
• integrazione con i sistemi aziendali, come CRM, ERP e piattaforme di assistenza.

Senza queste funzionalità, il process mining rischia di diventare un'analisi una tantum. Con queste capacità, invece, puoi ottenere informazioni continue sulle operazioni e migliorare i processi man mano che cambiano e ricevi nuovi dati.

Gli ambienti enterprise presentano complessità che non si riscontrano nelle implementazioni più limitate.

I processi coinvolgono più sistemi e grandi quantità di dati, e prevedono requisiti di sicurezza e governance più stringenti e complessi da adottare. Una valida soluzione dedicata alle aziende deve poter acquisire dati da più sistemi mantenendone integrità e controllo degli accessi.

Inoltre, dovrebbe garantire visibilità trasversale tra reparti. Il processo order-to-cash non riguarda solo il comparto finance, così come i flussi di lavoro del servizio clienti non rimangono all'interno di una singola applicazione. Il process mining con MuleSoft in Salesforce collega i dati degli eventi provenienti da questi sistemi, offrendo un'analisi che riflette l'intero ciclo di vita della transazione, anziché una singola applicazione isolata.

Il process mining genera più valore quando viene eseguito su dati operativi connessi. All'interno di Salesforce, Data 360, MuleSoft e Apromore collaborano per creare una visione unificata dell'esecuzione dei processi tra sistemi diversi.

Con Salesforce, i dati degli eventi provenienti da CRM, assistenza e sistemi esterni possono essere unificati tramite Data 360 e MuleSoft prima di arrivare al livello di mining. I dati rimangono continuamente connessi e standardizzati, consentendo analisi complete dei cicli di vita delle transazioni, inclusi i flussi di lavoro che coinvolgono diversi reparti e piattaforme.

Apromore offre le funzionalità di process mining a partire da questa base di dati e supporta la scoperta automatizzata, il controllo della conformità e l'analisi delle prestazioni anche nei processi aziendali più complessi. Il tuo team ottiene così una visione chiara e completa di come il lavoro si svolge realmente all'interno dell'organizzazione.

Segui questi passaggi fondamentali per integrare il process mining nei tuoi flussi di lavoro.

Scegli un processo caratterizzato da volumi elevati, coinvolgimento di più funzioni aziendali o un impatto diretto su ricavi o conformità.

L'order-to-cash è spesso un buon punto di partenza perché coinvolge vendite, finance e gestione degli ordini. Anche il procure-to-pay è un candidato ideale, soprattutto negli ambienti dove il controllo dei costi è prioritario. Si interviene spesso sui flussi di lavoro del servizio clienti quando è necessario migliorare i tempi di risposta o ridurre il numero di casi in attesa.

L'obiettivo è scegliere un processo in cui le prestazioni siano importanti e la variabilità possa essere misurata.

Il process mining si basa su registri strutturati degli eventi. Questo significa verificare che ogni transazione risulti tracciabile mediante un ID del caso, un timestamp e un'etichetta dell'attività.

I dati provenienti da sistemi diversi potrebbero dover essere allineati per ricondurre gli eventi correlati a un'unica visione del processo. La pulizia e la normalizzazione dei dati in questa fase prevengono la creazione di modelli poco accurati in seguito.

Definisci fin dall'inizio le metriche di riferimento. Tempi di ciclo, tempi di attesa e frequenza dei percorsi forniscono il contesto necessario quando il modello viene generato.

Gli stakeholder devono analizzare i risultati e definire le aree prioritarie di intervento. Alcuni colli di bottiglia potrebbero richiedere aggiornamenti delle policy, mentre altri potrebbero essere più adatti all'automazione. I miglioramenti devono essere monitorati nel tempo per verificare che producano variazioni effettive delle prestazioni.

Iniziare con un ambito limitato, validare i risultati ed estendere gradualmente l'utilizzo del process mining tende a favorire una maggiore adozione rispetto al lancio simultaneo in tutta l'organizzazione.

Il process mining genera il massimo valore quando opera su dati connessi a livello aziendale. Salesforce riunisce integrazione, dati unificati e funzionalità avanzate di process mining grazie alla collaborazione con Apromore.

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