Инсайты, извлеченные из данных компании, могут стать для нее настоящим "моментом истины", который откроет реальное положение дел в бизнесе и продемонстрирует, где в компании нужна оптимизация и какие ресурсы лучше всего перераспределить. О том, как заставить ваши данные работать, рассказывает Роман Баранов, директор по развитию бизнеса компании Navicon.
Ваш новый актив: почему он важен?
Правда ли, что с появлением информационных технологий каждая компания стала цифровой? Не совсем: у понятия "цифровая компания" все-таки несколько другой смысл. Однако спорить с тем, что все происходящее внутри бизнеса теперь оставляет след в виде данных, причем преимущественно в электронном (цифровом) виде, думаю, не стоит.
Уникальные данные есть у каждой компании. Это информация о внутренних процессах, работе сотрудников, взаимоотношениях с партнерами или поставщиками, поведении клиентов и их предпочтениях. Некоторое время бизнес просто собирал ее – и использовал неэффективно. Сейчас руководители осознают, что данные – это сырье, из которого создаются капиталы, причем очень большие.
Растущая важность данных изменила характер конкуренции между компаниями и принципы ведения бизнеса. Данные стали одним из ценнейших активов – кто эффективнее их использует, тот и впереди. Более половины респондентов, опрошенных специалистами Statista, согласились, что собранная информация имеет самое большое значение для работы над стратегией их компаний – гораздо большее, чем интуиция или предпринимательский опыт.
Руководители компаний начинают осознавать, что эффективная работа с данными поможет им лучше понять свою аудиторию и ее предпочтения, оценить востребованность продукции или услуг, разработать эффективную стратегию роста. Инсайты позволяют увидеть "узкие места" компании, прослеживать соответствие процессов корпоративным политикам и стандартам. Но главное, благодаря им компания может найти новые возможности для развития и начать свою цифровую трансформацию. На выходе именно налаженная работа с данными становится первым шагом к более комплексному преобразованию бизнеса, которое влечет за собой повышение его производительности и рост доходов.
Естественно, компании хотят понимать, как выстроить такую схему обработки и использования информации, которая при минимальных затратах на внедрение и поддержку позволит максимально реализовать потенциал данных. Как это сделать?
А процесс-то голый!
Прежде чем приступать к преобразованиям, компании необходимо обновить принципы работы с данными, выстроив простые и прозрачные процессы. Без качественной обработки своих данных и хорошего понимания текущих бизнес-процессов не обойтись. Точнее, именно с них все и начинается.
Так, Amazon стремительно завоевывает рынок не только потому, что клиенты могут легко размещать заказы на веб-сайте или в приложении. Прежде всего, Amazon гарантирует, что товар будет доставлен в сохранности и в срок – а для этого нужно глубокое понимание внутренних логистических и других рабочих процессов со стороны бизнеса. И это то препятствие, с которым сталкиваются сегодня многие компании, – они понимают, что больше недостаточно внедрить ИТ-решение, которое улучшит пользовательский опыт на сайте. Нужно выстроить настолько эффективные и управляемые внутренние процессы, которые вообще исключат вероятность нареканий к сервису со стороны клиентов.
Причем выстраивать управляемые внутренние процессы на базе самых актуальных данных полезно не только гигантам вроде Amazon. Например, одна из нидерландских компаний, которая занимается переводами, смогла создать результативное взаимодействие между CRM-системой и ПО для бухгалтеров. Также решение для управления customer journey используется для работы с проектами и отправки счетов. Команда отмечает, что рабочий процесс стал простым и понятным, и новые сотрудники могут сразу приступать к работе без длительного обучения.
Начать можно с исследования, которое покажет, какими бизнес-данными вообще располагает компания. Понимать, что внутри организации каждый день накапливается информация, которую потенциально можно использовать – это одно. Четко знать, какие данные и в каком объеме поступают от каждого подразделения – совсем другое. Это позволяет понять, какие из них можно использовать для достижения конкретной цели. В противном случае компании придется вкладывать средства в небольшие исследования для поиска необходимых данных всякий раз, как руководство решит внести изменения в бизнес-процессы. Кроме того, цельной картины о том, какими данными он располагает, у бизнеса так и не появится. Следующий шаг – настройка управляемостью данных. Иначе говоря, компании необходимо взять их под контроль. Первый вариант – размещать все данные в едином репозитории. Второй – настроить быстрые и прозрачные процессы обмена информацией, а также очистки и структуризации данных между хранилищами и платформами, которые используются сотрудниками. Важно, чтобы они происходили в режиме реального времени.
Следствие вели… системы process mining
Теперь, когда процессы работы с данными в компании налажены, можно приступать к оптимизации бизнес-процессов. Но как найти те, что нуждаются в улучшениях?
На рынке есть инструменты data mining, помогающие находить в имеющихся "сырых" данных полезные инсайты, которые можно использовать для принятия управленческих решений. Но для оценки процессов и их оптимизации они не подходят. Поэтому разработчики предлагают новый, усовершенствованный класс решений – process mining. Интерес бизнеса к ним растет прямо пропорционально росту популярности концепции цифровой трансформации: по данным MarketsandMarkets, объем мирового рынка решений для аналитики процессов к 2023 году вырастет до 1421,7 млн долларов – для сравнения, в прошлом году он составлял "всего" 185,3 млн долларов. А Gartner в 2018 году опубликовал руководство по рынку для майнинга процессов, которое включало несколько распространенных вариантов использования process mining и анализ более десяти поставщиков таких решений.
Программное обеспечение process mining использует накопленные и обработанные данные о процессе для автоматической "реконструкции" последовательности действий в нем. Это позволяет проанализировать его с разных сторон и выявить недостатки, исключения, узкие места, отклонения и риски. Вся собранная информация помогает пользователю оценить состояние бизнес-процессов и определить, какие из них и так работают без проблем, а какие можно улучшить.
Но на этом работа систем process mining не заканчивается. Их алгоритмы, например, могут указывать на то, что процесс ответа на запросы клиентов о продукции тормозится из-за необходимости сотрудникам колл-центра переключаться между системами для поиска информации. После анализа системы process mining формируют рекомендации по оптимизации и предлагают конкретные пути и сценарии усовершенствования бизнес-процессов. Таким образом, благодаря использованию таких решений бизнес получает ответ на три вопроса: насколько высока производительность текущих процессов? насколько они согласованы между собой? автоматизация каких процессов позволит снизить трудозатраты сотрудников на выполнение задач?
Что дальше?
Улучшение бизнес-процессов (BPI) предназначено для всех компаний, вне зависимости от отрасли и масштаба. От кофейни-окошка до ИТ-гиганта – любой бизнес работает на процессах, в каждом из которых есть место для усовершенствования. А process mining наглядно показывает, как и где можно изменить к лучшему конкретный бизнес-процесс. В итоге это упрощает и ускоряет документирование процессов, их оптимизацию и управление – и оставляет больше времени для основной деятельности компании.
Кроме того, информацию о процессах можно использовать не только для совершенствования рабочих действий сотрудников компании, но и для улучшения ИТ-инфраструктуры компании. Например, process mining – отличный "партнер" для RPA, поскольку может для начала определить лучшие места для реализации "ботов", а затем помочь рассчитать эффект от реализации RPA. Но главное, process mining позволяет выстраивать процессы таким образом, чтобы максимально реализовать потенциал данных в организации. Именно поэтому так важно, чтобы все данные в компании хранились в полном порядке, а обмен между информационными системами был простым и быстрым. В таком случае у систем process mining не возникнет трудностей при обработке информации, что могло бы вызвать неверные подсчеты и ошибки в результатах. Соответственно, в дальнейшем при автоматизации бизнеса и внедрении дорогостоящих решений руководство компании будет уверено в том, что оно распределяет денежные и человеческие ресурсы правильно.