Что такое Мультипроцессная аналитика (МПА или OCPM)?

Что такое Мульти-процессная аналитика?

Мультипроцессная аналитика (МПА или OCPM /OCDM) — это технология, которая анализирует объекты и события, участвующие в процессах, без предварительной сложной обработки данных. А Object-Centric Event Log или OCEL – это объектно-ориентированный журнал событий, т.е. источник данных для реализации функционала МПА.

Используя традиционный Process Mining, компания может рассмотреть только один объект (заказ) и проследить его путь. Такой подход порождает повторяющиеся циклы и визуализирует результаты в виде сложных диаграмм, где возможна потеря ключевой информации. Таким образом выявляем, что несмотря на огромное количество полезных возможностей у технологии есть ряд ограничений:

извлечение и преобразование данных проблематично и требует повторения.
взаимодействие между объектами не фиксируется.

Классический анализ бизнес-процесса нуждается в извлечении данных из реляционных БД и преобразования в журнал событий (таблицу), где каждое событие (строка) относится к случаю (экземпляр БП), действию и временной метке. Вернёмся к примеру с отделом продаж. Каждый случай представляет конкретный заказ, вследствие чего с помощью процессной аналитики можно выявить причины их, например, возможной блокировки. Однако, если необходимо узнать, какие клиенты оплачивают счета без задержек, потребуется дополнительное действие в виде загрузки иного журнала событий. Такой алгоритм может оказаться длительным и трудоёмким;

В процессе извлечения данных из базы данных и интеграции их в журналы событий теряется изначально заданное взаимодействие между процессами. Аналогично любые модели БП / BPM , созданные по этому принципу, описывают жизненный цикл единичных случаев. Чтобы добиться полной прозрачности, необходимо понимать связи между различными объектами и их типами внутри конкретного процесса.

Важно понимать, что преобразование данных отнимает у аналитика большую часть времени и делает результаты исследования менее понятными. В какой-то момент специалист может перестать понимать, откуда взялись те или иные действия (особенно в сложных процессах), что делает выводы менее объективными.

Ограничения классического подхода

Классический подход к моделированию и анализу бизнес-процессов (BPM / БП) имеет ряд ограничений:

Предварительное моделирование процессов. Для анализа процессов с помощью классического подхода необходимо предварительно построить модель этих процессов. Это трудоемкий и затратный процесс, который может быть неточным, поскольку модель строится на основе представлений о процессах, существующих у специалистов, которые ее создают.
Представление процессов в виде графов. Классические модели процессов представляются в виде графов, где узлы представляют действия, а дуги – переходы между действиями. Такое представление процессов не всегда удобно для анализа, поскольку оно не позволяет учитывать контекст, в котором выполняются действия.
Необходимость предобработки данных. Для анализа процессов с помощью классического подхода необходимо предварительно преобразовать данные о процессах в формат, подходящий для работы модели. Это может быть трудоемким процессом, особенно если данные о процессах представлены в различных форматах.

Содержание и принципы работы технологии

Мультипроцессная аналитика решает указанные ограничения, анализируя объекты и события, участвующие в процессах, без предварительной обработки данных.

Объекты в мультипроцессной аналитике представляют собой сущности, которые участвуют в процессах. Например, объектами могут быть товары, услуги, клиенты, сотрудники и т. д.

События в мультипроцессной аналитике представляют собой изменения состояния объектов. Например, событием может быть продажа товара, предоставление услуги, регистрация клиента или увольнение сотрудника.

Мультипроцессная аналитика анализирует объекты и события, участвующие в процессах, используя следующие принципы:

Анализ событий в контексте. Мультипроцессная аналитика учитывает контекст, в котором выполняются события. Например, если событие “продажа товара” произошло в контексте события “регистрация клиента”, то это означает, что товар был продан новому клиенту.
Анализ объектов и событий в динамике. Мультипроцессная аналитика позволяет отслеживать изменения состояния объектов и событий во времени. Это позволяет получить более полное представление о процессах.

Программные инструменты (системы)

На текущий момент два вендора в Мире (одна компания из них в России) открыто заявляют о наличии функционала мультипроцессной аналитики в своих инструментах:

Celonis (Германия, разработчик – Celonis);
Proceset (Россия, разработчик – Инфомаксимум).

Для реализации мультипроцессной аналитики в следующем году планируют и другие различные компании включить в свои программные инструменты (системы) новые теънологии.
Наиболее известные в мире из них:

ARIS
Process Mining Toolkit (ProM)
Apromore
ABBYY Timeline

Применение мультипроцессной аналитики

Мультипроцессная аналитика может использоваться для решения различных задач, связанных с анализом бизнес-процессов. Например, мультипроцессная аналитика может использоваться для:

Определения проблем в процессах. Мультипроцессная аналитика позволяет выявить узкие места и неэффективные участки в процессах.
Поиска возможностей для оптимизации процессов. Мультипроцессная аналитика позволяет найти способы улучшить процессы, сделать их более эффективными и результативными.
Внедрения изменений в процессы. Мультипроцессная аналитика позволяет оценить влияние изменений в процессах на их эффективность и результативность.

Преимущества мультипроцессной аналитики

Мультипроцессная аналитика имеет ряд преимуществ по сравнению с классическим подходом к моделированию и анализу бизнес-процессов:

Не требует предварительного моделирования процессов. Мультипроцессная аналитика позволяет анализировать процессы без необходимости их предварительного моделирования. Это упрощает и ускоряет процесс анализа.
Представляет процессы в более удобном виде. Мультипроцессная аналитика представляет процессы в виде объектов и событий, участвующих в них. Это позволяет получить более полное и наглядное представление о процессах.
Не требует предобработки данных. Мультипроцессная аналитика позволяет анализировать данные о процессах в исходном виде. Это упрощает и ускоряет процесс анализа.

Мультипроцессная аналитика – следующий шаг технологического развития традиционного Process Mining. OCMP работает хотя и на тех же данных и логах, что и классический PM, но использует для них другую модель. Внедрив МПА, можно визуализировать весь ландшафт процессов и их взаимодействие друг с другом на основе единой объектно-ориентированной модели данных. Например, можно будет посмотреть как взаимодействуют друг с другом продажи, маркетинг, логистика, потому что они прочно связаны.

Объектно-ориентированная модель

OCDM выступает в качестве единого источника информации о процессах и служит ядром «цифрового двойника» компании. Модель опирается на Object-Centric Event Log или OCEL (объектно-ориентированный журнал событий). Наиболее простое определение и представление OCEL – две связанных между собой таблицы: одна для объектов, другая – для событий. Подобная организационная структура позволяет фиксировать, отношения нескольких объектов друг к другу по принципам «один-ко-многим» и «многие-ко-многим».

МПА позволяет уйти от необходимости проводить длительную и трудо-затратную обработку данных, сокращая время работы аналитика на 80%. Использование мульти-процессной аналитики позволяет получить наиболее подробное представление о бизнес-процессах компании и их влиянии друг на друга без необходимости построения искусственной модели БП в вакууме. Фактически МПА дает картину, максимально приближенную к реальности, формируя трехмерное представление для любого процесса.
Следующие распространенные примеры:

управление закупками;
фронт-офисы и техподдержка;
производственные процессы;
управление цепями поставок;
бухгалтерский учет и аудит.

Тенденции объектно-центрированного процессного анализа (OCPM)

Объектно-центрированный процессный анализ (OCPM) представляет собой относительно новый подход к процессному анализу, который фокусируется на объектах, протекающих через процессы, а не на событиях, которые их запускают. Этот подход имеет несколько преимуществ перед традиционным событие-центрированным процессным анализом, включая:

Более реалистичное представление реальных процессов: Объекты представляют собой более точное отражение фактических сущностей, участвующих в процессах, таких как заказы, клиенты и продукты. Это упрощает понимание и анализ потока объектов через процесс.
Улучшенное выявление узких мест в процессах: OCPM может идентифицировать узкие места в процессе путем анализа потока объектов через процесс. Это может помочь определить области, где процесс может быть улучшен.
Усиленная автоматизация процессов: OCPM можно использовать для автоматизации процессов путем извлечения правил из потока объектов. Это может автоматизировать задачи и повысить эффективность процесса.

По мере созревания OCPM появляются несколько тенденций:

Расширение использования OCDM: OCDM (Object-Centric Data Model) – это модель данных, специально разработанная для объектно-центрированного процессного анализа. OCDM становится все более популярной, поскольку она предоставляет стандартизированный способ представления объектно-центрированных данных.
Разработка новых инструментов OCPM: Разработано несколько новых инструментов OCPM, которые упрощают анализ и визуализацию объектно-центрированных данных. Эти инструменты делают объектно-центрированный процессный анализ более доступным для более широкого круга пользователей.
Интеграция с другими техниками процессного анализа: OCPM интегрируется с другими техниками процессного анализа, такими как событие-центрированный процессный анализ и управление случаями. Это приводит к разработке более всеобъемлющих и мощных решений для процессного анализа.

Эти тенденции способствуют тому, что объектно-центрированный процессный анализ становится более зрелым и широко используемым подходом к процессному анализу. Как следствие, мы можем ожидать еще большей инновации в этой области в ближайшие годы.

Вот еще ключевые преимущества использования OCPM (плюсы):

Улучшенный анализ процессов: OCPM может обеспечить более всеобъемлющий взгляд на процессы, поскольку он рассматривает поток как событий, так и объектов. Это может помочь определить области, где процесс может быть улучшен.
Повышенная автоматизация: OCPM можно использовать для автоматизации процессов путем извлечения правил из потока объектов. Это может автоматизировать задачи и повысить эффективность процесса.
Уменьшение рисков: OCPM может помочь идентифицировать и смягчить риски в процессах путем анализа потока объектов. Это может помочь предотвратить возникновение проблем.

И несколько моментов, которые следует учитывать (ограничения):

Если вы рассматриваете возможность использования Object-Centric Data Model / OCPM, то необходимо:

OCPM требует иного мышления, чем традиционный событие-центрированный процессный анализ.
Вам нужно думать о процессах в терминах объектов, а не событий.
OCPM требует доступа к объектно-центрированным данным.
Эти данные могут быть недоступны в некоторых организациях.
OCPM требует использования специализированных инструментов.
Существует ряд новых инструментов OCPM, но они могут быть не все зрелыми или широко используемыми.

В целом OCPM является многообещающим подходом к процессному анализу, который имеет потенциал революционизировать способ, которым мы анализируем и улучшаем процессы. По мере созревания OCPM мы можем ожидать еще большей инновации в этой области и более широкого использования OCPM-техники.

Некоторые из проблем использования OCPM (минусы):

Качество данных: OCPM требует качественных объектно-центрированных данных. Если данные не точны, анализ будет ошибочным.
Зрелость инструментов: Инструменты OCPM все еще относительно новые и могут быть не такими зрелыми, как инструменты событие-центрированного процессного анализа.
Организационная культура: OCPM требует изменения мышления от организаций, которые привыкли думать о процессах в терминах событий.

Заключение

Мультипроцессная аналитика является перспективной технологией, которая позволяет более эффективно анализировать бизнес-процессы.
Несмотря на эти проблемы, преимущества использования OCPM перевешивают риски.
Если вы ищете более всеобъемлющий и мощный подход к процессному анализу, OCPM – отличный вариант для рассмотрения.