Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов (СИАБП, англ. Business Process Mining Systems, BPM) – это комплекс инструментов и методов для анализа и оптимизации бизнес-процессов на основе данных, собранных из информационных систем компании. Они позволяют визуализировать реальные процессы, выявлять их узкие места, отклонения от заданных стандартов и предлагать пути оптимизации.

Интеллектуальный анализ бизнес-процессов представляет собой деятельность, направленную на изучение и оптимизацию бизнес-процессов компании с применением методов и инструментов обработки больших объёмов данных, выявления закономерностей и отклонений. В рамках этой деятельности осуществляется сбор данных из различных информационных систем, их анализ с целью выявления проблемных зон, неэффективных операций и возможностей для улучшения, а также разработка рекомендаций по оптимизации процессов. Такой подход позволяет повысить эффективность работы компании, сократить затраты, улучшить качество продукции или услуг и ускорить достижение бизнес-целей.

Среди ключевых аспектов интеллектуального анализа бизнес-процессов можно выделить:

• сбор и агрегацию данных из разнородных источников,
• выявление скрытых закономерностей и аномалий в бизнес-процессах,
• визуализацию процессов для наглядного представления их текущего состояния,
• анализ соответствия процессов установленным стандартам и KPI,
• моделирование возможных сценариев оптимизации,
• подготовку отчётов и рекомендаций для принятия управленческих решений.

Внедрение цифровых (программных) решений в сферу интеллектуального анализа бизнес-процессов становится всё более актуальным, поскольку позволяет автоматизировать рутинные операции, ускорить обработку данных и повысить точность анализа. Современные программные продукты обеспечивают интеграцию с существующими информационными системами, предоставляют мощные инструменты для анализа данных и визуализации результатов, что существенно облегчает задачу оптимизации бизнес-процессов и способствует достижению стратегических целей компании.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

SowareСовареОфициальный сайт

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов предназначены для комплексного анализа и оптимизации бизнес-процессов в организации. Они осуществляют сбор и обработку данных, поступающих из различных информационных систем компании, и на основе полученных данных формируют детализированное представление о текущих бизнес-процессах, их структуре и взаимосвязях. Это позволяет получить объективное представление о том, как процессы функционируют в реальности, а не только на уровне формальных описаний или моделей.

Ключевая задача систем интеллектуального анализа бизнес-процессов заключается в выявлении узких мест, неэффективных звеньев и отклонений от установленных стандартов и регламентов. С помощью методов интеллектуального анализа данных системы способны обнаруживать скрытые закономерности, прогнозировать возможные проблемы и предлагать варианты оптимизации процессов. Это способствует повышению эффективности работы организации, снижению издержек, улучшению качества продукции или услуг и в конечном итоге — росту конкурентоспособности на рынке.

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители и топ-менеджеры компаний, которые нуждаются в инструментах для оценки эффективности бизнес-процессов и принятия стратегических решений на основе данных;
• специалисты по управлению бизнес-процессами (BPM-специалисты), которые занимаются моделированием, анализом и оптимизацией процессов в организации;
• аналитики данных и специалисты по работе с большими данными, которые используют системы для выявления закономерностей, аномалий и потенциальных точек роста в бизнес-процессах;
• сотрудники ИТ-департаментов, которые интегрируют системы интеллектуального анализа в существующую ИТ-инфраструктуру компании и обеспечивают их бесперебойную работу;
• консультанты и эксперты по оптимизации бизнес-процессов, которые применяют системы для диагностики проблем и разработки рекомендаций по улучшению работы компании.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ бизнес-процессов

Функции Анализа бизнес-процессов позволяют пользователю использовать формализованные методы анализа и исследования организации для получения качественных и количественных оценок состояния бизнеса и отдельных элементов архитектуры предприятия

Анализ и управление требованиями

Функции анализа и управления требованиями позволяют формировать списки требований, присваивать им идентификаторы, взаимоувязывать их, присваивать информацию о датах, заинтересованных лицах, приоритете, ценности и т.п., т.е. выполнять анализ требований. Функции управления требованиями позволяют производить размещение требований по моделям, создавать очереди требований, отслеживать согласованность и статус требований

Генерация программного кода

Функции генерации программного кода позволяют по результатам создания моделей информационной системы автоматически создавать заготовки программного кода для реализации соответствующих модулей системы. По результатам генерации кода остаётся дополнить созданные программные модули кодом с программной логикой

Графическое моделирование схем и диаграмм

Функции Графического моделирования схем и диаграмм реализуют возможности создания графических моделей систем, бизнес-процессов, архитектур предприятия и иных объектов в различных нотациях (UML, BPMN, IDEF, ARIS, DFD и прочие)

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Математическое моделирование и симуляция

Функции Математического моделирования и симуляции позволяют пользователю строить различные модели сложных систем, производить иммитационное моделирование и симулировать исполнение таких моделей в математически ограниченных условиях

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Оценка рисков

Функции Оценки рисков обеспечивают выявление и анализ потенциально-негативных событий, а также оценку их последствий для предприятия на основании исторических данных и с учётом влияющих факторов

Применение репозитория

Функции применения репозитория (хранилища) позволяют группе пользователей использовать общее единое место для хранение моделей и документов, обеспечивая тем самым возможность командной работы в аналитическом проекте

Управление архитектурой предприятия

Функции Управления архитектурой предприятия позволяют реализовать различные представления организационной архитектуры (в зависимости от уровня требований), позволяя объединить и гармонизировать различные представления предприятия в понятную и последовательную совокупность моделей. Для представления архитектур могут использоваться как собственные наборы представлений, так и общепринятые каркасы архитектуры (фреймворки типа TOGAF, Модель Закмана, CIMOSA, SOA, EAF, ARIS и прочие)

Управление задачами

Функции Управления задачами предоставляют организационные инструменты для использования данного программного продукта, включая планирование работы, постановку задач, контроль и учёт результатов работы в системе

При выборе программного продукта из функционального класса систем интеллектуального анализа бизнес-процессов (СИАБП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с расширенными возможностями интеграции и аналитическими инструментами. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнес-процессов — например, в финансовом секторе могут быть необходимы функции для анализа транзакций и соответствия регуляторным требованиям, в производственной сфере — возможности для мониторинга производственных линий и прогнозирования загрузки оборудования. Не менее значимы технические ограничения: совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и безопасности данных, возможность интеграции с другими используемыми системами (ERP, CRM и т. д.). Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы в части визуализации данных и генерации отчётов, наличие инструментов для моделирования и симуляции бизнес-процессов, возможности машинного обучения и прогнозирования, а также уровень поддержки и кастомизации со стороны разработчика.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем, баз данных, облачных платформ);
• наличие необходимых модулей и функций (анализ транзакций, мониторинг производственных процессов, прогнозирование загрузки ресурсов и т. д.);
• возможности интеграции с другими системами (например, ERP, CRM, системами электронного документооборота);
• уровень безопасности и соответствия отраслевым стандартам (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• масштабируемость и гибкость системы (возможность расширения функциональности, увеличения объёма обрабатываемых данных);
• инструменты для визуализации данных и генерации отчётов (диаграммы, дашборды, настраиваемые шаблоны отчётов);
• наличие механизмов машинного обучения и прогнозирования для анализа тенденций и выявления аномалий;
• качество технической поддержки и возможности кастомизации под специфические потребности бизнеса.

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотное внедрение или тестирование системы на ограниченном объёме данных и процессов, чтобы оценить её эффективность и удобство использования в реальных условиях. Также целесообразно изучить отзывы других компаний, уже использующих подобные системы, и учесть их опыт в части выявленных преимуществ и недостатков конкретных решений.

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов (СИАБП) предоставляют компаниям мощные инструменты для повышения эффективности и прозрачности бизнес-операций. Применение СИАБП позволяет глубже понять внутренние процессы, устранить неэффективные элементы и адаптировать бизнес к меняющимся условиям рынка. Среди ключевых преимуществ таких систем можно выделить:

• Повышение эффективности бизнес-процессов. СИАБП выявляют узкие места и «бутылочные горлышки» в процессах, что позволяет оперативно устранять задержки и снижать временные и финансовые затраты.

• Улучшение качества принятия решений. Визуализация и анализ данных о бизнес-процессах обеспечивают руководителей достоверной информацией, необходимой для обоснованного принятия управленческих решений.

• Оптимизация ресурсов. Системы позволяют определить избыточные или недостаточно используемые ресурсы, что способствует их более рациональному распределению и снижению издержек.

• Выявление отклонений от стандартов. СИАБП отслеживают отклонения фактических процессов от заданных моделей, что помогает своевременно корректировать действия и минимизировать риски.

• Автоматизация анализа данных. Использование алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ позволяет автоматизировать сбор и анализ больших объёмов данных, снижая нагрузку на сотрудников и повышая точность анализа.

• Ускорение адаптации к изменениям. СИАБП помогают быстро адаптироваться к новым рыночным условиям и требованиям, выявляя возможности для внедрения инноваций и оптимизации процессов.

• Повышение прозрачности процессов. Визуализация бизнес-процессов делает их более понятными для всех участников, улучшая взаимодействие между подразделениями и снижая вероятность ошибок.

Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматическое выявление и анализ отклонений фактических бизнес-процессов от заданных моделей и стандартов,
• визуализация бизнес-процессов в виде графических моделей и диаграмм, позволяющих наглядно представить последовательность и взаимосвязи операций,
• идентификация узких мест и «бутылочных горлышек» в бизнес-процессах, влияющих на их эффективность и производительность,
• анализ временных характеристик выполнения процессов и определение факторов, влияющих на их длительность,
• генерация рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов на основе анализа собранных данных и выявленных отклонений.

В 2025 году на рынке систем интеллектуального анализа бизнес-процессов (СИАБП) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта, расширения возможностей работы с неструктурированными данными, повышения уровня автоматизации анализа и оптимизации процессов, а также развития облачных решений и инструментов для совместной работы. Среди ключевых трендов:

• Интеграция с большими языковыми моделями. СИАБП будут активнее использовать возможности больших языковых моделей для анализа текстовых данных, извлечения знаний и генерации отчётов, что повысит качество анализа неструктурированной информации.

• Развитие мультимодальных аналитических инструментов. Системы начнут обрабатывать не только текстовые и числовые данные, но и мультимедийный контент (изображения, видео), что расширит возможности анализа бизнес-процессов.

• Автоматизация генерации рекомендаций. СИАБП будут самостоятельно формировать детальные рекомендации по оптимизации процессов на основе выявленных отклонений и узких мест, минимизируя необходимость ручного вмешательства.

• Углублённый анализ поведенческих паттернов. Системы станут более эффективно выявлять закономерности и аномалии в поведении участников бизнес-процессов, что позволит точнее определять причины неэффективности и разрабатывать меры по её устранению.

• Интеграция с системами управления знаниями. СИАБП будут тесно взаимодействовать с корпоративными системами управления знаниями, что обеспечит более глубокий анализ на основе накопленного опыта и лучших практик.

• Развитие облачных архитектур. Увеличение доли облачных решений среди СИАБП, что обеспечит гибкость масштабирования, упростит развёртывание и снизит затраты на инфраструктуру.

• Усиление функций совместной работы. СИАБП будут предоставлять более развитые инструменты для совместной работы аналитиков и бизнес-пользователей, включая интерактивные дашборды, возможности коллективного редактирования и обсуждения результатов анализа.

Россия

Soware, Startpack, Polymatica, BIPULSE, Репутация, Claritech, ContentCapture, Roistat, SEES, Revvy, Топвизор, Sellmonitor, Wazzup, Holst, flip, Контур.Меркурий, Контур.Призма