site_logo

Process Mining: как анализировать реальные процессы и находить точки для оптимизации

1 сентября 2026

обновлено: 1 сентября 2026

Главное
  • Process Mining (процессная аналитика) — это технология анализа цифровых следов (логов) в информационных системах, позволяющая построить объективную карту реального протекания бизнес-процессов;
  • главное отличие от классического бизнес-анализа: технология опирается на 100% фактических данных, исключая человеческий фактор и субъективные оценки;
  • методология помогает находить узкие места, выявлять причины нарушения SLA и оптимизировать неэффективные ручные операции;
  • для внедрения технологии не обязательно приобретать дорогостоящие автономные системы. Платформенный подход (в частности, модуль Process Mining Office for SimpleOne) позволяет проводить анализ непосредственно в среде исполнения процессов.

 

Идеально спроектированные регламенты на практике неизбежно сталкиваются с операционной реальностью. Согласно бизнес-процессу, согласование договора должно занимать два дня, но фактически этот цикл растягивается на недели. Заявки в ИТ-поддержку могут сутками циркулировать между первой и второй линией, снижая общую эффективность и вызывая недовольство пользователей.

Когда компания пытается выявить причину таких задержек, традиционный подход предполагает работу бизнес-аналитиков: проведение интервью и ручное моделирование схем (например, в нотации BPMN). Однако этот метод имеет существенный недостаток. Он отражает то, как сотрудники думают, что они работают (или как должны работать), а не то, как процесс протекает на самом деле.

Чтобы получить объективную картину, бизнесу необходима опора на факты. Этим инструментом стала процессная аналитика или Process Mining. В данной статье мы разберем, как эта технология позволяет увидеть реальную жизнь компании на основе цифровых данных, и как современные Process Mining системы превращают аналитические инсайты в измеримую экономию ресурсов и времени.

Что такое Process Mining

Process Mining (процесс майнинг)

Process Mining — это технология извлечения знаний из логов событий (event logs), генерируемых информационными системами (ERP, CRM, Service Desk). Ее цель — автоматическое построение, глубокий анализ и последующее улучшение бизнес-процессов.

important3

Любая современная корпоративная ИТ-система протоколирует действия пользователей: кто создал заявку, когда изменился статус, кто утвердил документ и когда цикл был завершен. Process Mining платформа агрегирует эти разрозненные цифровые следы и с помощью математических алгоритмов выстраивает наглядную визуальную карту бизнес-процесса.

В результате руководство получает не идеализированную процессную схему, а фактическую модель исполнения: со всеми отклонениями, избыточными циклами согласований и возвратами на предыдущие этапы.

Как работает Process Mining: от event logs до цифровой модели

Фундаментом анализа процессов служат системные данные. Для корректной работы алгоритмов необходимо извлечь из ИТ-приложений три обязательных параметра (event logs):

  1. Идентификатор экземпляра (Case ID): уникальный номер объекта, по которому отслеживается жизненный цикл (например, номер инцидента в Service Desk: INC000123).
  2. Название события (Activity): конкретное действие (например, Изменен статус, Назначен исполнитель, Согласование завершено).
  3. Временная метка (Timestamp): точное время фиксации события сервером.
Принцип работы Process Mining
Принцип работы Process Mining

Опираясь на эти данные, Process Mining решение восстанавливает хронологию. Система объединяет разрозненные события в сквозной путь клиента или документа.

Для проведения глубокого анализа бизнес-процессов применяются дополнительные атрибуты: структурное подразделение, роль исполнителя, стоимость контракта или категория заявки. Это позволяет проверять гипотезы, например: действительно ли обработка заявок от финансового департамента занимает больше времени, чем от отдела продаж.

Какие задачи решает Process Mining

Внедрение процессной аналитики направлено на решение прагматичных бизнес-задач и повышение операционной эффективности:

  • выявление узких мест (Bottlenecks): визуализация процессов наглядно демонстрирует этапы, на которых скапливается наибольшее количество задач и происходят критические задержки;
  • контроль соответствия (Compliance Checking): система автоматически сравнивает реальный ход процесса с утвержденным регламентом (Target Model). Это позволяет выявить процент случаев, когда сотрудники обходят обязательные процедуры контроля или нарушают последовательность статусов;
  • анализ первопричин (Root Cause Analysis): инструментарий помогает определить факторы, влияющие на нарушение сроков. PM позволяет выявить корреляции: например, задержки систематически возникают в определенном филиале или при обработке конкретной категории запросов;
  • оценка целесообразности автоматизации: перед внедрением RPA-роботов или автоматизацией через Low-code, Process Mining предоставляет данные о том, какие именно участки процесса целесообразно роботизировать для получения максимального возврата инвестиций (ROI).

Process Mining и традиционные методы анализа: в чем разница

Исторически оптимизация процессов опиралась на интервьюирование, хронометраж и ручной сбор статистики. Рассмотрим, почему технологический подход обеспечивает большую точность.

КритерийТрадиционный бизнес-анализ (Интервью и опросы)Process Mining
ОбъективностьЗависит от субъективного восприятия сотрудников. Возможны искажения фактов.Высокая. Базируется на 100% фактических цифровых логов системы.
Охват данныхВыборочный анализ (оценка ограниченного числа примеров).Полный охват (анализ всех транзакций за выбранный период).
Скорость получения результатаТребует значительных временных затрат аналитиков на сбор и обработку.Автоматизированный процесс после настройки первоначальной выгрузки (или коннекторов).
Выявление нетипичных сценариевЗатруднено. Неформализованные обходные пути редко озвучиваются при опросах.Система визуализирует все фактически пройденные пути, включая редкие и нерегламентированные.
Мониторинг измененийФормирует разовый срез состояния (модель As-Is).Обеспечивает возможность непрерывного мониторинга в динамике.

Где применяется Process Mining: сценарии использования в ESM и за его пределами

Технология применима в любой сфере, где процессы оставляют цифровой след. Однако наибольшую эффективность она демонстрирует в сквозных корпоративных процессах, особенно в рамках концепции ESM (Enterprise Service Management).

Сферы применения процессной аналитики
Сферы применения процессной аналитики
  • ИТ-поддержка (ITSM): детальный анализ процесса управления инцидентами. Поиск причин систематического нарушения SLA, выявление случаев избыточного переназначения заявок между линиями поддержки;
  • управление персоналом (HR): оценка процесса подбора (от заявки до оффера) и адаптации сотрудников. Выявление этапов, на которых происходит задержка оформления кандидатов;
  • закупки и снабжение (P2P — Procure-to-Pay): поиск причин длительного согласования договоров. Обнаружение закупок, проведенных в обход стандартных процедур одобрения;
  • финансы (O2C — Order-to-Cash): анализ цикла от формирования заказа до поступления средств. Оптимизация процессов управления дебиторской задолженностью.

Почему для Process Mining нужна единая платформа

Основной барьер при внедрении классических (внешних) PM-решений — это сбор и нормализация данных. Если сквозной процесс распределен между ERP-системой, почтовым клиентом, системой управления задачами и унаследованными (legacy) порталами, аналитикам потребуются месяцы на извлечение, очистку и приведение логов к единому формату. Правило Garbage in, Garbage out (мусор на входе — мусор на выходе) здесь работает безотказно.

В связи с этим в корпоративном секторе закрепился тренд: Process Mining показывает максимальную эффективность, когда инструменты анализа встроены в платформу, на которой непосредственно исполняются бизнес-процессы. Если организация использует единую Low-code платформу (подобную SimpleOne) для автоматизации ИТ, HR и смежных сервисов, данные для анализа изначально структурированы, хранятся в единой объектной модели и защищены общей ролевой моделью доступа.

При таком подходе отпадает необходимость в построении сложных конвейеров выгрузки (ETL). Аналитика запускается поверх качественных внутренних транзакций.

Process Mining Office для SimpleOne: практический инструмент для анализа сервисных процессов

Отвечая на потребность бизнеса во встроенной аналитике, технологический партнер SimpleOne ГК «Медиа-тел» ‎разработал специализированное решение — Process Mining Office (PMO). Продукт представлен в официальном Маркетплейсе партнерских решений SimpleOne.

Это не внешняя аналитическая система, требующая сложной интеграции. Process Mining Office for SimpleOne (PMO4S1) — это интеллектуальный инструмент, который разворачивается непосредственно внутри платформы SimpleOne (on-premise или в облаке) и сразу же начинает работать с историческими данными. Он помогает анализировать, оптимизировать и автоматизировать сервисные процессы (ITSM, ESM, HR), используя данные о заявках, их маршрутизации и выполнении для повышения уровня обслуживания.

Дашборд Process Mining Office: граф процесса, статистика этапов и динамика обращений в едином окне
Дашборд Process Mining Office: граф процесса, статистика этапов и динамика обращений в едином окне

Вместо статических отчетов и фиксированных метрик вы получаете динамическую визуализацию реальных потоков работы, выявляете узкие места, анализируете эффективность и находите возможности для улучшений.

Функциональные модули PMO: что доступно аналитику

Process Mining Office for SimpleOne (PMO4S1) обеспечивает закрытие следующих бизнес-задач:

  • контроль процессов: система автоматически реконструирует фактическую карту процесса. Вы можете анализировать, где именно заявки застревают, сколько реального времени тратится на передачу задачи между командами, и где возникают ситуации «пинг-понга» (бесконечного переназначения);
Process Discovery: визуализация реальных вариантов исполнения процесса вместо идеального регламента
Process Discovery: визуализация реальных вариантов исполнения процесса вместо идеального регламента
  • сокращение нарушений SLA: модуль позволяет не просто констатировать факт просрочки, но и заранее предсказывать риски несоблюдения SLA, находя способы ускорить работу над критичными инцидентами на основе исторических паттернов;
Process Analytics: гибкая фильтрация для поиска узких мест по конкретным инцидентам или исполнителям
Process Analytics: гибкая фильтрация для поиска узких мест по конкретным инцидентам или исполнителям
  • поиск возможностей для автоматизации: снижайте нагрузку на сотрудников первой и второй линий, выявляя рутинные, повторяющиеся этапы, которые можно (и нужно) автоматизировать средствами Low-code платформы SimpleOne;
  • глубокая аналитика изменений: инструмент Process Modeling позволяет загрузить эталонную схему и сравнить процессы до и после внесения улучшений. Вы можете измерять реальное, а не предполагаемое влияние изменений и находить работающие решения;
  • оптимизация приоритизации: система помогает снизить влияние человеческого фактора (ошибок в определении приоритетов инцидентов), анализируя реальные данные о работе с заявками и их маршрутами.

Главная ценность внедрения PMO заключается в переводе Process Mining из формата разовых консалтинговых или аудиторских проверок в повседневный инструмент операционного управления для CSI-менеджеров и владельцев процессов.

Когда компании пора внедрять Process Mining

Использование специализированной аналитики нецелесообразно при малых объемах данных (например, 50 заявок в день силами небольшого отдела). Внедрение Process Mining платформы становится рентабельным при следующих условиях:

  • высокая частотность операций (тысячи транзакций в месяц);
  • процесс формализован, однако метрики показывают низкую скорость его исполнения;
  • наличие большого объема ручных операций и планирование масштабной роботизации (понимание, с какого шага начать для получения максимального эффекта);
  • регулярные нарушения целевых показателей SLA без явных и очевидных причин.

Как внедрить Process Mining в компании

Процесс внедрения требует структурированного подхода к работе с данными и целеполаганию.

  1. Определение бизнес-цели. Анализ ради анализа не приносит пользы. Необходимо сформулировать конкретную задачу: например, снижение времени согласования типовых договоров с 14 до 7 дней.
  2. Выбор системы и подготовка данных. При использовании платформенных процессов (как в случае с SimpleOne) этот этап минимизируется, так как логи изначально структурированы. При работе с разрозненными системами потребуется выгрузка, нормализация и очистка журналов событий.
  3. Формирование фактической карты (Discovery). Построение графа реального процесса. Часто фактическая картина, изобилующая обходными путями и возвратами, становится открытием для менеджмента.
  4. Проведение Root Cause Analysis (Анализ первопричин). Исследование причин возникновения отклонений. Определение факторов: недостаток инструкций, системные ошибки маршрутизации или проблемы в интеграциях.
  5. Внедрение изменений и настройка мониторинга. Оптимизация процесса (изменение регламента, настройка Low-code автоматизации) с последующим фоновым мониторингом через PMO для контроля закрепления изменений.

Заключение: Process Mining как путь к цифровой зрелости бизнеса

Эффективная оптимизация бизнес-процессов неразрывно связана с доступом к объективным данным. Технология Process Mining предоставляет менеджменту инструменты для оценки реального состояния операционной деятельности компании.

Переход от консалтинговых срезов к использованию встроенных аналитических модулей (таких как Process Mining Office for SimpleOne) делает этот вид аналитики доступным для регулярного управления. Владельцы ИТ и бизнес-сервисов получают возможность не только фиксировать временные потери, но и оперативно устранять их, базируясь на достоверных данных собственной ITSM/ESM-платформы. В современных корпоративных реалиях способность быстро выявлять и устранять процессную неэффективность является фундаментальным конкурентным преимуществом.

FAQ

loading...