Как собрать и подготовить данные для процессного анализа: пошаговый план

Process Mining — это метод анализа бизнес-процессов на основе данных. Он строит цифровой двойник процесса и показывает, как он выполняется на самом деле. Такой подход помогает находить задержки, дублирование шагов, ошибки и точки для оптимизации.

Что нужно для анализа

Чтобы построить цифровой двойник процесса, технология использует три ключевых атрибута:

CASE ID — уникальный номер экземпляра процесса (например, номер заказа);
EVENT — событие, которое произошло (создание, сборка, доставка);
TIMESTAMP — дата и время события, по которым считают длительность этапов.

Эти данные объединяют в журнал событий (Event Log) — таблицу, описывающую путь каждого экземпляра процесса. Дополнительные атрибуты, такие как информация о пользователе или поставщике, делают анализ глубже.

Как подготовить данные

1. Определить процесс для анализа — он должен быть оцифрованный, массовый, с понятными регламентами и KPI/SLA.
2. Вычислить период выгрузки: за какое время понадобятся данные.
3. Выбрать ИТ-системы, в которых фиксируются события процесса.
4. Определить объекты для выгрузки — таблицы, журналы изменений или готовые Event Log.
5. Сформировать журнал событий с обязательными атрибутами и по возможности с дополнительными данными.
6. Проверить корректность модели — загрузить данные, сверить порядок шагов, количество кейсов и время между событиями.

Качественно собранный Event Log дает полную картину процесса и позволяет выявить узкие места, чтобы устранить их в дальнейшем.

@digitize_IT — мнения и управленческий опыт ИТ-лидеров
#processmining