Chi disegna i processi di business lo sa bene: non si tratta di progettare sistemi immutabili e meccanismi rigidi. Specialmente nell'era digitale, il modo in cui funziona l'azienda è destinato a cambiare con frequenza, quasi continuamente. Nuovi strumenti, nuove pratiche, nuove competenze si aggiungono all'organizzazione e si integrano con l'apparato esistente per far fronte all'evoluzione dello scenario competitivo. La domanda da porsi non è se, ma quando i processi dovranno essere sottoposti a uno screening e rielaborati in funzione delle nuove variabili di sistema. Le parole d'ordine sono flessibilità e approccio data-driven. La flessibilità è indispensabile per garantire prontezza di risposta alle sollecitazioni interne ed esterne all'azienda. L'approccio data-driven è necessario per comprendere quali sono effettivamente i margini d'azione per ridisegnare i processi e quali sono le mosse giuste per raggiungere gli obiettivi di efficienza e di business al variare degli elementi di contesto. Chiaramente, sia l'una sia l'altro implicano la presenza in azienda di una cultura dell'innovazione ben radicata e soprattutto di strumenti adatti a gestire il change management.

 

Non tutto il digitale viene per nuocere

Se alla base di questo inevitabile cambiamento dell'organizzazione c'è l'accelerazione impressa sull'economia dalle tecnologie di frontiera e dall'evoluzione dei sistemi informativi, in particolare, sono proprio i (Big) Data Analytics le risorse su cui le imprese possono contare per affrontare questa sfida. Rispetto alla gestione e alla riprogettazione dei processi, l'analisi dei dati generati dalle interazioni registrate all'interno e all'esterno dell'organizzazione permette, per esempio, di costruire una mappa estremamente dettagliata dei rapporti di forza tra tutti gli attori coinvolti. Una mappa grazie alla quale gli ingegneri gestionali possono evidenziare margini di miglioramento su specifici segmenti di processo, o individuare rapporti di causa-effetto invisibili a occhio nudo che provocano rallentamenti o comunque inefficienze nell'esecuzione delle operazioni. Tutto questo, ma non solo, è quanto riescono a fare le piattaforme di Process Mining.

 

Supportare le scelte con elementi certi

Cos'è il Process Mining? Come suggerisce l'espressione, è l'abilità di estrarre informazioni di valore dai dati generati nell’esecuzione dei processi. Dati che possono essere assorbiti ed elaborati accedendo ai log degli eventi ed ai database applicativi aziendali. Si possono in questo modo svolgere analisi sia di tipo quantitativo, sia di tipo qualitativo per supportare con elementi certi, inconfutabili, le scelte operative e qualificare nel modo più completo possibile le decisioni strategiche.

 

Come i modelli digitali aiutano a orientare la riprogettazione dei processi

La capacità di mappare i processi aziendali è solo una delle prerogative di base delle piattaforme di Process Mining. Se opportunamente alimentate con i Big Data, queste soluzioni possono essere sfruttate per dare vita a modelli digitali in grado di rappresentare sul piano virtuale tutte le dinamiche che contraddistinguono l'organizzazione. Per esempio, l’analisi di un processo può indicare i sottoprocessi candidati all’automazione (Robotic Process Automation) dando evidenza dell’impatto che tale automazione produce sull’intero processo in termini di efficacia ed efficienza, di fatto costituendo un validissimo strumento di supporto nel delicato percorso di Digital Transformation di una azienda.

Questo significa orientare la riprogettazione dei processi allocando le risorse nel modo migliore possibile. Ed è, in ultima analisi, la quintessenza di un management basato su flessibilità e approccio data-driven.

cta_guida_pratica_al_tuo_progetto_di_process_mining