Process Mining как услуга (PROMaaS)
Аутсорсинг анализа бизнес-процессов методами Process Mining
Что такое Process Mining как услуга?
Process Mining как услуга (Process Mining as a Service или PROMaaS) – это аутсорсинговый сервис, когда вы простым человеческим языком описываете задачу или проблему, связанную с бизнес-процессами в вашей организации, а мы – эксперты в Process Mining, берем на себя ее решение и помогаем вам получить оптимальный результат.
Когда Process Mining as a Service нужен вам?
Ограниченность ресурсов
У вас нет своих экспертов и ПО для Process Mining, а проблему надо решить здесь и сейчас.
Уникальная проблема
Нужны нестандартные подходы на основе кейсов из других отраслей, а у ваших экспертов такого опыта нет.
Разовый проект
Если Process Mining это разовая задача, то вам выгоднее поручить ее нам, чем развивать свою экспертизу.
Внешний взгляд
Нужны свежие идеи и независимая оценка ситуации, чего невозможно получить, находясь внутри процесса.
Кроме того, Process Mining as Service – это хороший способ протестировать технологию Process Mining и на реальном кейсе оценить ее потенциал для вашей компании.
Чем вам может помочь Process Mining as a Service?
Стабилизировать бизнес-процесс
Сделать процесс более прозрачным и понятным
Обеспечить соответствие процесса стандартам и протоколам
Найти проблемные места в процессе и смоделировать их устранение
Повысить эффективность процесса по времени и финансам
Сформировать систему показателей для мониторинга процесса
Наша услуга Process Mining as Service – это проект, а значит у него есть конкретная цель (проблема, которую надо решить), временные рамки, команда проекта.
Ваше участие потребуется на старте проекта – для общего описания проблемы и согласования исходных данных, а также на завершающем этапе – для обсуждения результатов и разработанного нами плана решения проблемы.
Все специфическую работу в проекте сделают специалисты и эксперты нашего центра компетенций Process Mining, используя собственное программное обеспечение.
Ваше участие потребуется на старте проекта – для общего описания проблемы и согласования исходных данных, а также на завершающем этапе – для обсуждения результатов и разработанного нами плана решения проблемы.
Все специфическую работу в проекте сделают специалисты и эксперты нашего центра компетенций Process Mining, используя собственное программное обеспечение.
Этапы проекта Process Mining as a Service и зоны ответственности
1
Постановка задачи
Описание проблемы и перевод ее на язык Process Mining. Согласование календарного плана и бюджета проекта.
[заказчик + консультант]
[заказчик + консультант]
2
Согласование исходных данных
Согласование состава, источников и форматов данных. Организация безопасного доступа к данным.
[заказчик + консультант]
[заказчик + консультант]
3
Предобработка процессных данных
Разработка модели данных, выполнение ETL процедур.
[консультант]
[консультант]
4
Анализ данных о процессе методами Process Mining
Выбор и применение методов Process Mining для проверки гипотез и получения ответов на поставленные вопросы.
[консультант]
[консультант]
5
Разработка плана решения проблемы
Перевод результатов анализа процесса методами Process Mining в практическую плоскость.
[консультант]
[консультант]
6
Обсуждение результатов анализа и плана решения проблемы
Как реализовать предложенный план решения проблемы. Как мониторить изменения. Каковы возможные риски.
[заказчик + консультант]
[заказчик + консультант]
Ожидаемые результаты проекта Process Mining as a Service
Проблема, определенная на старте проекта, успешно проанализирована и решена на основе данных, а не предположений и интуиции. Решение содержит количественные результаты и конкретный план трансформации процесса.
Выгоды и преимущества Process Mining as a Service
Скорость
Обычный срок проекта 2-4 недели
Точность
Все делают наши эксперты
Экономия
Вы не покупаете ПО для Process Mining
Безопасность
Мы не уносим ваши данные к себе
Заявка на консультацию по сервису "Process Mining как услуга"
Отправьте заявку и мы с вами свяжемся!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных