Process mining: як побачити реальні потоки процесів і shadow-процеси
Методологія Process Mining дозволяє реконструювати реальні потоки завдань на основі цифрових слідів, виявляючи приховані вузькі місця та несанкціоновані обхідні шляхи.
ЗНАННЯ ТА ПРАКТИКА
Методи, вправи та проєктні інструменти для консультантів із впровадження бізнес-рішень.
11 публікацій
Методологія Process Mining дозволяє реконструювати реальні потоки завдань на основі цифрових слідів, виявляючи приховані вузькі місця та несанкціоновані обхідні шляхи.
Як уникнути консервації неефективності, замінити крихкі RPA-сценарії надійними API-інтеграціями та безпечно впровадити ШІ в операційний контур за стандартами BPMN й DMN.
Аналіз архітектурних підходів до автоматизації бізнес-процесів. Порівняння Scriptum, Camunda, Bonita та UiPath для усунення «тіньових процесів» та гнучкого моделювання.
Ефективна автоматизація процесів вимагає розділення оркестрації, кейс-менеджменту та бізнес-правил. Дізнайтеся, як уникнути хардкоду логіки та виявити тіньові маршрути за допомогою Process Mining.
Порівняння BPM, RPA та workflow-автоматизації для ІТ-архітекторів. Як поєднати BPMN, DMN та Process Mining для уникнення технічного боргу та побудови наскрізної оркестрації.
Успішна міграція на сучасні ECM-системи вимагає проектування сценаріїв обробки винятків у workflow та формування якісного навчального корпусу для IDP-моделей.
RPA після ERP корисний як тимчасовий міст до legacy-систем. Але роботизація Excel, email-погоджень і розмитої відповідальності лише прискорює технічний борг.
Етапна міграція legacy-ERP у держсекторі дозволяє уникнути простоїв та забезпечити безперервність процесів, фокусуючись на автоматизації та даних.
До 2026 року понад 70% успішних ініціатив з цифрової трансформації будуть спиратися на ефективну стратегію Data Governance, інтегровану з можливостями штучного інтелекту. Це дозволить вирішувати проблеми якості даних, які є критичними для системної інтеграції.
Зростання обсягів даних та посилення регуляторних вимог вимагають від підприємств впровадження комплексних підходів до Data Governance. Ефективна системна інтеграція є ключовим фактором для реалізації цих стратегій.
Проблема розрізнених даних і відсутність єдиної «правди» про ключові сутності є критичною для ефективності бізнесу. Системна інтеграція та MDM є ключовими для її вирішення.