Menggabungkan Business Intelligence dan Process Mining untuk Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Organisasi saat ini berada di bawah begitu banyak tekanan untuk menjadi segalanya sekaligus. Mereka harus transparan sambil menghasilkan pendapatan dan keuntungan maksimal. Mereka perlu menyediakan produk dengan harga bersaing dan layanan yang unggul. Mereka harus tetap selangkah lebih maju dari persaingan dan merangkul alat dan tren digital terbaru.

Jadi, bagaimana organisasi dapat mencapai semua tujuan ini dan berhasil dalam lingkungan di mana kecepatan dan ketepatan sangat penting?

Satu jawaban:kelincahan. Diakui, kelincahan mungkin telah menjadi kata kunci selama beberapa tahun sekarang, tetapi untuk alasan yang bagus. Artikel ini akan membahas bagaimana perusahaan dapat menjadi lebih gesit dengan memberdayakan tenaga kerja mereka untuk membuat keputusan yang lebih efektif dengan cepat. Dan bagaimana hal itu dapat dilakukan dengan menggunakan hal-hal seperti intelijen bisnis dan penambangan proses. Kami juga akan mengeksplorasi bagaimana pasar intelijen bisnis saat ini telah memengaruhi pasar proses yang berkembang, terutama dalam membuat data lebih mudah diakses oleh lebih banyak kelompok orang dan lebih mudah dipahami.

Apa perbedaan antara intelijen bisnis dan penambangan proses?

Lewatlah sudah hari-hari manajemen top-down, di mana manajemen yang lebih tinggi menetapkan arah dan meneruskannya ke tim mereka. Untuk menjadi organisasi yang benar-benar adaptif dan berkembang, semua karyawan perlu memiliki alat dan informasi yang tepat untuk membuat keputusan yang cepat dan tepat.

Popularitas dan adopsi yang luas dari intelijen bisnis dan perangkat lunak penambangan proses adalah bukti pendekatan ini, karena kedua teknologi membantu menghasilkan visibilitas baru dan wawasan berharga. intelijen bisnis lebih matang dan terkenal. Proses penambangan mengikuti jalur yang sama, terutama dalam hal akses layanan mandiri yang dibutuhkan karyawan.

Kecerdasan bisnis memberikan masukan kepada pengguna akhir ke dalam operasi bisnis menggunakan indikator kinerja utama (KPI), metrik kinerja, laporan, dasbor, dan visualisasi, yang semuanya membantu pengambilan keputusan berdasarkan data. Di sisi lain, penambangan proses digunakan untuk wawasan yang ditargetkan ke dalam proses spesifik perusahaan.

Penambangan proses memeriksa proses tertentu secara keseluruhan, sehingga pengguna dapat mengidentifikasi kemacetan, inefisiensi, dan risiko.

Perbedaan utama adalah bahwa intelijen bisnis berfokus pada data dan pengambilan keputusan lokal, bukan proses ujung ke ujung perusahaan. Penambangan proses melangkah lebih jauh dari kecerdasan bisnis, dengan menyediakan pengguna dengan pandangan holistik dari suatu proses melalui antarmuka yang dinamis dan alat intuitif lainnya. intelijen bisnis cenderung menggunakan model statis dari proses sebagai titik awal untuk menentukan KPI dan kemudian mengawasinya. Tetapi penambangan proses dimulai dengan membuat grafik proses dinamis, memungkinkan untuk menganalisis data yang paling relevan secara real time.

Masing-masing efektif dengan caranya sendiri, tetapi bagaimana jika kita dapat mengambil semua bagian terbaik dari intelijen bisnis —visualisasi yang mudah, pelaporan sederhana, dan konteks bisnis yang jelas—dan menerapkannya pada penambangan proses?

Dengan kata lain, apa yang dapat kita pelajari dari intelijen bisnis untuk membuat penambangan proses menjadi lebih sukses?

Atasi tantangan, dapatkan wawasan baru

Intelijen bisnis dimulai sebagai sarana untuk sekelompok kecil orang, terkadang hanya satu orang dari TI, yang dapat memperoleh wawasan data, dan menyebarkan informasi ini kepada manajemen. Tahap selanjutnya, intelijen bisnis swalayan, kurang bergantung pada penjaga gerbang TI, sehingga analis dapat membuat laporan mereka untuk manajemen.

Namun intelijen bisnis swalayan menghadirkan tiga tantangan nyata:

• Perbedaan: orang yang berbeda dapat menafsirkan data yang sama dengan cara yang berbeda.

• Keamanan :di sebagian besar model intelijen bisnis swalayan, satu pengguna memiliki kendali atas semua data, ketika mereka benar-benar hanya mengakses dalam jumlah terbatas.

• Tergantung: pengguna mungkin harus mengandalkan satu orang untuk menghasilkan berbagai laporan, yang menyebabkan inefisiensi dan kemacetan.

Di masa lalu, ketika perusahaan cenderung menyukai garis pelaporan horizontal, baik model yang diatur maupun model swalayan berhasil. Tapi sekarang, perusahaan tidak bisa menunggu keputusan mengalir dari manajemen atas atau mengandalkan satu orang untuk mendukung laporan mereka. Selain itu, keamanan jelas menjadi perhatian utama dan sebagian besar perusahaan melakukan semua yang mereka bisa untuk meminimalkan risiko total.

Sebaliknya, perusahaan sekarang menyadari—dan berjuang untuk—manfaat memberdayakan seluruh tenaga kerja untuk membuat keputusan sehari-hari menggunakan metode bottom-up. Pendekatan semacam itu sejalan dengan gagasan swalayan yang diatur, di mana data aman dan konsisten, tetapi individu dapat mengakses data spesifik untuk laporan dan analisis mereka sendiri. Swalayan yang diatur juga memungkinkan manajemen non-teknis untuk mendapatkan lebih banyak wawasan terkait pengambilan keputusan.

Apa yang dapat dipelajari proses penambangan dari intelijen bisnis?

Ketika garis pelaporan menjadi lebih horizontal, alat intelijen bisnis telah tersedia untuk lebih banyak pengguna di lebih banyak level. Salah satu faktor yang mendorong demokratisasi alat intelijen bisnis ini—contoh seperti Qlik, Tableau, dan Microsoft Power BI—adalah kemampuan visualisasi intelijen bisnis yang kuat.

Visualisasi yang efektif dalam intelijen bisnis adalah produk sampingan dari beban kerja swalayan yang diatur karena lebih banyak orang perlu memperoleh informasi dan wawasan baru dari data yang kompleks. Kami sekarang melihat tren serupa terkait dengan penambangan proses.

Sementara penambangan proses lebih baru daripada intelijen bisnis, ia mengikuti jalur yang sama. Sebagian besar alat sekarang berada pada tahap layanan mandiri, namun UiPath adalah pengadopsi awal layanan mandiri yang diatur. Perusahaan menyadari bahwa untuk mendapatkan nilai maksimal dari penambangan proses, mereka perlu melengkapi semua pemilik proses dengan kemampuan penambangan proses penuh untuk membuat keputusan cerdas dengan cepat. UiPath Process Mining memiliki akar awal dalam kecerdasan bisnis, yang membantu dalam menghubungkan proses dengan strategi bisnis secara keseluruhan dan membuat wawasan mudah dipahami, bahkan untuk pengguna non-teknis.

Visualisasi, misalnya, adalah prinsip penting dari kecerdasan bisnis modern, dan salah satu yang sering diabaikan oleh alat penambangan proses lainnya. Visualisasi didorong dengan membuat wawasan mudah dipahami dan kontekstual bagi pengguna. UiPath Process Mining menyertakan algoritma grafik proses yang menunggu paten yang meningkatkan visualisasi dan interpretasi proses bisnis. Ini juga mencakup kemampuan untuk dengan mudah melihat tren historis untuk membandingkan dan memantau kinerja periode sebelumnya.

Secara keseluruhan, pengalaman kami dalam visualisasi dan kecerdasan bisnis masih menginspirasi cara kami mengembangkan inovasi penambangan proses baru.

Manfaatkan kombinasi yang kuat

Agar tetap gesit, perusahaan harus memberdayakan tenaga kerjanya. Cara langsung untuk melakukan ini adalah menyediakan alat yang memberdayakan pemilik proses untuk membuat keputusan yang efektif dan berpandangan jernih. Ini adalah satu-satunya cara perusahaan dapat tetap kompetitif dalam lingkungan yang serba cepat.

Perangkat lunak penambangan proses masih dapat mengikuti beberapa keberhasilan intelijen bisnis untuk membuat data dapat diakses oleh lebih banyak pengguna. Di UiPath, kami berusaha untuk memastikan UiPath Process Mining ramah pengguna dan seefektif mungkin. Dan kami dapat melakukannya dengan memanfaatkan pengalaman kami dalam visualisasi dan intelijen bisnis.

Namun, itu tidak berhenti di situ. Kami terus mencari cara untuk membuat platform kami lebih baik lagi agar sesuai dengan kebutuhan perusahaan yang terus beradaptasi. Tetap disini untuk perkembangan lebih lanjut!

Selamat menambang!