Business Intelligence & Process Mining benutten voor slimme, data-gedreven beslissingen

Organisaties vandaag de dag staan onder enorme druk om alles tegelijk te zijn. Ze moeten transparant zijn terwijl ze maximaal omzet en winst genereren. Ze moeten concurrerend geprijsde producten en superieure service leveren. Ze moeten de concurrentie een stap vooruit zijn en de allerlaatste digitale tools en trends omarmen.

Hoe kunnen organisaties al deze doelen halen en slagen in een omgeving waar snelheid en precisie zo kritiek zijn?

Eén antwoord: agiliteit. Toegegeven, agiliteit is misschien al een paar jaar een buzzword, maar met goede reden. Dit artikel onderzoekt hoe bedrijven agieler kunnen worden door hun werknemers te makes meer effectieve beslissingen op de vlucht. En hoe dat gedaan kan worden met dingen als business intelligence en process mining. We zullen ook onderzoeken hoe de huidige business intelligence-mark de groeiende process mining-mark beïnvloedt, vooral in het maken van data toegankelijker voor meer groepen mensen en veel makkelijker te begrijpen.

Wat is het verschil tussen business intelligence en process mining?

De tijd van top-down management, waar hoger management richting gaf en het doordeelde aan hun teams, is voorbij. Om een echt adaptieve, bloeiende organisatie te worden, hebben alle werknemers de juiste tools en informatie nodig om snelle, geïnformeerde beslissingen te maken.

De populariteit en wijdverspreide adoptie van business intelligence en process mining software zijn getuigenis van deze aanpak, aangezien beide technologieën helpen bij het genereren van nieuwe zichtbaarheid en waardevolle inzichten. Business intelligence is meer volwassen en bekender. Process mining volgt een vergelijkbaar pad, vooral wat betreft self-service toegang die werknemers nodig hebben.

Business intelligence geeft eindgebruikers inzicht in bedrijfsoperaties door middel van key performance indicators (KPI's), prestatiemetrics, rapporten, dashboards en visualisaties, wat allemaal helpt bij data-gedreven besluitvorming. Aan de andere kant wordt process mining gebruikt voor gerichte inzichten in de specifieke processen van een bedrijf.

Process mining onderzoekt een bepaald proces in zijn geheel, zodat gebruikers knelpunten, inefficiënties en risico's kunnen identificeren.

Een belangrijk verschil is dat business intelligence zich richt op data en lokale besluitvorming, niet op de end-to-end processen van het bedrijf. Process mining gaat een stap verder dan business intelligence, door gebruikers een holistisch overzicht te geven van een proces via een dynamische interface en andere intuïtieve tools. Business intelligence neigt ertoe een statisch model van het proces als uitgangspunt te gebruiken om KPI's te definiëren en deze te monitoren. Maar process mining begint met het creëren van een dynamische procesgraaf, waarmee de meest relevante data in real-time geanalyseerd kan worden.

Beide zijn effectief op hun eigen manier, maar wat als we alle beste delen van business intelligence - makkelijke visualisatie, simpele rapportage, en duidelijke business context - konden toepassen op process mining?

Met andere woorden, wat kunnen we van business intelligence leren om process mining nog succesvoller te maken?

Uitdagingen overwinnen, nieuwe inzichten winnen

Business intelligence begon als een middel voor een kleine groep mensen, soms slechts één persoon uit IT, die data-inzichten kon verkrijgen en deze informatie naar management kon verspreiden. De volgende stap, self-service business intelligence, is minder afhankelijk van een IT-gatekeeper, zodat analisten hun rapporten voor management kunnen maken.

Toch presenteert self-service business intelligence drie echte uitdagingen:

• Afwijkingen: verschillende mensen kunnen dezelfde data op verschillende manieren interpreteren.
• Beveiliging: in de meeste self-service business intelligence modellen heeft één gebruiker controle over alle data, terwijl ze eigenlijk maar toegang hebben tot een beperkt deel.
• Afhankelijkheid: gebruikers kunnen afhankelijk zijn van één persoon om diverse rapporten te produceren, wat leidt tot inefficiënties en knelpunten.

In het verleden, toen bedrijven geneigd waren naar horizontale rapportagelijnen, werkten zowel beheerde als self-service modellen. Maar nu kunnen bedrijven zich niet veroorloven te wachten tot beslissingen van boven naar beneden trillen of zich te baseren op één persoon voor hun rapporten. Bovendien is beveiliging duidelijk een groot probleem en doen de meeste bedrijven alles om het totale risico te minimaliseren.

In plaats daarvan erkennen bedrijven nu - en streven ze naar - de voordelen van het makes machtig van de gehele werknemersbasis om alledaagse beslissingen te nemen met een bottom-up methode. Zo'n aanpak past bij het idee van beheerde self-service, waar data veilig en consistent is, maar individuen toegang hebben tot specifieke data voor hun eigen rapporten en analyses. Beheerde self-service stelt ook non-technisch management in staat om nog meer inzichten te krijgen gerelateerd aan besluitvorming.

Wat kan process mining van business intelligence leren?

Naarmate rapportagelijnen horizontaller worden, zijn business intelligence tools beschikbaar gekomen voor nog meer gebruikers op meer niveaus. Een van de factoren die deze democratisering van business intelligence tools heeft gedreven - voorbeelden zoals Qlik, Tableau en Microsoft Power BI - is de krachtige visualisatiemogelijkheden van business intelligence.

Effectieve visualisatie in business intelligence is een bijproduct van elke beheerde self-service workload, aangezien meer mensen nieuwe informatie en inzichten uit complexe data moeten verkrijgen. We zien nu een vergelijkbare trend gerelateerd aan process mining.

Hoewel process mining nieuwer is dan business intelligence, volgt het een vergelijkbaar pad. Meeste tools zijn nu in het self-service stadium, maar UiPath is een vroege adopter van beheerde self-service. Bedrijven beseffen dat ze, om de meeste waarde uit process mining te halen, alle proces-eigenaren moeten uitrusten met volledige process mining-mogelijkheden om slimme beslissingen snel te maken. UiPath Process Mining heeft vroege wortels in business intelligence, wat helpt bij het koppelen van processen aan de algehele bedrijfsstrategie en het maken van inzichten makkelijk te begrijpen, zelfs voor non-technische gebruikers.

Visualisatie is bijvoorbeeld een belangrijk principe van moderne business intelligence, en een die andere process mining tools vaak over het hoofd zien. Visualisatie wordt gedreven door het maken van inzichten makkelijk te begrijpen en contextueel voor gebruikers. UiPath Process Mining bevat een gepatenteerd procesgraaf-algoritme dat de visualisatie en interpretatie van bedrijfsprocessen verbetert. Het bevat ook de mogelijkheid om eenvoudig historische trends te bekijken om prestaties te vergelijken en te monitoren met een eerdere periode.

Over het algemeen inspireert onze ervaring in visualisatie en business intelligence nog steeds hoe we nieuwe process mining-innovaties ontwikkelen.

Profiteer van een krachtige combinatie

Om agiel te blijven, moeten bedrijven hun werkmacht makes machtigen. Een directe manier om dit te doen is het leveren van tools die proces-eigenaren in staat stellen om effectieve en helderziende beslissingen te nemen. Dit is de enige manier waarop bedrijven concurrerend kunnen blijven in een snel veranderende omgeving.

Process mining software kan nog steeds een deel van het succes van business intelligence volgen om data toegankelijk te maken voor een groter aantal gebruikers. Bij UiPath streven we ernaar om UiPath Process Mining zo gebruiksvriendelijk en effectief mogelijk te maken. En we zijn in staat geweest om dit te doen door te trekken op onze ervaring in visualisatie en business intelligence.

Maar het stopt er niet. We kijken constant naar manieren om ons platform nog beter te maken om aan de behoeften van de constant aanpassende enterprise te voldoen. Blijf op de hoogte voor meer ontwikkelingen!

Happy mining!