← Предыдущая статья

Этот раздел описывает укрупнённый план пилотного проекта, который включает ключевые этапы, ответственных участников и используемые инструменты.

Проект можно условно разделить на три ключевые группы деятельности:

1. Подготовительные работы — формирование гипотез, определение процессов для исследования, анализ доступных данных, сбор и настройка технической среды.
2. Работа с данными — извлечение, обработка, загрузка и визуализация информации для анализа.
3. Анализ, формирование рекомендаций и принятие решений — изучение выявленных закономерностей, подготовка предложений по оптимизации процессов, презентация результатов.

Успех пилотного проекта во многом зависит от грамотного планирования. В этом разделе мы рассмотрим, сколько времени займут этапы проекта, какие специалисты и инструменты потребуются для его реализации, а также подробно разберём ключевые мероприятия.

4.1. Длительность этапов и общие сроки пилотного проекта

Пилотный проект Process Mining — это краткосрочный, но интенсивный процесс, который включает несколько ключевых этапов. Важно с самого начала определить реалистичные сроки, чтобы проект не затянулся и не превратился в полноценное внедрение без предварительного обоснования.

На практике продолжительность пилота зависит от множества факторов:

• количества исследуемых процессов;
• сложности анализа данных;
• уровня вовлечённости команды;
• качества и доступности данных;
• выбранного инструмента Process Mining.

Однако, несмотря на различия в подходах, типичный пилотный проект укладывается в 6-10 недель, если соблюдены базовые условия готовности компании.

В рамках пилотного проекта выделяются несколько последовательных этапов, каждый из которых требует определённого времени на реализацию. Подробнее о содержании этапов и факторах, влияющих на сроки, будет рассказано в следующих разделах.

4.2. Участники и необходимые ресурсы

Успешный пилотный проект Process Mining требует не только четкого плана и сроков, но и правильно распределённых ресурсов. Это не только технологии и данные, но и люди, которые обеспечивают успешное проведение всех этапов.

Для реализации пилота необходимо задействовать три ключевые составляющие:

1. Команду экспертов — сотрудников, которые знают процессы изнутри, обеспечивают доступ к данным и помогают интерпретировать результаты. Эксперты могут привлекаться извне, если обладают достаточными знаниями релевантных бизнес-процессов. Однако внешним экспертам точно потребуется консультативная помощь со стороны сотрудников заказчика, работающих с исследуемыми процессами.
2. Консалтинговую команду — специалистов, которые обеспечивают методологическую и техническую поддержку, управляют процессом анализа и интерпретируют полученные выводы.
3. Инструменты и платформы — программные решения, необходимые для сбора, обработки и анализа данных.

Недостаток вовлечённости хотя бы одной из этих сторон может привести к снижению эффективности пилотного проекта или его затягиванию. В следующих подразделах рассмотрим, какие роли необходимы в каждой команде, какие ресурсы потребуются для успешного пилота и как правильно организовать взаимодействие между участниками.

4.2.1. Команда экспертов

Для успешного проведения пилотного проекта Process Mining необходимы специалисты, глубоко разбирающиеся в исследуемых процессах. Они помогают интерпретировать результаты, обеспечивают доступ к данным и могут быть как внутренними сотрудниками компании-заказчика, так и внешними экспертами.

Основные роли и функции команды экспертов

Владелец процесса

• Обеспечивает экспертное понимание бизнес-процесса, который анализируется.
• Выступает связующим звеном между аналитиками и операционными командами.
• Помогает формулировать гипотезы и интерпретировать результаты.
• Участвует в разработке рекомендаций и проверяет их применимость на практике.

Функциональные эксперты (сотрудники подразделений, вовлечённых в процесс)

• Дают детальное понимание особенностей работы и реальных бизнес-процессов.
• Помогают выявить скрытые факторы, влияющие на метрики процессов.
• Поддерживают аналитиков при уточнении деталей.

ИТ-специалисты

• Отвечают за выгрузку данных, настройку логирования и техническую поддержку.
• Помогают интерпретировать цифровые следы в системах.
• Участвуют в решении проблем с доступностью данных.

Эксперты по нормативному и регуляторному обеспечению (при необходимости)

• Оценивают риски, связанные с обработкой и использованием данных.
• Определяют, какие ограничения могут повлиять на проект.

Формат работы и взаимодействие

Внутренние сотрудники компании могут выполнять все роли, если обладают достаточной экспертизой и доступны исходя из загрузки на основных производственных задачах. Однако в ряде случаев привлечение внешних экспертов помогает ускорить анализ и расширить перспективу исследования.

Если команда экспертов привлекается извне, важно обеспечить вовлечение сотрудников заказчика. Без понимания внутренних особенностей бизнес-процессов результаты анализа могут быть неверно интерпретированы или сложно внедрены в практику.

Успешный пилотный проект требует регулярного взаимодействия между экспертами, аналитиками и ИТ-командой. Желательно предусмотреть фиксированные встречи для обмена информацией и промежуточного обсуждения результатов.

Таким образом, команда экспертов играет ключевую роль в пилотном проекте, обеспечивая понимание контекста, корректность интерпретации данных и реалистичность рекомендаций.

4.2.2. Консалтинговая команда

Консалтинговая команда играет важную роль в пилотном проекте Process Mining, обеспечивая методологическую поддержку, экспертизу в области анализа данных и управление процессом исследования. Эти специалисты помогают избежать распространённых ошибок, ускоряют анализ и формируют обоснованные рекомендации.

Основные роли и функции консалтинговой команды

Руководитель проекта (Project Manager)

• Управляет ходом пилотного проекта, следит за соблюдением сроков и согласованного объёма работ.
• Организует взаимодействие между всеми участниками проекта.
• Выявляет и устраняет возможные препятствия, влияющие на ход работ.

Эксперты по Process Mining

• Определяют методологию анализа и формулируют рекомендации.
• Проводят разбор цифровых следов и визуализацию бизнес-процессов.
• Помогают выявить узкие места и потенциальные точки оптимизации.

Дата-инженеры

• Получают данные из различных информационных систем и обеспечивают подключение новых источников данных.
• Преобразуют и структурируют исходные данные для дальнейшего анализа.
• Обеспечивают качество и целостность данных, необходимых для аналитики процессов.

Консультанты по бизнес-процессам (при необходимости)

• Обладают отраслевой экспертизой и помогают сравнить результаты анализа с лучшими практиками рынка.
• Участвуют в разработке рекомендаций и оценке их реализуемости.

Формат работы и взаимодействие

Консалтинговая команда тесно сотрудничает с экспертами заказчика, чтобы учесть специфику конкретной компании.

Важно заранее согласовать механизмы передачи знаний: успешный пилот должен не только выявить проблемы, но и обучить команду заказчика методологии анализа.

В ряде случаев консалтинговая команда предоставляет собственные инструменты и платформы для анализа, что позволяет избежать затрат на покупку ПО на ранних этапах.

Таким образом, консалтинговая команда выступает катализатором изменений, помогая заказчику быстро протестировать технологию Process Mining и получить первые измеримые результаты.

4.2.3. Инструменты и платформы

Выбор правильной платформы Process Mining играет ключевую роль в успешности пилотного проекта. Важно учитывать доступность ПО в России, санкционные риски, возможность хранения данных на территории РФ, а также удобство интеграции с существующими системами предприятия.

На сегодняшний день российский рынок Process Mining предлагает несколько зрелых решений, среди которых:

• Process Mining от Сбера (Сбер) — одна из наиболее передовых платформ, разработанная для использования внутри СБЕРа и доступная внешним клиентам с 2023 года. Предлагает широкий функционал AI/ML-инструментов и Task Mining для обогащения информации. Используется в X5 Group и других крупных компаниях.
• VK Process Mining (VK Tech) — решение с сильной визуализацией данных и удобным интерфейсом. Обладает интеграцией с экосистемой VK и подходит для средних и крупных компаний.
• Proceset (Инфомаксимум) — одна из наиболее ранних и распространённых российских платформ, с возможностью мультипроцессного анализа и поддержки AI. Используется МТС, Газпромбанком и другими лидерами рынка..
• ПроМайн (Газпром) — специализированное решение, разработанное для нужд крупнейшей энергетической компании, но также доступное внешним заказчикам.
• Сфера (T1 Group) — платформа с мощной визуализацией и глубокой интеграцией с корпоративными системами. Используется для комплексного анализа процессов на крупных предприятиях.
• Promease (Промиз Софт) — система с академическими корнями, ориентированная на автоматическое извлечение и анализ данных.
• PIX Process Mining (PIX Robotics) — решение с интеграцией RPA и Task Mining, ориентированное на автоматизацию и оптимизацию рутинных операций.
• Optimining (Систематика) — относительно новый игрок, активно развивающий функционал Process Mining и Task Mining.

Доступность ПО и санкционные риски

Уход западных вендоров, таких как Celonis и UiPath, поставил российские компании перед выбором: использовать иностранные решения без поддержки или перейти на отечественные аналоги. Импортозамещение дало толчок развитию российских платформ, которые сегодня не уступают западным аналогам.

Что важно учитывать при выборе платформы

• Где хранятся данные? Использование облачных решений с серверами за рубежом несёт риски отключения из-за санкций.
• Готова ли платформа к локальному развертыванию? Оптимальным решением является он-премис-размещение на серверах заказчика или использование отечественных облачных платформ.
• Есть ли поддержка интеграции с ERP-системами (1C, SAP, Oracle и др.)? У разных платформ разные возможности по подключению к существующей ИТ-инфраструктуре.

Аренда ПО на пилотном этапе

Один из ключевых принципов пилотного проекта — избегать покупки лицензий до подтверждения эффективности технологии. На данном этапе важно договориться с поставщиком услуг о том, чтобы ПО предоставлялось:

• В аренду на период пилота.
• Бесплатно в рамках тестирования.
• Через консалтинговую технологическую площадку.

Такой подход позволяет минимизировать затраты и избежать необоснованных вложений в технологию, которая в дальнейшем может не подойти для масштабного внедрения.

Пилот на одном ПО, тираж на другом: почему это не лучшая идея?

Некоторые компании рассматривают возможность проведения пилота на одной платформе, а последующего масштабирования (тиражирования) на другой. На первый взгляд, это кажется логичным шагом — протестировать гипотезы на доступном ПО, а затем выбрать наиболее удобное и мощное решение для дальнейшего внедрения. Однако такой подход имеет значительные риски:

• Разные методы обработки и визуализации данных. Разные системы Process Mining могут использовать собственные алгоритмы извлечения и интерпретации данных. Анализ, проведённый в одной системе, не всегда можно «перенести» на другую платформу без дополнительных корректировок.
• Разные требования к данным. Форматы данных, способы их загрузки и требования к качеству могут отличаться от одной платформы к другой. В результате переход на новое ПО может потребовать повторной переработки исходных данных, что ведёт к дополнительным затратам времени и ресурсов.
• Потеря накопленных аналитических моделей. В процессе пилотного проекта разрабатываются аналитические модели, дашборды, отчёты и метрики. Если в дальнейшем использовать другую платформу, значительную часть этих разработок придётся воссоздавать заново.
• Обучение команды. Пилотный проект также включает обучение сотрудников работе с новой технологией. Если на этапе тиражирования используется другое ПО, потребуется повторное обучение, что увеличивает сроки и затраты.
• Риски несоответствия функционала. В процессе пилота могут быть выявлены критически важные функции, которые были доступны в одной платформе, но отсутствуют в другой. Это может привести к невозможности реализовать ранее намеченные сценарии оптимизации.

Выводы

Наиболее рациональный подход — сразу выбирать платформу, которая может масштабироваться в будущем. Если пилот удался, переход на другую систему потребует значительных дополнительных вложений, что нивелирует сэкономленные на пилоте средства и опыт. Лучше сразу провести тестирование на том решении, которое потенциально будет использоваться в дальнейшем.

4.3. Основные этапы и мероприятия

Успешный пилотный проект Process Mining проходит через несколько последовательных этапов. Каждый этап имеет свою логику и задачи, и их соблюдение помогает не только уложиться в сроки, но и обеспечить реальный бизнес-эффект от анализа процессов.

Основные этапы пилотного проекта включают:

1. Подготовка — формулировка гипотез, выбор процессов и обеспечение готовности данных.
2. Извлечение и подготовка данных — выгрузка и приведение данных к требуемому формату.
3. Загрузка данных и построение моделей — визуализация реальной картины процессов.
4. Анализ, рекомендации и формирование отчётов — поиск узких мест, сценариев оптимизации и оценка эффектов.
5. Презентация результатов и принятие решений — обоснование внедрения изменений и стратегии дальнейшего развития.

На каждом этапе важно сохранять контроль над сроками, объёмом работ и границами проекта. Именно это позволит избежать затягивания сроков и чрезмерного расширения пилота. В следующих подразделах рассмотрим каждый этап подробнее, разберём ключевые задачи и возможные подводные камни.

4.3.1. Этап 1. Подготовка

Этот этап закладывает фундамент всего пилотного проекта. Ошибки, допущенные на стадии подготовки, неизбежно приведут к задержкам, увеличению объёма работ или снижению ценности проекта.

На этапе подготовки важно:

• Определить цели пилота и сформулировать гипотезы, которые будут проверяться.
• Выбрать процессы для анализа, основываясь на потенциальных бизнес-эффектах.
• Оценить качество и доступность данных, необходимых для проведения анализа.
• Сформировать команду, распределить зоны ответственности и убедиться, что у участников есть время и мотивация для работы над проектом.

Если этот этап будет проведён некачественно, риски выхода за сроки и границы проекта многократно возрастают. Именно поэтому подготовка требует особого внимания. В следующих подразделах рассмотрим ключевые аспекты этого этапа.

Постановка целей и формулировка гипотез

Любой пилотный проект Process Mining начинается с определения целей. Без чётко сформулированных целей пилот рискует превратиться в демонстрацию технологий без реального влияния на бизнес.

Цели пилотного проекта должны:

• Быть измеримыми (например, «сократить длительность обработки заявок на 20%»).
• Ориентироваться на конкретные проблемы или потенциальные точки роста.
• Влиять на финансовые показатели бизнеса (оптимизация затрат, снижение потерь, повышение выработки и т. д.).

После определения целей формируются гипотезы — предположения о том, какие изменения в процессах могут привести к улучшению показателей. Например:

• Гипотеза 1: внедрение автоматизированных проверок на этапе согласования заявок сократит общее время согласования на 30%.
• Гипотеза 2: выявление и устранение дублирующих операций в закупочном процессе позволит снизить затраты на 5%.

Гипотезы должны быть проверяемыми: для их тестирования нужно определить доступность данных и метрики для оценки эффекта.

На этом этапе важно помнить: чем больше гипотез, тем сложнее пилотный проект. Не стоит загружать пилот сразу десятками гипотез — лучше выбрать 3-5 ключевых, которые дадут наибольший эффект и наиболее релевантны для дальнейшего тиражирования.

Следующий шаг — выбор и приоритезация процессов, в которых эти гипотезы будут проверяться.

Выбор и приоритезация процессов

После определения целей пилотного проекта и формулировки гипотез необходимо выбрать процессы, в которых будет проводиться анализ. Нельзя просто взять «всё и сразу» — важно сосредоточиться на процессах, где ожидаемый эффект от оптимизации будет максимальным и измеримым.

Критерии выбора процесса для пилота

При выборе процессов для анализа следует учитывать:

• Финансовый эффект — насколько процесс влияет на затраты, выручку или другие ключевые показатели.
• Наличие данных — можно ли извлечь и проанализировать информацию о процессе (желательно за 3-4 жизненных цикла исследуемого объекта).
• Изменяемость — возможны ли в процессе реальные изменения без значительных затрат.
• Приоритетность для бизнеса — насколько процесс важен с точки зрения стратегии компании.

Если процесс попадает под все эти критерии — он становится хорошим кандидатом для пилота.

Ошибки при выборе процессов

• Выбор слишком сложного процесса — если процесс охватывает множество подразделений или информационных систем, то пилот может затянуться. Начинать стоит с более узкого фокуса.
• Анализ малозначимого процесса — даже если его