Process e Task Mining


Process e Task Mining: Definizioni e Differenze

Process mining e task mining, spesso questi temi vengono associati all’automazione, ma qual è il loro significato?
Innanzitutto, il termine mining deriva dal verbo inglese “to mine”, che significa estrarre, facendo riferimento letteralmente a estrarre qualcosa dal terreno. Con il tempo questo concetto è stato affiancato a una serie di attività, ad esempio in relazione ai Bitcoin.
Per quanto riguarda, invece, Process Mining e Task Mining, vediamo insieme nello specifico cosa sono:

 

PROCESS MINING:

Una tecnica di gestione dei processi basata sull’analisi del log degli eventi (record di eventi che si verificano all’interno dei sistemi informatici e delle reti di un’organizzazione.). Estraendo i dati dei relativi processi da varie fonti digitali e database, che si trovano nei sistemi informativi, è possibile monitorare, analizzare e migliorare i processi di business, andando a eliminare i colli di bottiglia e i tempi morti.

Il Process Mining comprende:

  • Scoperta automatizzata dei processi (estrazione di modelli di processo da un registro eventi)
  • Controllo di conformità (monitoraggio delle deviazioni attraverso il confronto tra modello e log)
  • Social network/organizational mining (come le persone interagiscono e lavorano insieme)
  • Costruzione automatizzata di modelli di simulazione
  • Creazione di best practices basate sullo storico delle operazioni

TASK MINING:

La rilevazione, il monitoraggio e l’analisi dei dati dei singoli task, e quindi delle singole attività, all’interno di un processo più ampio. Il task mining può integrare il process mining fornendo una visione più approfondita sui singoli task e analizza: le attività svolte in un processo;  le risorse che le eseguono; il tempo necessario per ogni attività.

Dunque lo scopo è sempre lo stesso, identificare i colli di bottiglia per snellire un processo, ma passando al setaccio le singole attività, una per una. 

Il Task Mining è in grado di raccogliere informazioni dettagliate partendo da dati di basso livello, spesso ottenuti dalle interazioni dell’utente con un’interfaccia. Ad esempio, il software di task mining può analizzare i clic dell’utente, il tempo di permanenza su una pagina, l’inserimento di dati e altre azioni eseguite dall’utente, al fine di identificare le eventuali inefficienze o errori e migliorare l’efficacia del processo.

La differenza tra i due non è solo concettuale ma interessa anche la mole di dati da avere e lavorare.

Di conseguenza, ottenere tutti i dati aziendali per una buona analisi dei processi non è facile, e anche se ci si riesce serve un importante potenza macchina per lavorare tutti i dati e lunghi tempi di attesa. Il task mining invece, può concentrarsi su un minor quantitativo di dati e richiede tempi di lavorazione decisamente inferiori.

Ma passiamo ad un esempio specifico. Supponiamo che vogliamo identificare le inefficienze e i colli di bottiglia all’interno di un processo di customer service.

Il Process Mining analizza l’interezza del processo e quindi: 

  1. Il cliente che contatta il servizio clienti tramite telefono, chat o email.
  2. L’agente del servizio clienti che registra le informazioni del cliente e la natura del problema all’interno del sistema di ticketing.
  3. L’agente del servizio clienti che cerca di risolvere il problema e fornisce al cliente una soluzione o un’indicazione.
  4. Se il problema non può essere risolto, l’agente del servizio clienti assegna il ticket a un responsabile o ad un team specializzato per la risoluzione del problema.
  5. Il team specializzato cerca di risolvere il problema e fornisce una soluzione al cliente.
  6. Il ticket viene chiuso quando il problema è stato risolto con successo.

Il Task Mining invece, agisce sulla singola attività, quindi monitora le azioni dei singoli operatori durante la gestione di un ticket di assistenza, raccogliendo informazioni come: 

  1. Il tempo medio impiegato per risolvere una richiesta, 
  2. Il numero di volte in cui viene contattato un cliente per la stessa richiesta, 
  3. Le attività più frequenti 
  4. Le attività richiedono più tempo.

È chiaro che queste attività sono strumenti importanti per la digitalizzazione e l’automazione dei processi aziendali, e sebbene vengano spesso confuse sono tecnologie diverse dall’automazione RPA e BPA

Process Mining e Task Mining  identificano dati importanti e inefficienze, mentre l’automazione e gli strumenti RPA e BPA  intervengono automaticamente sulle  informazioni rilevate da queste analisi.

Le tecniche di mining forniscono una base di conoscenza sui processi aziendali, mentre l’automazione BPA e RPA fornisce gli strumenti per automatizzare e migliorare questi processi.

In conclusione, la combinazione di queste due tecnologie  può portare evidenti e significativi vantaggi per un’organizzazione, eliminando processi lenti, informazioni futili e attività manuali inutili e migliorando l’efficienza, la qualità e la velocità delle operazioni aziendali.