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:
- Il cliente che contatta il servizio clienti tramite telefono, chat o email.
- L’agente del servizio clienti che registra le informazioni del cliente e la natura del problema all’interno del sistema di ticketing.
- L’agente del servizio clienti che cerca di risolvere il problema e fornisce al cliente una soluzione o un’indicazione.
- 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.
- Il team specializzato cerca di risolvere il problema e fornisce una soluzione al cliente.
- 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:
- Il tempo medio impiegato per risolvere una richiesta,
- Il numero di volte in cui viene contattato un cliente per la stessa richiesta,
- Le attività più frequenti
- 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.
