Названы ключевые тренды развития процессной аналитики в России

Аналитика в реальном времени, в отличие от традиционной, работает с данными, полученными в настоящем, что позволяет анализировать процессы без существенной задержки. Это важно, поскольку повышаются требования к скорости реагирования на отклонения процесса от ожидаемого или выявления сбоев.

Технологии low-code позволяют настраивать РМ-решения и анализировать процессы сотрудникам без навыков программирования. В условиях наблюдающего дефицита кадров на рынке процессной аналитики это дает дополнительные конкурентные преимущества компаниям, применяющим Low-code решения.

С увеличением использования Process Mining будут разработаны дополнительные правила и стандарты для обеспечения ответственного и этичного использования собранных данных. Компании будут инвестировать в надежные системы управления данными и ужесточать контроль над безопасностью и конфиденциальностью данных. По нашей оценке это приведет к росту спроса на формата лицензий on-premise и частных облаков.

Использование AI/ML/NLP, Task Mining, Product Mining, RPA, BPM, Data Mining дополняет и улучшает результаты анализа процессов благодаря повышению скорости и качества обработки данных.

Поскольку сложные многоуровневые процессы присутствуют практически в каждой отрасли, Process Mining будет внедряться повсеместно.

Process Mining ­— это инструмент анализа бизнес-процессов на основе их цифровых следов в информационных системах, который помогает оптимизировать процессы через глубокую аналитику и формировать рекомендации на базе технологий машинного обучения и визуализации данных. Сбер развивает собственную low-code платформу Process Mining. Эту технологию в банке применяют с 2018 года, финансовый эффект от её использования уже превысил 20 млрд рублей. В 2023 году платформу начали использовать и в других организациях.