PROCESS MINING: ПРИНЦИПЫ, ХАРАКТЕРИСТИКА И ПОТЕНЦИАЛ ВНЕДРЕНИЯ

Ж Е Закурдаева; М В Бикеева

doi:10.22213/2618-9763-2021-3-34-40

Авторы

Ж. Е. Закурдаева Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва
М. В. Бикеева Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва

DOI:

https://doi.org/10.22213/2618-9763-2021-3-34-40

Ключевые слова:

управление бизнесом, бизнес-процесс, анализ данных, информационные системы, журналы событий

Аннотация

Цифровая трансформация заставляет компании переосмыслить свои процессы для удовлетворения текущих потребностей клиентов. Управление бизнес-процессами (BPM) может предоставить средства для структурирования и устранения этого изменения. Однако большинство подходов к BPM сталкиваются с ограничениями на количество процессов, которые они могут оптимизировать одновременно, из-за сложности и ограничений ресурсов. Статья посвящена интеллектуальному анализу данных как инструменту моделирования и совершенствования бизнес-процессов компании. Process Mining представляет собой набор методов диагностики и совершенствования бизнес-процессов на основе данных, объединяющих машинное обучение и BPM. Среди преимуществ Process Mining более эффективное принятие управленческих решений. Анализируется возможность внедрения методов Process Mining в работу телекоммуникационной компании для автоматического сбора информации о бизнес-процессах и построения карты бизнес-процессов. Использование методов Process Mining позволит телекоммуникационной компании оптимизировать работу ее отделов, увеличить степень удовлетворенности клиентов. Кроме того, внедрение данной системы способствует более качественному анализу результатов выполнения бизнес-процессов по предоставлению доступа к сети Интернет. Это позволит усовершенствовать регламент протекания этих процессов, контроль их соответствия и процедуру принятия управленческих решений на более качественном уровне.

Биографии авторов

Ж. Е. Закурдаева, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва

магистрант

М. В. Бикеева, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва

кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Статистика, эконометрика и информационные технологии в управлении»

Библиографические ссылки

Rojas E., Capurro D. Characterization of drug use patterns using process mining and temporal abstraction digital phenotyping. Lect. Notes Bus. Inf. Process, 2019. P. 187-198.

Business process improvement with the ab-bpm methodology / S. Satyal, I. Weber, H. Y. Paik, C. Di Ciccio, J. Mendling. Inf. Sys., 2019. Vol. 84. P. 283-298.

Zerbino P., Stefanini A., Aloini D. Process Science in Action: A Literature Review on Process Mining in Business Management. Technological Forecasting and Social Change, 2021. Vol. 172. P. 121021.

Rojas E., Capurro D. Characterization of drug use patterns using process mining and temporal abstraction digital phenotyping. Lect. Notes Bus. Inf. Process, 2019. P. 187-198.

Zerbino P., Stefanini A., Aloini D. Process Science in Action: A Literature Review on Process Mining in Business Management. Technological Forecasting and Social Change, 2021. Vol. 172. P. 121021.

Van der Aalst W. Process Mining. Data Science in Action, 2016.

Understanding Process Mining for Data-Driven Optimization of Order Processing / G. Schuh, A. Gützlaff, S. Cremer, M. Schopen // Procedia Manufacturing, 2020. Vol. 45. Pp. 417-422.

Абдулаев И. Повышение операционной эффективности организации с применением инструментов и методов Process Mining // Реальная экономика. 2019. № 4 (60). С. 3-10.

Van der Aalst W. Process Mining Manifesto // Business Information Processing. 2012. Vol. 99. Pp. 169-194.

Understanding Process Mining for Data-Driven Optimization of Order Processing / G. Schuh, A. Gützlaff, S. Cremer, M. Schopen // Procedia Manufacturing, 2020. Vol. 45. Pp. 417-422.

Zheng Q., Li Y., Cao J. Application of data mining technology in alarm analysis of communication network. Computer Communications. 2020. Vol. 163. Pp. 84-90.

Абдулаев И. Указ. соч.

Фролов Ф. А. Повышение эффективности управления бизнес-процессами с использованием технологии Process Mining // Сравнительная характеристика современного инструментария для моделирования бизнес-процессов компании. 2019. Т. 3, № 1 (28). С. 983-992.

Информационно-технологические решения в экономике и управлении : монография / Л. И. Зинина, Е. А. Сысоева, С. В. Бажанова [и др.]. Саранск : Изд-во Мордов. ун-та, 2020. 148 с.