ليس من السهل تنظيف مشتريات أحد البنوك الكبيرة. خاصةً عندما يتم فصلهما عن طريق نظامين متكاملين ERP و EDMS. عند الجمع بين VTB و VTB24 ، كان لدينا أيضًا توحيد لنظم المعلومات ، والآن تمر عملية شراء واحدة عبرهما. ما يجب القيام به عملية التعدين جاءت لإنقاذ - واحدة من التقنيات الأكثر إثارة للاهتمام للبحث والتحليل ومراقبة العمليات التجارية. ولكن في الوقت نفسه من الصعب جدا استخدام.
عملية التعدين هي طريقة لتحليل العمليات التجارية باستخدام التقنيات المتقدمة في مجال جمع البيانات ومعالجتها. لقد رأينا الكثير من المشاريع باهظة الثمن ، حيث قاموا بتحليل العمليات باستخدام Process Mining. على الرغم من حقيقة أن هذه المشاريع قد تم إنهاؤها ، إلا أن 80٪ من الحالات لم تنجح المخططات الجميلة التي تم الحصول عليها. لكن الإحصاءات المحزنة لم تخيفنا ، وقررنا أيضًا كشف تشابك عملياتنا من خلال عملية Mining. التفاصيل تحت خفض.
كما قلنا سابقًا ، كان تعقيد التنفيذ يرجع بشكل أساسي إلى حقيقة أنه بعد دمج VTB و VTB24 ، تمر عملية الشراء في البنك من خلال العديد من أنظمة المعلومات المسؤولة عن مراحل مختلفة من العملية. بالإضافة إلى ذلك ، كان علينا أن نأخذ في الاعتبار المعلومات التاريخية من نظام وقف التشغيل. نتيجة لذلك ، حصلنا على مجموعة متنوعة من مصادر بيانات تكنولوجيا المعلومات - قاعدة بيانات IBM Lotus ، قاعدة بيانات MS SQL ، قاعدة بيانات Oracle ، SAP (التكامل عبر RFC). انتهت الصورة بحقيقة أن مصادر البيانات موجودة في أجزاء مختلفة من الشبكة - يجب أيضًا أخذ ذلك في الاعتبار في بنية الحلول وطرق التكامل. بالمناسبة ، لدينا منشور منفصل حول دمج شرائح شبكة البنوك. ولكن العودة إلى عمليات الشراء التجارية.
في الواقع ، فإن الرغبة الجيدة في استعادة النظام في العمليات التجارية قد تحوّلت إلى
مهمتين :
- استعادة عملية أعمال بناءً على البيانات من جميع المصادر - للتحسين اللاحق القائم على البيانات.
- حساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لأداء العملية - لتقديم التقارير إلى الإدارة
يتضمن التنفيذ التكنولوجي للحل في البنك المكونات التالية. يتم تنفيذ منصة Process Mining على أساس برنامج Celonis ، ومكون جمع البيانات هو Pentaho DI + PostreSQL ، وتخزين البيانات وعرض البيانات هو قاعدة بيانات عمود Vertica. تسمح لنا حزمة Pentaho DI + PostreSQL بجمع ومعالجة البيانات من المصادر (مثل IBM Lotus و Oracle و MS SQL و SAP DFC). Vertica هي قاعدة بيانات قوية من نوع الأعمدة تتيح لنا تخزين البيانات في نموذج مضغوط ومعالجة استفسارات ضخمة ضخمة بشكل أسرع. هذا هو السبب الذي يجعل Vertica بمثابة مصدر للبيانات لشركة Celonis ، والتي تأخذ نموذجًا للبيانات من أجل إجراء مزيد من التعيينات التلقائية لعمليات الأعمال والتحليلات اللاحقة.
الأداة الرئيسية لدينا هي Celonis ، وتستخدم لعملية التعدين. إنه يحتوي على تصورات وتحليلات داخلية غنية ، والتي يمكن توسيعها باستخدام API Python المدمج ، والذي يوفر الوصول إلى جميع أساليب تحليل البيانات الحديثة.
بشكل عام ، كل عنصر من العناصر التي اخترناها يؤدي مهمته الخاصة تمامًا. ومع ذلك ، فإنها تتلاءم معًا كحل واحد. يتيح لك النظام الأساسي الجديد توفير Process Mining كخدمة ، مع مستوى قابل للتعديل من التفاصيل وتكرار تحديثات البيانات. بالنسبة لبعض مهام البنك ، نحن نوفر البيانات الخاصة بـ Process Mining كل 15 دقيقة. ولكن في سياق هذه المهمة ، ليست هناك حاجة لتحديث البيانات أكثر من مرة في اليوم.
في Celonis ، من المريح جدًا إنشاء تقارير excel استنادًا إلى تمثيلات تحليلية ، مما يجعل حساب الأداة شفافًا دائمًا. لقد توصلنا إلى استنتاج مفاده أنه ، إلى جانب KPI المنفذة ، من المريح أن يكون لديك تقرير على نفس الورقة مع قائمة كاملة من المعاملات (الأحداث) التي تم حساب KPI على أساسها. نتيجة لذلك ، يمكننا حل مهام إعداد التقارير التحليلية والداخلية بشكل متواز - وهذه ميزة مهمة.
يسمح لك نموذج عملية الأعمال الرقمية ، الذي تم تجميعه بهذه الطريقة ، باكتشاف: دوائر متعددة من التنسيق ؛ التأخير في الوقت الذي يقضيه في الوضع ؛ الأداء غير الفعال أو الأكثر انشغالاً ؛ أفضل وأسوأ الوحدات في سياق KPI وأكثر من ذلك بكثير. من خلال تحليل المعلومات من منظور العملية ، من السهل الانتقال من تحليل الأرقام إلى التحسين. يمكن الاطلاع على المعلومات المتعلقة بكل عملية شراء في Celonis ، ومع تاريخ التغييرات بالكامل - قبل أن يتوجب ذلك للذهاب إلى عشرات الأنظمة تقريبًا.
بمساعدة Process Mining ، يمكننا تحليل كل عملية شراء محددة وعينة من الاهتمام حسب النوع أو الوحدة أو غيرها من المعلمات في الديناميات. وبالتالي ، من الممكن تحديد خطوات العملية غير الفعالة دون أي مشاكل ، أو على سبيل المثال ، العثور على أسباب انحراف العملية عن نموذج معين. على سبيل المثال ، هذه هي الطريقة التي تعلمناها من المؤكد أن التفاوض بشأن الاتفاق هو عادة واحدة من أطول الخطوات في العملية. وقاموا أيضًا بحساب نسبة المشتريات التي لا تندرج في الوضع النهائي ، وحددوا أسباب ذلك.
إذا ذهبنا أبعد من ذلك ، فإن Process Mining لا تسمح لنا فقط بتحديد المشكلات القائمة على إحصائيات متعددة الأوجه ، ولكن أيضًا لاكتشاف أفضل الطرق لممارسة عمليات الشراء ، لفهم سبب عدم استخدام الجميع لها.
حسنًا ، عملية التعدين رائعة ، لكن ماذا عن الأهداف المحددة للمشروع؟ تعاملنا بنجاح مع أولهم بالشروط المعلنة. في البداية ، كان من الضروري استعادة العمليات التجارية للمشتريات فقط من قبل قسم تكنولوجيا المعلومات ، ولكن بعد تلقي النتائج الأولى وإظهارها ، طلب العميل الداخلي توسيع نطاق الحل لجميع مشتريات البنك. وتمكنا من القيام بذلك دون تغيير المواعيد النهائية المتفق عليها.
مع المهمة الثانية ، حساب KPI ، لم يكن كل شيء بهذه البساطة. تتطلب المتطلبات الصارمة للخطأ في حسابات KPI تحسين جودة البيانات التي تم جمعها - 96-98 ٪ مقارنة بالمصادر. لم تتحقق هذه الجودة على الفور ، لقد استغرق الأمر وقتًا حتى تكرسنا الإدارة المالية خصوصًا لعملية الأعمال. قام كل من مركز الاختصاص في بنك التعدين للعملية والقسم المالي بتحديد بيانات منخفضة الجودة وميزات للتطبيقات الفنية التي تشوه نماذج العمليات في بعض الأحيان.
كنتيجة للمشروع ، كنا من بين هؤلاء 20٪ من الأشخاص المحظوظين الذين ساعدهم Process Mining حقًا. وهذا ليس الحظ. لبناء نموذج عملية على أساس بيانات حقيقية يتم تحديثها يوميًا ، قم بحساب مؤشرات العملية وجلبها جميعًا إلى تمثيلات تحليلية جميلة ومريحة - هذا جزء فقط من القصة. تفتقد العديد من المشروعات إلى ما لن تعمل عليه عملية التعدين -
جودة البيانات -. لقد قمنا بالكثير من العمل مع العميل الداخلي لتحسين جودة البيانات ، بحيث لا يمكن لنظامنا إجراء التحليل فحسب ، ولكن أيضًا إعداد تقارير منتظمة لاتخاذ قرارات إدارية مهمة.
كنتيجة للمشروع ، فإن فهمنا لعملية تعدين العمليات من حيث المبدأ قد تغير قليلاً. هذا هو نهج لجمع معلومات متباينة حول العملية والتحليل المتعمق اللاحق باستخدام الأدوات الحديثة. علاوة على ذلك ، نهج ينطوي على الجمع
المستمر والمتسلسل ، وتسجيل وتحليل الأحداث من نظم المعلومات حول الهدف من البحث ، وتطوره عند المضي قدما في هذه العملية.
لقد أثبت حلنا القائم على تقنية Process Mining أنه مفيد لعدد كبير من المستخدمين المختلفين المشاركين في عملية الشراء. الآن ، في إطار نظام واحد ، يمكنهم تحليل هذه العمليات بعمق ، ومراقبة حالة عمليات الشراء المحددة ، ومؤشرات الأداء الرئيسية ، وأخيرا أتمتة التقارير. إذا تحدثنا عن الأرقام ، فإن تنفيذ عملية التعدين وتنفيذ حزمة من التدابير من قبل الإدارة المالية قد سمح لنا بتقليل وقت عملية الشراء بنسبة 25 ٪ ، في حين زاد إجمالي عدد المشتريات بنسبة 3 مرات.
لدى Celonis سوق غني مع إضافات مدفوعة. ولكن توصلنا إلى استنتاج مفاده أنه من الأفضل تطوير أدوات ضبط مخصصة خاصة بك باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Celonis في Python. سوف نشارك هذه التجربة في المقالات المستقبلية.
حول اتحاد البنوك الكبيرة على مستويات مختلفة ، يمكننا قراءة شيء آخر: