🔹 Как Process Mining помогает ускорить разработку и устранить слепые зоны

Когда над одним продуктом работают несколько смежных команд, задачи могут застревать между этапами. Это напоминает игру в наперстки: движение задачи где-то фиксируется, но отследить каждое действие не всегда просто.

Чтобы навести порядок и устранить узкие места разработки, можно внедрить технологию Process Mining.

🔹 Что такое Process Mining

Это метод анализа бизнес-процессов на основе данных из ИТ-систем. Он позволяет построить реальную, а не формальную карту процессов, выявить отклонения от регламента, а также найти слабые места, ошибки и повторяющиеся узкие места в операциях.

Технология основана на работе с цифровыми следами — логами, журналами событий, данными из CRM, ERP, трекеров задач, систем хранения данных и других источников.

🔹 Как применять Process Mining в разработке

В процессной аналитике можно выстраивать цепочку прохождения задачи по статусам. Такая схема показывает, где происходят основные задержки. Часто это этапы ожидания: «Ready for Development», «In Progress», «Ready for Test», «In Testing».

Дополнительно можно анализировать ключевые метрики:
🔹Time-to-market — от момента постановки задачи до релиза;
🔹Lead Time — от анализа до завершения разработки;
🔹Cycle Time — только разработка и тестирование.

Эти параметры можно адаптировать под особенности команды — например, исключить согласования, чтобы оценивать только техническую часть процесса.

🔹 Что еще можно узнать с помощью Process Mining

🔹Эффективность отдельных команд и сотрудников.
🔹Объем задач и скорость их выполнения.
🔹Долю задач с код-ревью, без него и с повторной доработкой.
🔹Качество планирования и выпусков релизов: сдвиги сроков, изменение скоупа, частоту релизов.

Процессная аналитика позволяет организовать непрерывный мониторинг: следить за количеством задач, скоростью прохождения этапов, динамикой открытия и закрытия задач.

В итоге Process Mining помогает увидеть, как работают команды на практике, где теряется время и ресурсы и какие шаги можно автоматизировать. Это не только ускоряет Time-to-market, но и дает объективную основу для управленческих решений.

#processmining
@digitize_IT — мнения и управленческий опыт ИТ-лидеров

Как собрать и подготовить данные для процессного анализа: пошаговый план

Process Mining — это метод анализа бизнес-процессов на основе данных. Он строит цифровой двойник процесса и показывает, как он выполняется на самом деле. Такой подход помогает находить задержки, дублирование шагов, ошибки и точки для оптимизации.

Что нужно для анализа 🔄

Чтобы построить цифровой двойник процесса, технология использует три ключевых атрибута:

🔹CASE ID — уникальный номер экземпляра процесса (например, номер заказа);
🔹EVENT — событие, которое произошло (создание, сборка, доставка);
🔹TIMESTAMP — дата и время события, по которым считают длительность этапов.

Эти данные объединяют в журнал событий (Event Log) — таблицу, описывающую путь каждого экземпляра процесса. Дополнительные атрибуты, такие как информация о пользователе или поставщике, делают анализ глубже.

Как подготовить данные ↗️

1. Определить процесс для анализа — он должен быть оцифрованный, массовый, с понятными регламентами и KPI/SLA.
2. Вычислить период выгрузки: за какое время понадобятся данные.
3. Выбрать ИТ-системы, в которых фиксируются события процесса.
4. Определить объекты для выгрузки — таблицы, журналы изменений или готовые Event Log.
5. Сформировать журнал событий с обязательными атрибутами и по возможности с дополнительными данными.
6. Проверить корректность модели — загрузить данные, сверить порядок шагов, количество кейсов и время между событиями.

Качественно собранный Event Log дает полную картину процесса и позволяет выявить узкие места, чтобы устранить их в дальнейшем.

@digitize_IT — мнения и управленческий опыт ИТ-лидеров
#processmining