fb
IT Systems 5/2021 AI a Business Intelligence 24. 6. 2021 14:55

Výhody Task Miningu oproti Process Miningu při mapování procesů

Na podzim roku 2019, na našem pravidelném workshopu o dalším rozvoji v oblasti robotiky a umělé inteligence, jsme otevřeli téma: Jak detailně sbírat informace o realizaci jednotlivých procesů, a mít tak více podkladů pro rozhodování o tom, které procesy by byly nejvhodnější k automatizaci? Při průzkumu trhu jsme narazili na oblast Process Mining a jeho mladšího sourozence, Task Mining. Abychom si ověřili náročnost implementace, kompatibilitu s prostředím velké firmy a možné benefity zástupců obou kategorií, dnes již známého Process Miningu a čím dál populárnějšího Task Miningu, rozhodli jsme se vyzkoušet oba přístupy v rámci PoC. Toto jsou naše závěry z nasazení za účelem mapování procesů.

Generali Česká pojišťovna je lídrem pojišťovacího trhu. Naší prioritou je být celoživotním partnerem a poskytovat špičkový servis svým klientům a partnerům. Abychom si zachovali přízeň svých více než 4 milionů zákazníků a byli jim i v budoucnu tím nejspolehlivějším partnerem, neustále pracuje na zlepšování našich služeb. Toto není možné bez soustavného řízení na základě dat, velmi detailní znalosti procesů a využíváním moderních technologií například i z oblasti umělé inteligence.

Proto jsme koncem roku 2019 začali řešit, jak procesy správně mapovat a měřit, jak získat ještě lepší data pro rozhodování. Naše první kroky mířily logicky podle názvu do kategorie Process Miningu. Velmi záhy jsme však zjistili, že vedle klasického Process Miningu existuje kompletně nová kategorie, kterou například Gartner vydefinoval až loni - Task Mining. Pokud ve vaší firmě, stejně jako my, řešíte, jak získávat strukturovaná data o reálném fungování vašich poboček, oddělení a zaměstnanců, mohly by vám být naše zkušenosti užitečnou inspirací.

Hlavním rozdílem přístupů je definice procesu. Zatímco Process Mining mapuje a sbírá data napříč firmou a poskytuje tak pohled na end-2-end procesy, Task Mining se soustředí na to, jak pracovník při zpracování požadavků prochází jednotlivými aplikacemi a vy tak víte, jak si vedou v reálném provozu konkrétní pozice a týmy.

V rámci PoC jsme se rozhodli vyzkoušet oba přístupy a zjistit, co nám přední zástupci těchto dvou kategorii mohou přinést za hodnotu. Pro Process Mining jsme vybrali jeden z nejrozšířenějších nástrojů s tisíci uživateli. Task Mining zastupoval technologický startup z Česka, firma UltimateSuite, kterou Gartner označil v prvním (a zatím jediném) reportu o Task Miningu za vzorovou ukázku této nové třídy softwaru. V obou případech jsme měli při realizaci k dispozici partnerský implementační tým.

Fakt, že jsou to opravdu rozdílné pohledy, byl zřejmý již z prvotních požadavků při startu projektu.

Process Mining potřebuje napojení na core systémy a aplikační databáze, následně je třeba definovat datové struktury a klíče, kterými je možné data mezi sebou spojit. Pokud máte ve firmě hodně systémů a pracovníci využívají většinu z nich pro zpracování jednoho klientského požadavku, znamená to nutnost zkoumat logy ze všech těchto systémů a umět je mezi sebou jednoznačně propojit. U celé této operace se však bohužel neobejdete bez velké asistence IT oddělení. Ať už to jsou architekti nebo přímo analytici a programátoři jednotlivých aplikací. My jsme proto pro potřeby PoC vybrali proces, který prochází pouze jedním systémem. Největší bariérou na naší straně byl ale fakt, že většina z Process Mining nástrojů potřebuje k analytické fázi přesun těchto, velmi citlivých, dat na servery dodavatele. Tuto skutečnost zároveň komplikuje budování znalosti uvnitř firmy, zvyšuje závislost na dodavateli a také prodlužuje dobu, kdy můžete začít zkoumat výsledky svého měření.

Task Mining si naproti tomu informace potřebné k mapování procesů nevytahuje z logů core systémů, ale přímo z operačního systému konkrétního počítače (Citrix plochy apod.). Měřící sonda zaznamenává, jak pracovník při zpracování požadavků prochází jednotlivými aplikacemi, a vy tak máte near-real time data z reálného provozu. Úplně bez práce to však není. Stále trvá nutnost definovat začátek a konec procesu, což může být, vzhledem k detailnosti dat, náročnější. Velkou výhodou však je, že součinnost IT je omezena jen na poskytnutí dvou serverů.

Výstupy se také velmi liší a ukazují, že i když obě kategorie stahují data z interních systémů, aby zlepšovaly procesy, jsou velmi odlišné ve svém rozsahu působnosti. Task Mining poskytuje velmi detailní pohled, velkou granularitu dat až do úrovně konkrétního zaměstnance, konkrétního úkolu a např. obrazovky/tlačítka v interním systému. Tam ale také končí. Umožní pohled i napříč týmy, ale soustředí se primárně na zaměstnance, jeho práci a zaměstnaneckou zkušenost. Process Mining naproti tomu mapuje organizaci, jde o systémový, robustnější pohled a tomu odpovídá i rozsah implementace.

Rozdílnosti řešení se dají, dle naší zkušenosti z implementace, porovnat následovně:

  Process Mining Task Mining
Infrastruktura Bez přípravy, nutnost napojit na aplikační databáze. Vlastní servery (1 data processing, popř. +1 Business Inteligence pro prezentaci výstupů), dálková instalace měřících sond na pracovní stanice
Příprava dat Určit core systémy, IT exportuje logy, důležité je najít jednoznačnou vazbu mezi systémy a svázat tak požadavky do jednoho procesu. Nastavení začátků a konců jednotlivých procesů přes vlastní frontend. Např. proces začíná kliknutím na tlačítko „AB“ a končí kliknutím na tlačítko „XY“. Vydefinování uživatelů, které chci měřit.
Zpracování dat Analýza na infrastruktuře dodavatele, výpočet trvá několik dní/týdnů. Near-real time, kompletně inhouse.
Výstupy z měření Výstupem je mapa nejčetnějších průchodů aplikacemi, resp. variant zpracování jednoho typu klientského požadavku a náročnost zpracování mezi jednotlivými uzly. Velmi detailní pohled na činnosti jednotlivých pracovníků a konkrétní doporučení na co se v procesu zaměřit. Výstup v Business Inteligence nástroji pro další zkoumání.

Z hlediska jednoduchosti implementace, dostupnosti detailu naměřených dat, flexibility řešení a univerzálnosti použití nám vyšla jako lepší varianta využít Task Miningu. Vybrali jsme software od české společnosti UltimateSuite, který doporučuje i Gartner. Největším výhodou oproti processminingové alternativě byla agilita, kterou poskytuje, UltimateSuite totiž není třeba nijak integrovat do architektury a je možné ho jednoduše zapnout/vypnout kdykoli se rozhodnete.

Celý projekt měření se rozběhl během několika dnů. Již během prvního týdne jsme z měření získávali zajímavé insighty, ukazovaly se nám například rozdílné postupy pracovníků při plnění stejných úkolů nebo jsme v datech jasně viděli, kde nám v rámci procesu tráví nejvíce času a na kterou část má tedy smysl se nejvíce zaměřit.

Task Mining přinesl managementu Generali České pojišťovny naprosto nový vhled do procesů zpracování klientských požadavků. Měření probíhá napříč týmy, sbírá všechny požadavky a přináší tak velký objem získaných dat - závěry z měření jsou tak mnohem průkaznější a robustnější než u jiných metod.

Proto jsme se rozhodli nasadit Task Mining naostro a zmapovat všechny agendy v backoffice (komunikační centrum, likvidace, správa pojištění). Management společnosti díky tomu dostal konkrétní výstup s doporučením, na co se zaměřit a co dále zlepšovat. Jedná se např. o doporučené postupy v úkolech, jako jsou retenční hovory, odpovídání na klientské emaily, obsluha firemního chatu, indexace dokumentů apod.

Bottleneck Analysis

Díky úrovni detailu, která nám nová data poskytují, se týmovým lídrům a managementu snadno identifikují best practices ale také úzká místa a případné příčiny neefektivity. Je to velice vhodný doplněk k ostatním statistikám z interních systémů, které každý den používáme pro řízení našich týmů. Z dřívější detektivní práce jsou dnes téměř automatizované insighty o výkonu týmu. Vedoucí pracovníci a trenéři mají podklady k tomu, jak zlepšit procesy, za které jsou zodpovědní, jak pomoci svým kolegům - organizování školení, úprava metodických materiálů anebo např. zlepšování knowledge base. Zároveň je cílem podpořit kolegy ke sdílení know-how mezi sebou. Výsledky z měření chceme také využít jako vstup pro definici nového frontendu v komunikačním centru a likvidaci.

Apps and Screens UsageApps and Screens Usage

Další oblastí, kde lze nasbíraná data využít, je enterprise architektura. IT může výstupy z aplikace UltimateSuite využít jako podklad pro zkoumání aplikačního portfolia. Zjistí, které konkrétní aplikace jsou v kterých týmech a jak často používány, včetně přehledu využitelnosti konkrétních obrazovek či tlačítek. Tyto informace jsou velmi cenné, pokud přemýšlíte o redesignu stávajícího systému nebo dokonce stavíte systém nový. My jsme tak například díky Task Miningu zjistili, že operátoři emailových týmů nepoužívají k odpovědím jen šablony v interním systému, ale že používají i svá lokální řešení. Toto nám pomohlo v prioritizaci a následné realizaci vhodnějšího řešení.

V Generali České pojišťovně chceme poskytovat špičkový servis našim klientům a partnerům, což znamená neustále inovovat. Jak lze z mého srovnání asi snadno odvodit, Task Mining nám dává velký smysl. Zatímco tradiční Process Mining dává hodnotu ve větším infrastrukturním mapování, například pro RPA, UltimateSuite nám nabídlo agilní nástroj, kterým můžeme rychle získat vhled do toho, jak procesy fungují v reálném prostředí a jak je vykonávají konkrétní pracovníci. Výhodu spolupráce konkrétně s UltimateSuite vidíme hlavně ve flexibilitě vývoje celého řešení a servisu, který je i tato menší firma schopna poskytnout.

Jan Eisler Jan Eisler
Autor působí jako senior business analytik v Generali České pojišťovně. Jeho hlavní specializací je Business Intelligence a datová analýza se zaměřením na optimalizace procesů a inovace, proto je také průkopníkem nových technologií, zejména RPA a task miningu.

Kalendář akcí
Konference - Semináře - Školení
Časopis IT Systems/Speciál
Aktuální číslo časopisu IT Systems Aktuální číslo časopisu příloha #1
Archív časopisu IT Systems
IT Systems 6 IT Systems 5 IT Systems 4 IT Systems 3
Archív časopisu IT Systems Special
Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1 Aktuální číslo časopisu příloha #1