ما هو التعدين العملي؟ دليل المبتدئين

تعد عملية استخراج البيانات بمثابة محقق لعملياتك التجارية. فهي تستخدم البيانات من أنظمة البرامج الخاصة بك (مثل أدوات المبيعات أو المخزون أو الموارد البشرية) لمعرفة كيفية إنجاز الأمور بالفعل. وبدلاً من التخمين، فإنها توضح الخطوات الدقيقة، وتكشف عن أوجه القصور وطرق التحسين.

تخيل أنك تدير متجراً على الإنترنت. قد تبدو عملية الطلب النموذجية كما يلي:

• يقدم العميل طلبية.
• تمت معالجة الدفع.
• المستودع يقوم بتعبئة البضائع.
• تم شحن الطلب.

لكن في بعض الأحيان، يشتكي العملاء من تأخر التسليم. أنت لست متأكدًا من سبب ذلك.

تعد عملية استخراج البيانات من العمليات تقنية قوية تتيح للمؤسسات الحصول على رؤى حول عملياتها من خلال تحليل سجلات الأحداث من مختلف الأنظمة. هناك ثلاثة أنواع رئيسية من استخراج البيانات من العمليات، وهي:اكتشاف العمليات، والتحقق من المطابقة، وتحسين العمليات، ولكل منها غرض محدد في تحسين العمليات التجارية. فيما يلي شرح مفصل لكل نوع:

الغرض: اكتشاف العمليات هو النوع الأساسي من عمليات استخراج البيانات. وهو يركز على اكتشاف التدفقات الفعلية للعمليات داخل المؤسسة استنادًا إلى بيانات سجل الأحداث. وهذا مفيد بشكل خاص للمؤسسات التي تفتقر إلى نماذج عمليات رسمية أو تحتاج إلى فهم الحالة الراهنة لسير عملها.

كيف تعمل: تستخرج خوارزميات اكتشاف العمليات المعلومات من سجلات الأحداث (مثل الطوابع الزمنية ومعرفات الحالات وأسماء الأنشطة) لإنشاء تمثيل مرئي لعملية الأعمال. عادة ما يكون هذا التمثيل في شكل خريطة عملية، والتي توضح تسلسل الأنشطة ونقاط القرار والتغيرات المحتملة.

التطبيق:

• تحديد أوجه القصور: من خلال رسم خريطة مرئية للعمليات الحالية، يمكن للمؤسسات اكتشاف أوجه القصور أو العقبات أو الانحرافات عن المسار المطلوب بسرعة.
• كشف المتغيرات الخفية: يساعد في الكشف عن متغيرات العمليات التي قد لا تكون موثقة أو معروفة، مما يوفر رؤى حول كيفية تنفيذ الفرق أو الأنظمة المختلفة للعمليات.

مثال: يمكن لشركة تصنيع أن تستخدم اكتشاف العمليات لرسم خريطة للخطوات الفعلية في خط تجميع منتجاتها، وتحديد المجالات التي تحدث فيها تأخيرات أو عدم الاستفادة الكاملة من الموارد.

الغرض: يستخدم فحص المطابقة لمقارنة العملية الفعلية، التي تم اكتشافها من خلال استخراج العمليات، بنموذج أو معيار محدد مسبقًا. يضمن هذا النوع من التحليل أن سير العمل الفعلي يتوافق مع القواعد أو المعايير أو أفضل الممارسات المعمول بها.

كيف تعمل: تقارن خوارزميات التحقق من المطابقة نموذج العملية المستمد من سجلات الأحداث بنموذج العملية المتوقع، وتحدد الانحرافات أو عدم الامتثال أو أي انتهاكات لقواعد العمل. وتساعد في الكشف عن التناقضات بين الطريقة التي يجب أن تعمل بها العملية والطريقة التي تعمل بها في الواقع.

التطبيق:

• تدقيق الامتثال: هذا النوع من استخراج العمليات مفيد بشكل خاص في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل الرعاية الصحية والتمويل والتأمين، حيث يجب أن تلتزم العمليات بمتطلبات امتثال صارمة.
• إدارة المخاطر: من خلال تحديد الانحرافات في وقت مبكر، يمكن للمؤسسات التخفيف من المخاطر وضمان أن تكون العمليات ليس فقط فعالة ولكن أيضًا متوافقة مع المعايير القانونية أو الداخلية.

مثال: يمكن أن يستخدم البنك فحص المطابقة للتأكد من أن الخطوات المتبعة في عملية الموافقة على القرض تتوافق مع الإرشادات التنظيمية وسياسات الشركة، لتجنب الغرامات المحتملة أو المشاكل القانونية.

الغرض: يركز تحسين العمليات على تحسين العمليات الحالية من خلال تحليل الأداء وتحسينه. بعد اكتشاف ومقارنة تدفقات العمليات، يحدد هذا النوع من استخراج العمليات المجالات التي تحتاج إلى تحسين لزيادة الكفاءة أو خفض التكاليف أو تحسين رضا العملاء.

كيف يعمل: يتضمن تحسين العمليات استخدام الرؤى المستندة إلى البيانات لإجراء تحسينات محددة الأهداف. وقد يشمل ذلك تعديل سير العمل لتقليل أوقات الانتظار، وتقليل الخطوات غير الضرورية، وأتمتة المهام المتكررة، أو إعادة تخصيص الموارد لتحسين الإنتاجية. وغالبًا ما يتضمن أيضًا تحليل أداء العمليات باستخدام مقاييس رئيسية مثل وقت الدورة، والإنتاجية، أو التكلفة لكل نشاط.

التطبيق:

• تحسين الأداء: يمكن للمؤسسات استخدام تحسين العمليات لتبسيطها وجعلها أسرع وأرخص وأكثر كفاءة.
• التحسين المستمر: يدعم هذا النوع من استخراج العمليات ثقافة التحسين المستمر، حيث يتم تقييم العمليات وتعديلها بانتظام.

مثال: يمكن لشركة لوجستية تطبيق تحسينات على عملية تلبية الطلبات، وتحديد الخطوات التي تحدث فيها تأخيرات، وإدخال الأتمتة لتسريع عمليات فحص المخزون والتعبئة، وبالتالي تقليل الوقت الإجمالي لمعالجة الطلبات.

• جمع البيانات
• • تقوم عملية استخراج البيانات بجمع البيانات من أنظمة إدارة الطلبات والشحن (الطوابع الزمنية مثل وقت تقديم الطلب، وقت تأكيد الدفع، إلخ).
• تصور العملية
  • يقوم بإنشاء خريطة توضح التدفق الفعلي لعملية الطلب. على سبيل المثال، قد تجد ما يلي:
    • غالبًا ما تتأخر المدفوعات لمدة ساعة.
    • يستغرق التعبئة في المستودع يومين بدلاً من يوم واحد.
• أبرز القضايا
  • تكشف الخريطة عن الاختناقات:
    • الطلبات من منطقة معينة عالقة في انتظار تأكيد المستودع.
    • تؤدي الخطوات اليدوية في نظام الدفع إلى حدوث تأخيرات.
• يقترح إصلاحات
  • بناءً على النتائج، تقرر ما يلي:
    • أتمتة تأكيدات الدفع.
    • أضف المزيد من الموظفين إلى المستودع.

باختصار: تساعدك عملية استخراج البيانات على رؤية ما يحدث بالفعل في عملياتك التجارية، مثل مشكلة التأخير في التسليم، وتوفر لك حلولاً مدعومة بالبيانات لإصلاحها.

1. سجلات الأحداث: البيانات التي يتم جمعها من أنظمة تكنولوجيا المعلومات (مثل ERP أو CRM أو أدوات سير العمل) والتي تحتوي على طوابع زمنية وأنشطة ومعرفات الحالات.
2. اكتشاف العمليات: يعيد بناء سير العمل من سجلات الأحداث لتصور الحالة "الحالية" للعمليات.
3. التحقق من المطابقة: يقارن العمليات الفعلية بالنماذج المحددة مسبقًا لتحديد الانحرافات.
4. التحسين: يقترح تحسينات لتعظيم سير العمل أو مواءمته بشكل أفضل مع النتائج المرجوة.

يعمل استخراج العمليات من خلال تحليل سجلات الأحداث التي تولدها أنظمة تكنولوجيا المعلومات لإعادة بناء وتقييم وتحسين العمليات التجارية. فيما يلي شرح تفصيلي لكيفية سير العملية:

1. جمع البيانات – يتم جمع سجلات الأحداث من الأنظمة الرقمية مثل ERP أو CRM أو أدوات إدارة سير العمل. تلتقط هذه السجلات التفاصيل الرئيسية، بما في ذلك: معرف الحالة: معرف فريد لمثيل عملية معين. النشاط: الإجراء الذي تم تنفيذه (على سبيل المثال، "تم إنشاء الفاتورة" أو "تم شحن الطلب"). الطابع الزمني: الوقت الذي تم فيه تنفيذ الإجراء.
2. اكتشاف العمليات – باستخدام برامج متخصصة، يتم تحليل سجلات الأحداث لإعادة بناء نموذج مرئي للعملية. وهذا يكشف عن سير العمل "كما هو"، ويوضح كيفية تنفيذ المهام في الواقع، بما في ذلك الحلقات والمعوقات والتغيرات.
3. التحقق من المطابقة – تتم مقارنة العملية المكتشفة بنموذج أو معيار محدد مسبقًا. تحدد هذه الخطوة الانحرافات أو أوجه القصور أو عدم الامتثال للوائح أو الإجراءات المتوقعة.
4. تحليل الأداء – يتم تقييم مقاييس مثل وقت المعالجة وتكرار المهام واستخدام الموارد. تسلط هذه الخطوة الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، مثل التأخيرات أو الخطوات الزائدة عن الحاجة.
5. تحسين العمليات – تُستخدم الرؤى المكتسبة من التحليل لتحسين سير العمل. قد تشمل التحسينات الأتمتة أو إعادة تخصيص الموارد أو إعادة تصميم العملية لتتماشى مع أهداف العمل.

تستخدم أدوات استخراج العمليات خوارزميات وتحليلات متقدمة لمعالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة. وتشمل التقنيات الشائعة التعلم الآلي والتصور وقدرات محاكاة العمليات.

يلعب التعلم الآلي دورًا حاسمًا في استخراج العمليات من خلال المساعدة في أتمتة تحليل بيانات العمليات المعقدة. من خلال التعرف على الأنماط والتحليلات التنبؤية، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الاتجاهات الخفية والانحرافات وعدم الكفاءة داخل العمليات. بمرور الوقت، تتحسن هذه الخوارزميات مع تعلمها من البيانات الجديدة، مما يتيح تنبؤات وتوصيات أكثر دقة لتحسين العمليات.

التطبيقات:

• الكشف عن الحالات الشاذة: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تحدد الانحرافات عن سير العمل القياسي، مما يساعد المؤسسات على اكتشاف أوجه القصور أو مشكلات الامتثال بسرعة.
• التحليلات التنبؤية: من خلال تحليل البيانات التاريخية، يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بسلوك العمليات المستقبلية واقتراح تغييرات لتحسين الأداء.

التصور هو عنصر أساسي في استخراج العمليات، حيث يتيح للشركات تفسير البيانات المعقدة للعمليات بسهولة. عادةً ما تولد أدوات استخراج العمليات خرائط للعمليات أو مخططات انسيابية أو تمثيلات بصرية أخرى توضح كيفية تنفيذ العمليات. تساعد هذه التصورات المؤسسات على فهم تسلسل الأنشطة وتحديد الاختناقات وإبراز أوجه القصور.

التطبيقات:

• خرائط العمليات: توضح هذه المخططات سير العمل الفعلي، مما يساعد المؤسسات على تصور العملية الكاملة من البداية إلى النهاية، بما في ذلك جميع المتغيرات.
• خرائط الحرارة ولوحات المعلومات: تساعد هذه الأدوات المرئية على تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في الوقت الفعلي، مما يمكّن الشركات من اكتشاف المشكلات وفرص التحسين بسرعة.

تسمح محاكاة العمليات للشركات باختبار سيناريوهات مختلفة وتغييرات في العمليات في بيئة افتراضية قبل تنفيذها في العالم الحقيقي. تستخدم هذه الأداة نماذج رياضية وبيانات تاريخية لمحاكاة كيفية عمل العمليات في ظل ظروف مختلفة، مما يساعد على توقع النتائج واختبار تأثير التحسينات المحتملة على العمليات.

التطبيقات:

• سيناريوهات افتراضية: تساعد محاكاة العمليات الشركات على وضع نماذج لسيناريوهات افتراضية مختلفة لفهم التأثير المحتمل للتغييرات على العملية.
• التحسين: من خلال محاكاة تعديلات مختلفة، يمكن للمؤسسات تحديد أفضل مسار للعمل من أجل تحسين عملياتها، وخفض التكاليف، أو زيادة الإنتاجية دون تعطيل العمليات.

تُستخدم خوارزميات استخراج البيانات في أدوات استخراج العمليات لفحص مجموعات البيانات الكبيرة وكشف العلاقات الخفية بين العناصر المختلفة للعملية. تبحث هذه الخوارزميات عن الأنماط والارتباطات والرؤى التي قد لا تكون واضحة على الفور، مما يساعد الشركات على اكتشاف أوجه القصور أو فرص التحسين التي تم تجاهلها في السابق.

التطبيقات:

• التعرف على الأنماط: يساعد استخراج البيانات في اكتشاف أنماط العمليات الشائعة ومتغيراتها، مما يوفر رؤى حول كيفية تنفيذ الفرق أو الأنظمة المختلفة للعمليات.
• تحليل الأسباب الجذرية: عند اكتشاف المشكلات، يمكن أن يساعد استخراج البيانات في تحديد الأسباب الجذرية، مما يمكّن الشركات من معالجة المشكلات الأساسية بدلاً من مجرد الأعراض.

تتكامل العديد من أدوات استخراج العمليات مع تقنية أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) للمساعدة في أتمتة المهام المتكررة والمستهلكة للوقت. بعد تحديد أوجه القصور من خلال استخراج العمليات، يمكن استخدام RPA لأتمتة مهام مثل إدخال البيانات وسير عمل الموافقة وإنشاء التقارير، مما يؤدي إلى تبسيط العمليات وتقليل احتمالية حدوث أخطاء بشرية.

التطبيقات:

• أتمتة المهام: يمكن لـ RPA أتمتة العمليات اليدوية التي تم تحديدها أثناء استخراج العمليات، مما يحسن الكفاءة والاتساق.
• تحسين العمليات: من خلال أتمتة المهام المتكررة، يمكن للمؤسسات توفير الموارد للتركيز على الأنشطة الأكثر استراتيجية، مما يؤدي إلى تحسين العمليات بشكل عام.

2. ضمان الامتثال للوائح

يمكن للمؤسسات الخاضعة لمتطلبات امتثال صارمة استخدام استخراج العمليات لتحديد الانحرافات وتخفيف المخاطر.

مثال: مراقبة الامتثال للوائح العامة لحماية البيانات (GDPR) أو لوائح مكافحة غسل الأموال (AML) في العمليات المالية.

3. تحسين مبادرات التحول الرقمي

أثناء مشاريع أتمتة العمليات أو التحول الرقمي، يضمن استخراج العمليات أن يكون الانتقال قائمًا على بيانات دقيقة.

مثال: تقييم سير العمل قبل الأتمتة لتحديد المجالات المستهدفة لأتمتة العمليات الروبوتية (RPA).

4. دعم جهود التحسين المستمر

يمكن للشركات التي تسعى إلى تحسين عملياتها بمرور الوقت استخدام استخراج العمليات لإجراء تحليلات وتحسينات مستمرة.

• مثال: تتبع تأثير منهجيات الإدارة الرشيدة أو ممارسات سيكس سيغما.

5. تشخيص التباينات في العمليات

عندما تتعامل عدة فرق أو أقسام مع نفس العملية بشكل مختلف، يكشف استخراج العمليات عن الاختلافات ويوحد أفضل الممارسات.

مثال: توحيد إجراءات خدمة العملاء في جميع المكاتب الإقليمية.

6. إدارة العمليات المعقدة أو الديناميكية

في السيناريوهات التي تتسم بدرجة عالية من التقلب أو التعقيد، يوفر استخراج العمليات الوضوح والرؤى القابلة للتنفيذ.

مثال: تحليل عمليات تحويل الطلبات إلى نقد في شركة متعددة الجنسيات.

7. التحضير للتدقيق أو مراجعة العمليات

قبل عمليات التدقيق، يساعد استخراج العمليات على ضمان توافق سير العمل مع السياسات والتوقعات، مما يقلل من مخاطر التدقيق.

مثال: التحضير لتدقيق شهادة ISO من خلال التحقق من مطابقة العمليات.

رؤى مستندة إلى البيانات
يعتمد استخراج العمليات على سجلات الأحداث الفعلية، مما يوفر رؤى موضوعية ودقيقة حول سير العمل في العالم الواقعي.

• الفائدة: يزيل التخمينات ويضمن اتخاذ قرارات تستند إلى الحقائق.

تحسين الكفاءة
من خلال تحديد العقبات وأوجه القصور والتكرار، يساعد استخراج العمليات على تحسين سير العمل.

تحسين الامتثال
يتيح استخراج العمليات للشركات مراقبة الامتثال للوائح والمعايير الداخلية وفرضه.

التحسين المستمر
يدعم استخراج العمليات جهود التحسين المستمرة، مما يتيح للشركات التكيف مع التغييرات بفعالية.

قابلية التوسع
مناسب للمؤسسات من جميع الأحجام ويمكنه التعامل مع العمليات المعقدة والواسعة النطاق في مختلف القطاعات.

• الميزة: تتكيف مع الاحتياجات التشغيلية المتزايدة.

اتخاذ قرارات أفضل
يوفر تصورات واضحة ورؤى قابلة للتنفيذ، مما يمكّن القادة من اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة.

اعتماد جودة البيانات
تعتمد دقة وفائدة استخراج العمليات بشكل كبير على جودة واكتمال سجلات الأحداث.

• التحدي: قد تؤدي البيانات المفقودة أو غير المتسقة إلى تشويه النتائج.

تعقيد التنفيذ
قد يستغرق إعداد أدوات استخراج البيانات من العمليات ودمجها مع الأنظمة الحالية وقتًا طويلاً وموارد كثيرة.

• مثال: دمج البيانات من أنظمة تكنولوجيا المعلومات المتباينة.

سياق بشري محدود
على الرغم من أن استخراج العمليات يوفر صورة واضحة عن سير العمل، إلا أنه قد يغفل الفروق الدقيقة في السياق أو الأسباب الكامنة وراء بعض الانحرافات.

• مثال: السلوك البشري أو العوامل الخارجية التي تؤثر على التأخير.

تكلفة الأدوات والخبرة
قد تكون أدوات استخراج العمليات المتقدمة باهظة الثمن، وقد تحتاج الشركات إلى موظفين مهرة لتفسير النتائج بفعالية.

• التحدي: استثمار أولي مرتفع بالنسبة للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم.

التركيز على البيانات التاريخية
تحلل عملية استخراج البيانات الأحداث الماضية، مما قد يحد من قدرتها على التنبؤ بالاتجاهات أو التحديات المستقبلية.

• القيود: يتطلب التكامل مع أدوات التحليل التنبؤي للحصول على رؤى مستقبلية.

مستقبل استخراج العمليات واعد، مع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الذي يعزز قدرته على التنبؤ بالقصور ومنعه. مع تبني المؤسسات للتحول الرقمي، سيصبح استخراج العمليات استراتيجية أساسية لتحسين العمليات وزيادة الكفاءة وأتمتة عملية اتخاذ القرار.

حلول مثل برنامج استخراج العمليات من Mindzie تقود الطريق من خلال تقديم رؤى في الوقت الفعلي وتحليلات متقدمة، مما يساعد الشركات على تبسيط سير العمل وفتح فرص جديدة للابتكار.

في الختام، يعد استخراج العمليات أداة مهمة للمؤسسات التي تهدف إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية، وتحسين العمليات، ودفع النمو المستدام في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات.

دانيال هو خبير في مبيعات برامج المؤسسات منذ 20 عامًا، ولديه أكثر من 7 سنوات من الخبرة في مساعدة الشركات على تحقيق التميز التشغيلي.