Süreç Madenciliği Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Rehber

Süreç madenciliği, iş süreçleriniz için bir dedektif gibidir. İşlerin gerçekte nasıl yapıldığını anlamak için yazılım sistemlerinizdeki (satış, envanter veya İK araçları gibi) verileri kullanır. Tahmin etmek yerine, tam adımları gösterir, verimsizlikleri ve iyileştirme yollarını ortaya çıkarır.

Bir online mağaza işlettiğinizi düşünün. Tipik bir sipariş süreci aşağıdaki gibi olabilir:

• Müşteri bir sipariş verir.
• Ödeme işleme alınmıştır.
• Depo ürünleri paketler.
• Sipariş gönderildi.

Ancak bazen müşteriler geç teslimatlardan şikayet ediyor. Buna neyin sebep olduğundan emin değilsiniz.

Süreç madenciliği, kuruluşların çeşitli sistemlerden gelen olay günlüklerini analiz ederek operasyonları hakkında içgörü kazanmalarını sağlayan güçlü bir tekniktir. Süreç madenciliğinin üç ana türü vardır - SüreçKeşfi, Uygunluk Denetimi ve Süreç İyileştirme - her biriiş süreçlerini optimize etmede farklı bir amaca hizmet eder. Aşağıda her bir türün derinlemesine bir açıklaması yer almaktadır:

Amaç: Süreç Keşfi, süreç madenciliğinin temel türüdür. Olay günlüğü verilerine dayanarak bir kuruluş içindeki gerçek süreç akışlarını keşfetmeye odaklanır. Bu, özellikle resmi süreç modelleri olmayan veya iş akışlarının "olduğu gibi" durumunu anlamaya ihtiyaç duyan kuruluşlar için yararlıdır.

Nasıl Çalışır? Süreç keşif algoritmaları, iş sürecinin görsel bir temsilini oluşturmak için olay günlüklerinden (zaman damgaları, vaka kimlikleri ve faaliyet adları gibi) bilgi çıkarır. Bu temsil genellikle faaliyetlerin sırasını, karar noktalarını ve olası varyasyonları gösteren bir süreç haritası şeklindedir.

Uygulama:

• Verimsizliklerin Belirlenmesi: Kuruluşlar, mevcut sürecin görsel haritasını çıkararak verimsizlikleri, darboğazları veya istenen akıştan sapmaları hızlı bir şekilde tespit edebilir.
• Gizli Varyantların Ortaya Çıkarılması: Belgelenmemiş veya bilinmiyor olabilecek süreç varyantlarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olarak farklı ekiplerin veya sistemlerin süreçleri nasıl yürüttüğüne dair içgörüler sağlar.

Örnek: Bir imalat şirketi, ürün montaj hattındaki gerçek adımların haritasını çıkarmak için süreç keşfini kullanabilir ve gecikmelerin veya kaynakların yetersiz kullanımının meydana geldiği alanları belirleyebilir.

Amaç: Uygunluk Denetimi, süreç madenciliği yoluyla keşfedilen gerçek süreci önceden tanımlanmış bir model veya standartla karşılaştırmak için kullanılır. Bu tür bir analiz, gerçek iş akışlarının belirlenmiş kurallara, standartlara veya en iyi uygulamalara uygun olmasını sağlar.

Nasıl Çalışır? Uygunluk denetimi algoritmaları, olay günlüklerinden elde edilen süreç modelini beklenen süreç modeliyle karşılaştırarak sapmaları, uyumsuzlukları veya iş kurallarının ihlallerini belirler. Bir sürecin nasıl çalışması gerektiği ile pratikte nasıl çalıştığı arasındaki tutarsızlıkların tespit edilmesine yardımcı olur.

Uygulama:

• Uyumluluk Denetimi: Bu tür süreç madenciliği, özellikle süreçlerin katı uyumluluk gerekliliklerine uyması gereken sağlık, finans ve sigorta gibi düzenlemeye tabi sektörlerde yararlıdır.
• Risk Yönetimi: Sapmaları erken tespit ederek kuruluşlar riskleri azaltabilir ve süreçlerin sadece verimli değil aynı zamanda yasal veya dahili standartlarla uyumlu olmasını sağlayabilir.

Örnek: Bir banka, kredi onay sürecinde izlenen adımların yasal yönergeler ve şirket politikalarıyla uyumlu olmasını sağlamak için uygunluk denetimini kullanabilir ve olası para cezalarından veya yasal sorunlardan kaçınabilir.

Amaç: Süreç İyileştirme, performansı analiz ve optimize ederek mevcut süreçleri iyileştirmeye odaklanır. Süreç akışlarını keşfettikten ve karşılaştırdıktan sonra, bu tür süreç madenciliği verimliliği artırmak, maliyetleri düşürmek veya müşteri memnuniyetini artırmak için iyileştirme alanlarını belirler.

Nasıl Çalışır? Süreç iyileştirme, hedefe yönelik iyileştirmeler yapmak için veriye dayalı içgörülerin kullanılmasını içerir. Bu, bekleme sürelerini en aza indirmek için iş akışlarını ayarlamayı, gereksiz adımları azaltmayı, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmeyi veya verimi optimize etmek için kaynakları yeniden tahsis etmeyi içerebilir. Ayrıca genellikle döngü süresi, verim veya faaliyet başına maliyet gibi temel metrikleri kullanarak süreç performansını analiz etmeyi de içerir.

Uygulama:

• Performans Optimizasyonu: Kuruluşlar süreçleri kolaylaştırmak, daha hızlı, daha ucuz ve daha verimli hale getirmek için süreç iyileştirmeyi kullanabilir.
• Sürekli İyileştirme: Bu tür süreç madenciliği, süreçlerin düzenli olarak değerlendirildiği ve ince ayarlarının yapıldığı bir sürekli iyileştirme kültürünü destekler.

Örnek: Bir lojistik şirketi, sipariş karşılama sürecine süreç iyileştirme uygulayabilir, gecikmelerin meydana geldiği adımları belirleyebilir ve envanter kontrollerini ve paketlemeyi hızlandırmak için otomasyonu devreye sokabilir, böylece genel sipariş işleme süresini kısaltabilir.

• Veri Toplar
• • Süreç madenciliği, sipariş yönetimi ve sevkiyat sistemlerinizden veri toplar (bir siparişin ne zaman verildiği, ödemenin ne zaman onaylandığı vb. gibi zaman damgaları).
• Süreci Görselleştirir
  • Sipariş sürecinin gerçek akışını gösteren bir harita oluşturur. Örneğin, şunları bulabilirsiniz:
    • Ödemeler genellikle bir saat gecikmektedir.
    • Depo paketlemesi bir yerine iki gün sürer.
• Öne Çıkan Sorunlar
  • Harita darboğazları ortaya çıkarır:
    • Belirli bir bölgeden gelen siparişler depo onayı için bekletiliyor.
    • Ödeme sistemindeki manuel adımlar gecikmelere neden olmaktadır.
• Düzeltmeler Önerir
  • Bulgulara dayanarak, aşağıdakileri yapmaya karar veriyorsunuz:
    • Ödeme onaylarını otomatikleştirin.
    • Depoya daha fazla personel ekleyin.

Kısacası: Süreç madenciliği, geç teslimat sorunu gibi iş süreçlerinizde gerçekten neler olduğunu görmenize yardımcı olur ve bunu düzeltmek için size veri destekli çözümler sunar.

1. Olay Günlükleri: BT sistemlerinden (örn. ERP, CRM veya iş akışı araçları) toplanan ve zaman damgaları, faaliyetler ve vaka kimliklerini içeren veriler.
2. Süreç Keşfi: Süreçlerin "olduğu gibi" durumunu görselleştirmek için olay günlüklerinden iş akışlarını yeniden yapılandırır.
3. Uygunluk Kontrolü: Sapmaları belirlemek için gerçek süreçleri önceden tanımlanmış modellerle karşılaştırır.
4. Geliştirme: İş akışlarını optimize etmek veya istenen sonuçlara yaklaştırmak için iyileştirmeler önerir.

Süreç madenciliği, iş süreçlerini yeniden yapılandırmak, değerlendirmek ve optimize etmek için BT sistemleri tarafından üretilen olay günlüklerini analiz ederek çalışır. İşte sürecin nasıl işlediğine dair adım adım bir açıklama:

1. Veri Toplama - Olay günlükleri ERP, CRM veya iş akışı yönetimi araçları gibi dijital sistemlerden toplanır. Bu günlükler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere önemli ayrıntıları yakalar: Vaka Kimliği: Belirli bir süreç örneği için benzersiz bir tanımlayıcı. Faaliyet: Gerçekleştirilen eylem (örneğin, "fatura oluşturuldu" veya "sipariş gönderildi"). Zaman damgası: Eylemin gerçekleştiği zaman.
2. Süreç Keşfi - Özel bir yazılım kullanılarak, sürecin görsel bir modelini yeniden oluşturmak için olay günlükleri analiz edilir. Bu, döngüler, darboğazlar ve varyasyonlar dahil olmak üzere görevlerin pratikte nasıl gerçekleştirildiğini gösteren "olduğu gibi" iş akışını ortaya çıkarır.
3. Uygunluk Kontrolü - Keşfedilen süreç önceden tanımlanmış bir model veya standartla karşılaştırılır. Bu adım sapmaları, verimsizlikleri veya yönetmeliklere ya da beklenen prosedürlere uyumsuzlukları tanımlar.
4. Performans Analizi - İşlem süresi, görevlerin sıklığı ve kaynak kullanımı gibi metrikler değerlendirilir. Bu adım, gecikmeler veya gereksiz adımlar gibi iyileştirme alanlarını vurgular.
5. Süreç İyileştirme - Analizden elde edilen bilgiler iş akışını optimize etmek için kullanılır. İyileştirmeler otomasyon, kaynakların yeniden tahsisi veya sürecin iş hedefleriyle uyumlu olacak şekilde yeniden tasarlanmasını içerebilir.

Süreç madenciliği araçları, büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işlemek için algoritmalar ve gelişmiş analitiklerden yararlanır. Yaygın teknolojiler arasında makine öğrenimi, görselleştirme ve süreç simülasyonu yetenekleri yer alır.

Makine öğrenimi, karmaşık süreç verilerinin analizini otomatikleştirmeye yardımcı olarak süreç madenciliğinde çok önemli bir rol oynar. Örüntü tanıma ve tahmine dayalı analitik sayesinde makine öğrenimi algoritmaları süreçlerdeki gizli eğilimleri, anormallikleri ve verimsizlikleri tespit edebilir. Zamanla, bu algoritmalar yeni verilerden öğrendikçe gelişir ve süreç iyileştirmeleri için daha doğru tahminler ve öneriler sağlar.

Uygulamalar:

• Anormallik Tespiti: Makine öğrenimi algoritmaları, standart süreç akışından sapmaları işaretleyerek kuruluşların verimsizlikleri veya uyum sorunlarını hızla tespit etmesine yardımcı olabilir.
• Tahmine Dayalı Analitik: Makine öğrenimi, geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki süreç davranışını tahmin edebilir ve performansı artırmak için değişiklikler önerebilir.

Görselleştirme, işletmelerin karmaşık süreç verilerini kolayca yorumlamasına olanak tanıdığı için süreç madenciliğinin temel bir bileşenidir. Süreç madenciliği araçları tipik olarak süreç haritaları, akış şemaları veya süreçlerin nasıl yürütüldüğünü gösteren diğer görsel temsilleri oluşturur. Bu görselleştirmeler kuruluşların faaliyetlerin sırasını anlamalarına, darboğazları belirlemelerine ve verimsizlikleri vurgulamalarına yardımcı olur.

Uygulamalar:

• Süreç Haritaları: Bu diyagramlar gerçek iş akışını göstererek kuruluşların tüm varyantlar dahil olmak üzere baştan sona tüm süreci görselleştirmesine yardımcı olur.
• Isı Haritaları ve Gösterge Panoları: Bu görsel araçlar, temel performans göstergelerinin (KPI'lar) gerçek zamanlı olarak izlenmesine yardımcı olarak işletmelerin sorunları ve optimizasyon fırsatlarını hızlı bir şekilde tespit etmesini sağlar.

Süreç simülasyonu, işletmelerin farklı senaryoları ve süreç değişikliklerini gerçek dünyada uygulamadan önce sanal bir ortamda test etmelerini sağlar. Bu araç, süreçlerin farklı koşullar altında nasıl davranacağını simüle etmek için matematiksel modeller ve geçmiş verileri kullanarak sonuçları tahmin etmeye ve potansiyel süreç iyileştirmelerinin etkisini test etmeye yardımcı olur.

Uygulamalar:

• Ne Olursa Olsun Senaryoları: Süreç simülasyonu, işletmelerin süreçteki değişikliklerin potansiyel etkisini anlamak için farklı "ne olursa olsun" senaryolarını modellemelerine yardımcı olur.
• Optimizasyon: Kuruluşlar, çeşitli ayarlamaları simüle ederek süreçlerini optimize etmek, maliyetleri düşürmek veya operasyonları aksatmadan verimi artırmak için en iyi hareket tarzını belirleyebilirler.

Veri madenciliği algoritmaları, büyük veri kümelerini elemek ve bir sürecin farklı unsurları arasındaki gizli ilişkileri ortaya çıkarmak için süreç madenciliği araçlarında kullanılır. Bu algoritmalar, hemen göze çarpmayabilecek kalıpları, korelasyonları ve içgörüleri araştırarak işletmelerin daha önce gözden kaçan verimsizlikleri veya iyileştirme fırsatlarını keşfetmelerine yardımcı olur.

Uygulamalar:

• Örüntü Tanıma: Veri madenciliği, farklı ekiplerin veya sistemlerin süreçleri nasıl yürüttüğüne dair içgörüler sağlayarak ortak süreç kalıplarını ve varyantlarını tespit etmeye yardımcı olur.
• Kök Neden Analizi: Sorunlar tespit edildiğinde, veri madenciliği kök nedenlerin belirlenmesine yardımcı olarak işletmelerin sadece semptomları değil, altta yatan sorunları ele almasını sağlayabilir.

Birçok süreç madenciliği aracı, tekrarlayan ve zaman alan görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olmak için Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) teknolojisi ile entegre olur. Süreç madenciliği yoluyla verimsizlikleri belirledikten sonra, RPA veri girişi, onay iş akışları ve rapor oluşturma gibi görevleri otomatikleştirmek, işlemleri kolaylaştırmak ve insan hatası olasılığını azaltmak için kullanılabilir.

Uygulamalar:

• Görev Otomasyonu: RPA, süreç madenciliği sırasında belirlenen manuel süreçleri otomatikleştirerek verimliliği ve tutarlılığı artırabilir.
• Süreç Optimizasyonu: Tekrar eden görevleri otomatikleştirerek, kuruluşlar daha stratejik faaliyetlere odaklanmak için kaynakları serbest bırakabilir ve bu da genel süreç iyileştirmesine yol açar.

2. Yönetmeliklere Uygunluğun Sağlanması

Sıkı uyumluluk gerekliliklerine tabi olan kuruluşlar, sapmaları belirlemek ve riskleri azaltmak için süreç madenciliğini kullanabilir.

Örnek: Finansal operasyonlarda GDPR veya kara para aklamayı önleme (AML) düzenlemelerine bağlılığın izlenmesi.

3. Dijital Dönüşüm Girişimlerini Optimize Etme

Süreç otomasyonu veya dijital dönüşüm projeleri sırasında süreç madenciliği, geçişin doğru verilere dayanmasını sağlar.

Örnek: Robotik süreç otomasyonuna (RPA) yönelik alanları hedeflemek için otomasyon öncesi iş akışlarının değerlendirilmesi.

4. Sürekli İyileştirme Çabalarının Desteklenmesi

Süreçlerini zaman içinde geliştirmek isteyen işletmeler, sürekli analiz ve optimizasyon için süreç madenciliğini kullanabilir.

• Örnek: Yalın metodolojilerin veya Altı Sigma uygulamalarının etkisinin izlenmesi.

5. Süreç Varyasyonlarının Teşhisi

Birden fazla ekip veya departman aynı süreci farklı şekilde ele aldığında, süreç madenciliği varyasyonları ortaya çıkarır ve en iyi uygulamaları standartlaştırır.

Örnek: Bölge ofisleri genelinde müşteri hizmetleri prosedürlerinin standartlaştırılması.

6. Karmaşık veya Dinamik Süreçleri Yönetme

Yüksek değişkenlik veya karmaşıklık içeren senaryolarda, süreç madenciliği netlik ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar.

Örnek: Çok uluslu bir şirkette siparişten nakde geçiş süreçlerinin analizi.

7. Denetimler veya Süreç İncelemeleri için Hazırlık

Denetimlerden önce süreç madenciliği, iş akışlarının politika ve beklentilerle uyumlu olmasını sağlayarak denetim risklerini azaltır.

Örnek: Süreç uygunluğunu doğrulayarak bir ISO sertifikasyon denetimine hazırlanmak.

Veriye Dayalı İçgörüler
Süreç madenciliği gerçek olay günlüklerine dayanır ve gerçek dünyadaki iş akışları hakkında objektif ve doğru içgörüler sunar.

• Fayda: Tahminleri ortadan kaldırarak kararların gerçeklere dayanmasını sağlar.

Geliştirilmiş Verimlilik
Süreç madenciliği darboğazları, verimsizlikleri ve fazlalıkları belirleyerek iş akışlarının optimize edilmesine yardımcı olur.

Geliştirilmiş Uyumluluk
Süreç madenciliği, işletmelerin yönetmeliklere ve dahili standartlara uyumu izlemesini ve uygulamasını sağlar.

Sürekli İyileştirme
Süreç madenciliği, devam eden optimizasyon çalışmalarını destekleyerek işletmelerin değişikliklere etkili bir şekilde uyum sağlamasına olanak tanır.

Ölçeklenebilirlik
Her büyüklükteki kuruluş için uygundur ve sektörler genelinde karmaşık, büyük ölçekli süreçlerin üstesinden gelebilir.

• Fayda: Büyüyen operasyonel ihtiyaçlara uyum sağlar.

Daha İyi Karar Alma
Net görselleştirmeler ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayarak liderlerin bilinçli stratejik kararlar almasını sağlar.

Veri Kalitesi Bağımlılığı
Süreç madenciliğinin doğruluğu ve kullanışlılığı büyük ölçüde olay günlüklerinin kalitesine ve eksiksizliğine bağlıdır.

• Meydan Okuma: Eksik veya tutarsız veriler sonuçları çarpıtabilir.

Uygulama Karmaşıklığı
Süreç madenciliği araçlarını kurmak ve bunları mevcut sistemlerle entegre etmek zaman alıcı ve yoğun kaynak gerektiren bir iş olabilir.

• Örnek: Farklı BT sistemlerinden gelen verilerin birleştirilmesi.

Sınırlı İnsan Bağlamı
Süreç madenciliği iş akışlarının net bir resmini sunarken, bağlamsal nüansları veya belirli sapmaların arkasındaki nedenleri gözden kaçırabilir.

• Örnek: İnsan davranışı veya gecikmeleri etkileyen dış faktörler.

Araç ve Uzmanlık Maliyeti
Gelişmiş süreç madenciliği araçları pahalı olabilir ve işletmelerin sonuçları etkili bir şekilde yorumlamak için vasıflı personele ihtiyacı olabilir.

• Meydan Okuma: Küçük veya orta ölçekli işletmeler için yüksek ilk yatırım.

Tarihsel Verilere Odaklanın
Süreç madenciliği geçmiş olayları analiz eder, bu da gelecekteki eğilimleri veya zorlukları tahmin etme yeteneğini sınırlayabilir.

• Sınırlama: İleriye dönük içgörüler için tahmine dayalı analitik araçlarıyla entegrasyon gerektirir.

Geleceğin süreç madenciliği Yapay zeka ve makine öğrenimindeki ilerlemelerin verimsizlikleri tahmin etme ve önleme yeteneğini geliştirmesiyle umut vericidir. Kuruluşlar dijital dönüşümü benimsedikçe, süreç madenciliği operasyonları optimize etmek, verimliliği artırmak ve karar verme sürecini otomatikleştirmek için temel bir strateji haline gelecektir.

Gibi çözümler Mindzie'nin Süreç Madenciliği Yazılımı gerçek zamanlı içgörüler ve gelişmiş analizler sunarak öncülük ediyor, işletmelerin iş akışlarını kolaylaştırmasına ve yenilik için yeni fırsatların kilidini açmasına yardımcı oluyor.

Sonuç olarak süreç madenciliği, giderek daha fazla veri odaklı hale gelen bir dünyada rekabetçi kalmayı, süreçleri optimize etmeyi ve sürdürülebilir büyümeyi hedefleyen kuruluşlar için kritik bir araçtır.

Daniel, kurumsal yazılım satışında 20 yıllık bir girişimcidir ve işletmelerin operasyonel mükemmelliği artırmalarına yardımcı olma konusunda 7 yılı aşkın deneyime sahiptir.