Prosessipoiminta

Prosessipoiminta on analysointitekniikka, jolla pyritään tuntemaan ja parantamaan organisaation liiketoimintaprosesseja käyttämällä tapahtumalokeja. Lokeista saadaan tieto esimerkiksi tehtävien suoritusjärjestyksestä, kestosta ja siirtymistä sekä eri järjestelmien välillä. Prosessipoiminnan tavoitteena on tuottaa todelliseen toimintaan peilautuvaa prosessimallia, tunnistaa pullonkauloja, poikkeamia ja kehityskohteita sekä tukea automaatio- ja parannus­toimia.

Prosessipoiminta jakautuu useisiin tehtäviin: prosessin löytyminen (discovery), jolloin malli muodostetaan ilman ennalta määriteltyä referenssipiirrettä; yhteensopivuuden tarkastus (conformance checking), jossa havaittua mallia verrataan ennalta määriteltyyn prosessimalliin tai standardsiin; sekä suorituksen analysointi (performance mining), jossa mitataan esimerkiksi läpimenoaikaa, odotusaikoja ja kapasiteettia. Menetelmät käyttävät erilaisia algoritmeja, kuten Alfa-algoritmia, heuristiikka-pohjaista mineria, fuzzy-mineria ja muuta tilankäyttöä havainnollistavaa tekniikkaa. Tuloksena syntyy usein visuaalinen prosessimalli sekä mittarit, kuten kiertoaika, läpäisynopeus ja virheiden määrä.

Tietolähteet ovat usein ERP-, CRM- tai muiden IT-järjestelmien tapahtumalokit ja workflow- tai viestinvälitysjärjestelmät. Prosessipoiminta edellyttää korkean laatuisen datan keräämistä, oikeaoppista tunnisteistamista sekä tietosuojaa ja henkilötietojen käsittelyn hallintaa. Käyttökohteita ovat compliance-tarkastelut, prosessien optimointi, bottien ja automaation tunnistaminen sekä suorituskyvyn parantaminen.

Rajoitteita ovat datan laatu ja kattavuus, monimutkaisten tapahtumien tulkinta sekä tulosten tulkittavuus liiketoiminnan kontekstissa. Prosessipoiminta tukee entistä paremmin liiketoiminnan ohjaamista ja jatkuvaa parantamista osana laajempaa liiketoimintaprosessienhallintaa.