Компании Медиа-тел и X5 Retail Group 24 марта 2021 года провели Meetup. На встрече были рассмотрены бизнес-кейсы и детали реализации на примере Retail отрасли

Операционная аналитика бизнес процессов — это сплав лучших возможностей мониторинга, аналитики данных и технологий восстановления и обработки моделей процессов.

Использование в режиме близком к реальному (задержка 10-15 минут) сложных вычислительных алгоритмов на только что собранных новых данных открывает огромные возможности. От просто мониторинга технических показателей можно перейти к мониторингу бизнес-показателей (бизнес-операции, бизнес-процессы, бизнес-ошибки), моделям процесса с анализом отклонений, оперативно переводить и оценивать все в терминах финансового влияния, доставать на обозрение проблемные или фродовые активности, прогнозировать поведение ИТ и бизнес-операций.

Реализовать подобные решения можно полностью на open-source инструментах data-science стека.

На Meetup были представлены доклады по следующим темам

#1. Omnichannel customer experience

Построение сводной картины коммуникации с пользователем.

Основные источники:

  • сводная информация по чекам;
  • процесс обслуживания на классических кассах;
  • процесс обслуживания на КСО;
  • процесс обслуживания в мобильных приложениях (Scan&GO/SelfScan/ …);
  • процесс обслуживания в онлайн сервисах и онлайн доставке.

Какие показатели можно получать, что интересно бизнесу, какие сценарии взаимодействия с бизнесом.

#2. Business Monitoring System (BMS) как средство анализа взаимодействия с покупателем

  • кратко о проекте;
  • принципиальная архитектура;
  • process mining как ядро. сложности реализации;
  • технические трюки;
  • BQIT как модель здоровья бизнес сервисов.

#3. Технологии Data Mining & Process Mining

Восстановление и работа с графом бизнес-процесса по логам ИТ-систем.

Краткое введение в теорию:

  • Automatic Process Discovery;
  • модели процесса;
  • алгоритмы APD;
  • критерии качества модели.

#4. PMO framework. DIY для технологии process mining

  • 6 основных «кубиков» pmo framework;
  • «Кубики 1-3. Подготовка»: методика, импорт данных, трансформация данных;
  • «Кубики 4-5. Аналитика»: инструменты process mining, представления для пользователей, программно-аппаратная платформа.

#5. Применение технологии process-mining для задач ритейла

  • использование process-mining для оценки качества обслуживания покупателя (на примере подсистемы лояльности);
  • аудит работы сложносоставных систем (на примере помарочного учета);
  • контроль работы бизнес-критичных систем с применением подхода резервных вычислений (на примере системы invoice discounting);
  • аудит внутренних процессов компании (демо на примере ITSM).

#6. Технология process-mining для задачи бизнес-мониторинга in-house приложений

  • различия между техническим и бизнес-мониторингом;
  • промышленный стандарт APDEX для оценки качества работы ПО;
  • шаги и характерные сроки по реализации бизнес-мониторинга;
  • детали архитектуры.

#7. Story-telling отчеты как базовый сценарий коммуникации с пользователями

  • возможности и основные преимущества;
  • применение технологии RMarkdown для подготовки story-telling отчетов;
  • концепция единого источника. один рабочий файл — несколько выходных форматов;
  • интересные способы повышения эффективности.

#8. Архитектура промышленного контура операционной аналитики на базе R стека и open-source редакций

  • входной пайплайн;
  • вычислительный стек;
  • оркестрация;
  • публикация результатов.

#9. Use case: аналитика работы сквозного процесса коммуникации с пользователями

  • участие ИТ в задаче централизации и контроля процесса оказания медицинских услуг;
  • process mining, как связующий элемент между системами, процессами и бизнес-показателями;
  • пример аналитического АРМ;
  • создание “единого окна” средствами “восходящей интеграции”.

Privacy Preference Center