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.

#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”.