Эффективное автоматизированное выявление бизнес-процессов и исходные данные для него
Анализ сетей информационных потоков организации. Критерии оценки качества исходных данных. Определение качества исходных данных и эффективности применения автоматизированного выявления бизнес-процессов на примере процесса "Согласование контрактов".
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.11.2015 |
| Размер файла | 4,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Ключевые слова
Бизнес-процесс - «множество внутренних шагов (видов) деятельности, начинающихся с одного или более входов и заканчивающихся созданием продукции или услуги, необходимой потребителю». В рамках процессного подхода к деятельности организации следует рассматривать выполнение бизнес-процесса как решение определенных задач, которое ведет к получению определенного результата, обеспечивающего достижение глобальной цели организации. То есть таким результатом является не только создание продукта для пользователя, но так же каких-то услуг или документации, которая необходима для обеспечения функционирования самого предприятия.
Выявление бизнес-процессов - один из неотъемлемых ключевых этапов анализа бизнес-процессов, где анализ это «систематическое получение данных с целью идентификации, определения, оценки и представления процесса как основы для его организации и улучшения». Выявление процессов при этом заключается именно в идентификации и определении бизнес-процессов в слабо- или неструктурированной информационной среде предприятия. Его результатом должно являться некоторое представление всех поддающихся поиску производственных активностей с соответствующими им характеристиками и связями.
Методология - «совокупность методов, дающих представление о структуре, принципах построения, методах и средствах деятельности, формах и способах научного познания». В рамках данного исследования под этим термином будет приведена совокупность методов автоматизированного выявления бизнес-процессов, которые смогут дать представлении о структуре и некоторых параметрах изучаемых процессов в формате карт или числовых показателей. Полученные результаты применения каждой из выбранных методологий послужат, соответственно определению, источником для научного познания - а именно исследования, которое позволит сравнить методологии и используемые для их применения данные.
Организация - «объединение людей, совместно реализующих программу или цель и действующих на основе определенных правил и процедур». В контексте данного исследования под организацией рассматривается любой юридическое лицо или компания, которую возможно рассматривать с точки зрения совокупности бизнес-процессов, которые составляют ее деятельность в рамках достижения поставленных целей.
Данные - «информация, представленная в виде, пригодном для обработки автоматическими средствами при возможном участии человека». Данный термин, применяемый в рамках исследования, будет в основном относиться к информации о детальности организации и ее сотрудников, зафиксированной в тестовом или любом другом формате в базах данных, протоколах, каталогах корпоративных информационных систем.
Информационная система - «система, предназначенная для хранения, обработки, поиска, распространения, передачи и представления информации». Исследование методологий автоматизированного выявления бизнес-процессов подразумевает непосредственное использование различных корпоративных информационных систем в качестве источников данных о поддерживаемых ими процессах для последующего анализа.
Журнал событий (лог-файл, протокол) - «событием называется любое значительное изменение состояния системы или программы, о котором следует уведомить пользователей, а также событием называется запись в журнале»; «хронологическая запись с различной (настраиваемой) степенью детализации сведений о происходящих в системе событиях (ошибки, предупреждения, сообщения)». В рамках данного исследования журнал событий какой-либо информационной системы выступает в роли источника упорядоченной информации, пригодной для автоматического анализа с целью выявления бизнес-процессов организации, осуществляющихся посредством данной ИС.
Введение
Современный темп жизни и уровень конкуренции заставляют компании развиваться все быстрей, и согласно современным тенденциям в экономике организации уже недостаточно быть лучше соперников и удовлетворять потребности клиента, чтобы оставаться лидером, но необходимо уделять внимание внутреннему устройству и совершенствоваться, соблюдать баланс внутрикорпоративной и внешней экономической деятельности. Подобные тенденции, необходимость освоения новых технологий, изменение клиентских потребностей - все это заставляет компанию приспосабливаться и меняться. Современные проекты по совершенствованию деятельности используют различные методы. Наиболее популярный сегодня подход к проектной деятельности PM-BOK, выработанный как лучшая практика ведения проектов различного характера, определяет несколько основных стадий: анализ и целеполагание, планирование и организация деятельности, выполнение запланированных задач, мониторинг и контроль, оценка достигнутых результатов [42]. Но как наилучшим образом подойти к анализу деятельности организации, как понять, что именно может быть и должно быть изменено для достижения поставленной бизнес-цели, на чем построить остальные этапы проекта? Для исследования организации и ее деятельности было выработано немало методик, но наиболее подходящей для глубокого анализа и выявления проблем организации на данный момент признан процессно-ориентированный подход [35]. Он позволяет управлять не отдельными, обычно разрозненными функциями компании, а именно процессами, каждый из которых призван преобразовать входящую информацию и материалы в конечный продукт или услугу для клиента. Процессно-ориентированный подход использует в качестве основного материала для анализа, планирования и совершенствования карты процессов, отражающие как фактические процессы, так и желаемые, которые могут позволить достичь поставленной цели. Именно поэтому именно от разработанных карт бизнес-процессов зависит в целом весь проект: какие проблемы будут выявлены и будут ли выявлены вообще, такие и способы их решения будут запланированы, и, соответственно, таким и будет конечно результат.
Это делает бизнес-моделирование одним из важнейших направлений анализа деятельности организации, в этой сфере выработано немало нотаций и методологий для отдельных кейсов и универсальных, адаптируемых под проект или, например, подходящий только для автоматизации. Однако для создания модели бизнес-процессов в первую очередь необходима информация об изучаемой деятельности организации, соответственно, качество модели непосредственно зависит именно от данных, которые используются для ее создания, а ведь они почти всегда труднодоступны и разрозненны из-за ряда причин, ключевой из которых является человеческий фактор [13, 40, 41]. Первыми методами сбора информации для выявления бизнес-процессов были классические методики анкетирования и интервьюирования, однако всякая переработка фактов и каждое участие человека в описании той или иной деятельности увеличивает риск искажения, что во многих проектах становилось причиной неудач. Именно поэтому теоретики бизнес-анализа не останавливались на пути разработки более совершенных методов, и технический прогресс последних лет дал возможность использовать куда более объективную и точную информацию о фактической деятельности компаний. Новые методики позволяют моделировать бизнес-процессы куда быстрей, нежели классические, а полученные модели отличаются куда большей объективностью, что делает это направление крайне актуальным на сегодняшний день и позволяет судить о его перспективности. Кроме того, на данный момент не так много компаний практикуют подобные методики в своей деятельности, что отрицательно сказывается на количестве реальных примеров использования, а, соответственно, и на популярности и доверии к новым технологиям, что замедляет прогресс бизнеса и экономики. В связи с этим мной была выбрана тема исследования, посвященная выявлению бизнес-процессов с помощью автоматизированных методов, которые позволяют повысить точность разрабатываемых моделей и затратить минимум ресурсов на подготовительные этапы проектов совершенствования, сосредоточившись на разработке и внедрении выработанных решений для совершенствования деятельности организаций.
Направление автоматизированного выявления бизнес-процесс является относительно молодым, первые труды, посвященные этой теме, датированы не ранее, чем серединой 90-ых годов прошлого века. В то время как основная масса научных статей, непосредственно посвящённых глубинного выявлению процессов, относится к последним пяти годам. Низкая изученность сферы исследования упростила выбор проблемы и поставку цели исследования, позволив сосредоточиться на одном из ключей к эффективному применению автоматизированных методов выявления бизнес-процессов, а именно исходных данных для анализа.
Целью данного исследования является выявление условий, которые характеризуют область успешного применения методов автоматизированного выявления бизнес-процессов с точки зрения качества исходных данных для анализа.
Для достижения поставленной цели в ходе исследования решены следующие задачи. На основании современных исследований и научных трудов определены условия успешного применения методов автоматизированного выявления бизнес-процессов. Путем анализа основных принципов применения данных методов определены свойства и критерии, на основании которых можно оценить массив исходной информации для анализа с точки зрения возможности эффективного применения подходов. Финальной задачей исследования является подтверждение составленной гипотезы о взаимосвязи качества данных и результата их использования на реальных данных компании ЗАО «Дж.Т.И. по маркетингу и продажам», в ходе которого предложенные ранее критерии оценки исходных данных применены для прогнозирования успешности автоматизированного выявления процессов. В итоге практической части сделаны выводы об определенных ранее свойствах данных на основании соответствия модели, полученной с помощью методов автоматизированного выявления данных, ее эталонному образу исследуемого процесса согласования контрактов, реализуемого системой CAS.
В качестве материала для планирования исследования, определения основных понятий процессного подхода, составления гипотезы и проведения автоматизированного моделирования бизнес-процессов были изучены и проанализированы работы зарубежных профессоров, а также преподавателей кафедры Моделирования и оптимизации бизнес-процессов Московского университета НИУ-ВШЭ. Исследование проведено на основании теоретических и практических данных о применении трех различных методологий автоматизированного выявления процессов. В основу гипотезы о необходимых свойствах исходных данных для успешного автоматизированного выявления процессов также легли труды, описывающий практический опыт профессоров итальянского университета Падуи и нидерландского Технического университета Эйндховена, а также требования к применению алгоритмов методологий. Для практического применения методологий были выбраны наиболее популярные на сегодняшний день современные программные инструменты, что позволило создать объективное описание на основании полученных в ходе анализа процесса результатов. Сравнительный анализ полученного описания и эталонных моделей произведен на основании сравнения основных выявленных параметров бизнес-процесса, которые на сегодняшний день приняты как основные, характеризующие деятельность организации. На основании результата сравнительного анализа сделан вывод о верности предложенной гипотезы.
информационный качество поток данные
Литературный обзор
Тема автоматизированных методов выявления бизнес-процессов достаточно широка и затрагивает несколько областей знаний, которыми должен обладать исследователь для проведения аналитической работы в этой сфере. В первую очередь, необходимо понимание различных подходов к анализу и выявлению бизнес-процессов, в том числе представление о сути процессного подхода как такового. Наиболее важным аспектом исследования автоматизированных методов выявления процессов становится профессиональная и научно-публицистическая литература, в которой освещены современные тенденции этого направления бизнес-анализа, сделаны общий обзор методологий и их практического применения. И, конечно же, третьим, но наиболее важным кластером литературы для проведения исследования необходимо отметить профильную литературу о методологиях автоматизированного анализа процессов, публикациях Вила Ван дер Аалста и других ученых-исследователей о возможных к использованию алгоритмах и программных инструментах, статьи и описания, размещенные на сайтах исследовательских групп, которые на постоянной основе освещают новости и прогресс развития автоматизированного выявления бизнес-процессов.
Для проведения основательного исследования в сфере автоматизированного выявления бизнес-процессов на основании книг Глика Д. «Информация. История. Теория. Поток», Репина В. В. «Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление» и статьи и лекции кандидата технических наук Чеботарева В.Г. [40, 41] были собраны необходимые термины и принципы процессного подхода и совершенствования деятельности организации. На основании этой литературы, а также книг Гришина В.Н. «Информационные технологии в профессиональной деятельности» и Черникова Б.В. и Поклонова Б.Е. «Оценка качества программного обеспечения: Практикум» проведена подготовка к практическому исследованию, выбор инструментов и выбран исследуемый процесс одобрения контрактов компании “Дж.Т.И. по маркетингу и продажам». На основании литературы, описывающей автоматизированные методы выявления процессов и их практическое применение (Святогор Л. «Семантичесекий анализ текстов естественного языка: цели и средства», Ван дер Аалст В. «Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes», Круглов В.В. «Искусственные нейронные сети. Теория и практика») собраны необходимые для анализа данные о процессе. Кроме того, для выбора темы и проблемы исследования, постановки задач были изучены обзорные труды об автоматизированном выявлении бизнес-процессов, которые позволили создать общее впечатление об этом направлении и месте глубинного поиска процессов в нем (Chintalapati S. S. et al. «A Research Article on Data Mining in Addition to Process Mining: Similarities and Dissimilarities», Cook J. E., Wolf A. L. «Automating process discovery through event-data analysis», Tyler J. R., Wilkinson D. M., Huberman B. A. «E-mail as spectroscopy: Automated discovery of community structure within organizations»).
Основными источниками подробной информации о методологиях автоматизированного выявления процессов для исследования стали книги Вила Ван дер Аалста «Process mining: discovery, conformance and enhancement of business processes» [2], Круглова В.В. и Борисова В.В. И»скусственные нейронные сети. Теория и практика» [30] и Святогора Л., Гладуна В. «Семантичесекий анализ текстов естественного языка: цели и средства», в которых подробно описаны принципы алгоритмов и общий смысл анализа, ложащегося в основу подходов. Данные источники, а также другие научные публикации (Van der Aalst W. M. P. Weijters T., Maruster L. Workflow mining: Discovering process models from event logs [1], Van Der Aalst W. M. P. et al. Process mining manifesto [5], Weijters A., Van Der Aalst W. M. P., De Medeiros A. K. A. Process mining with the heuristics miner-algorithm, Agata Filipowska, Monika Kaczmarek, Agnes Koschmider, Sebastian Stein, Krzysztof Wecel, Witold Abramowicz «Social Software and Semantics for Business Process Management - Alternative or Synergy?», Андреев А.М., Березкин Д.В., Морозов В.В., Симаков К.В. «Автоматическая классификация текстовых документов с использованием нейросетевых алгоритмов и семантического анализа») использованы для подготовки теоретической базы исследования, описания методологий, составления списка критериев для оценки исходных данных для анализа, а также проведения практической части работы.
Для более глубокого исследования основных требований к содержанию и формату исходных данных автоматизированных методов анализа для выработки критериев их оценки, а также других более узких аспектов применения методологий были использованы различные профильные статьи исследователей, такие как M. de Leoni, F.M. Maggi, W.M.P. van der Aalst «An Alignment-Based Framework to Check the Conformance of Declarative Process Models and to Preprocess Event-Log Data», Burattin A., Sperduti A., W. M. P. van der Aalst «Heuristics miners for streaming event data», Landauer T. K., Foltz P. W., Laham D. «An introduction to latent semantic analysis», Hepp M. et al. «Semantic business process management: A vision towards using semantic web services for business process management». Изучение программных инструментов, реализующих глубинный поиск и их возможностей для применения в исследовании, было произведено на основании электронных ресурсов разработчиков ПО (официальный сайт проекта ProM исследовательской группы Технологического университета Эйндхофена, официальный сайт исследовательской группы Технологического университета Эйндхофена, официальный блог Flux Capacitor компании Fluxicon и статей Verbeek H. M. W. et al. Prom 6: The process mining toolkit, Kalenkova A. A., de Leoni M., van der Aalst W. M. P. Discovering, Analyzing and Enhancing BPMN Models Using ProM. Возможные варианты применения анализа сетей информационных потоков изучены с помощью практического опыта коллег и теоретической литературе.
В целом на текущий момент методы автоматизированного выявления процессов освещены достаточно узко, так как данное направление является относительно молодым. И не смотря на достаточное количество методического теоретического материала по применению характерных алгоритмов и подходов, описаний использования этих методов на реальных данных не так много для того, чтобы составить однозначное описание критериев и требований к данным, которые однозначно гарантируют положительный результат их применения. В связи с этим данное исследование представляет более интерес в части практического применения составленной в результате анализа литературы гипотезы, и, вероятно, будет интересно для ознакомления в качестве примера практического применения методов автоматизированного выявления процессов.
Эффективное автоматизированное выявление бизнес-процессов и исходные данные для него
Методологии автоматизированного выявления бизнес-процессов.
Современная организация генерирует целый ряд данных, которые могут быть успешно использованы для анализа бизнес-процессов. Большинство информационных систем, поддерживающих работу компании, регистрирует и хранит огромные объемы данных, и уже сегодня существуют различные инструменты для их сбора и анализа. Но, к сожалению, не смотря на это, возможности такого анализа пока редко применяются для мониторинга и совершенствования процессов на практике. Сегодня большинство компаний по-прежнему практикует проектный подход к улучшению и автоматизации деятельности, полагаясь на классические методологии и опыт прошлых лет, довольствуясь невысокими результатами подобных проектов. Современную же тенденцию постоянного и своевременного совершенствования деятельности организации перенимают не быстро: это связано и с высокими затратами на переход к такому подходу, и необходимость поиска соответствующих специалистов, и, конечно, с недоверием. К сожалению, культура постоянного совершенствования в компании оптимально может прививаться в несколько этапов, в течение долгого времени, поэтому лишь в последние годы с распространением процессного подхода к бизнес-деятельности и наращиванием опыта консалтинговых агентств анализ бизнес-процессов стал одной из неотъемлемых основ совершенствования в организациях.
В соответствие с устоявшимися подходами и лучшими практиками анализ и выявление бизнес-процессов производится на первом этапе совершенствования деятельности организации [42]. Его результаты ложатся в основу рекомендаций и решений по автоматизации и решению проблем процессов для повышения показателей эффективности бизнеса. Именно поэтому этот этап так важен для получения наиболее объективной, ясной и полной картины, которая позволила бы экспертам сделать вывод о том, что именно необходимо исправить и какие лучше пути для этого избрать. С конца двадцатого века консалтинговые компании и исследователи практиковали классические методы выявления и описания бизнес-процессов: анкетирования и интервьюирование, составление карт бизнес-процессов на основании регламентной документации и полученных от сотрудников организаций описаний, наблюдение и участие в самих процессах. Однако все классические подходы всегда имели ряд недостатков, самыми чреватыми проблемами из них являлись, конечно же, субъективность описаний деятельности и их интерпретации, и долгосрочность сбора информации и ее формализации в виде карт процессов. Анализ и сейчас остается одной из самых длительных и трудозатратных фаз любого проекта, при этом часто не оправдывая положенное на него время из-за передачи информации «из рук в руки», от непосредственного исполнителя аналитику, затем от аналитика в некий фиксированный формат - на каждом таком шаге упускаются порой очень важные детали, а что-то становится плодом домыслов и даже преувеличений.
Все чаще сталкиваясь с неуспешными проектами, результат которых был плох по причине недостаточного и некачественного анализа процессов AS-IS, с начала 90-ых исследователи и эксперты ищут новые подходы и методологии выявления бизнес-процессов, которые бы позволили устранить все проблемы, характерные классическим методам. В это же время компании по всему миру начинают все активней использовать современные технологии, компьютеры, разрабатывается все больше корпоративных информационных систем, люди начинают использовать почту и всевозможные передатчики сообщений, в то время как сервера продолжают хранить терабайтами информацию лишь для обеспечения информационной безопасности. Возможности обработки данных в любом формате ширятся, для автоматизации самых разных задач, в том числе для рекламы и продвижения, человечество изобретает новые математические алгоритмы, которые благодаря возможностям современных процессоров можно применять даже на огромных массивах данных. Вместе с этим технологическим прорывом новые решения приходят в сферу бизнес-анализа: сегодня существует уже несколько направлений, которые, используя общую концепцию, при этом могут дать возможность выявлять процессы на различных данных, которыми обладает организация.
В данном исследовании будут рассмотрены три ключевых методологии автоматизированного выявления бизнес-процессов, которые на сегодняшний день считаются наиболее перспективными, развиваются и поддерживаются бизнесом: глубинный поиск процессов (Process mining), анализ сетей информационных потоков организации и семантических анализ организационной документации. Все три подхода представляют собой автоматизированные методы, а, значит, их работа основана на математическом алгоритме, посредством которого производится исследование данных, которые могут служить источником информации о бизнес-процессах компании. Исходными для всех трех методологий являются данные, которые генерируются любой организацией в процессе ежедневной деятельности, их производство не требует со стороны сотрудников компании каких-либо дополнительных усилий, и, что самое ценное, эти данные являются оперативными, реальными и содержат актуальную информацию о шагах процессов, в которых задействованы люди и ИС.
Глубинный поиск бизнес-процессов
Повышение интереса к бизнес-анализу, мониторингу и технологиям BI сегодня демонстрирует возрастающее желание получить доступные инструменты для отслеживания и контроля деятельности компании, один из которых уже сегодня применяется на практике в некоторых компаниях. Среди направлений сферы автоматизированного анализа глубинных поиск процессов является наиболее популярным и динамично развивающимся методом, кратко определяемый как «мониторинг бизнес-активностей организации, целью которого является использование логов информационных систем для диагностирования операционных процессов» [1]. Данная методология родилась и разрабатывается в Нидерландах группой ученых-исследователей Технологического Университета Эйндхофена под руководством родителя основной идеи подхода - профессора Вила Ван дер Аалста.
Целью глубинного поиска бизнес-процессов является «выделение подробных моделей процессов из журналов событий, то есть разработка такой процессной модели на основании имеющегося набора данных, которая максимально приближена к реальности и сообразна динамике исследуемых процессов» [1]. Одним из отличительных свойств Process mining является то, что анализ бизнес-активности начинается со сбора фактической информации о процессе, его доступных «следов» присутствия. Такие данные в необходимом объеме может предоставить любая информационная система, реализующая свои функции через отдельные транзакции - ERP, CRM, SCM, B2B, BPM. В целом неважно, настроены ли эти системы в соответствии с заранее определёнными маршрутами - для данной методологии в первую очередь необходимо получение любой структурированной информации, которая может охарактеризовать действия над каким-то конкретным объектом или данными. Такие записи используются для конструирования описания области процесса, а затем и спецификации, которая может адекватно описать зарегистрированное поведение пользователя в информационной системе в ходе операций над объектом или данными. Именно такое выделение структурированного описания процесса из набора реальных операций и называется автоматизированным выявлением бизнес-процессов.
Говоря подробней о глубинном поиске бизнес-процессов, необходимо привести несколько главных характеристик этого подхода, которые отмечены в статье [3]. Во-первых, «выявление бизнес-процессов отнюдь не сводится к выявлению простой последовательности переключений между различными задачами. Конечно, выявление цепочек действий является одной из ключевых задач при выявлении процессов. Однако Process mining имеет помимо этого еще два направления - проверка соответствия модели-образцу и совершенствование процесса. Это позволяет изучить организацию и в других плоскостях, таких как структура организации, спектр кейсов, которые составляют жизнь компании, а также изучить ее во временных и частотных разрезах» [3]. Кроме того, выявление процессов отнюдь не является лишь неким специфическим поиском труднодоступных связей между данными, которые позволяют выстроить шаги в единый процесс. Большинство алгоритмов глубинного поиска вообще не концентрируются на процессе как таковом, их результаты не сводятся лишь к классическим «деревьям принятия решения» или правилам выбора. Ну и конечно же, глубинный поиск процессов доступен не только для ограниченного статического массива данных, но также может применяться и на данных, которые генерируются здесь и сейчас, что позволяет контролировать текущие бизнес-ситуации. Такой подход делает возможным даже прогнозирование на основании имеющейся полномасштабной модели процесса и опыта предыдущих ситуаций.
Помимо указанного деления этой методологии на три ветви в зависимости от цели ее использования Ван дер Аалст [1] и авторы статьи [3] в рамках данного подхода выделяют также выявление бизнес-процессов в различных плоскостях организации с целью определения текущей ситуации с различных сторон в совокупности. Анализ потока управления или переключение задач в рамках бизнес-процесса, безусловно, является ключевым аспектом анализа деятельности организации для данного подхода, его целью становится наиболее детальное и приближенное к реальности описание последовательности задач и их структуризации в основной процесс и его исключающие ответвления. Результатом исследования в такой плоскости обычно является модель процесса в широком понимании этого термина, то есть в виде сети Петри или в любой из нотаций, заданных алгоритму для вывода полученных закономерностей. Другой исследуемой стороной организации при этом может стать ее организационная структура, в таком случае методология направлена на выявлении активных участников бизнес-процесса, их роли в каждой из задач и отношения (взаимозаменяемость, строгая последовательность работ, образующая иерархию ролей и прочее). Соответственно, результатом обследования компании в этой плоскости становится обычно классификация сотрудников в разрезе ролей и организационных единиц и структуры, показывающие взаимосвязи и координацию между работниками. Кроме перечисленных сторон деятельности организации глубинный поиск процессов позволяет исследовать все производственные ситуации, в которых выявленный в логах процесс шел тем или иным образом. Четвертой плоскостью, которая может быть изучена посредством данного подхода, могут быть временные и частотные закономерности деятельности организации. В случае, когда в логах имеется также отметка о времени фиксации события, мониторинг исполнения процесса позволяет обнаружить «узкие места», повлиять на уровень работы сервисов, задействованных в процессе, отследить использование ресурсов и степень, с которой задействован тот или иной участник, а также предсказать оставшуюся длительность исполнения в зависимость от обстоятельств.
Таким образом, можно заключить, что данная методология автоматизированного выявления бизнес-процессов предлагает весьма широкие возможности для анализа деятельности организаций, при этом не требуя дополнительных усилий для подбора и трудоемкой подготовки исходных данных. Математические же алгоритмы, которые ложатся в основу такого подхода, могут быть общими для обработки журналов событий самых разных информационных систем, что дает свободу применения такого метода. Кроме того, классификация и оценка хорошо структурированных данных в формате лога событий является достаточно простой и легко осуществимой вручную задачей. Благодаря перечисленным сильным сторонам глубинного поиска процессов в данном исследовании применению именно этой методологии в практической части будет уделено больше внимания.
Анализ сетей информационных потоков организации
Анализ сетей информационных потоков представляет собой достаточно сложную методологию, которая стала применяться все чаще в последние годы в связи с тенденцией к бурному росту объемов информации и скорости ее обмена в обществе и социальных сетях. Информационным потоком называется совокупность всех видов сообщений, передаваемых от передатчика к получателю в определенный промежуток времени или информация, рассматриваемая в процессе ее движения в пространстве и времени в определенном направлении [34]. А сетью информационных потоков, в свою очередь, является совокупность всех информационных потоков в рамках изучаемого логического информационного пространства, характеризующегося наличие более чем одного потока и потоков, связанных между собой общими получателями или отправителями. Таким образом, анализом таких сетей является их обнаружение и определение характеристик, им присущих, таких как частота и объем передачи информации в каждой паре отправитель-получатель, наличие последовательностей передачи информации в исследуемом множестве и другие факты, которые могут характеризовать такую сеть. Возвращаясь к определению бизнес-процесса как такового, не трудно сделать вывод о том, что его сущность как раз представлена преобразовательным потоком, в котором обязательным элементом, переходящим от одного этапа к другому, является если не физический результат, то, как минимум, некая преобразуемая информация, обрабатываемая в ходе каждого подпроцесса. Учитывая большое количество различных процессов в организации и множество сотрудников, вовлеченных в каждый из них, любую компанию можно представить в виде сети информационных потоков. В такой сети люди или отделы будут являться получателями и отправителями, и процесса обмена информацией может быть зарегистрирован в виде естественных контактов (бесед и обсуждений), телефонных разговоров, сообщений электронной почты и других корпоративных систем.
Как было указано выше, целью анализа сетей информационных потоков является формирование карт сети и выявление характеристик информационных потоков, точек передачи-получения информации, и других параметров, набор которых может отличаться в зависимости от характера изучаемых сетей. Для выявления бизнес-процессов же анализ сетей информационных потоков может послужить источником идентификации процессов преобразования и передачи информации, что и является одним из определений процесса в организации, а также позволит изучить активность его участников и их взаимодействие в ходе рабочей деятельности. На сегодняшний день такой подход к исследованию деятельности организации применяется очень редко и обычно служит инструментом изучения социологической составляющей компании как организованной группы людей, объединенных некими общими целями. Однако при использовании специфических алгоритмов анализа сетей есть возможность получить информацию, которая непосредственно связана именно с бизнес-деятельностью сотрудников предприятия, что будет являться прямым отображением реальных процессов, которые они поддерживают.
Для применения данного метода автоматизированного выявления бизнес-процессов требуется три основных составляющих, а именно исходные данные для анализа, математический алгоритм и ряд способов отображения результата, включая критерии, которые должны быть оценены алгоритмом и затем представлены в результате анализа. Исходными данными для данного метода могут служить любые оцифрованные или распознанные сообщения, передаваемые между сотрудниками организации в ходе работы: самыми удобными, конечно же, являются текстовые сообщения, которые наиболее просты в сборе и обработке, и часто несут большую смысловую нагрузку для исследования бизнес-процессов, нежели речевые сообщения. Однако, безусловно, развитие современных технологий распознания движений и речи может также давать очень много интереснейшей информации, которая может стать свидетельством намного более специфических фактов исполнения тех или задач субъектами. Выбор и применение математического алгоритма для построения сети информационных потоков организации является не менее сложной частью этого метода, так как при таком подходе требуется провести не только семантический анализ текста, определить частоту получения сообщений от одного субъекта другим. Также часто для построения сети информационных поток играет роль тон письма, и не только получатель, но и сотрудники, стоящие в копии, что серьезно усложняет задачу. Большую роль играет субъективность отношений каждого исполнителя бизнес-процесса как к рабочему процессу, так и к другим его участникам: так, например, «толстый» информационных поток с большим количеством и частотой обмена сообщениями не всегда означает глубокую вовлеченность сотрудника и наоборот [40, 41]. Для того чтобы отсеять факты личных контактов или, наоборот, учесть или для той или иной задачи, алгоритм анализа такой сети требует точечной настройки в зависимости от исследуемого процесса. С другой стороны, такой подход характеризуется достаточно простыми результирующими показателями, которые могут интересовать аналитика при непосредственном выявлении бизнес-процессов, а именно частота взаимодействий, последовательности и сценарии взаимодействия участников, характер взаимодействия и используемые при этом термины.
В связи с описанными выше фактами об анализе сетей информационных потоков можно сделать вывод о том, что даже для похожих исследовательских ситуаций использование некого единого алгоритма в этом походе почти невозможно, что усложняет его применение. Однако на сегодняшний день это направление все еще развивается, и в рамках исследования основных направления автоматизированного выявления процессов его изучение в разрезе используемых исходных данных также должно быть проведено для выведения общей концепции или, наоборот, поиска исключений, что может быть важным в случае, когда все три методологии используются в совокупности.
Семантический анализ документации
Классические методы бизнес-анализа часто используют административную документацию для того, чтобы на основании ее описать процессы. Этот подход имеет ряд преимуществ, но не меньше и слабых сторон. Документация, а именно должностные или процессные инструкции, регламентирующая процесс, определяющая обязанность его участников или просто описывающая цепочки действий, которые составляют процесс, является отличным источником для сбора информации и анализа, так как обычно она четко структурирована и в ней достаточно полно описаны все необходимые для исследования элементы активностей. Преимущество естественного языка в этом дает достаточно легко определить структуру «субъект» - «действие» - «объект», что позволяет описать процесс как некий поток, над которым совершается некой ролью определенное действие. Однако в большинстве случаев главным минусом становится соответствие реального положения дел описывающей документации, в которой зафиксирован не сам фактический процесс, а лишь то, каким он должен быть, в каком порядке его следовало бы поддержать. Таким образом, административная документация не всегда является достаточно актуальным источником информации о процессах, но, не смотря на это, часто именно с ее помощью можно наиболее быстро и просто выявить основную структуру производственных активностей и понять их назначение.
Так как должностные инструкции и подобная документация обычно представляют собой «плоский» текст для использования сотрудниками компании, то автоматизировать ее исследование возможно лишь посредством быстрого распознания текста и дальнейшего его анализа, что и предлагает семантический анализ. На сегодняшний день семантический анализ текста стал уже весьма популярной методикой, которая используется в самых разных областях, чаще всего это маркетинг и реклама, социологические исследования и другие сферы, которые используют результаты анализа сайтов и страниц для продвижения каких-либо продуктов или идей в сети Интернет. Вот как в целом можно определить данный подход к анализу текстов: «семантический анализ -- это метод обработки информации на естественном языке, анализирующий взаимосвязь между коллекцией документов и терминами, в них встречающимися, сопоставляющий определенные факторы, характерные всем документам и терминам» [31]. Однако семантический анализ является лишь основанием для разработки алгоритмов, которые производят скорее морфологический анализ должностных инструкций, который позволяет выявить необходимые для описания процесса структуры в тесте.
Целью семантического анализа документации является определение содержания, связей, частоты и формы представления информации, в результате чего может быть составлено характеризующее описание содержания документа и выделены морфологические структуры, являющиеся основами предложений («субъект» - «действие» - «объект»). Это позволяет производить быстрое исследование основной содержательной части, и, что особенно ценно для выявления процессов, выявлять связи между отдельными терминами, частоту их употребления, что может свидетельствовать об определенной роли данного объекта в процессе.
Сегодня семантический анализ все чаще ложится в основу инструментов, которые пытаются применить для управления бизнес-процессами [32, 33], с помощью его принципов исследователи уже разработали подход Semantic Business Process Management, который позволит сделать совершенствование процессов гораздо легче. Эта методология принимает за основу необходимость автоматизации трансформации данных о бизнесе в ИТ плоскость, что упростит обмен информацией между сферами информационных технологий и бизнеса, ведь сейчас для интерпретации проблем и их описания требуются отдельно обученные люди, стандартные документы и большое количество времени. Однако эта инновация пока встречает ряд трудностей, связанных, в первую очередь с наличием недостаточного объема и формата данных для полного описания процессов на стороне бизнеса и другими трудностями. На основании этого можно сделать вывод о том, что семантический анализ действительно уже сегодня является одной из основных молодых методик, которая в будущем может стать одной из основ получения данных о деятельности компаний и одним из ключевых инструментов автоматизированного выявления бизнес-процессов. По этой причине данное исследование включает семантический анализ в качестве одной из трех ключевых методологий, которые будут положены в основу исследования необходимых критериев данных для их успешного применения.
Основой для семантического анализа документации о процессе, как уже было сказано выше, является текст должностных и прочих инструкций на естественном языке, то есть составленный для прочтения людьми, математические алгоритмы, осуществляющие компьютерное «понимание» и категоризацию слов этого текста, и выбранные в качестве требуемых результатов анализа показатели или карты связей слов. Текст, подвергающийся анализу, может быть предоставлен в любом формате, в котором он находился первоначально, то есть, в отличие от журнала событий или обменных сообщений, он может носить характер обычной последовательности предложений без какой-либо структуры, при этом оставаясь доступным для обработки и полным смысла. Алгоритмы же, используемые для анализа таких текстов с целью выявления процесса, используются именно для выделения корневой части предложений, то есть сказуемого и подлежащего, а также дополнений, которые могут быть связаны со сказуемым. В частности, в зависимости от целей анализа морфемные единицы могут изменяться, если необходимо выявить другие параметры процесса. Классические же алгоритмы семантического анализа позволяют определить и общие параметры текста, которые также можно использовать для выявления процесса: количество уникальных слов, академичность языка автора, семантическое ядро и объем «воды» - текста, разбавляющего и соединяющего по смыслу ключевые слова. Результаты анализа же выводятся в виде статических показаний о тексте или цепочек связанных объектов, действий и субъектов, что непосредственно дает фактически сформированную модель в виде отдельных слов.
Таким образом, как и для глубинного анализа, основными показательными составляющими, которые обеспечивают успех применения данного метода, являются также исходные данные, алгоритм и выбранные критерии для оценки в ходе анализа.
Инструменты применения методологий
По причине того, что производимое исследование направлено на всестороннее изучение автоматизированных методов выявления бизнес-процессов, для проведения практической части для каждого из основных выделенных методов был выбран доступный инструмент, реализующий основные принципы подхода. К сожалению, многие действительно эффективные программные средства для бизнес-анализа являются платными или доступны лишь в ознакомительных версиях, в связи с этим в данном исследовании в качестве инструментов предварительной обработки и анализа участвуют не только специализированные программы, но и классический пакет MS Office и ручной труд.
Для выбора инструмента, реализующего принципы глубинного анализа бизнес-процессов, в ходе подготовительных работ было проведено практическое исследование [43], на основании которого было выбрано наиболее эффективное и подходящее для конкретной ситуации программное обеспечение. На сегодняшний день глубинный поиск процессов применяется чаще в исследовательских проектах, нежели на практике, в качестве основного подхода для сбора данных о бизнес-процессах компаний. Однако, не смотря на то, что методология пока лишь развивается и совершенствуется, она уже нашла немало заинтересованных сторон, и уже сейчас имеется несколько популярных инструментов, которые реализуют принципы глубинного выявления процессов. Большинство из этих инструментов являются дополнительными модулями глобальных информационных систем, таких, к примеру, как SAP, однако уже сегодня в нидерландском «очаге» развития методологии глубинного поиска процессов разработано два продукта, полноценно реализующих принципы подхода. Первый из них - ProM 6 - является полноценной платформой, которая может быть использована и настроена как для широкомасштабных исследований, так и для решения бизнес-задач. Второй продукт компании Fluxicon Disco, более практичный и нацелен на конечного потребителя, а именно аналитиков и менеджеров проектов совершенствования и изучения бизнес-процессов, легкое и интуитивно понятное приложение. К сожалению, только эти два программных средства представляются свободными для использования, в связи с этим выбор инструмента был ограничен. Сравнение двух этих программных продуктов можно более подробно изучить в практическом отчете на тему «Сравнительный анализ программных средств автоматизированного глубинного анализа бизнес-процессов» [43]. На основании данного практического отчета для проведения исследования была выбрана программа Disco. Данное программное обеспечение позволит не только хорошо исследовать имеющийся журнал событий процесса согласования контрактов, но и построить карты процесса, собрать информацию о типах экземпляров процесса, которые практикуются в компании, и получить общие статистические данные, которые затем будут использованы для сравнительного анализа с эталонной моделью.
Реализация выявления процессов с помощью анализа сетей информационных потоков, к сожалению, очень слабо освещена в доступной литературе, в связи с этим не было найдено исследовательских инструментов, которые были бы свободно доступны для потребителей. Одним из вариантов программного обеспечения, реализующего подобные принципы отслеживания информационных потоков, могла бы стать программа, обеспечивающая информационную безопасность, например, такая как IBM RealSecure, однако подобные программы обычно отслеживают передачу данных между различными устройствами и протоколами, а не в рамках одного приложения. Кроме того, подобные программные средства не являются общедоступными и для использования необходимо приобретение лицензии. В связи с тем, что удовлетворяющее программное средство найдено для данного исследования не было, применение основных принципов методологии выявления процессов путем анализа информационных потоков будет производиться вручную на основании ряда правил, основывающихся на понятии потока данных. Результирующие модели будут построены с помощью средств моделирования Star UML и Bizagi Process Modeler, которые позволяют имплементировать UML и BPMN нотации для изображения процессных кейсов, порождающих информационные потоки, и самого процесса.
В качестве инструментов, реализующего принципы методологии семантического анализа, был выбран on-line сервис Advego и экспериментальная разработка кафедры Моделирования и Оптимизации бизнес-процессов НИУ-ВШЭ Семантический полигон. Сервис Advego предоставляет возможность бесплатного on-line анализа текста для выделения семантического ядра, ключевых слов и некоторых других параметров текста. Основным предназначением подобных сервисов является проверка текста на уникальность, а также seo-оптимизация текстов страниц сайтов. Инструмент Семантический полигон же, наоборот, является специализированной разработкой для выявления бизнес-процессов на основе должностных инструкций. Эта программа, построенная на основе алгоритма, производящего морфологический анализ с целью обнаружения связей типа «субъект» - «действие» - «объекта», может предоставить информацию о ключевых словах в тексте документации, выделить роли, потоки и действия описанного в документе процесса. Однако существует ряд ограничений, связанных с его применением, так как подобный анализ может быть успешно применен только к текстам, содержащим предложения определенной структуры и определенным образом описывающим изучаемый процесс. Это означает, что подходящие для анализа предложения обязательно должны содержать в роли подлежащего исполняющее лицо, в роли сказуемого - действие, которое производит это лицо, и в роли дополнения - объект, который является ключевым входящим потоком процесса. В целом же данный инструмент уже сейчас успешно применяется в исследованиях кафедры и продолжает совершенствоваться, для того, чтобы представить современному миру бизнес-анализа новые средства автоматизированного выявления процессов, которые будут использовать привычную информацию и стандартные документы.
В целом выбранные инструменты реализации методов автоматизированного выявления бизнес-процессов на сегодня трудно доступны, и выбранные программные средства представляют собой передовые технологии и являются успешными разработками научных групп, развивающих это направление современного бизнес-анализа. В связи с этим данное исследование представляет интерес для изучения не только самих методов, но и практического применения инструментов, реализующих их принципы, для ознакомления и оценки данных программных средств в качестве новых возможностей для произведения анализа в проектах совершенствования деятельности организаций.
Определение эффективности применения методологий
Для того, чтобы определить эффективного применения методологий автоматизированного выявления процессов, необходимо установить, какая ключевая цель их применения, и какие проблемы возникают на пути к ее достижению. Очевидно, что если сложности при применении методов нивелированы, то достигнута цель проводимого анализа, и применение методологии было эффективным.
Исходя из приведенного выше определения понятия «выявление бизнес-процессов» можно заключить, что целью данного процесса является получение описания реальной деятельности организации в формате карты процесса в любой нотации, доступной для прочтения и дальнейшего использования. Однако в чем же заключается суть автоматизированного выявления бизнес-процессов? На этот вопрос исследователи отвечают, что таки подходы к бизнес-анализу призваны не только достичь основной цели выявления процессов, но и решить ряд проблем, которые возникают в ходе использования классических методологий [6, 11, 38]. Основными проблемами являются высокая ресурсная стоимость подобного анализа, субъективность и неактуальность полученных моделей процессов и сложность динамического исследования деятельности организации и ее изменений [11]. Как же решены данные проблемы в новых методологиях?
...Подобные документы
Виды неопределенностей в исходных данных систем и процессов защиты информации. Методы восстановления пропущенных значений в исходных данных. Моделирование методом экспертного построения функций, принадлежности оценки уровня риска информационной системы.
дипломная работа [735,3 K], добавлен 13.07.2011Анализ основных направлений автоматизации бизнес-процессов с информационными технологиями. Разработка баз данных для решения проблем хранения и систематизации информации. Проектирование и реализация логической модели бизнес-процесса на примере библиотеки.
курсовая работа [505,8 K], добавлен 25.10.2011Анализ текущих бизнес-процессов при работе букмекерской конторы. Построение функциональных моделей предметной области и диаграмм потоков данных. Основные меры по реорганизации бизнес-процессов и разрешению противоречий. Разработка мобильных приложений.
курсовая работа [246,0 K], добавлен 10.01.2014Архитектура интегрированных информационных систем ARIS как методология моделирования бизнес-процессов, преимущества и недостатки использования. Выбор бизнес-процесса для моделирования и его содержательное описание, табличный формат его описания.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 19.06.2015Анализ деятельности предприятия и моделирование основных бизнес-процессов. Моделирование бизнес-процессов при помощи CASE-средства Rational Rose. Получение прибыли путем расширения рынка товаров и услуг. Бизнес-процесс "Заказ и закупка товара".
дипломная работа [1,2 M], добавлен 31.07.2012Основные запросы, на которые ориентирована база данных. Описание источников и форм исходных данных. Комплектация автоматизированного рабочего места сотрудника ДПС. Формирование постановления об административном правонарушении в электронном виде.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 14.11.2017Характеристика объектов автоматизации. Перечень бизнес-процессов системы. Обработка заявки клиента. Составление договора купли-продажи. Детальное описание элементов проектируемой базы данных. Проведение оценки сокращения трудозатрат пользователя.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 12.06.2015Практический опыт и проблемы внедрения систем автоматизированного составления расписания. Описание исходных данных для разработки функционала программы. Описание структуры разделов пользовательского интерфейса. Модуль проверок корректности расписания.
курсовая работа [3,6 M], добавлен 26.09.2014Рассмотрение теоретических подходов к информационным системам и созданию сайта. Исследование бизнес-процессов больницы. Анализ информационных потоков, обеспечивающих работу лечебницы. Разработка проекта сайта организации и оценка его эффективности.
дипломная работа [232,4 K], добавлен 05.07.2010Предпроектный анализ объекта автоматизации. Описание потоков данных и бизнес процессов. Обзор и анализ существующих проектных решений, их достоинства и недостатки. Разработка концепции архитектуры построения. Основные рекомендации по рисованию программ.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 13.03.2015Разработка проекта автоматизации документооборота при помощи механизма бизнес-процессов и с использованием современных программных наработок в 1С:Предпирятие. Создание информационной базы "Деканат" для обработки данных процесса обучения студентов.
дипломная работа [954,8 K], добавлен 26.07.2013Специфика рекламной деятельности в агентствах недвижимости, обзор программных продуктов. Описание бизнес-процессов, назначение и цели создания автоматизированной системы, структура базы данных и ее Логическая модель, инструкция и интерфейс пользователей.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 21.04.2009Моделирование бизнес-процессов как средство поиска путей оптимизации деятельности компании. Методология SADT (структурный анализ и проектирование), семейство стандартов IDEF и алгоритмические языки в основе методологий моделирования бизнес-процессов.
реферат [21,7 K], добавлен 14.12.2011Организации данных в таблице для документирования и графического представления информации при помощи программы Microsoft Excel. Создание и оформление исходных таблиц. Расчеты в таблицах, сортировка и фильтрация данных. Построение нестандартных диаграмм.
реферат [3,6 M], добавлен 27.12.2013Особенности проектирования информационных систем основанных на базах данных. Использование CASE-средств и описание бизнес процессов в BP-Win. Этапы проектирования современных информационных систем, виды диаграмм и визуальное представление web-сайта.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 25.04.2012Написание модуля на языке Ассемблер для вычисления значения выражения. Составление программы корректного ввода исходных данных в таблицу и вывода результата в виде таблицы. Создание модуля для обработки строк и программы корректного ввода исходных данных.
курсовая работа [36,8 K], добавлен 18.09.2010Разработка модуля для вычисления значения функции, который впоследствии подключается к программе ввода исходных данных с контролем допусимого значения в таблицу. Проектирование модуля для работы со строками и для обработки массивов текстовой информации.
курсовая работа [17,8 K], добавлен 24.09.2010Сравнительный анализ гостиничных информационных систем. Анализ и выбор CASE-средств для моделирования бизнес-процессов. Визуальная и математическая модели предметной области, выбор архитектуры и платформы информационной системы, построение базы данных.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 20.07.2014Обзор методов моделирования бизнес-процессов. Оптимизация процессов с помощью методологии Мартина. Анализ проблем и причины недостаточной эффективности в работе "ФМ Ложистик Кастомс". Автоматизация процесса сверки сведений из электронных документов.
дипломная работа [4,5 M], добавлен 11.12.2013Описание общих закономерностей функционирования организации. Изучение структуры предприятия, определение функций его подразделений и основных бизнес процессов. Разработка клиент-серверной системы по автоматизации получения и обработки заявок от абонентов.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 02.10.2011
