Organizasyonların iş süreçlerini anlamak, analiz etmek ve iyileştirmek için veri madenciliği ve büyük veri analitikleri tekniklerini kullanan yöntemler oldukça önemlidir. Onlardan biri olan ve süreç madenciliği olarak da bilinen “process mining” (süreç madenciliği) işletmelerin sistemlerindeki dijital izlerini yani etkinlik günlüklerini, işlem kayıtlarını ve diğer veri kaynaklarını toplayarak süreçlerin nasıl çalıştığını ve performansını detaylı şekilde ortaya çıkarır.
Process mining, iş süreçlerinin veri tabanlı analizine ve iyileştirilmesine odaklanan teknolojidir. İşletmelerin, sistemlerinde bulunan işlem kayıtları, etkinlik günlükleri vb. gibi dijital izler aracılığıyla süreçlerin nasıl işlediğini anlamalarına, darboğazları tespit etmelerine ve süreçlerini optimize etmelerine olanak tanır.
İşletmeleri süreçlerini daha verimli, etkin ve şeffaf hale getirerek rekabet avantajı sağlayan süreç madenciliği, süreçlerdeki gizli problemleri ortaya çıkararak sürekli iyileştirme için gerçek zamanlı verilere dayalı kararlar alır. Piyasada hızla büyüyen alanlardan biri olan process mining, çeşitli sektörlerdeki işletmeler tarafından giderek daha fazla benimsenir. Dijital dönüşümün de bir parçası olarak iş dünyasında süreçlerin daha iyi anlaşılması ve yönetilmesi için kritik araçlardan biridir.
Process mining temel ilkeleri
İş süreçlerinin derinlemesine analizi ve iyileştirilmesi için veriye dayalı yaklaşım sunan process mining, süreçlerin nasıl işlediğini, nerede ve nasıl iyileştirilebileceğini belirlemek için kritik öneme sahiptir. Temel prensip, süreçlerin gerçek performansını objektif verilerle değerlendirerek süreçler arası etkileşimleri anlamaktır. Burada veri doğruluğu ve bütünlüğü analizin güvenilirliği için büyük önem taşır.
Process mining'in başarısı, etkili veri toplama ile analiz süreçlerine bağlıdır. İşletmeler, ERP sistemleri, CRM platformları, işlem günlükleri gibi farklı kaynaklardan gelen verileri toplayarak süreç analizi için hazırlar. Toplanan veriler, süreçlerin nasıl çalıştığını, hangi adımların yer aldığını ve zamanlamaları gibi detayları ortaya çıkarır. Bu aşamada verilerin doğru ve eksiksiz olması analizin başarısı için önemlidir.
Süreç haritalama ve modelleme ilkesi ise process mining'in merkezinde yer alır. Toplanan veriler kullanılarak iş süreçlerinin görsel temsilleri oluşturulur. Modeller, süreçlerin mevcut durumunu göstererek potansiyel iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur. İş akışlarının, etkinliklerin sıralamasının ve karar noktalarının anlaşılmasını sağlayan süreç modelleme, sürekli iyileştirme fırsatlarının keşfedilmesini kolaylaştırma etkisine sahiptir.
Process mining teknikleri
Etkinlik günlüklerinden süreç modelleri oluşturmak process mining'in ilk ve en kritik aşamasıdır. Etkinlik günlükleri, işletmenin bilgi sistemleri tarafından kaydedilen işlemlerin zaman sıralarını içerir. Process mining bu verileri analiz ederek, gerçekte nasıl gerçekleştiğini gösteren süreç modelleri oluşturur. Modeller, iş akışlarının görsel haritalarını sunarken süreçlerin akışını, sıklığını ve sürelerini detaylı şekilde ortaya koyar. Bu yaklaşım süreçlerin gerçek durumunu anlama ile teorik süreç tasarımları ve gerçek uygulamalar arasındaki farkları belirlemede oldukça etkilidir.
Uyum analizi ve performans ölçümü process mining'in bir başka aşamasıdır. Organizasyonun mevcut iş süreçlerinin, önceden tanımlanmış kurallar ve standartlarla ne derece uyumlu olduğunu değerlendiren uyum analizi, süreçlerdeki sapmaları, uyumsuzlukları, potansiyel riskleri belirler. Performans ölçümü ise süreçlerin verimliliğini, hızını, kalitesini değerlendirir. Söz konusu ölçümler, süreçlerdeki gecikmeleri, darboğazları ve iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.
Süreç iyileştirme ve otomasyon aşaması ise process mining'in sunduğu önemli avantajlardandır. Analiz sonuçlarına dayanarak süreçlerin daha verimli ve etkili hale getirilmesi sürecini kapsayan süreç iyileştirme tekniği, gereksiz adımların kaldırılması, süreç akışlarının yeniden yapılandırılması veya süreçler arası geçişlerin optimize edilmesi şeklinde olabilir. Otomasyon ise tekrar eden standart işlemlerin otomatik hale getirilmesiyle süreç verimliliğini artırır. Modern process mining araçları süreç iyileştirmelerini otomatik olarak tanımlayabilir ve iyileştirmelerin uygulanmasında rehberlik edebilir.
Process mining kullanım alanları ve avantajlar
İş süreçlerindeki iyileştirmeler, process mining'in sunduğu temel avantajlardan en güçlüsüdür. Süreç verimliliğinin artırılması ise yaklaşımın ana hedeflerinden birini oluşturur. Process mining, iş süreçlerindeki darboğazları, tekrarları, verimsiz adımları belirleyerek alanlarda iyileştirmeler yapılmasını sağlar. Böylece süreçler daha etkili hale gelir, operasyonel verimlilik artar. Diğer yandan operasyonel risklerin azaltılması da önemlidir. Process mining, süreçlerdeki olası hatalar ile uyumsuzlukları erken aşamada tespit ederek riskleri minimize etmeye yardımcı olur. Müşteri deneyiminin iyileştirilmesi de daha hatasız süreçler sayesinde gerçekleşir. Böylece müşteri memnuniyeti ile sadakatini de artırır.
Maliyet azaltma ve verimlilik artırma process mining'in sağladığı diğer önemli faydalardır. Süreç maliyetlerinin düşürülmesi, iş süreçlerinin daha verimli hale getirilmesiyle doğrudan ilişkilidir. Gereksiz süreç adımlarını ve kaynak israfını belirleyen process mining büyük oranda maliyet tasarrufu sağlar. Kaynak kullanımının optimizasyonu, süreçlerin daha az kaynakla daha fazla verim alacak şekilde düzenlenmesini içerir. Bu da hem mali kaynakların hem de insan kaynaklarının daha etkin kullanılmasını mümkün kılar. Öte yandan karar verme süreçlerinin hızlandırılması da process mining'in katkıda bulunduğu bir başka alandır. Gerçek zamanlı veri analizi ile içgörüler yöneticilerin aldığı kararların daha isabetli olmasını sağlar.
Process mining uygulama örnekleri
Process mining çeşitli sektörlerde ve iş süreçlerinde başarıyla uygulandığında, işletmelerin verimlilik ve performanslarını önemli ölçüde artırmasına katkıda bulunur. Process mining uygulayan bazı şirketler özelinde örnek verecek olursak şunlar söylenebilir:¹
- Kraft Heinz, vadesi geçmiş ödemelerde %30 azalma ve hesap alacakları boyunca uçtan uca görünürlük elde etti. Bu sayede nakit indirimlerini daha iyi şekilde yeniden müzakere edebildiler.
- Deutsche Telekom, “Satın Almadan Ödemeye (Procure-to-Pay)” sürecini optimize ederek 66 milyon Euro tasarruf sağladı. Ayrıca çift ödemeler ile nakit indirim kayıplarını azalttı.
- Johnson & Johnson işlem sürelerinde %30, fiyat değişikliklerinde %40 azalma sağladı. Process mining uygulayarak tek bir sistemden veri analizi yaparak süreçlerdeki verimsizlikleri ortaya çıkardılar.
- GE Healthcare, serbest nakit akışını 1.3 milyar dolar artırdı. Rekabetçi bir pazarda günlük operasyonları düzenlemek ve çalışma sermayesini artırmak için process mining teknolojisini kullandı.
- PepsiCo, hesap alacaklarından milyonlarca dolar değerinde sermaye açığa çıkardı. Reddedilen satış siparişlerinde %86 azalma ve daha fazlasını başardı.
- ALDI SÜD, 3.1 milyon Euro değerinde kazanç elde etti. Process mining aracılığıyla iki milyardan fazla işlemi yönetti ve bugüne kadar 400'den fazla iş sürecini yeniden tasarlayarak verimliliklerini dönüştürdü.
- Accenture, yıllık 35 milyon dolarlık çalışan sermayesi faydaları sağladı. Ayrıca talepten siparişe döngü süresini %50 ve fatura onay süresini %30 azalttı.
- Avnet, yıl başına 10-15 milyon Euro değerinde çalışan sermaye etkisi, verimlilik kazanımları ve gelir artışları sağladı. Elektronik distribütörü, Satın Alma, Satış ve Finans dahil olmak üzere birçok departmanda process mining kullandı.
- Tech Data, “Satın Almadan Ödemeye (P2P)” toplam döngü süresinde sadece bir yılda %57 azalma elde etti. Ayrıca %95 otomatik fatura işleme oranına ulaştı.
Gelecekteki trendler
Gelecekte, sürekli gelişen iş dünyasında daha da önemli rol oynamaya devam edecek olan process mining, işletmelerin süreçlerini sürekli iyileştirmesi ve verimliliklerini artırması gereken ortamda kendine daha güçlü bir yer bulacaktır. Değişen pazar ihtiyaçlarına hızlı şekilde adaptasyon sağlayan güçlü bir araç olarak öne çıkan process mining, işletmelerin süreçlerini daha şeffaf, ölçülebilir, esnek hale getirmelerine yardımcı olarak tüketici beklentilerine dinamik şekilde yanıt verme yeteneklerini geliştirir. Süreç madenciliği, iş süreçlerinin derinlemesine anlaşılmasını, bu süreçlerin zaman içinde evrimleşen iş modellerine uyum sağlamasını kolaylaştırarak işletmelerin rekabet avantajını artırmalarına olanak tanıyacaktır.
Yapay zekâ (AI) ve makine öğrenmesinin (ML) process mining'e entegrasyonu, alanın geleceğini şekillendiren başlıca trendlerden biridir. AI ve ML teknolojilerinin kullanımı, süreç yönetimi analizlerinin daha derinlemesine ve otomatik hale gelmesini sağlayacaktır. Böylece süreçlerdeki anormallikleri, eğilimleri ve iyileştirme fırsatlarını daha etkili şekilde tespit edebilir. İleri analitikler ile tahmine dayalı modelleme, işletmelerin gelecekteki süreç performansını öngörerek proaktif iyileştirmeler yapmalarına olanak tanır. Bu teknolojiler sayesinde process mining, sadece mevcut süreçlerin analizi ile sınırlı kalmayıp, gelecekteki senaryolar için stratejik planlama ve risk yönetimi konularında da işletmelere değerli içgörüler sunabilir.
EY hizmet ve referansları
İş süreçlerinizdeki potansiyeli keşfetmek, verimliliği artırmak ve rekabet avantajı elde etmek için siz de process mining'in sunduğu fırsatlardan yararlanabilirsiniz. İş süreci aşamalarında devrim yaratmanın öneminin farkında olan EY, process mining'in gücünden yararlanmanız için çabalayan ve müşterilerinin tüm paydaşları için uzun vadeli değer oluşturmasını sağlayan uzman bir ekibe sahiptir. Bununla birlikte EY, Celonis, IBM, SAP Signavio, ARIS ve UIPath gibi uygulama çözümlerinin de ortaklığını yapmaktadır.
EY'ın sunduğu hizmet ve çözümlerle işletmenizin dönüşümüne ve büyümesine katkıda bulunabilir, sektörünüzde öncü bir konuma yükselebilirsiniz. Süreçlerinizdeki dönüşümü gerçekleştirmek ve sürdürülebilir başarıya ulaşmak için hemen harekete geçin, iş süreci yönetimi aşamalarınızı yeniden şekillendirmek ve sektörünüzde fark yaratmak için EY'ın uzmanlığından faydalanın.
