бизнес-процессы

Развертывание единого хранилища данных, объединяющего данные из нескольких крупных монолитных систем, позволяет организациям получить гибкий и масштабируемый ИТ‑ландшафт. Однако переход к микросервисной архитектуре сам по себе не гарантирует улучшения качества данных, напротив, без переосмысления подходов к управлению данными часто приводит к росту числа инцидентов и усложнению процессов анализа их причин.

Какой эффект дает подход Data Quality by Design и какие важные аспекты нужно учесть при его внедрении в организации? Ведущие эксперты рынка решений управления качеством данными — о роли интеграции управления качеством данных в бизнес-процессы, способствующей повышению эффективности бизнес-процессов, ускорению принятия управленческих решений и снижению операционных рисков благодаря исключению из работы некачественных данных.

В большинстве отраслей сегодня одновременно усилилось влияние трех факторов: неопределенность, нетерпимость рынка к длительным циклам внедрения ИТ-решений и чувствительность к издержкам. В результате эффективность перестала сводиться к оптимизации затрат, а рассматривается как способность предприятия достигать результата в условиях ограничений. Эта трансформация отчетливо проявляется в проектах цифровизации, где корпоративные модели управления не успевают адаптироваться к требованиям по скорости и стоимости. Однако принципы эффективности, характерные для ИТ-проектов, применимы и в других сферах: промышленность, услуги, логистика, торговля, государственное управление и пр.

Многие организации активно демонстрируют сегодня стремление использовать ИИ для оптимизации бизнес-процессов, надеясь повысить эффективность своего бизнеса — инвестиции в ИИ уже на порядки превышают бюджет всего Манхэттенского проекта. А между тем многие компании еще даже и не задумывались ни о процессном управлении как подходе к повышению эффективности, ни об основополагающих принципах руководства данными, предусматривающих обеспечение качества данных, применяемых при обучении моделей.

Сегодня при создании телекоммуникационных систем для описания структуры сети используется множество моделей, каждая из которых характеризует лишь какой-либо один из аспектов сети. Однако на практике таких моделей оказывается недостаточно – их использование не позволяет комплексно оценивать состояние и поведение сети. Единая модель отсутствует. Графы знаний, построенные на основе онтологий, позволяют объединить отдельные модели в семантически связанный граф, что позволяет построить единую модель, содержащую данные о всех элементах сети и их взаимосвязях.

Телекоммуникационные системы постоянно усложняются как с точки зрения функциональности, так и с точки зрения реализуемых бизнес-процессов, что требует наличия единой информационной модели предметной области и обеспечения взаимодействия различных информационных систем. Традиционные подходы к проектированию, ориентированные на построение систем, решающих частные задачи, не применимы. Требуется онтологическая модель телекоммуникационной сети, которая может использоваться как операторами связи для решения поисковых, аналитических и прогнозных задач, так и архитекторами при проектировании и модернизации телекоммуникационных систем.

Чат-боты, голосовые помощники, виртуальные ассистенты активно применяются сегодня при организации сервисного обслуживания, однако общение с чат-ботом, не обеспечивающее решения вопроса, чревато потерей клиента, который уйдет к компании, виртуальный ассистент которой интегрирован с ее бизнес-процессами и формирует решение, опираясь на ее цифровые активы, системы прогнозной аналитики, ИИ и знания человека-оператора.

Методика оценки зрелости системы управления бизнес-процессами позволяет понять текущий уровень работы с бизнес-процессами, увидеть провалы и «белые пятна» в их описании и помочь менеджерам принимать взвешенные управленческие решения для достижения целей развития бизнеса. Однако оценка уровня зрелости всех процессов компании — нетривиальная задача.

Как оптимизировать ваши бизнес-процессы? Ответить на этот вопрос поможет тщательный анализ данных о работе процессов (process mining). Он позволит понять, как они реально функционируют, и выявить участки, улучшение которых даст наибольший рост эффективности.

При проектировании корпоративных ИТ-систем архитекторы сталкиваются с проблемой сложности, которая часто решается путем разделения системы на подсистемы, однако сделать это вручную весьма затруднительно. Автоматизация формирования групп бизнес-процессов помогает построить ИТ-архитектуру предприятия и сформулировать требования к системам ее поддержки.

Многие менеджеры особое внимание уделяют сегодня повышению операционной эффективности своих компаний, внедряя элементы процессного управления, однако их инициативы часто разрозненны и потому не дают ожидаемого синергетического эффекта. Процессный офис позволяет консолидировать усилия по совершенствованию бизнес-процессов.