Бизнес-словарь
Что такое процессная аналитика
Process Mining — технология анализа процессов на основе цифровых следов из автоматизированных систем. Она позволяет восстановить полную картину процесса, найти отклонения от регламентов и значений метрик SLA (от англ. Service Level Agreement — «соглашение об уровне услуг»), определить потенциал для оптимизации. Рассказываем, как работает процессная аналитика, какие методы анализа используют компании и что учитывать при выборе инструментов Process Mining для анализа эффективности процессов.
Содержание:
Что такое Process Mining
Process Mining (с англ. процессная аналитика) анализирует данные о событиях, которые ИТ-системы фиксируют в ходе выполнения процессов. Из этих данных формируется журнал событий (от англ. event log) — основа для процессной аналитики.
Например, система может фиксировать приём заказа, согласование, оплату и отгрузку товара. Процессная аналитика связывает эти события с заказом и показывает его путь по процессу. Так можно увидеть последовательность действий, длительность этапов и отклонения от установленного порядка.
При анализе процессов специалисты изучают регламенты и проводят интервью с сотрудниками. Но такие методы зависят от субъективной оценки участников и не позволяют обработать весь объём данных о процессе. Process Mining работает с цифровыми следами из ИТ-систем и автоматически восстанавливает фактический ход процесса по всему доступному массиву событий. Поэтому он помогает увидеть, как процесс работает, и выявить отклонения, которые трудно заметить при интервью и ручном анализе.
Process Mining использует цифровые следы из ИТ-систем и автоматически восстанавливает фактический процесс. Эти подходы не исключают друг друга. Процессная аналитика показывает, что происходило в системе.
История появления метода
Process Mining появился на стыке управления процессами и анализа данных. Направление стало развиваться в конце 1990-х — начале 2000-х годов. В 2009 году в составе международного профессионального сообщества IEEE Computational Intelligence Society (с англ. «Общество вычислительного интеллекта IEEE») появилась международная рабочая группа IEEE Task Force on Process Mining (с англ. «Целевая группа IEEE по процессному майнингу»). Организация занимается исследованиями, обучением и стандартизацией в области процессного майнинга.
В 2025 году объём российского рынка процессной аналитики достиг 1,4 млрд рублей — на 53% больше, чем годом ранее
В 2011 году голландский учёный и профессор Технического университета Эйндховена Вил ван дер Аалст систематизировал подходы процессной аналитики и выпустил одну из первых книг по этой теме — Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes (с англ. «Процессная аналитика: выявление, аудит соответствия и совершенствование бизнес-процессов»). В 2012 году IEEE Task Force опубликовала манифест процессного майнинга, который подготовили более 75 специалистов из более чем 50 организаций.
Метод продолжает развиваться и в 2026 году. Один из трендов — интеграция с искусственным интеллектом. По данным международного исследования:
Такие возможности появляются и в российских решениях. Например, интеллектуальный модуль платформы «Процессная аналитика от Сбера» — ИИ-агент Process Mining, предназначенный для непрерывного мониторинга и глубокой диагностики эффективности процессов. Инструмент в автоматическом режиме анализирует сквозную длительность выполнения процесса, выявляет циклы переделки, неоправданные возвраты, отклонения, а также оценивает их влияние на общую эффективность. На основе собранных данных агент находит статистические аномалии, узкие места и неочевидные инсайты, предоставляя бизнесу объективную картину отклонений и рекомендации по их устранению.
Пример работы ИИ-агента в «Процессной аналитике от Сбера»
Инструмент проводит первичный скоринг процессов и далее в формате диалога с пользователем объясняет природу выявленных проблем и предлагает гипотезы по их устранению. По итогам исследования ИИ-агент автоматически формирует детальный структурированный отчёт, включающий визуализацию временной шкалы, карту отклонений, количественную оценку потерь и готовые рекомендации по оптимизации.
Решение выступает в роли виртуального аналитика, который переводит сырые цифровые следы в понятные управленческие решения, позволяя компаниям сокращать издержки и повышать прозрачность операционной деятельности. Кроме того, благодаря поддержке естественного языка агент становится полноценным интеллектуальным ассистентом: он консультирует пользователей по функциям системы и помогает в решении повседневных аналитических задач.
Пример работы ИИ-агента в «Процессной аналитике от Сбера»
Что показывает Process Mining
Process Mining используют для анализа процессов и поиска возможностей для их оптимизации. Технология позволяет находить задержки и выявлять факторы, которые могут быть с ними связаны. На основе этих данных специалисты определяют проблемы и проверяют гипотезы о причинах их возникновения.
Так, метод позволяет:
Например, в одном из кейсов внедрения «Процессной аналитики от Сбера» анализ помог найти отклонения от стандартного маршрута и оценить, как они влияют на сроки. При анализе процесса выплаты по страховому случаю выяснилось, что только 22% заявок проходили по эталонному маршруту, а заявки с отклонениями обрабатывались на 6% дольше, что замедляло общий процесс. После изменения логики маршрутизации срок обработки заявок сократился на 17%.
Отрасли применения
Process Mining подходит для процессов, которые оставляют цифровые следы. В России технология распространена в банковском секторе, промышленности, нефтегазовой отрасли и металлургии.
Также Process Mining можно применять в разных секторах экономики. По данным совместного исследования Сбера и компании «Технологии доверия» за 2024 год, наиболее активно Process Mining внедряют в финансовом секторе и лизинге, металлургии и горнодобывающей промышленности, ретейле, тяжёлой промышленности и машиностроении, а также в сельском хозяйстве и пищевой промышленности.
Платформа для анализа и повышения эффективности процессов «Процессная аналитика от Сбера» применима во всех отраслях экономики.
Задачи анализа отличаются в зависимости от отрасли. В одном из проектов «Процессной аналитики от Сбера» для автодилерского центра анализ показал неравномерное распределение входящих заявок: 40% обращений приходилось на 20% менеджеров. После изменения механизма распределения время обработки заявок сократилось на 35%, количество необработанных обращений — на 40%, а индекс удовлетворённости клиентов вырос на 22%.
Как работает Process Mining
Для анализа нужны записи о событиях, которые можно связать с конкретным процессом или бизнес-объектом — например, заказом, заявкой или обращением. Система собирает их в последовательность и рассчитывает основные показатели.
Методология
Основная единица процессной аналитики — это событие. Оно показывает, что произошло с конкретным объектом: заказом, заявкой, платежом или обращением клиента.
Для базового анализа нужны три типа данных:
Можно добавлять и другие атрибуты: исполнителя, подразделение, сумму заказа, категорию клиента, канал обращения или тип товара. Эти атрибуты позволяют фильтровать и сравнивать разные группы экземпляров процесса.
Основные этапы анализа процессов
В Сбере Process Mining рассматривают как часть полного цикла управления процессами. Он состоит из пяти этапов:
Process Mining можно использовать как для разовых глубоких исследований, так и для непрерывного цифрового мониторинга.
Источники данных для анализа
Данные для Process Mining берут из корпоративных автоматизированных систем. Это могут быть ERP (от англ. enterprise resource planning — «планирование ресурсов предприятия»), CRM (от англ. customer relationship management — «управление отношениями с клиентами»), банковские, складские, производственные системы и другие.
Данные одного процесса могут находиться сразу в нескольких системах. Тогда их объединяют по общему идентификатору или другому общему атрибуту.
Качество источников влияет на результат. Если система не фиксирует часть действий или содержит ошибки во временных метках, модель процесса будет неполной. Но это не всегда становится стоп-фактором для внедрения Process Mining.
Если логов недостаточно, можно использовать Task Mining (с англ. «добыча задач») — технологию, которая фиксирует действия сотрудников на компьютере: клики, ввод данных, копирование и вставку, переходы между приложениями, работу в браузере и электронной почте. Эти цифровые следы затем можно использовать для анализа процесса средствами Process Mining.
Агент логирования от Сбера фокусируется на записи и анализе действий сотрудника на ПК с целью детального понимания деятельности и оптимизации процессов.
Связка Task Mining и Process Mining помогает собирать данные о сквозных процессах, которые проходят через разные системы и приложения. Поэтому Process Mining можно рассматривать даже в тех случаях, когда данные о процессе разрознены или логирование настроено не полностью.
Читайте также: Цифры против интуиции. Data-driven-подход в менеджменте
Основные задачи, которые решает Process Mining
В Process Mining выделяют три основных метода анализа процессов:
Ниже — подробнее о каждом из них.
Process Discovery
Process Discovery (от англ. process discovery — «построение модели процесса») автоматически восстанавливает процесс по журналу событий. Метод показывает, как проходит фактический рабочий процесс. Алгоритм анализирует последовательность событий и выделяет разные маршруты, возвраты и циклы.
Process Discovery используют на старте анализа. После этого процесс можно подробнее изучить или сравнить с регламентом.
Использование процессной аналитики не гарантирует экономического эффекта. Результат зависит от того, какие изменения компания выберет по итогам анализа, как быстро и насколько последовательно она их внедрит. Важно также отслеживать результат после изменений и при необходимости корректировать процесс.
Conformance Checking
Conformance Checking (от англ. conformance checking — «контроль соответствия») показывает, насколько фактическое выполнение процесса соответствует установленному порядку. Для этого данные о выполненных действиях сравнивают с эталонной моделью или заданными правилами. Анализ позволяет найти пропущенные, лишние или выполненные не в том порядке этапы — например, оплату счёта без обязательного согласования.
Такой анализ используют для внутреннего контроля, аудита и проверки соблюдения регламентов. Платформа «Процессная аналитика от Сбера» позволяет сравнивать фактический процесс с эталонной моделью.
Process Enhancement
Process Enhancement (от англ. process enhancement — «оптимизация процесса») дополняет модель процесса фактическими данными. Например, к схеме можно добавить длительность этапов, время ожидания и частоту разных маршрутов. Такой анализ помогает найти участки, которые требуют оптимизации.
Такой анализ позволяет не только обнаружить проблему, но и оценить результат изменений. Например, с помощью «Процессной аналитики от Сбера» в процессе закупки химических реагентов удалось обнаружить повторяющуюся операцию из-за нехватки документов на начальных этапах и «бутылочное горлышко» при автоматической отправке поручений. После изменений срок обработки заявок сократился на 17%, а срок их исполнения — на 5%.
Преимущества и ограничения метода
Process Mining позволяет:
Process Mining помогает увидеть, как процесс работает на практике, но качество анализа зависит от данных и того, как технология встроена в работу компании.
Process Mining (с англ. «процессная аналитика») и Task Mining (с англ. «анализ пользовательских действий») анализируют процессы на разных уровнях:
Совместное применение технологий помогает получить полное представление о процессе с учётом данных корпоративных систем и информации о действиях пользователей.
Платформа «Процессной аналитики от Сбера»
При выборе решения нужно учитывать варианты развёртывания сервиса и возможности аналитики. Для российского рынка доступна платформа для анализа и повышения эффективности процессов «Процессная аналитика от Сбера».
Система строит интерактивную карту процесса и показывает разные варианты его прохождения. Аналитик может изучать отдельные операции, сравнивать фактический процесс с эталонным и отслеживать показатели на графиках.
Глубинный анализ процессов на платформе «Процессная аналитика от Сбера»
Платформа поддерживает BPMN (от англ. business process model and notation — «нотация моделирования бизнес-процессов»). Это позволяет работать и с автоматически построенной картой, и с формальными моделями процессов.
Платформа подключается к корпоративным источникам данных. Модуль Task Mining (с англ. «анализ пользовательских действий») дополняет данные из корпоративных систем информацией на рабочих компьютерах сотрудников и показывает действия пользователей внутри приложений.
Сбер не только предлагает инструмент на внешнем рынке, но и использует процессную аналитику во внутренних процессах. По данным банка, в 2025 году финансовый эффект от процессной аналитики составил 5,2 млрд рублей, а накопленный эффект с 2021 года достиг 31,8 млрд рублей.
Как выбрать process-mining-платформу
При выборе платформы для анализа процессов стоит проверить:
Заключение
Process Mining восстанавливает процессы по данным из корпоративных систем и показывает, как они проходят на самом деле. Метод помогает находить задержки, лишние действия, циклы и отклонения от регламентов.
По оценке Сбера и «Технологий Доверия», в 2025 году российский рынок процессной аналитики вырос на 53% — до 1,4 млрд рублей. Авторы исследования ожидают, что к 2030 году рынок вырастет до 4–14 млрд рублей.
Частые вопросы
Process Mining — технология, которая восстанавливает реальные процессы по цифровым следам из автоматизированных систем. Она показывает последовательность операций, их длительность, задержки, повторные действия и отклонения от регламентов.
Process Mining используют для анализа и оптимизации процессов: поиска узких мест, задержек и лишних действий, проверки соблюдения регламентов и оценки результатов изменений.
Для базового анализа нужны идентификатор объекта, название события и время его выполнения. Дополнительно можно использовать данные об исполнителе, подразделении, стоимости, категории клиента и другие атрибуты.
Три основных метода — Process Discovery для автоматического восстановления процесса, Conformance Checking для проверки соответствия эталонной модели и Process Enhancement для дополнения модели фактическими показателями.
Process Mining анализирует сквозные процессы по событиям из корпоративных систем, а Task Mining изучает действия пользователей внутри приложений. Эти технологии можно применять совместно.
Process-mining-платформы подключаются к корпоративным источникам данных, строят фактические модели процессов, находят отклонения и помогают анализировать показатели. При выборе системы важно учитывать интеграции, методы анализа, хранение данных и вариант развёртывания.
Алина Носова
Автор