Introductie

Process Mining is een techniek om het verloop van bedrijfsprocessen in kaart te brengen en te analyseren met behulp van een daarvoor ontwikkeld programma. In dit programma voeren we kwantitatieve data in die we uit de beschikbare systemen en applicaties halen.

De meeste systemen houden iedere geautomatiseerde of manuele handeling (een ‘event’ genoemd) die in het systeem wordt verricht bij in een digitaal logboek. Zie het als digitale vingerafdrukken die het systeem registreert. In deze ‘event logs’ staat normaliter beschreven op welk tijdstip een bepaalde handeling is uitgevoerd en op welke order of case deze betrekking heeft. Soms wordt ook gelogd wie de handeling heeft uitgevoerd en hoe lang de handeling duurde.

Met behulp van Process Mining software worden de eventlogs van duizenden casussen gecombineerd om overzichtelijk in kaart te brengen hoe het gangbare proces eruitziet, maar ook wat de afwijkingen ten opzichte van de ‘happy flow’ (het proces zonder verstoringen) zijn. Dit kunnen afwijkingen zijn in termen van tijd, resultaat of de volgorde van handelingen. We bekijken een proces dus vanuit het perspectief van data.

Maar wat is dan de toegevoegde waarde?

Wat is het nut van Process Mining als je ook gewoon dashboards hebt om processen te meten? Het antwoord is dat dashboards vaak alleen informatie geven over de uitkomst van een (deel)proces, niet over het verloop van het (deel)proces. En als dashboards al informatie over het verloop geven, is het maar de vraag of het van voldoende detailniveau is om gefundeerde beslissingen te nemen. Wij sturen liever niet op intuïtie, maar op basis van feiten. Daarnaast bestaat er altijd een gat tussen hoe het proces zou moeten verlopen (het ideale proces) en hoe het proces daadwerkelijk verloopt (de proces realiteit).

Met behulp van data kun je een betrouwbaar inzicht krijgen in de proces realiteit en op basis daarvan de grondoorzaak (root-cause) van ongewenste resultaten achterhalen: meten is tenslotte weten! Process Mining gaat dus om het objectiveren van processen: besluitvorming wordt gebaseerd op volledige en juiste informatie.

Daarnaast gaat Process Mining over het visualiseren van processen, waardoor complexe processen op een toegankelijke manier gepresenteerd worden. De happy flow, afwijkingen daarvan en bottlenecks zijn in één oogopslag zichtbaar; erg handig bij het presenteren van het oude of verbeterde proces.

Wat is Proces Mining vooral niet?

Voordat we verder gaan met Process Mining, is het ook goed om te weten waar de kracht van Process Mining juist niet ligt.

Process Mining vs Rapportage tooling

Een veelgemaakte fout is de aanname dat Process Mining een nieuw soort rapportagetool is. Process Mining gebruiken we om de grondoorzaak van een probleem duidelijk te krijgen en aan te pakken zodat resultaten verbeteren. Waar rapportagetools gebruikt worden om te monitoren, ligt de kracht van Process Mining in het analyseren.

Process Mining vs Data Mining

Ook al suggereren de namen een relatie tussen de twee, er zijn grote verschillen tussen Process Mining en Data Mining. Beide technieken zetten grote hoeveelheden data om in nuttige informatie, maar wel op een andere manier.

Process Mining gebruikt gestructureerde data (zoals statussen in een systeem) om een proces van begin tot eind in kaart te brengen; Data Mining gebruikt ongestructureerde data (zoals vrije tekst) om patronen in data te ontdekken. Process Mining is toegankelijk voor iedere procesverbeteraar met de juiste training, Data Mining vereist diepgaande kennis van algoritmes en modelleren. Met behulp van Data Mining kan ongestructureerde procesdata echter omgezet worden in gestructureerde data, waar vervolgens met Process Mining betekenis aan gegeven kan worden. Zo versterken de beide werelden elkaar!