Jeg er netop vendt hjem fra dette års Process Mining Camp i Eindhoven, som blev en stor succes. Selve Process Mining Camp'en var hurtigt udsolgt og med flere på ventelise, der ikke blev plads til, blev det et tilløbsstykke uden lige.
Det vidner om at Process Mining begynder for alvor at få bevågenhed rundt omkring, ikke bare i Holland men efterhånden i hele verden. Faktisk var der repræsentanter fra 15 forskellige lande, med deltagere fra fjerne egne som Brasilien, USA og østen.
Det er imponerende, når man tænker på at Process Mining stadig er i "Early Adaptor" fasen. Faktisk kan der argumenteres for, at Process Mining som disciplin endnu er i "Innovations" fasen og i det lys er det særdeles imponerende, så meget opmærksomhed Process Mining allerede får.
Camp'en blev åbent med at meget interessant keynote af Anne Rozinat. Anne præsenterede Process Mining og hvor Process Mining er på vej hen. Fluxicons værktøj Disco kommer snart i en ny version 1.7 med flere forbedringer.
To af de større trends indenfor Process Mining er i øjeblikket fortløbende analyser og analyse på stadigt større og større datamængder. Disse trends har Fluxicon adresseret ved at introducere mulighed for at gemme og genkøre filtre (kommer i den nye version 1.7).
Behovet for at analysere meget store datamængder er drevet af, at der bliver flere og flere data tilgængelige og i større og større mængder. Der er ikke som sådan en begrænsning på omfanget af data. Det blev diskuteret hvordan flere CPUer i såvel laptops og desktops er den umiddelbare løsning, hvis der skal analyseres på enorme datamængder. Det skal siges, at datamængderne skal være virkeligt store, før man har behov for sådanne tiltag.
Fluxicons Process Mining værktøj Disco, er et af branchens førende. Det kommer snart i en ny version med følgende forbedringer:
- Mulighed for at gemme og genbruge filtre
- Forbedrede filtre
- Airlift data ind i disco. I stedet for kun brug af csv filer til dataload bliver det muligt med programmet Airlift gennem et api at loade data direkte ind fra legacy systemerne. Der forventes direkte Airlift support fra flere partneres produkter
Sidst i keynoten blev det diskuteret hvorvidt automatisering af data og processer er noget, der forentes at komme. Der er skepsis overfor automatisering af proces analysen, da styrken er explorativ analyse og sammenhænge set ud fra forskellige perspektiver - hvilket er vanskeligt at automatisere. Med andre ord: Hvis der automatiseres så fjernes slutbrugerens styrke i explorativ analyse.
Eksempelvis hvordan "Customer Experience" blev undersøgt for ING Direct Australia, ved at gemme data for hvordan brugere bevæger sig rundt på websitet og analysere disse data med Process Mining. Dermed kunne der findes svar på spørgsmål som:
- Hvem er tilfredse?
- Hvad går galt?
- Hvor har kunderne problemer med selvbetjening, hvorefter de ringer til kundeservice?
- Hvad laver kunderne på sitet, inden de kontakter kunde centeret?
- Kan sitet forbedres, så kunderne selv kan betjene sig på sitet og undgå at kontakte kundeservice?
Et andet eksempel på brug af Process Mining blev demonstreret af tyske MLP under titlen "How To Control IT-Outsourcing Partner Using Process Mining". Her blev det gennemgået hvordan de, med Process Mining, analyserede ITSM data for se de virkelige processer benyttet af outsourcing partneren, se alternative forløb der aldrig udføres, checke compliance og kontrollere SLA opfyldelse.
New York City baserede CKMAdvisors gennemgik deres Process Mining case omkring ITIL data.
Der blev lagt vægt på procesforbedringer og flaskehalse og problemer som: svarer 2nd level for langsomt tilbage?
Udover Process Mining analyser og teknikker benyttede de også text mining til at lede efter root causes
Følgende erfaringer blev høstet og videregivet som gode råd/anbefalinger:
- Start data indsamling tidligt i projektet
- Data kvalitet er altafgørende
- Evaluer sammen med kunden
Wil Van der Aalst sluttede årets Process Mining Camp med et fremragende indlæg om fremtiden for Process Mining. En fremtid der tegner positiv og følger trenden omkring data drevet IT. Data Science er faktisk det største program på flere amerikanske universiteter i øjeblikket.
Nogle af de vigtige pointer var:
- Process Mining har en stor styrke i at være baseret på en explorativ tilgang, hvor der skrælles flere og flere lag af og afdækkes væsentlige pointer efterhånden som der tilegnes indsigt gennem analysen
- Process Mining kan bruges til at danne modeller hvor fremtidige hændelser kan forudses
- Data er på administrativ level - om 10 år er det nok anderledes (bla. drevet af Internet Of Things)
- Data is the new Oil - indsigt gennem brug af data bliver et af de væsentligste faktorer i IT, i årene der kommer
Det leder til en ny profession - Data Scientists. Data Scientists vil være nødt til at kunne besvare spørgsmålene:
- Hvad skete?
- Hvorfor skete det?
- Hvad vil komme til at ske?
- Hvad er det bedste, der kan ske?
Spørgsmål som disse er i høj grad områder hvor Process Mining vil være nyttigt.
