Mikä prosessilouhinta?

Prosessilouhinta (Process Mining, PM) on datan hyödyntämistä prosessien ymmärtämisessä. Se tuo tiedolla johtamisen periaatteet liiketoimintaprosessien hallintaan. Tässä blogikirjoituksessa vastataan kysymykseen: mitä prosessilouhinta on?

Alan johtavan tutkijan Van Der Aalstin (2016) mukaan prosessilouhinta on dataohjatun prosessianalytiikan muoto, joka mahdollistaa tietojärjestelmien tapahtumalokeista yksityiskohtaisen näkemyksen prosessien käyttäytymisestä, suorituskyvystä, yhteensopivuudesta olemassa olevien prosessimallien kanssa sekä näkymän prosessien kehittämismahdollisuuksista.

Datalähtöisen luonteensa vuoksi prosessilouhinta perustuu todennettuun tietoon ja on näyttöön perustuvaa prosessien parantamista. Tällaista toimintaa kutsutaan englanninkielisellä termillä Evidence-Based Practices, EBP.

Miksi prosesseja louhitaan?

Liiketoimintaprosessit ovat nykyaikaisten organisaatioiden ytimessä. Ne vaativat jatkuvaa kehittämistä. Perinteisesti liiketoimintaprosesseja on kehitetty ja analysoitu työpajojen ja haastattelujen avulla. Silloin saadaan vastauksia kysymyksiin, mitä prosesseissa tapahtuu ja milloin. Prosessilouhinta vastaa myös kysymykseen, miksi näin tapahtuu.

Prosessilouhinta kuuluu olennaisena osana kokonaisvaltaiseen prosessin elinkaaren hallintaan (Business Process Management, BPM). Louhinnasta saatavat tulokset toimivat syötteenä suunnitteluun ja kehittämiseen.

Menetelmä läpivalaisee ja visualisoi liiketoimintaprosessit. Sen avulla kyetään ymmärtämään monimutkaisiakin kokonaisuuksia. Se automatisoi analyysityötä ja auttaa piilevän systematiikan löytämisessä. Prosessianalytiikan tavoitteena on nopeampi reaktiokyky, kehityskohteiden tunnistaminen ja tehtyjen muutosten vaikuttavuuden seuranta.

Tietojärjestelmät ja käyttöesimerkit

Prosessilouhintaa varten tietojärjestelmistä ladataan lokidataa. Järjestelmiä voivat olla esimerkiksi toiminnanohjaus-, asiakastieto, kirjanpito- ja palkanlaskenta-, tiketöinti-, tai projektihallintajärjestelmä. Prosessilouhinta perustuu puhtaasti järjestelmistä saatavaan dataan, jonka paljastama todellisuus on usein monimutkaisempi ja sisältää enemmän variaatioita kuin mitä on suunniteltu.

Prosessilouhinnan avulla voidaan tutkia liiketoiminnan kannalta kriittisiä prosesseja. Se voi liittyä esimerkiksi tuotantoprosessin laadun tai toimitusvarmuuden parantamiseen, reklamaatioiden tai asiakashakemusten käsittelyyn, ostolaskuprosessin läpimenoajan tehostamiseen tai hoitopolkujen vaikuttavuuden kehittämiseen.

Onnistumisen edellytyksiä

Jotta prosessilouhinta tuottaa toivottuja tuloksia, tulee kiinnittää huomiota kolmeen asiaan. Ensinnäkin datan yksityiskohtaisuuteen. Riittääkö datan tarkkuus, että voidaan nähdä asioita. Toiseksi datan kontekstualisointiin eli onko asioiden väliset yhteydet kuvattu dataan. Kolmanneksi bisnesymmärrykseen. Hyvistä työkaluista on apua, mutta ne yksin eivät riitä. Prosessilouhinnan tiimillä tulee olla ymmärrys siitä, vastataanko liiketoiminnan näkökulmasta hyödyllisiin avainkysymyksiin.

RoboGrowth-hanke (Linkki 1) kehittää prosessilouhinnan ja ohjelmistorobotiikan osaamista Etelä-Karjalan alueella. Hankkeessa toteutetaan prosessilouhinnan ja raportoinnin pilotti, jossa kehitetään työelämälähtöistä opetusmateriaalia keväällä 2023 valmistuvaan avoimeen verkkokoulutukseen.

Lähteet

ARIS. 2022. ARIS Process Mining Advanced. Viitattu 15.12.2022. Saatavissa  https://aris-process-mining.com/

Van Der Aalst, Wil. Process mining: data science in action. Vol. 2. Heidelberg: Springer, 2016.

Linkit

Linkki 1. LAB. 2022. RoboGrowth-hanke. 2022. RoboGrowth – Prosessilouhinnalla ja RPA-prototyypeillä osaaminen kasvuun. Viitattu 5.12.2022. Saatavissa  https://lab.fi/fi/projekti/robogrowth-prosessilouhinnalla-ja-rpa-prototyypeilla-osaaminen-kasvuun

Linkki 2. Solita Oy. 2022. Solita on teknologia-, data- ja designyritys. Viitattu 5.12.2022. Saatavissa https://www.solita.fi/