Digitale transformatie gaat voor een deel over het inzetten van nieuwe technologieën en uitbreiden van de inzet van bestaande technologie. Natuurlijk is het belangrijk voor het succes van transformatie om deze technologieën goed in te zetten. Het belangrijkste aspect dat over het hoofd wordt gezien is dat inzet van technologie alleen waarde heeft wanneer het aansluit bij daadwerkelijke behoeften. Dit is waarom het belangrijk is om je te baseren op beschikbare data en informatie. Dan bedoel ik niet alleen onderzoeksdata over behoefte van klanten. Met name data uit de eigen organisatie over het handelen van klanten, patiënten, burgers of medewerkers is belangrijk voor digitale transformatie.
De Hackett Group voorspelt dat financiële budgetten dit jaar met tot 3,4% zullen krimpen. Daarom is het nog belangrijker om kostenefficiënte oplossingen te vinden. Deze moeten niet alleen processen stroomlijnen, maar ook organisaties in staat stellen om het meeste uit de gegevens die ze hebben te halen. Een manier om dit te doen is door gebruik te maken van nieuwe technologieën en door bestaande systemen te moderniseren.
Process Mining geeft je inzicht in de oorzaken voor dubbel werk, knelpunten, inefficiëntie en tijdsverlies in je processen. Door eventlogs van je IT systemen met Process Mining te analyseren kun je problemen identificeren, de oorzaak achterhalen en oplossen.
Oud versus nieuw: brownpaper versus Process Mining
Veelal brengen organisaties processen in kaart met brownpaper en post-its. Dat kost veel tijd (workshops, gesprekken, analyse van documenten) en is gevoelig voor fouten. Misschien nog belangrijker, deze aanpak is gebaseerd op de kennis van betrokkenen. Daardoor krijg je een gekleurd beeld. Een tijd geleden hoorde ik de uitspraak “zet 20 medewerkers in een zaal en je krijgt 20 processen”. Dat is misschien iets te overdreven, maar deze manier van werken geeft je geen feitelijk en op data gebaseerd inzicht.
Op deze manier mis je diepgaande inzichten en analysemogelijkheden die Process Mining je wel biedt. Hiermee kun je de belangrijkste oorzaken van inefficiënties, knelpunten en tijdsverspilling identificeren. Process Mining identificeert verbeterpunten met behulp van datagestuurde, geautomatiseerde detectie. Hierdoor wordt de tijd die wordt besteed aan het zoeken naar gebieden met veel inefficiënties verminderd.
Process Mining trends: hoe kan Process Mining helpen bij financiering?
Het financiële en boekhoudkundige landschap omvat vaak meerdere IT systemen die tot verschillende problemen kunnen leiden. Denk aan verschillen in data-definities, inconsistenties tussen regio’s, complexe koppelingen, complexe functies en onvolledige en onnauwkeurige procesdocumentatie. Deze problemen in de technologie zorgen op hun beurt voor problemen in de processen.
Process Mining maakt het mogelijk om zaken die niet soepel door de processen heen lopen te analyseren en zo te optimaliseren dat straight-through processing (STP) wordt gerealiseerd.
Bij het handmatig analyseren van processen is er maar een beperkte hoeveelheid tijd die je kunt besteden aan praten over wat er beter kan. Helaas betekent dit dat je misschien een of twee keer per jaar je processen tegen het licht houdt. Of misschien alleen als er echt problemen zijn. Met Process Mining kun je op ieder moment kijken hoe het er voor staat, ingrijpen en verbeteren als dat nodig is. In plaats van tijd en geld te verspillen door processen te blijven gebruiken die gewoon niet werken, kun je snel wijzigingen doorvoeren die de productiviteit verbeteren en de kosten verlagen.
Daarnaast krijg je met Process Mining beter grip op je financiële processen zodat je financiële informatie betrouwbaarder en accurater is. Veel organisaties zien automatisering als een wondermiddel voor het bereiken van efficiëntie. En hoewel het zeker een krachtig hulpmiddel is, geldt nog steeds dat je eerst processen moet optimaliseren en dan automatiseren. Als processen inefficiënt zijn, is de automatisering dat ook.
Het implementeren van Process Mining vóór automatisering of RPA biedt de mogelijkheid om je processen op te schonen voordat je technologieën inzet. Wanneer processen werken zoals ze zouden moeten – zonder verborgen inefficiënties – kan automatisering veel sneller en soepeler worden ingezet.
Zelf aan de slag met Process Mining binnen jouw organisatie?
Schrijf je in voor de gratis Masterclass!
Roderick Schreuder
Roderick Schreuder is een technologie ondernemer en data science expert. Hij heeft + 20 jaar ervaring in verschillende sectoren bij organisaties zoals Philips, ING, Heerema, Achmea, NXP en Belastingdienst. Sinds 2006 is hij betrokken bij BiZZdesign en heeft zich recent gestort op de data science techniek ‘Process Mining’ bij MonkeyMining. Roderick is regelmatig gastspreker op conferenties en congressen en wordt regelmatig gevraagd om technologie inspiratiesessies voor directies en management teams te faciliteren. Daarnaast is hij verbonden aan de Hogeschool Utrecht, Avans Hogeschool en Business University Nyenrode.
Anderen bekeken ook:
Hoe Process Mining de wachttijden op Schiphol had kunnen verminderen
Wachttijden op Schiphol verminderen met Process Mining Schiphol is een van de grootste luchthavens ter wereld. Deze luchthaven ontvangt jaarlijks miljoenen passagiers die een familielid gaan bezoeken, een vakantie hebben gepland, een wereldreis gaan maken, een...
Samenwerken – Starten met Process Mining (7/7)
In de eerste artikelen over het event log, data kwaliteit, procesvisualisatie, dataset, procesoptimalisatie en draagvlak bespreek ik in mijn laatste blog uit deze serie het samenwerken. Een essentieel onderdeel in Process Mining trajecten. Wat is jouw uitgangspunt...
Draagvlak – Starten met Process Mining (6/7)
In de eerste artikelen over het event log, data kwaliteit, procesvisualisatie, dataset en procesoptimalisatie wil ik nu het draagvlak bespreken wat nodig is voor Process Mining trajecten. Is draagvlak voor Process Mining belangrijker dan algoritmes en datasets? Als...
Recente reacties