پایگاه دانش مدیریت فرآیند پارس

نرم افزار مدیریت فرآیندهای کسب و کار (BPMS) و نرم افزار هوش تجاری (BI) هر دو در حوزه مدیریت بهینه کسب و کار استفاده می شوند، اما هدف و عملکرد آن‌ها متفاوت است.

در این مطلب به مقایسه این دو با یکدیگر و نقش هر یک در سازمان خواهیم پرداخت ...

فرایندکاوی چیست؟

در فرآیند کاوی از علم داده برای کشف، اعتبارسنجی و بهبود گردش کار استفاده می شود. با ترکیب داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل فرآیند، سازم آنها می ‌توانند داده‌های گزارش را از سیستم‌های اطلاعاتی خود استخراج کنند تا عملکرد فرآیندهای خود را درک کنند، گلوگاه‌ها و سایر زمی نه‌های بهبود را مشخص کنند. فرآیند کاوی از یک رویکرد داده محور برای بهینه سازی فرآیند استفاده می کند و به مدیران اجازه می دهد در تصمی م گیری خود در مورد تخصیص منابع برای فرآیندهای موجود هدفمند باقی بمانند.

سازمان ها مشتاق هستند تا با افزایش تقاضا برای کارایی، ابتکارات BI را فرا گیرند. اما این پنج اشتباه به راحتی می توانند هر پیشرفتی را از مسیر خارج کنند. در ادامه نحوه اجتناب از این خطاها آورده شده است.

تقاضای فزاینده برای افزایش کارایی، محبوبیت هوش تجاری را به عنوان پلتفرمی افزایش داده است که می تواند به مدیریت و کارمندان در بخش های مختلف کمک کند تا شاخص های عملکرد کلیدی و سایر معیارهای عملکرد را ارزیابی و نظارت کنند

هوش تجاری می تواند عملکرد را افزایش داده و مزیت های رقابتی را برای شرکت ها ایجاد کند. در ادامه هفت مرحله برای پیاده سازی یک استراتژی موثر BI ارائه می دهیم.

تیم های BI با چالش های مختلف فنی و مدیریت پروژه در استقرار مواجه هستند. در ادامه مهمترین چالش های BI، همراه با مشاوره در مورد نحوه رسیدگی به آن ها را مورد بررسی قرار می دهیم.

کسب‌وکارها در هر اندازه ای که باشند، برای درک حجم فزاینده داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند عجله دارند. بنابراین با چالش‌های هوش تجاری مختلفی روبرو می‌شوند که تلاش‌ها برای مولد، مؤثر و مفید کردن فرآیندهای BI را پیچیده می‌کند.چالش‌ها توسط عوامل متعددی شکل می‌گیرند، از جمله زیرساخت‌های داده‌های متنوع، مسائل مدیریت داده، انواع جدیدی از قابلیت‌های BI و سطوح مختلف دانش مرتبط با داده در نیروی کار.

استخراج فرآیند که در ابتدا ابزاری برای تقویت رویه‌های تولید بود، در حال حاضر روشی است که تقریباً در هر صنعت استفاده می‌شود. تحلیل گران انتظار دارند که بازار نرم افزارهای استخراج فرآیند طی هفت سال آینده به 10 میلیارد دلار برسد. علیرغم پذیرش رو به رشد آن، بسیاری از سازمان‌ها هنوز هدف جادویی را از دست می‌دهند: شبیه‌سازی مدل‌سازی فرآیند کاوی و شبیه سازی مدل سازی دست به دست هم می دهند.

خودکارسازی فرآیند دیجیتال (DPA) تحولی اساسی در مدیریت طولانی مدت فرآیند های کسب و کار  (BPM) است. نیاز مشاغل به خودکارسازی سریع فرآیندها به عنوان بخشی از سیر تحول دیجیتال، دلیل اصلی این تغییر است.

در این مطلب مجموعه ای از ابزارهای فرآیندکاوی را بررسی کرده و ویژگی های شاخص هر کدام را بیان می کنیم. از میان ۹ ابزار شناخته شده فرآیند کاوی، ۳ ابزار به صورت متن باز و ۶ ابزار انحصاری هستند...

فرآیند کاوی در مقایسه با  داده کاوی : تفاوت چیست؟

هر دو روش استخراج فرآیند و داده کاوی می توانند به رهبران مشاغل در تصمیم گیری بهتر کمک کنند. فرآیند کاوی و داده کاوی هر دو  می توانند به رهبران کسب و کارها کمک کنند تا در فضای رقابتی کسب و کار، به برتری  مطلوب دست یابند. اما هر یک از این دو به روش های مختلف کار می کنند.در ادامه نگاهی می اندازیم به این که فرآیند کاوی و داده کاوی چه کاری انجام می دهند و تفاوت و شباهت آن ها در چیست؟

فرآیند کاوی ابزار مهمی برای سازمان های مدرنی است که نیازمند مدیریت فرآیندهای عملیاتی غیرجزیی خود هستند. از یک سو، با رشد باورنکردنی داده های رویداد مواجه هستیم. از طرف دیگر، فرآیندها و اطلاعات باید کاملا با هم تراز شوند تا نیازمندی های مربوط به انطباق، کارایی و خدمات مشتری برآورده شود. علی رغم کاربردهای بسیار فرآیندکاوی، هنوز چالش های بسیاری وجود دارد که نیاز به تحقیق و بررسی دارند. وجود این چالش ها، ثابت شده است که فرآیند کاوی یک شاخه در حال ظهور است. در ادامه این مطلب، برخی از این چالش ها را لیست کرده ایم.

امروزه با افزایش یکپارچه سازی سیستم های اطلاعاتی در سازمان های فرآیند مدار، بستری برای رویکردهای جدید تحلیل داده فراهم شده است. فرآیندهای کسب وکار روز به روز پیچیده تر مي شوند و به موازات آن سیستم های اطلاعاتی سازمان وظیفه اجرای مکانیزه ی تراکنش های مرتبط با کسب و کار را دارند.
فرآیندکاوی راه های تازه ای برای بهینه سازی فراوانی داده ها در شرکت ها فراهم می کند...