Мы познакомимся с так называемыми мультиэкземплярными процессами. Эти процессы пока не очень хорошо поддаются процессу майнинга. Новые инструменты уже демонстрируют возможность работы с мультиэкземплярными (их также называют мультиобъектными) процессами. Давайте рассмотрим это на примере процесса закупок, хотя можно было бы взять и процесс разработки, или процесс набора персонала.
Представим, что мы решили анализировать процесс закупок. В этом процессе первый объект — это заявка на канцелярию. Таких заявок будет достаточно много.
Скорее всего, заявки будут формироваться по подразделениям. Каждое подразделение хочет что-то закупить, и в рамках заявочной кампании все они собирают свои запросы. При этом в заявках могут быть и карандаши, и фломастеры — то есть каждая заявка включает полный перечень номенклатуры.
Что происходит дальше? В определенный момент все заявки собираются и переформируются. Упростим: допустим, на их основе создаются заказы. При этом заказы уже структурированы иначе — например, один заказ будет на карандаши, другой — на ластики, третий — на фломастеры.
Далее может заключаться договор. Например, один договор может включать карандаши и ластики, а второй — только фломастеры.
Упрощая, пропустим этап платежей и перейдем к поставке. Поставка может быть консолидированной — например, одна логистическая компания привозит все товары (карандаши, ластики и фломастеры) одной партией.
Таким образом, в сквозном процессе от заявки до поставки существует множество объектов, внутри которых находятся запросы на конкретные товары.
Возникает сложный вопрос: на основе какого объекта мы будем собирать экземпляры для процессного майнинга? Если взять заказ, то заявка как объект уже исчезает. Если же анализировать заявки, то они не отражают последующие этапы (заказы, договоры).
Это и есть мультиэкземплярные (мультиобъектные) процессы, и сложность возникает не только в майнинге, но и в любом анализе.
Ключевая идея: выбор объекта зависит от целей проекта.
-
Если проблема в долгом согласовании договоров, мы анализируем объект "договор".
-
Если задача — отследить потерю заявок, фокусируемся на объекте "заявка".
-
Если же нужно рассчитать время от заявки до поставки, придется собирать данные по всему процессу.
Для этого можно создать экземпляр процесса с составным идентификатором (например, ID товара + номер заявки), чтобы проследить весь путь, скажем, ластика — от заявки до поставки.
Но есть нюанс: если у нас много товаров (например, ластиков), то в каждом экземпляре процесса будет дублироваться информация о поставке. В реальности поставка одна, но для анализа процесса мы вынуждены тиражировать эту операцию в каждом экземпляре.
Таким образом, мы сталкиваемся с искусственным умножением данных, которого нет в реальной жизни.
Это скорее проблематика для дальнейшего изучения, но основную сложность я обозначил.
Тема: Мультиэкземплярные (мультиобъектные) процессы в процессном майнинге.
Ключевые моменты:
-
Мультиэкземплярные процессы – это процессы, где один сквозной бизнес-кейс (например, закупка канцелярии) включает множество объектов (заявки, заказы, договоры, поставки).
-
Сложность анализа – разные этапы процесса (заявка → заказ → договор → поставка) имеют разную структуру, что затрудняет майнинг и анализ.
-
Выбор объекта анализа зависит от цели:
-
Если проблема в долгих согласованиях – изучаем договоры.
-
Если теряются заявки – анализируем заявки.
-
Если нужно измерить время от заявки до поставки – собираем данные по всему процессу.
- Искусственное дублирование данных – для анализа приходится тиражировать операции (например, поставка в каждом экземпляре товара), хотя в реальности она одна.
