Как выявлять и устранять узкие места в процессах разработки и при чем здесь Process Mining

Часто при разработке больших продуктов несколькими смежными командами движение задачи между этапами и исполнителями превращается в игру в «напёрстки» — теоретически можно отследить каждое действие, но на практике это не совсем просто. Чтобы избавиться от слепых зон в контроле и повысить эффективность разработки, компании нередко прибегают к внедрению технологии Process Mining.

Меня зовут Ольга Свиридова. Я руководитель проектов по внедрению VK Process Mining. В этой статье я расскажу, что такое Process Mining, как технология помогает выявлять узкие места в процессах и улучшать их, а также познакомлю с нашим инструментом — VK Process Mining.

Process Mining — технология, выводящая процессы из тени

Process Mining (процессная аналитика, глубинный анализ процессов) — метод анализа данных, который помогает понять, как работают процессы в организации. Он подразумевает использование данных из информационных систем, таких как ERP или CRM, чтобы создать карту процессов и выявить возможные проблемы или узкие места. 

С помощью Process Mining можно проводить интеллектуальный и поведенческий анализ, моделирование и стресс-тестирование, работать с планированием, оптимизировать сроки выполнения задач и повышать лояльность клиентов к продукту (NPS).

Главное преимущество Process Mining — уход от ручного описания бизнес-процессов со стороны аналитиков. Автоматизация позволяет ускорить анализ процессов, повысить точность рекомендаций и исключить ошибки, вызванные человеческим фактором.

Внедрение Process Mining в бизнес-процессы компании в целом и конкретно в процессы разработки дает возможность получить ряд важных преимуществ:

• Улучшение прозрачности процессов. Process Mining помогает визуализировать процессы и выявить скрытые проблемы и узкие места. Это позволяет понять, где случаются задержки, избыточные шаги или ошибки, чтобы принять меры для их устранения.

• Оптимизация затрат. Анализ процессов помогает выявлять неоптимальные способы выполнения задач и предлагать более эффективные решения. Это позволяет потенциально сократить Time-to-market, а также уменьшить затраты ресурсов и времени.

• Повышение качества продукта. Улучшение процессов помогает сократить время реакции на запросы клиентов и уменьшить количество ошибок, что способствует повышению качества разработки.

• Поддержка принятия решений. Благодаря детальному анализу данных менеджеры могут принимать аргументированные решения на основе фактов, а не предположений.

• Контроль соответствия нормативным требованиям. Внедрение процессной аналитики помогает отслеживать выполнение требований и стандартов компании, что снижает риск негативных последствий.

Внедрение и применение Process Mining

В процессной аналитике используются два основных типа данных: события и метрики. Эти данные могут собираться из разных источников, среди которых:

• логи приложений;

• журналы событий;

• системы управления проектами;

• CRM-системы;

• ERP-системы;

• HR-системы;

• данные IoT-устройств;

• DWH и OLAP-системы.

Работа с технологией обычно подразумевает четыре этапа:

1. Discovery (обнаружение). Сбор и оценка цифровых следов в ИТ-системах для каждого процесса и расчет целевых метрик.

2. Conformance checking (проверка соответствия). Определение, как процесс выглядит в реальности и насколько эта реальность соответствует эталонной модели. Сравнительный анализ нужен, чтобы найти аномалии и ошибки, которые мешают запланированному течению процесса. 

3. Enhancement (улучшение). Визуализация результатов, формирование экспертных рекомендаций в соответствии с полученными данными, оптимизация процессов и тестирование улучшений с использованием математических моделей. 

4. Monitoring (отслеживание). Наблюдение за правильностью течения процесса и соответствием внутренним регламентам компании. Мониторинг помогает выявлять отклонения до появления реальных проблем.

Но этим этапам предшествует главный — выбор инструмента для процессной аналитики, который и будет реализовывать основную логику сбора, анализа и визуализации данных о процессах. Одним из таких решений является VK Process Mining.

Кратко о VK Process Mining

VK Process Mining — платформа процессной аналитики для управления бизнес-процессами в крупных компаниях, с помощью которой можно визуализировать реальные процессы и сравнить их с регламентами.

В решении есть всё для детального скрининга бизнес-процессов, обнаружения недочетов и точек роста:

• карта процессов AS-IS, по которой можно понять, какие этапы отклоняются от регламента и что можно оптимизировать; 

• настраиваемые дашборды, конструктор отчетов и возможность формирования виджетов с помощью SQL-запросов; 

• рекомендательная система, которая подскажет, какие процессы можно автоматизировать, и не только.

Благодаря этому с помощью платформы можно повышать зрелость бизнес-процессов в любых сферах.

Важно, что VK Process Mining можно:

• как использовать в облаке (SaaS), так и развернуть на своем железе (On-premises);

• кастомизировать под задачи компании;

• интегрировать с любыми корпоративными системами.

Работа с VK Process Mining на примере визуализации процессов разработки

Перейдем от теории к практике. Для наглядности разберем несколько сценариев и задач, в которых применение VK Process Mining может оказаться полезным.

Отслеживание и анализ пайплайна процесса

С помощью VK Process Mining можно построить процесс на основе данных из системы по управлению жизненным циклом приложений, трекера задач или других инструментов, используемых компанией. При этом на выходе формируется статусная схема с дополнительными атрибутами, по которым можно фильтровать и пересобирать граф.

Кроме линейного отображения жизненного цикла задачи на разработку, граф также можно перестроить для выявления узких мест — этапов, на которых задачи зависают дольше всего.

Например, в разработке зачастую задачи зависают до взятия в работу (Created → In Progress) и в ожидании тестирования (Ready for test → In Testing).

Анализ процессных показателей времени

С помощью VK Process Mining в формате единого окна также можно анализировать метрики времени. Например, построить дашборды для отслеживания:

• Time-to-market — временной интервал с момента фиксации идеи до момента запуска продукта на рынке или доступа к нему конечных пользователей. Зачастую это отрезок процесса от статуса Created (время создания эпика) до выпуска релиза в прод.

• Lead Time — часть метрики Time-to-market, в которой исключаются этапы тестирования и проверки гипотез. Она визуализирует исключительно работу команды разработки. Часто это интервал от начала анализа (Analysis) до завершения задачи (Done).

• Cycle Time — часть Lead Time, которая показывает, сколько времени ушло на разработку и тестирование (фаза Delivery).

Стоит отметить, что VK Process Mining позволяет гибко настроить алгоритм расчета каждой из метрики — при необходимости можно вручную указать начальный и конечный этап, чтобы, например, не учитывать при подсчете Time-to-market время на начальные согласования. Более того, инструмент также позволяет отображать не только фактическое, но и среднее время на выполнение задачи в конкретной команде (команды также можно выбирать), что помогает при планировании.

Важно, что для каждого дашборда предусмотрены детализированные графики, по которым можно отследить узкие места, потенциальные точки роста и этапы зависания. Например, можно увидеть, что задачи часто зависают на статусах Ready for Development и Ready for Test, то есть просто в ожидании начала разработки или тестирования. На основании этих данных уже можно принимать аргументированные решения по поводу оптимизации команды и процессов, изменения подходов к планированию, а также перераспределения зон ответственности.

Анализ эффективности отдельных команд и сотрудников

Помимо прочего, VK Process Mining можно использовать в качестве наглядного мониторинга эффективности разработки и других процессов внутри каждой конкретной команды. Так, используя фильтры по проектам, типам задач, должностям, разработчикам и датам, пользователь VK Process Mining может гибко строить дашборды, по которым будет понятно:

• сколько задач приходило в команду и сколько их них отработано;

• сколько задач приходится на каждого специалиста;

• сколько задач в день выполняет команда;

• какая доля закрытых задач с Merge Request и без Merge Request и не только.

Фактически эта функциональность инструмента дает возможность сделать контроль над специалистами и выполняемыми задачами прозрачным и объективным.

Аналогичным образом через VK Process Mining можно сформировать графики с детальным срезом данных по каждому специалисту команды. 

Этой информации будет достаточно, чтобы понять:

• в каких проектах задействован разработчик;

• сколько задач выполняет и уже закрыл;

• какое количество задач ведет одновременно и не только.

Анализ и оптимизация выпуска релизов

В VK Process Mining предусмотрена возможность детального анализа релизов. Например, через соответствующую вкладку инструмента можно построить графики по данным о том:

• сколько было релизов и какая часть из них была выпущена не вовремя;

• когда именно происходит смещение релизов;

• в каком количестве релизов меняется скоуп;

• насколько сильно меняется скоуп.

Такой детализации на графиках в целом достаточно, чтобы понять, есть ли проблемы с планированием, «внеплановым дополнением» релизов по ходу подготовки (когда пытаются добавить то, что изначально не планировалось), 

Организация непрерывного мониторинга процессов

Кроме описанных отдельных метрик и подразделов, VK Process Mining можно использовать для построения общих дашбордов с основными показателями, среди которых:

• количество задач;

• скорость заведения и выполнения;

• количество тасков по проектам и типам;

• статистика по событиям;

• динамика открытия/закрытия задач и не только.

Причем все графики можно гибко конфигурировать с помощью доступных фильтров.

Таким образом, VK Process Mining может работать с данными любого типа, делая возможным анализ процессов и аргументированное принятие решений по их улучшению. 

Вместо выводов

Процессная аналитика — один из эффективных способов организации контроля над бизнес-процессами, который дает возможность получить наиболее достоверную и детальную картину происходящего в компании на всех этапах в формате единого окна.

Технология подходит всем, кто хочет на постоянной основе проводить скрининг бизнес-процессов и искать зоны для улучшений. При этом для ее хотя бы первоначального внедрения не нужны сверхусилия или сверхинвестиции — достаточно оцифровки всех анализируемых процессов (безусловно, чем больше данных, тем лучше). Низкий порог входа в работу с технологией подтверждает и платформа VK Process Mining: для ее внедрения даже не нужно ничего перенастраивать или заменять в ИТ-ландшафте компании и ее процессах.