流程智能的数据收集
数据收集是企业组织中流程智能的基本要求，因为它允许组织分析和优化其流程和工作流程。
系统地收集和处理的数据可以帮助企业组织获得有关其日常运营的可行见解，识别问题和效率低下之处，并提供建议以做出明智的决策。
阅读本章以了解流程智能背景下的数据收集过程和方法，以及组织在收集流程数据时面临的主要挑战。
流程智能中的数据收集是什么?
在流程智能的背景下，数据收集是从各种工具和系统收集与业务流程和工作流程相关的数据和信息的过程。然后利用此流程数据来了解工作流程并对其进行改进。
流程智能中的有效数据收集对于准确映射和分析流程、优化工作流程以及预测未来挑战至关重要。
流程智能中的数据收集方法
流程智能采用各种自动化数据收集方法来收集组织内的业务流程数据。
下面将介绍一些常用方法 −
- 事件日志和系统跟踪 − 此方法收集由 ERP、CRM 和 BPM 等企业应用程序生成的数据。它提供了每个用户和系统交互的记录。
- 传感器数据 −该方法从整个组织中安装的 IoT(物联网)设备收集运营数据，以持续监控流程和工作流。
- 工作流监控工具 − 流程智能还使用各种流程挖掘工具(如 UiPath、Celonis 等)自动收集和组织流程数据。
流程智能数据收集的挑战
数据收集是流程智能的一个重要方面，但它也面临着一些挑战，这些挑战在此进行了描述 −
- 数据质量问题 − 自动收集的流程数据可能不完整或不一致，并会影响流程分析和优化活动。
- 数据的相关性 −确定哪些与流程相关的数据是重要的也是一项挑战，在流程和工作流复杂的大型组织中，这一挑战变得更具挑战性。
- 大数据复杂性 − 由于流程智能涉及集体收集结构化和非结构化数据。它使这些数据的收集、分析和处理更加复杂。
流程智能数据收集所涉及的步骤
为了在任何商业组织中有效实施流程智能，构建一个强大的数据收集框架非常重要。可以按照以下步骤实现这一目标 −
步骤 1 − 首先，我们必须定义一个明确的数据收集目标。
步骤 2 − 接下来，我们必须确定实施流程智能所需的数据类型。
步骤 3 −然后，我们将确定可以为流程智能提供相关数据的来源。
步骤 4 − 之后，我们将选择最合适的工具和方法，从组织的各个点收集流程数据。
步骤 5 − 最后，数据收集过程将在确保数据隐私和合规性标准的情况下启动，并对收集到的数据进行转换，使其适合分析和流程智能。
流程智能中数据收集的最佳实践
商业组织可以遵循以下最佳实践，以确保有效地收集流程智能数据 −
- 组织应使用自动化流程挖掘工具和监控软件来收集准确的流程数据。
- 他们应该定期审核自动收集的数据，以确保准确性、相关性并保持完整性。
- 他们应该遵循监管标准，以确保数据隐私并避免任何法律纠纷。
- 组织应促进各部门之间的协作，以减少数据碎片问题。
结论
在流程智能中，数据收集是一个必不可少的过程，它允许组织收集有关其工作流程和流程的结构化和非结构化数据，以确定效率低下、增长机会并做出决策以简化业务运营。
在本章中，我们解释了与流程智能中的数据收集相关的所有重要方面。让我们进入下一章，了解用于实现流程智能的工具。
