Данные  подсистемы реализуются на основе SOA как часть общего решения BPM и являются его неотъемлемой частью. На рисунке 1.2 отображено место подсистем PI в общей структуре BPM.

       Можно выделить три основных компонента в  информационной архитектуре PI:

• сбор;
• обработка;
• визуализация.

 
 

       Рис. 1.2 Место, занимаемое PI, в общей структуре BPM

       Информация  собирается, обрабатывается и выводится  потребителя стратегического, тактического или операционного уровня [3]. PI не является офлайновым инструментарием, напротив, инструменты PI тесно интегрированы на всех уровнях архитектуры и используют информацию от процессов в реальном режиме времени.

       В архитектуре PI использованы методы из BI, CEP (Complex Event Processing), BAM (Business Activity Monitoring). Использование совокупности этих методологии и реализация их с помощью современных технологий in-memory BI (обработка данных в оперативной памяти), SOA (сервис-ориентированная архитектура) позволяет отойти от офлайн анализа исторических данных. Наоборот, принимая во внимание то, что произошло в прошлом, инструменты PI контролируют протекание процессов в реальном режиме времени, позволяя предвидеть и предотвращать выход событий из-под контроля.

       На  рисунке 1.3 представлена ИТ-архитектура PI. 

       Рис. 1.3 ИТ-архитектура  PI

1. Сбор данных в Process Intelligence

       Для понимания того, что в данный момент происходит при протекании процессов, надо получать информацию о них, также  для более глубокого анализа  необходима внутренняя информация из самого процесса. Эти два подхода  известны как извлечение данных и  наблюдение (рис. 1.3).

       Извлечение  данных. В данном случае понимается получение данных из баз данных и  систем, участвующих в бизнес-процессах. Типичные системы, поддерживающие бизнес-процессы, - это ERP и CRM системы. Инструменты PI могут извлекать огромные объемы данных за раз из подобных систем, чтобы получить детальную картину о производительности процессов.

       Наблюдение. В данном случае понимается мониторинг деятельности в ИТ-инфраструктуре. Инструменты PI решают эту задачу путем сервисов, связанных с помощью общего информационного слоя, сервисной шины предприятия (архитектура SOA). Таким образом, с использованием CEP машины (Complex Event Processing Engine) выявляются сложные события в системе в режиме реального времени. Подобный мониторинг перспективен, так как архитектуры систем становятся все более сервис-ориентированными и событийными (event-driven).

       В реальной жизни все больше разных систем задействуются в бизнес-процессах, поэтому, благодаря такой архитектуре PI, ее инструменты по сбору данных должны помогать в получении необходимой информации из любого источника быстро и легко.

2. Обработка данных в Process Intelligence

       Обработка является наиболее сложной частью в PI системах с 12-ю различными подсистемами (рис. 1.3). Ниже будут описаны наиболее важные из них.

       Автоматическое  обнаружение процессов  и организационной  структуры.

       Данная  функциональность позволяет в автоматическом режиме строить процессы «как-есть» из несвязанных данных о событиях, извлеченных из бизнес-систем. По отдельным экземплярам процесса восстанавливается сам процесс.

       Обнаружение процесса является сложной задачей. Сотни и даже тысячи событий извлекаются  из систем, чтобы представить один экземпляр процесса. И в то же время эта функциональность является критически важной частью PI. Задача определения процессов одной из основных при адаптации BPM в организации.

       Обработка событий.

       Обработка событий состоит из определения  правил и условий обнаружения  специфических событий и информировании систем и людей о произошедшей ситуации. Передовые механизмы обработки событий, известные под названием CEP, не только информируют о произошедшем, но и соотносят полученные события с ранее случившимися, анализируют их влияние и предлагают действия по решению сложившейся ситуации.

       Обработка предупреждений (Alerts).

       Предупреждения  возникают, когда случаются исключительные ситуации в системах. Механизм позволяет  устанавливать ограничения на любую  метрику или KPI в любом процессе. Если значение метрики выйдет за ограничения, возникнет предупреждение, которое может быть отправлено либо персоналу посредством e-mail или sms и т.д., либо по сервисной шине другим бизнес-процессам, системам (SOA).

       Прогнозирование.

       Механизм  прогнозирования основан на применении статистик Байеса [3], которые определяют вероятность будущих событий на основе данных о событиях в прошлом. Прогнозирование фиксирует все значения всех KPI, оказавшиеся за установленными ограничениями. Если метрика снова выходит за ограничения, механизм снова фиксирует ее значение и далее вычисляет корреляцию между двумя этими наборами. Этот процесс повторяется снова и снова, если метрики выходят за пределы ограничений. После получения статистически значимых корреляций механизм может предупреждать о возможном предстоящем выходе значения KPI за ограничение. Все события, наблюдаемые и фиксируемые механизмом CEP, сохраняются в PI системе. Технологии PI позволяют сохранять и обрабатывать миллионы и миллиарды наборов данных и экземпляров процессов.

       Интерактивный анализ ключевых показателей  производительности (KPI).

       Иногда  необходимо просто сравнить два отдельных  значения KPI для быстрого понимания происходящего. С механизмом интерактивного анализа можно выполнить подобное сравнение в реальном времени. Анализатор быстро отыскивает выбросы в статистике данного показателя и определяет, что их вызвало. 

       Бенчмаркинг.

       Бенчмаркинг позволяет сравнивать несколько  процессов и сценариев друг с  другом и выдавать результат сравнения. Возможно так же сравнение с отраслевыми стандартами Supply Chain Council or the American Productivity & Quality Center (APQC).

       Моделирование.

       Данный  механизм позволяет промоделировать  работу процесса до его реального  выполнения. Можно задавать «что-если» сценарии тестирования и изучать результаты. Механизм позволяет проводить моделирование на тестовых данных либо на реальных данных действующего процесса.

       Возможно  так же внесение случайной составляющей в параметры моделирования, это позволяет воссоздать дисперсионные эффекты, которые часто происходят в реальности.

       В любом случае механизм предоставляет  возможность эксперимента.

3. Визуализация  в Process Intelligence

       После сбора и обработки данных необходимо представить результаты в удобной  форме. Лучший способ воспринять всю информацию - это представить ее визуально. Давно установлено, что наиболее удобным средством восприятия информации является ее визуальное представление [3].

       В PI это реализуется с помощью панелей (dashboards и mashups). Они позволяют пользователям создавать интерактивные графические представления процессов. Все значения, интересующие пользователя (KPI, метрики и т.д.) размещаются на графических панелях. 

 

Глава 2.

1. Обзор ARIS Process Performance Manager

1.   Описание ARIS PPM

       ARIS Process Performance Manager (ARIS PPM) инструмент, позволяющий контролировать и анализировать структуру существующих в компании бизнес-процессов.

       Инструментарий ARIS PPM является составной частью решения Process Intelligence, позволяет анализировать бизнес-процессы и «мгновенно» переходить к их оптимизации. ARIS PPM помогает менеджерам «увидеть» существующие процессы, после чего проводить их бенчмаркинг с лучшими практиками [9].

        ARIS PPM является запатентованным программным продуктом, который на основе показателей позволяет визуализировать, документировать и оценивать работающие бизнес-процессы в ИТ-системах. В ARIS PPM поддерживаются средства предупреждения, показывающие производительность компании на основе данных, получаемых из реальных процессов.

       Интегрированная система раннего оповещения отслеживает показатели и немедленно выдает сообщения в случае отклонений от плановых значений. Таким образом, менеджеры могут реагировать на результаты происходящих событий, а исторические данные служат основой для проведения бенчмаркинга в компании. С помощью PPM возможно измерять различные параметры процессов, такие как время, стоимость, частота и др.

       Инструментарий  ARIS PPM, согласно [12], поддерживает следующую функциональность, декларируемую в PI [3]:

• средства визуализации (Dashboarding);
• автоматическое определение процессов (Process Discovery);
• анализ процессов (Process Analysis);
• бенчмаркинг процессов (Process Benchmarking);
• мониторинг в реальном времени (Real-time Monitoring);

       Интеграция  с такими инструментами как ARIS Performance Dashboard или ARIS MashZone предоставляет широкие возможности по визуализации результатов работы ARIS PPM. Более подробно функциональность ARIS PPM будет рассмотрена ниже.

       Реализуя  методологию PI, PPM является средством для работы на операционном, тактическом и даже стратегическом уровне. Наиболее ярко место ARIS PPM в цикле управления бизнес-процессами в организации демонстрирует рисунок 2.1. 

       Рис. 2.1 ARIS PPM в цикле управления бизнес-процессами

       Как видно из рисунка, ARIS PPM осуществляет получение данных из систем предприятия, мониторинг их и измерение, далее идет контроль значений посредством KPI и бенчмаркинга, также осуществляется автоматическое построение процессов «как-есть». Результаты обработки представляются на визуальных панелях, либо могут быть выгружены в отчеты и далее импортированы в другие системы.

2. Принципы  работы ARIS PPM

       ARIS PPM устанавливается как надстройка  к любой информационной системе,  где существуют потоки работ  и выполняются транзакции.

       Архитектура ARIS PPM (рис. 2.2) полностью соответствует информационной архитектуре PI (пункт 1.4): нижний уровень – извлечение информации, средний уровень – обработка и анализ, верхний – визуализация результатов.

       PPM имеет собственное хранилище данных для хранения и работы с извлеченными данными.

       Идею  функционирования ARIS РРМ можно кратко сформулировать следующим образом:

• при помощи специализированных агентов ARIS РРМ собирает информацию из контрольных точек автоматизированного бизнес-процесса (в настоящее время разработан интерфейс для SAP, Documentum, 1C, для транзакционных систем, работающих с СУБД поддерживающих интерфейс JDBC и экспорт в текстовом формате *.CSV [17]);
• эти контрольные точки могут быть расположены в любых информационных системах;
• инструментом собираются сведения о параметрах процесса (время, частота, стоимость и т.д.);
• и об аналитическом окружении процесса, например:
• тип процесса,
• вид услуги,
• тип клиента,
• каким подразделением выполняется,
• в какие временные интервалы выполняется (сезон, день недели) и т.д.

 

       Рис. 2.2 Архитектура ARIS PPM

       Далее идет обработка извлеченных данных.

3. Обнаружение процессов и организационной  структуры в PPM

       Данный  инструмент принадлежит к уровню «обработка данных» и принадлежит  к функциональности PI (пункт 1.4.2).

       Загружая  данные из множества систем, данный инструмент выделяет отдельные активности и функции и формирует их последовательность, отражая последовательность этапов, которые имели место быть в жизни (сделка, обращение и т.д.). Такая сформированная последовательность действий называется экземпляром бизнес-процесса. На рисунке 2.3 схематично отображен этот механизм формирования экземпляра процесса. 

Рис. 2.3 Схема построения экземпляра процесса.

       Далее посредством объединения множества экземпляров друг на друга с определенной логикой можно получить графическую модель самого бизнес-процесса. Чем больше данных обрабатывается, тем точнее получается модель. Также ARIS PPM Process Discovery определяет наиболее часто используемые пути прохождения по бизнес-процессу, позволяя определять узкие места.

       Надо  отметить, что получается модель процесса «как-есть», и это решает одну из острых проблем постоянной актуализации бизнес-процессов организации. Потому что как только бизнес-аналитики описали процессы в организации, тут же они начинают изменяться. Теперь эта проблема может с легкостью решаться использованием Process Discovery.