Kuigi Eestis ei saa enam ammu rääkida ettevõtetest, kel pole oma äriprotsesside kohta andmeid, jääme siiski samade andmete kasutamisega maha näiteks Põhjamaade firmadest. Selle lünga aitab kõrvaldada andmepõhine protsessikaeve. Protsessikaeve olemust ja sellega kaasnevatest võimalustest räägivad lähemalt KPMG Lighthouse juhtiv andmeteadlane Raul Nugis ja protsessikaeveinsener Ludvig Leis.
Protsessikaeve on uuenduslik tehnoloogia, mis võimaldab saada ülevaade ettevõtte äriprotsessidest, leides-parandades kitsaskohti ja puudusi ning luua ettevõtte andmepõhist juhtimist võimaldavaid ärilisi võtmenäitajaid ehk KPIsid. Paljud ärid, sealhulgas ka mitmed IT-ettevõtted, pole sellega seni kokku puutunud.
Põhjamaad näitavad meile tagatuld
Raul Nugise sõnul tõhustab protsessikaeve ettevõtete protsesse. “Ühiskondades, kus erasektor on hästi arenenud – nagu Soome ja Rootsi – on see teenus professionaalse korporatiivse analüütiku tööriistakastis olemas. Lisaks on seal tööriistakastis erinev mudeldamine, sellised nutikad teenused nagu andmete analüüs masinõppega, pilvepõhised lahendused, analüütiliste juhtimistöölaudade ehitamine ja teised,” selgitas Nugis.
Eestis on need viimased enamasti olemas teenusepakkujate näol ja organisatsioonides kasutusele võetud, ent protsessikaeve ei ole seni kuigi märkimisväärset kasutust leidnud.
“Oleme harjunud mõtlema, et Eesti on tehnoloogiliselt hästi arenenud ühiskond, Põhjala riik. Ent see on mõnevõrra küsitav, kui me vaatame teisi Põhjamaid. Digiteerimise kõrge tase, mida me Eesti kohta arvame, peab paika ainult avaliku sektori osas,” rääkis Nugis. Korralikult on tema sõnul Eestis digiteeritud pigem mõned kindlad ärivaldkonnad, nagu rahandus, telekomid ja idufirmad.
See on koorekiht, aga ülejäänud majandus on keskmisel tasemel, pole imetlusväärseid oskuseid, et andmeid nutikalt ära kasutada. “Oleme maha jäänud ja see on põhjus, miks on oluline rääkida protsessikaevest,” tõdes Nugis.
Kuidas ree peale saada?
Protsessikaeveks on vaja kahte elementi. Esiteks peavad olema väljakujunenud äriprotsessid, teiseks ka andmed, mida protsesside käigus luuakse. “Oleme enam-vähem seisus, kus andmed on Eesti ettevõtetel olemas. Protsessikaeve on just see suund, millega kõrvaldada mahajäämus, mis meil võrreldes Skandinaaviaga seni veel on jäänud,” sõnas ta.
Ludvig Leis lisas, et suuremat kasu pakub protsessikaeve just tänu võimekusele visualiseerida äriprotsesse ja muuta need läbipaistvaks. “Nii on kasutajal otsast lõpuni näha kõik protsessi jooksul toimuvad tegevused ning millega on need ühendatud. Läbi selle on võimalik tuvastada erinevaid kitsaskohti, otsida nende juurpõhjuseid, tuvastada optimeerimisvõimalusi ning muuta oma äri efektiivsemaks, näiteks viies kulusid alla ja vähendades töökoormust,” selgitas ta.
Leis on esimene täiskohaga protsessikaeveinsener mitte ainult Eesti KPMGs, vaid riigis laiemalt, kui välja arvata akadeemilised institutsioonid.
Kellele toob protsessikaeve kasu?
Asi algab Leisi sõnul sellest, et peab olema andmeid ning neis peab olema digitaalne ajajälg, mingi identifikaator, tegevus ja ajatempel. “Põhimõtteliselt võime rääkida sündmuste logist, siis on võimalik protsessikaevet teha,” selgitas ta.
Kui mõelda ettevõtete peale, kellel protsessikaevest oleks suurim kasu, siis pigem on Leisi hinnangul eelistatud need, kus toimub hästi palju korduvaid protsesse. Protsess ise ei pea olema pikk ega keeruline, aga oluline on, et selle tegevused oleksid ajaliselt fikseeritud. Valdkonnad, mis sobivad hästi protsessikaeve kandidaatideks, on näiteks pangandus, kaubandus, logistika ja tootmine.
“Protsessikaeveks pole vaja olla suurettevõte, kuigi efektiivsuse tõstmiseks suunatud protsesside kaevamine eeldab teatud ressurssi. Sisulist väärtust võib ta pakkuda igas suuruses ettevõtetele,” lisas Leis.
Kuidas saada aru, kas protsessikaevest võib abi olla?
Ettevõtetel on elutsükkel, kõigepealt alustab uus ettevõte tegevust ning eelduste kohaselt siseneb kasvuetappi. Kui algusjärgus juhtub midagi negatiivset, siis ettevõtte tegevus enam pikalt ei kesta. Ent kui kõik läheb hästi ja ettevõte on kasvanud teatud suuruseni, siis ei ähvarda ettevõtet enam lihtsakoeline tegevuse lõpetamine, vaid tekivad hoopis teised tõhusa juhtimise ja konkurentsivõime säilitamise väljakutsed. “Termodünaamika teise seaduse põhjal võib öelda, et kui me ei pinguta, ei jookse, siis me ei seisa ka paigal,” sõnas Nugis.
See võib tema sõnul tähendada, et suurel ettevõttel ei liigu protsessid enam ootuspäraselt. “Asjad ei pruugi korras olla näiteks põhjusel, et turuolukord muutub, varem nõutud teenused ei müü enam. Teine suur põhjus võib olla see, et puudub kasv, kasvu jaoks püütakse pidevalt uusi töötajaid juurde värvata, kuid see ei anna oodatud tulemust, tulu töötaja kohta langeb.”
Väikeettevõtte puhul võib Nugise hinnangul veel füüsiliselt kohale minna ja üle vaadata, kus on need probleemsed kohad, kus eelnimetatud efektiivsuse puudujääk tekib. “Ent kui sul on näiteks 50 potentsiaalset kohta, kus asjad võivad viltu minna, siis seda ei saa nii lihtsalt enam tuvastada,” lisas ta.
Probleemse koha leidmiseks ei pea kedagi juurde palkama
Et leida üles probleemi põhjused ja neid uurida, võib palgata ärianalüütikud, kes jälgivad protsesse ning teevad seda füüsiliselt intervjuude ja töötubade läbiviimise ning erinevate aruannete hindamise teel ning pakuvad välja eri lahendusi. Ent protsessikaeve puhul ei pea Nugise sõnul ärianalüütikuid enda ettevõttes pidama ega kedagi juurde palkama. “Protsessikaevet appi võttes ei pea sõltuma sellest, kas, kui kvaliteetselt ning läbipaistvalt on olukorrad jälgitavad, vaid pilt tekib andmepõhiselt,” selgitas ta.
Leis lisas, et juhul, kui ettevõttes on piisavalt palju korduvaid protsesse, mille osas ei ole tavalise analüütikaga võimalik aru saada, mis on probleemi põhjused, miks mingi pudelikael või kitsaskoht tekib, siis tulebki appi protsessikaeve.
Protsessikaeve aitab tõhustada ja parandada ettevõtte tulemusi
“Sa ei pea minema otseselt kuhugi kohale, sest kogu tõde peitubki andmetes. Eri ettevõtetel on andmete kogumine erinev. Tuleb paika panna, mis on protsess, mida me vaatame ning mis on selle protsessi kõige traditsioonilisem või parem kulg,” tutvustas Leis protsessi algust.
Teiseks tuleb viia andmed protsessikaeveks sobivale kujule. Suuresti on tegemist andmetöötluse ülesandega.
Nendest protsessikaeve platvormi jaoks sobivasse kujusse pandud andmetest hakkabki kooruma, millised variatsioonid protsessis tekivad. Ehk neisse tegevustesse ja mõjutatud faktoritesse saab süvitsi sisse minna.
“Ehk esmalt räägime kliendiga läbi, milline on protsess ja mis andmed on sellega seotud. Siis saabki n-ö puslet kokku panna, mida sööta protsessikaeve maagilistele algoritmidele,” kirjeldas Leis.
Töö teevad ära algoritmid ja protsessikaeveinsener
Kitsaskoha või parimale töövoole mittevastava tegevuse algpõhjuse leidmine ongi protsessikaeve platvormi poolt täiesti automatiseeritud. “Näiteks miks arveid õigel ajal ära ei maksta. Selle tööriista abil on võimalik sisse vaadata, kus tekivad vead,” selgitas Leis.
Lisaks tõi ta näite sellest, kui saabub tellimus, mis kinnitatakse, genereeritakse saatedokument, pannakse kaup teele, saadetakse arve ja see tasutakse. Sinna vahele saab protsessikaeve töölaual panna erinevaid tegevusi ning mõõta nende mõju nii ajaliselt kui ka rahaliselt. “Näiteks krediidikontroll tellimuse saabumise ja kinnitamise vahel, tarnekuupäeva pikendamine, kauba tagastamine, tellimuse tühistamine vms.”
Nugis täiendas: “Ärijuht näeb oma töölaual, et tasub vältida näiteks kindlaid olukordi, millega kaasnevad tarnekuupäeva pikendamine või ülemäärane krediidikontrolli tegemine, kuna see teeb protsessi pikemaks ja kulukamaks. Ettevõte on aga pigem huvitatud kiirest käibest.”
Kuigi see kõik tundub lihtne ja loogiline, ei pruugi juht olla teadlik, kui palju selliseid olukordi tekib ja mis on neid põhjustavad viivitused.
Kui mingi tegevus toimub ettevõttes aasta jooksul kümneid või sadu tuhandeid kordi – tellimuse saamine ja täitmine, arve väljastamine vms – ning sealt saab elimineerida ebavajaliku osa, muudabki see töö kiiremaks ja efektiivsemaks.
Partnerid, kes vajavad tarnekuupäeva pikendamist, on sellest teadliku ärijuhi vaates palju kulukamad kui partnerid, kel seda vaja pole. “Nendega seotud teenused-tooted võiksid olla teisiti hinnastatud või nende hulka vähendada,” lausus Nugis.
Protsessikaeve töölaud võimaldabki luua erinevate andmete pealt mistahes analüüse ning tulemusena püsib ettevõte konkurentsis või edestab võistlejaid. “Sellist unikaalset põhjusliku seose vaadet saame ainult protsessikaevest, mille tööpõld on mõneski valdkonnas hoomamatu, sest optimeerimist vajavate protsessidega seotud töömahud, näiteks tehingutes ja ettevõttesiseselt kulutatavates töötundides, on väga suured.”
KPMG näited protsessikaevest
Tulles KPMG protsessikaeve praktika juurde laiemas geograafilises regioonis – Põhjamaades ja Baltimaades –, tõi Leis ühe näite tervishoiuteenust pakkuva ettevõttega. “Sedalaadi suur, mitmetahuline organisatsioon saab protsessikaevest kasu tänu selgusele, mille see nendele loob. Nende ootused küll ei piirdunud ainult sellega, et KPMG aitab protsessikaeve tööriistaga leida eri probleemide algpõhjuseid, vaid neile loodi töölaud, et nad saaksid ise kõrge potentsiaaliga probleemkohti jälgida. Näiteks seda, miks krediitarveid ei maksta või miks need üldse tekivad.”
Lõpuks tehti Leisi sõnul kliendile valmis lahendus, mille tulemusena tekkis reaalaja pilt tulemusmõõdikutest ärikriitiliste protsesside kohta, mille abil oli võimalik pidevalt jälgida tekkivaid tõrkeid. “Kuna protsessikaeve puhul ei ole tegemist lihtsalt analüütilise töölauaga, vaid töölauaga, mis jälgib äriprotsesse, sai klient selle abil jälile ka tõrgete, viivituste ja tööaja ülekulu põhjuseid,” täpsustas ta.
Sealjuures on protsessikaeve töölaud piisavalt lihtne, et ka ärianalüütik, kes protsessikaevest väga palju ei tea, saab aru, kuidas siin asjad käivad, et kõik oluline kätte saada.
Projekti kestus sõltub Leisi sõnul sellest, kui hästi on ettevõte valmistanud ette andmed ja teab, mida nad tahavad uurida. “Meie töö teenusepakkujana on kiire, vaid mõne nädalaga on võimalik täielik visualisatsioon ja analüüs valmis saada.”
KMPG Baltics korraldas protsessikaeve veebiseminari
Mai keskpaigas toimunud seminaril jagas KPMG uusimat teavet äriprotsesside andmepõhise analüüsi ning optimeerimise murrangulise tehnika ehk protsessikaeve teemal. Aluseks võeti seal ettevõtte kogemused Balti- ja Põhjamaade turgudel. KPMG partneriks sel seminaril oli andmepõhiste optimeerimistehnoloogiate üleilmne liider Celonis. Veebiseminar on peamiselt mõeldud ettevõtete finantsjuhtidele ja -kontrolleritele, äriarendusjuhtidele ning ärianalüütikutele ja on järelvaadatav KPMG kodulehel.