Jak Business Intelligence wzmacnia BPM

Doskonałość procesów zależy od dwóch rzeczy: jasnej struktury i wiedzy o tym, jak procesy naprawdę działają. Zarządzanie procesami biznesowymi (BPM) określa, jak wykonywana jest praca. Sama znajomość struktury to jednak za mało – zespoły potrzebują też wiedzy o tym, jak te procesy faktycznie funkcjonują w praktyce. W tym pomaga Business Intelligence (BI): daje zespołom możliwość oceny wyników, wskazania obszarów problemowych i wyboru kierunku dalszych usprawnień.

Jednym ze sposobów, by zrozumieć, jak BI wspiera BPM, jest spojrzenie na cykl życia zarządzania procesami (PMLC). Metoda ta opisuje kluczowe fazy zarządzania procesami. Ponieważ cykl jest ciągły, główną rolę odgrywa w nim informacja zwrotna. Dlatego BI jest szczególnie przydatna w fazie monitorowania i ciągłego doskonalenia, gdzie dane o wynikach pozwalają zespołom ocenić rezultaty i zaplanować kolejne kroki.

W niniejszym wpisie blogowym pokazujemy, jak BI i BPM współpracują ze sobą, wspierając świadome decyzje i usprawnianie procesów. Poniżej znajdziesz praktyczne przykłady tego, jak analityka pomaga organizacjom dostosowywać i udoskonalać procesy na podstawie rzeczywistych wyników w czasie.

Sprawdź: Dowiedz się więcej o monitorowaniu procesów – w tym artykule znajdziesz więcej informacji o fazie monitorowania i ciągłego doskonalenia w PMLC.

Wraz z postępującą transformacją cyfrową podejmowanie decyzji na podstawie danych (ang. data-driven decision-making, DDDM) stało się kluczowym elementem planowania i działania firm. Zamiast polegać na intuicji czy nieaktualnych raportach, zespoły coraz częściej sięgają po dane w czasie rzeczywistym, by wspierać codzienne decyzje.

Rynki zmieniają się szybko. Presja konkurencyjna nie słabnie. Poleganie na nieaktualnych raportach albo utartych nawykach może spowalniać zespoły albo sprawiać, że przeoczą to, co naprawdę istotne. Gdy BI jest częścią BPM, zespoły mają dostęp do aktualnych informacji, które pozwalają reagować na to, co faktycznie się dzieje.

W połączeniu z platformami BPM, takimi jak ADONIS, narzędzia BI dają jaśniejszy obraz tego, jak działają procesy. Dzięki temu zespoły zyskują:

• Szybsze dostosowanie się do zmian wewnętrznych lub rynkowych
• Lepszy wgląd w opóźnienia i wąskie gardła procesów
• Wcześniejsze wykrywanie ryzyk, z czasem na skuteczną reakcję

Przykład analizy ryzyka wspieranej przez BI

Wraz z rosnącą ilością danych operacyjnych analityka przestaje być w BPM czymś opcjonalnym. Narzędzia wspierające Process Intelligence pomagają zrozumieć złożone środowiska procesowe – ułatwiają wskazywanie słabych punktów, analizę trendów i podejmowanie lepszych decyzji na każdym etapie.

BPM pomaga organizacjom nadać strukturę temu, jak wykonywana jest praca. Służy do projektowania, śledzenia i usprawniania procesów, tak by codzienna praca pozostawała efektywna, a działania wspierały szersze cele biznesowe. Dzięki wdrożeniu BPM zespoły zarządzają procesami w bardziej przejrzysty sposób i ograniczają ryzyko chaotycznego wykonywania zadań.

Samo BPM nie daje jednak głębi analizy opartej na danych, potrzebnej do bieżącej optymalizacji wyników. Właśnie dlatego ważnym uzupełnieniem staje się Business Intelligence.

BI daje zespołom dostęp do danych o procesach, których inaczej by nie zobaczyły. Zamiast czekać na okresowe przeglądy, mogą sprawdzać liczby na bieżąco i wprowadzać mniejsze, bardziej precyzyjne poprawki.

Na przykład:

• BI-driven Insights: Dashboard może pokazać, gdzie proces zwalnia albo gdzie nie są osiągane założone cele. Dzięki temu łatwiej jest zareagować i wprowadzić drobne zmiany, które poprawiają przepływ pracy.

• Automatyzacja procesów: Dane procesowe mogą też wspierać automatyzację. Gdy rutynowe kroki są konsekwentnie śledzone i mierzone, zespoły mogą zacząć przekazywać je systemom zamiast wykonywać je ręcznie.

• Analityka predykcyjna: Raporty trendów pozwalają zespołom przygotować się na zmiany, zanim one nastąpią. Gdy dane wskazują wyraźny kierunek, łatwiej jest się dostosować, zamiast reagować z opóźnieniem.

Połączenie zarządzania procesami biznesowymi i Business Intelligence daje firmom wiele korzyści, które realnie zmieniają sposób ich działania.

Łączenie BI z BPM pomaga zespołom zrozumieć, gdzie praca zwalnia albo się blokuje. Dashboardy pokazują, jak naprawdę przebiegają procesy, dzięki czemu łatwiej dostrzec, w którym miejscu należy zareagować. Taka przejrzystość pozwala dostosowywać przepływy pracy, ograniczać opóźnienia i automatyzować ręczne zadania, kiedy tylko ma to sens.

Lepsze śledzenie wyników: Firmy mogą na bieżąco monitorować wskaźniki wydajności i podejmować świadome decyzje.

Większa rozliczalność: Widoczność danych w czasie rzeczywistym sprawia, że wszyscy interesariusze rozumieją cele procesów w ten sam sposób.

Silniejsza kultura decyzji opartych na danych: Pracownicy i kierownictwo podejmują decyzje na podstawie faktów, a nie założeń.

Przykład klasyfikacji procesów wspieranej przez BI

Jedną z największych zalet BPM wspieranego przez BI jest możliwość stopniowego doskonalenia procesów. Osiąga się to, łącząc ilościowe wnioski z danych z jakościową informacją zwrotną od pracowników. Gdy oba te źródła są wykorzystywane razem, decyzje opierają się na faktach i codziennej rzeczywistości pracy zespołów.

Dane ilościowe spotykają się z doświadczeniem ludzi: BI pokazuje trendy i dostarcza danych o wynikach, które pomagają zespołom zorientować się, jak wygląda sytuacja. Same liczby nie tłumaczą jednak wszystkiego. Informacja zwrotna od pracowników dodaje kontekst i pomaga zespołom podejmować decyzje, które sprawdzają się w praktyce.

Działanie z wyprzedzeniem, a nie w reakcji na problemy: Dane w czasie rzeczywistym dają zespołom szansę wychwycić problemy wcześnie. Gdy połączą te dane z opiniami osób pracujących bezpośrednio przy procesie, usprawnienia stają się skuteczniejsze i lepiej dopasowane w czasie. Łatwiej jest zareagować, zanim problem eskaluje, a wprowadzane rozwiązania częściej odzwierciedlają to, co naprawdę działa.

Skalowalność: W miarę wzrostu organizacji jej procesy stają się bardziej złożone. BI pomaga śledzić, co się zmienia. Jednocześnie informacja zwrotna od pracowników utrzymuje usprawnienia w kontakcie z rzeczywistością i pozwala sprawdzić, czy to, co działało na wcześniejszym etapie, wciąż ma sens, gdy sytuacja się zmienia.

Długoterminowe oszczędności: BI pokazuje, gdzie marnowane są zasoby albo które kroki dałoby się uprościć. Informacja zwrotna pomaga zrozumieć, dlaczego te problemy powstają i podpowiada lepsze rozwiązania. Dzięki takiemu połączeniu automatyzacja jest wykorzystywana mądrzej, a bieżące koszty łatwiej utrzymać pod kontrolą.

Najważniejsze korzyści: Jak Business Intelligence wspiera BPM

Oto kilka przykładów inspirowanych praktyką różnych branż, pokazujących, jak Business Intelligence może wzmacniać BPM – opartych na powszechnych praktykach i rzeczywistych doświadczeniach z różnych sektorów:

Wyzwanie: Skrócenie czasu obsługi wniosków kredytowych

Sytuacja wyjściowa: Średniej wielkości bank zmaga się z powolnym zatwierdzaniem kredytów, co powoduje opóźnienia dla klientów i naraża na szwank przyszłe transakcje. Aby rozwiązać ten problem, bank łączy swój system BPM z rozwiązaniem Business Intelligence (np. Power BI), wykorzystując dane procesowe z ADONIS przekazywane przez REST API do analizy w narzędziu BI.

Rozwiązanie:

Kompleksowe mapowanie procesu:
Bank wykorzystuje system ADONIS do zamodelowania całego procesu zatwierdzania kredytu – od złożenia wniosku po ostateczną decyzję – rejestrując szczegółowe kroki procesu, zakresy odpowiedzialności i wartości SLA. Takie mapowanie pomaga wykryć strukturalne wąskie gardła, na przykład zbędne etapy zatwierdzania czy niejasne przekazywanie spraw między zespołami.

Integracja danych i analiza wąskich gardeł w BI:
Dzięki REST API bank pobiera z ADONIS ustrukturyzowane metadane – modele procesów, dane RACI i wskaźniki KPI – i łączy je z historycznymi zapisami z dzienników zdarzeń, na przykład znacznikami czasu z systemów bankowości podstawowej. W Power BI nieefektywności, takie jak opóźnienia spowodowane problemami działu IT czy odchylenia od zakładanych czasów SLA, są przedstawiane na interaktywnych dashboardach, co daje jaśniejszy obraz wydajności procesu. Pozwala to spojrzeć na sprawę bardziej precyzyjnie: nie tylko zobaczyć, gdzie powstają opóźnienia, ale też sprawdzić, czy wynikają one z braku zasobów, błędów systemowych czy ograniczeń wynikających z przyjętych zasad.

Wnioski dotyczące automatyzacji i wsparcie decyzji:
Na podstawie wniosków z Power BI bank wskazuje procesy, które można zautomatyzować – na przykład powtarzalne, ręczne weryfikacje zdolności kredytowej, które da się oprzeć na z góry ustalonych regułach. Choć ten krok nie obejmuje bezpośrednio automatyzacji procesów w ADONIS, BI jasno pokazuje, gdzie automatyzacja przyniosłaby największą wartość – na przykład przy ograniczaniu ręcznej pracy w weryfikacji danych czy ocenie ryzyka.

Kokpity wydajności dla większej przejrzystości:
Niestandardowe kokpity BI można łączyć z KPI z ADONIS, uzyskując dane operacyjne w czasie rzeczywistym. Kierownictwo może na bieżąco śledzić czas obsługi kredytów, wskaźniki zatwierdzeń w podziale na oddziały oraz poziom satysfakcji klientów. Kokpit może na przykład pokazywać różnice między zamodelowanym czasem SLA (z ADONIS) a rzeczywistym czasem realizacji (z dzienników zdarzeń), co pomaga kierownictwu egzekwować odpowiedzialność za wyniki.

Symulacje scenariuszy i analiza what-if:
Łącząc założenia zamodelowane w ADONIS z funkcją parametrów „co jeśli” (ang. what-if) w Power BI), bank może symulować różne strategie zatwierdzania kredytów – na przykład usunięcie jednego etapu akceptacji albo zmianę progów punktacji kredytowej. To podejście różni się od symulacji w ADONIS (skupionej na prognozowaniu przebiegu procesu), ale Power BI pozwala na dynamiczne planowanie scenariuszy: modyfikując wartości parametrów można obserwować, jak prognozowane wyniki wpływają na KPI, takie jak czas obsługi czy poziom narażenia na ryzyko. Takie ciągłe zestawianie założeń projektowych z rzeczywistością umożliwia stałą optymalizację.

Efekty:

Szybsza obsługa kredytów:
Średni czas zatwierdzania znacząco się skrócił, co przełożyło się na szybsze decyzje i mniejszy odpływ klientów.

Ukierunkowana optymalizacja procesu:
Na podstawie wizualnej analizy wąskich gardeł wyeliminowano zbędne etapy zatwierdzania i niejasne przekazywanie spraw.

Zidentyfikowane możliwości automatyzacji:
Kokpity BI pomogły wskazać procesy o największym potencjale automatyzacji, takie jak powtarzalne weryfikacje kredytowe i zadania związane z weryfikacją danych.

Lepsza przejrzystość i kontrola:
Kierownictwo zyskało wgląd w czasie rzeczywistym w wydajność oddziałów, zgodność z SLA i poziom satysfakcji klientów dzięki interaktywnym kokpitom.

Wyższa satysfakcja klientów:
Szybsza reakcja i sprawniejsza obsługa kredytów przełożyły się na wyższy NPS i mniej porzuconych wniosków.

Wyzwanie: Poprawa przepustowości szpitala

Stan wyjściowy: Duży szpital miejski zmaga się z przepełnieniem i nieefektywnym przepływem pacjentów, co wpływa zarówno na doświadczenia pacjentów, jak i na sposób wykorzystania zasobów. Aby rozwiązać ten problem, szpital integruje narzędzia BI (np. Power BI) ze swoim systemem BPM, wykorzystując dane procesowe z ADONIS przekazywane przez REST API, by zwiększyć przejrzystość procesów i możliwości prognozowania.

Rozwiązanie:

Kompleksowe mapowanie procesu:
Szpital zaczyna od zamodelowania w ADONIS wszystkich kluczowych ścieżek opieki nad pacjentem – od przyjęcia i triażu, przez leczenie, aż po wypis i dalszą opiekę. Takie szczegółowe mapowanie procesu pokazuje, gdzie pojawiają się problemy, na przykład opóźnienia czy wielokrotne przekazywanie pacjenta między zespołami. Stanowi też punkt wyjścia do śledzenia wyników i planowania usprawnień.

Symulacja procesu w ADONIS:
Korzystając z wbudowanych funkcji symulacji w ADONIS, szpital testuje różne warianty procesów opieki. Sprawdza na przykład, czy dodanie personelu w triażu w godzinach szczytu albo zmiana przebiegu diagnostyki poprawiłyby wyniki. Rezultaty pokazują, jak te zmiany mogłyby wpłynąć na czas realizacji i wykorzystanie zasobów, dając kierownictwu jaśniejszą podstawę do planowania zmian.

Integracja procesów i danych:
Dane dotyczące przyjęcia pacjenta, poszczególnych etapów leczenia i wypisu (pochodzące z systemu ERP i systemów klinicznych szpitala) trafiają do Power BI. Łącząc te dane operacyjne z metadanymi realizacji procesów z ADONIS, szpital uzyskuje jeden, spójny obraz tego, jak procesy opieki faktycznie przebiegają na oddziałach – w czasie rzeczywistym.

Dashboardy wydajności i wykrywanie wąskich gardeł:
Kokpity Power BI pokazują czas oczekiwania pacjentów, obłożenie łóżek i obciążenie poszczególnych oddziałów. Do tych widoków dodawane są dane procesowe z ADONIS, w tym czas trwania zadań i ścieżki realizacji. Dzięki temu menedżerowie widzą, gdzie powstają wąskie gardła i które etapy są najbardziej dotknięte problemem. Taki poziom szczegółowości pozwala skupić się na właściwych obszarach i wprowadzać celowane usprawnienia.

Analityka predykcyjna w planowaniu zasobów:
Korzystając z narzędzi prognostycznych Power BI, szpital buduje modele szacujące napływ pacjentów na podstawie danych historycznych, sezonowości i wzorców zależnych od dnia tygodnia. Te prognozy pomagają zespołom operacyjnym przygotować się na okresy większego obciążenia. Dzięki lepszemu planowaniu mogą dostosować liczbę personelu, dostępność łóżek i wykorzystanie sprzętu, ograniczając opóźnienia i odciążając zespoły opieki.

Symulacje scenariuszy i analiza what-if:
Oprócz symulacji w ADONIS szpital wykorzystuje Power BI do testowania różnych sytuacji operacyjnych. Symuluje na przykład nagły wzrost liczby wizyt na izbie przyjęć albo spadek liczby personelu w sezonie grypowym. Zmieniając zmienne, takie jak liczba pacjentów czy dostępne zasoby, planiści sprawdzają, jak różne warunki wpływają na wyniki i wykorzystują te wnioski do lepszego przygotowania na trudniejsze okresy.

Przykład kokpitu symulacji w ADONIS

Efekty:

Krótszy czas oczekiwania pacjentów:
Dzięki trafnym usprawnieniom procesów spadł średni czas oczekiwania na izbie przyjęć i oddziałach.

Wykrywanie wąskich gardeł:
Kokpity BI pomagają menedżerom prześledzić, na którym etapie lub w którym zespole zaczynają się opóźnienia.

Planowanie zasobów:
Modele predykcyjne ułatwiają przygotowanie się na okresy zwiększonego obciążenia oraz zrównoważenie liczby personelu i dostępności łóżek.

Elastyczne dostosowywanie procesów:
Symulacje pokazują, co mogłoby się zmienić przy innej liczbie pacjentów czy innym poziomie zatrudnienia.

Wpływ na pacjentów:
Opieka jest bardziej spójna i terminowa, co poprawia doświadczenia pacjentów w kontakcie ze szpitalem.

Skuteczne połączenie BI z BPM wymaga uporządkowanego podejścia, dzięki któremu wnioski z analizy procesów faktycznie przekładają się na wymierną wartość biznesową.

• Zmapuj istniejące procesy w ADONIS.
• Znajdź nieefektywności i luki w procesach, w których wnioski z BI mogłyby poprawić podejmowanie decyzji.
• Zdefiniuj kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) i określ, jak BI może pomóc w ich śledzeniu i optymalizacji.

• Wybierz rozwiązanie BI dopasowane do środowiska zarządzania procesami w Twojej organizacji.
• Rozważ narzędzia BI, typu Power BI czy Qlik, które integrują się z platformami BPM, takimi jak ADONIS.
• Skoncentruj dane procesowe w jednym miejscu w ramach systemu BPM, tak by właściciele procesów mieli dostęp do kompleksowych kokpitów.

• Przeszkol właścicieli procesów, menedżerów i kluczowych interesariuszy, jak interpretować wnioski z BI i jak na ich podstawie działać.
• Zachęcaj do podejmowania decyzji na podstawie danych, włączając kokpity BI w codzienne zarządzanie procesami.

• Korzystaj z kokpitów BPM wspieranych przez BI, by śledzić wskaźniki wydajności i wykrywać nieefektywności w procesach.
• Uruchamiaj symulacje scenariuszy, by testować różne warianty procesów i przewidywać potencjalne problemy.
• Udoskonalaj strategie BPM na bieżąco, opierając się na trendach historycznych, analityce predykcyjnej i informacji zwrotnej od pracowników.

Zarządzanie procesami opiera się na przejrzystości. Gdy zespoły rozumieją, jak praca przebiega w praktyce, łatwiej im dostrzec problemy i zareagować. Business Intelligence dodaje tę warstwę wiedzy, zamieniając dane w coś, na czym zespoły mogą bezpośrednio pracować.

W połączeniu z BPM pomaga to skupić uwagę na tym, co naprawdę się dzieje, a nie na założeniach. Z czasem prowadzi to do lepszych decyzji i większej kontroli nad tym, jak rozwijają się procesy.