data gedreven

Inhoud Ruim zeventig procent (72%) van de IT–professionals denkt dat datagedreven werken een must is voor de toekomst. Dit blijkt uit verschillende onderzoeken in 2022 onder ruim driehonderd strategische en tactische managers en IT-managers. 76 procent van alle respondenten is tactisch manager, zoals HR- of IT-manager, en 24 procent is strategisch manager, zoals CEO of directie. Ruim 35% van de organisaties geeft aan dit in 2023 hoog op de prioriteitenlijst heeft staan.   Hoge prioriteit Vooral organisaties binnen de overheid (53%), de financiële dienstverlening (50%) en de communicatiebranche (33%) zien in dat zij inzicht moeten generen uit data om onder meer efficiënter te werken, kosten te besparen, de IT-omgeving te stroomlijnen en/of de customer experience te verbeteren. Zij geven aan binnen een jaar hiervoor een project te willen opstarten. Als we kijken naar de managers uit alle branches wil 43 procent dit binnen een jaar oppakken.   Meer winst Ruim veertig procent (43%) van de IT-professionals denkt dat ze de winst van hun organisatie met vijf procent (5%) kunnen vergroten als ze meer datagedreven zouden werken. Vooral IT’ers in de branche industrie en handel zijn hier positief over. Onder hen denkt namelijk 54 procent (54%) dat ze de winst met vijf procent kunnen opschroeven door te werken met data. Gevolgd door IT’ers uit de informatie- en communicatiesector zijn met 31 procent het minst positief onder de commerciële branches.   Efficiëntie lijkt de drijfveer In het onderzoek wordt ook duidelijk welke drijfveren de managers hebben om (meer) datagedreven te gaan werken. De helft (52%) van de bedrijven ziet dit voornamelijk als reden om efficiënter te werken. Gevolgd door het verbeteren van de dienstverlening (48%) en het besparen van kosten (46%). Datagedreven werken maakt een bedrijf efficiënter. Eenenzestig procent (61%) van de IT-managers denkt namelijk dat hun organisatie medewerkers minder zwaar hoeft te belasten als ze (nog) meer datagedreven zouden werken.   Procesgericht en Datagedreven werken Dat data een goudmijn is voor veel organisaties om hiermee gericht verbeteringen door te voeren is bij veel mensen wel duidelijk. Maar hoe gaat dat nu eigenlijk in de praktijk? Procesgericht en Datagedreven werken betekent dat je minder stuurt op intuïtie en onderbuikgevoel, en meer op inzichtelijke en herleidbare meetbare feiten. Meer en betere data leiden tot snellere en betere inzichten, en daarmee tot snellere en betere strategische beslissingen. Door data consequent in te zetten, krijgt men inzicht in waar onbenut potentieel ligt, wat bijvoorbeeld leidt tot een beter inkoopbeleid of grotere winstmarges vanwege een efficiëntere productieketen. Bovendien laat datagedreven werken mensen beter samenwerken en geeft het inzicht in de workload van medewerkers. Door deze analyses houd je je organisatie in balans en wordt de bedrijfsvoering, hoe gek het ook klinkt, een stuk menselijker.   Process Mining maakt als het ware een röntgenfoto van het proces om aan de binnenkant te bekijken wat er echt gebeurt. Zo ontdek je snel datagedreven de werkelijke kernoorzaken van problemen, knelpunten en verbeterpotentieel.     Een krachtig instrument voor het management De digitale transformatie is in volle gang. De afgelopen jaren hebben de technologische ontwikkelingen een enorme vlucht genomen. De schat aan data binnen organisaties biedt een ongekend potentieel. Process Mining is een ontwikkeling die hierop aansluit en organisaties in staat stelt de klantbeleving, de klantreis en de bedrijfsprocessen significant sneller te verbeteren. De objectiviteit en snelheid van de informatie maakt dit een krachtig stuurinstrument voor het management. Wereldwijd wordt er met Microsoft Power BI (rapportage)data gevisualiseerd om tot inzicht te krijgen op onder andere bedrijfsprestaties. Echter functioneren KPI’s en rapportages in dashboards eigenlijk als een thermometer. KPI’s informeren een manager over WELKE resultaten niet behaald worden, maar niet over WAAROM deze resultaten niet behaald worden en WAAR in het proces de pijn zit. Dit doet process mining wel. Het laat je de root causes zien (waarom), plus inzicht geven in WAAR in een proces er dingen fout gaan en de verbeterpotentie zit.  Met behulp van Mavim Process Mining worden de eventlogs van duizenden casussen gecombineerd om overzichtelijk in kaart te brengen HOE het gangbare proces eruitziet, maar ook wat de afwijkingen ten opzichte van de het referentieproces ‘happy flow’ (het proces zonder verstoringen) zijn. Dit kunnen afwijkingen zijn in termen van tijd, resultaat of de volgorde van handelingen. Hierdoor wordt een proces dus vanuit het perspectief van fact-based data bekeken. Dit biedt grote potentie om datagedreven verbeteringen te realiseren.  Verbeteringen op allerlei gebieden zoals klanttevredenheid, kosten, efficiëntie maar ook compliance. Zaken die resulteren in betere bedrijfsresultaten, werkklimaat en wendbaarheid. Een innovatie die met name interessant (ten opzichte van traditionele Process Mining tools) is omdat in Mavim niet alleen de werkelijke situatie snel geanalyseerd kan worden, maar ook direct een mapping gemaakt kan worden op een ideaal design van de gewenste situatie (= proces en compliance conformance checking).   Meer inspiratie? Ben je benieuwd hoe je als organisatie datagedreven kunt verbeteren met Process Mining, klik dan hier voor meer inspirerende video's en e-books.    Auteur: Wouter van den Ham | Sales Manager NL   Bronnen https://m-lc.nl/technieken/digitale-procestransformatie/process-mining/  https://www.emerce.nl/wire/datagedreven-werken-must-toekomst-alleen-grote-bedrijven  https://www.umbrio.com/slechts-13-procent-van-de-nederlandse-bedrijven-werkt-volledig-datagedreven/ https://www.customertalk.nl/artikelen/onderzoek/klantbeleving-is-een-van-de-belangrijkste-redenen-voor-datagedreven-werken/   

Inhoud Naast het vermijden van de vijf eerdergenoemde valkuilen die kunnen opdoemen bij Process Mining kun je ook veel baat hebben bij onderstaande praktische tips. Olifantenpaadjes zijn effectief, maar ondermijnen het proces. De afwijkende routes die mensen nemen in hun streven naar doelrealisatie worden met de bril van Process Mining op ook wel vergeleken met olifantenpaadjes (Van der Aalst, 2013). Een olifantenpad of olifantenpaadje, soms ook wel afstekertje genoemd, is een niet-officieel fiets- of wandelpad dat bedoeld en onbedoeld door gebruikers van de reguliere fiets- en wandelpaden in de loop van de tijd wordt gecreëerd. Ook in organisaties slaan mensen soms, bewust of onbewust bepaalde processchakels over omdat ze er zelf van overtuigd zijn dat dit sneller tot resultaten leidt. In de praktijk kan het bijvoorbeeld voorkomen dat een Centrale Inkoopafdeling wordt gepasseerd, omdat mensen geen zin hebben in allerlei bureaucratische procedures, zoals aanbestedingen, offertevergelijkingen et cetera.   Bewandel het Happy Path en blijf in de Happy Flow. Het zal duidelijk zijn dat de bovengenoemde olifantenpaadjes de organisatie een hoop geld kunnen kosten, bijvoorbeeld omdat ze hierdoor inkoopkortingen die de Centrale Inkoopafdeling heeft afgesproken met enkele voorkeursleveranciers, mislopen. Idealiter wijken medewerkers in de organisaties dus niet van de gebaande paden en bewandelen ze de uitgestippelde route. Binnen het vakgebied van Process Mining spreken we dan over een zogenaamd “Happy Path” of “Happy Flow.”   Realiseer je dat bedrijfsprocessen het fundament zijn onder je ondernemingsstrategie. Een (proces)intelligente organisatie monitort zijn performance op continue basis vanuit een doorvertaling van de strategie naar KPI’s en naar zogenoemde Proces Performance Indicatoren. Process Mining software is een onmisbare schakel in het streven naar een datagedreven, intelligente organisatie.       Bron: passionned.nl  

Inhoud Zodra je een nieuwe techniek gaat toepassen, doemen er plotseling allerlei valkuilen op of ontstaan ongewenste neveneffecten. Dat is bij Process Mining niet anders. De valkuilen bij Process Mining houden enerzijds verband met de mensen en anderzijds met de data. We zetten de vijf belangrijkste valkuilen op een rij. Valkuil 1: Consultants, auditors, kwaliteitsmanagers en proceseigenaren zijn nog relatief onbekend met het fenomeen en hebben weinig benul van de mogelijkheden die de huidige Process Mining tools bieden. Je kunt je Six Sigma Black Belt halen of ingeschreven worden als gecertificeerd interne auditor zonder je ooit verdiept te hebben in Process Mining. Dat zegt iets over de status van het vakgebied.   Valkuil 2: Als gevolg van de huidige nadruk op machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) hebben mensen niet door dat Process Mining iets compleet anders is.   Valkuil 3: Met name de middelmanagers zijn bevreesd voor de resultaten en inzichten die ontstaan door toepassing van Process Mining. De toegenomen transparantie in het verloop van de processen kunnen mismanagement, inefficiënties en complianceproblemen aan het licht brengen. Dat komt bedreigend over.   Valkuil 4: De gebrekkige kwaliteit van de data en de toegang tot de data kunnen ook een belemmering vormen. Realiseer je dat de 80-20-regel opgaat: het voortraject (het lokaliseren, selecteren, extraheren en transformeren van de data) slokt 80% van de tijd op. Voor Process Mining zelf resteert meestal niet meer dan 20%.   Valkuil 5: Bij Process Mining stuit je meestal op datakwaliteit issues waarmee je direct aan de slag moet. Dat leidt af.   Bron: passionned.nl

Inhoud Hoewel Process Mining een relatief nieuw vakgebied is met een beperkt aantal referentiecases, tekenen zich inmiddels al een aantal evidente voordelen af die we als volgt kunnen samenvatten:   Process Mining vervult een belangrijke brugfunctie. En wel tussen de traditionele Business Process Management (BPM) en Workflowmanagement (WfM) systemen, die weinig rekening hielden met zogenoemde event data (gegevens over gebeurtenissen) en de meer moderne Data Mining (DM), Business Intelligence (BI) en Machine Learning (ML) systemen, die data juist als hun primaire vertrekpunt nemen en zich minder zorgen maken om de end-to-end procesmodellen.   Process Mining maakt voorspellen van processen mogelijk. Met Process Mining software kun je onder meer processen “naspelen” en problemen in het bedrijfsproces opsporen, al dan niet met behulp van Gaming-technieken. Ook kun je met ditzelfde doel voor ogen met Process Mining softwareprocessen opnieuw afspelen (“Replay”). Veelbelovend is de mogelijkheid om met Process Mining processen te simuleren en met behulp van Artificiële Intelligentie (AI) het toekomstige verloop van processen zo nauwkeurig mogelijk te voorspellen. Tijdstempels (“time stamps”) spelen een cruciale rol bij dit soort analyses, omdat deze de chronologische volgorde van gebeurtenissen (“events”) exact kunnen dateren.   Process Mining maakt intelligent gebruik van Big Data. Process Mining richt zich met haar oplossingen zowel op het verbeteren van de performance van de organisatie als op de compliance waaraan je medewerkers geacht worden te voldoen. Process Mining is tegelijkertijd ook het scharnier tussen de analyse van procesmodellen (simulatie, verificatie, optimalisatie, gaming enzovoorts) en de data-georiënteerde analyse (Data Mining, Machine Learning en Business Intelligence).   Process Mining elimineert bottlenecks. De uitdaging van Process Mining is om de enorme hoeveelheden aan Big Data om te zetten in waardevolle inzichten die iets zeggen over de prestaties van de processen en de naleving van regels: de compliance. Met Process Mining krijg je een beter begrip van de flessenhalzen, inefficiënties, afwijkingen en afbreukrisico’s binnen je cruciale processen.   Proces Mining verbetert de operationele processen. Het verkrijgen van niet-triviale, procesgerelateerde inzichten door middel van de analyse van event data is een relatief nieuwe ontwikkeling waarmee promovendi aan universiteiten (o.a. R.P. Jagadeesh Chandra Bose), consultants en commerciële softwareleveranciers steeds vaker aan de weg timmeren. Met behulp van de verkregen inzichten, bijvoorbeeld in de vorm van procesmodellen, kun je operationele processen bewaken en verbeteren. De toepassing van Process Mining op event data van informatiesystemen heeft volgens wetenschappers in de praktijk al geleid tot verbluffende inzichten en successen. Ook de toepassing van Process Mining op event data die niet direct afkomstig is van informatiesystemen, maar van allerlei apparaten, zoals röntgenapparaten en CT scanners, kopieermachines, printers et cetera neemt inmiddels een hoge vlucht.       Bron: passionned.nl  

Inhoud   Het doel van Process Mining is om de procesefficiency te optimaliseren, de proceskosten te verlagen en de procescomplexiteit te reduceren. Bij Process Mining is de event log altijd het centrale vertrekpunt. Deze logfiles worden in de meeste informatiesystemen al standaard ergens bijgehouden en opgeslagen, maar zijn doorgaans slecht toegankelijk. Met behulp van Process Mining kun je de efficiëntie van processen verbeteren en processen beter leren begrijpen. Process Mining kent drie basisvormen waarbij telkens de event logs een sleutelpositie vervullen: Ontdekken (‘discovery’): deze basistechniek neemt een event log als aanleiding om vervolgens een model te bouwen. Hierbij wordt geen a priori informatie gebruikt. Deze vorm van Process Mining wordt in de praktijk het meest gebruikt. De uitkomst kan een model zijn dat je bij basisvorm 2 gaat gebruiken. Conformiteitscheck (‘conformance checking’): hierbij wordt een event log gebruikt om na te gaan of de realiteit zoals vastgelegd in de log nog wel strookt met het model en vice versa. Toepassingen vinden met name plaats op het terrein van procedurele en organisatiemodellen, declaratieprocessen, bedrijfsregels en bedrijfspolicy, en wet- en regelgeving. Verbetering (‘enhancement’): het achterliggende idee bij deze vorm van Process Mining is om een bestaand procesmodel uit te breiden of te verbeteren door informatie over het werkelijke proces te gebruiken die is vastgelegd in event logs. Tijdstempels uit de event logs leggen bijvoorbeeld knelpunten bloot en geven inzicht in serviceniveaus, doorlooptijden en frequenties. Figuur 2: Basisvormen van Process Mining.   Voorbeeldvragen inzake Ontdekken Process Mining is geen abstracte, theoretische exercitie, maar geeft, mits in de juiste context toegepast, juist antwoord op hele praktische vragen binnen verschillende domeinen. Mogelijke analysevragen in de Customer Journey: Wat zijn de meest voorkomende betaalmethoden? Welke factoren beïnvloeden de klantreis positief of negatief? Wat is het meest voorkomende eerste contactpunt tussen klant en bedrijf? Mogelijke analysevragen in Klantenondersteuning: Hoe lang duurt het om ondersteuningsverzoeken te verwerken? Hoe lang staat de klant in de wacht? Welke mogelijke varianten heeft het ondersteuningsproces voor klanten? Mogelijke analysevragen in claimafhandeling: Hoe lang duurt het om defecte goederen te vervangen? Welke veel voorkomende productproblemen leiden tot meer dan gemiddelde klachten? Welke productversies leiden tot de meeste bedragen aan restitutieclaims?   Vijf voorbeelden van procesafwijkingen In het kader van Process Mining is conformiteitschecking een belangrijk hulpmiddel om te komen tot een heldere procesdiagnose. Het instrument helpt om te onderzoeken waarom bepaalde processen haperen of een alternatief pad hebben afgelegd en/of anders zijn verlopen. Concreet kun je in dit verband vijf aangrijpingspunten onderscheiden waarmee je verbeterslagen kunt maken: Sommige activiteiten hadden überhaupt niet mogen plaatsvinden. Andere activiteiten zijn door de verkeerde persoon uitgevoerd. Weer andere activiteiten zijn te laat uitgevoerd. Een of meerdere geplande activiteiten zijn helemaal niet uitgevoerd. Twee activiteiten zijn bewust of per abuis met elkaar verwisseld.       Bron: passionned.nl  

Inhoud De begrippen Data Mining en Process Mining lijken in eerste instantie sterk op elkaar. Beide technieken hebben een directe relatie met de bedrijfsprocessen. Beide concepten vallen onder de paraplu van Business Intelligence, waarbij gebruikers ernaar streven om op basis van Big Data tot waardevolle inzichten voor de organisatie te komen. Toch zijn er wel degelijk verschillen te onderscheiden.   Op zoek naar verborgen patronen Het streven van zowel Data Mining en Process Mining is om belangrijke inzichten in de processen te verschaffen, waardoor gebruikers betere beslissingen kunnen nemen. Voor beide vakgebieden geldt dat de rol van kunstmatige intelligentie en algoritmes steeds prominenter wordt. Het ontdekken van causale verbanden en verborgen patronen staat hierbij centraal. Verborgen patronen zijn patronen die voor het menselijk brein anders niet zichtbaar zouden zijn.   Tijdstempels maken het verschil Data Mining is een computertechniek om complexe verbanden en niet voor de hand liggende patronen in (big) data te detecteren. Met Data Mining analyseer je data om patronen te ontdekken of te voorspellen. Bijvoorbeeld: welke advertentiecampagne leidt tot de hoogste conversie of welke productgroep loopt het beste in de supermarkt? Er is nog een belangrijk verschil. De input van Data Mining bestaat uit tabellen met data. De input van Process Mining bestaat uit zogenoemde event logs, audit trails, data en events uit het IT-systeem die bovendien voorzien zijn van een tijdstempel.   Bron: passionned.nl  

Inhoud Process Mining is de kapstok voor een verzameling technieken, tools en methoden waarmee je, gebruikmakend van event logs, het werkelijke verloop van bedrijfsprocessen gaat blootleggen, visualiseren, analyseren, monitoren en verbeteren. Zo kun je tot op detailniveau de procesgang screenen op knelpunten, verspillingen, afwijkingen van en tegenstrijdigheden in de voorgeschreven procesgang.   Process Mining is een analytisch proces in optima forma dat idealiter verloopt volgens een drie-fasen-plan: Fase I: Toepasbaarheidsanalyse Fase II: Data-analyse Fase III: Mining-analyse Elke fase kent een aantal stappen die logisch op elkaar aansluiten. In totaal doorloop je 13 stappen.   Fase I: Toepasbaarheidsanalyse Het hele proces van Process Mining start met een heldere probleemanalyse. Hierbij gelden wel enkele randvoorwaarden. Er is sprake van een probleem, oftewel een ongewenste voor verbetering vatbare situatie. Het probleem heeft ook consequenties voor het functioneren van de organisatie. Daarnaast is er ook een probleemeigenaar die het probleem erkent en ook bereid is om het probleem aan te pakken. Tevens heeft hij of zij ook de bevoegdheid hiertoe. Je doorloopt in deze fase de volgende stappen: Opstellen probleemanalyse Identificeren procescontext Vaststellen procesdata Identificeren systeemcontext Bepalen toepasbaarheid   Fase II: Data-analyse De data-analyse is een fase waarbij de data geïnspecteerd, opgeschoond, getransformeerd en gemodelleerd wordt om vervolgens de meest waardevolle informatie uit de data te halen. Je doorloopt in deze fase de volgende stappen: Opstellen event log model Verzamelen ruwe procesdata Opschonen ruwe procesdata Vaststellen validiteit procesdata   Fase III: Mining-analyse In deze laatste fase werk je toe naar het punt waar het allemaal om begonnen is: concrete aanbevelingen voor procesverbeteringen. Tevens evalueer je de gehele procesgang van Process Mining. Dat is nodig omdat Process Mining hier niet stopt. Process Mining is namelijk een continu proces. Je doorloopt in deze fase de volgende stappen: Toepassen Process Mining Interpreteren resultaten mining-analyse Aanbevelen procesverbeteringen Evalueren Process Mining gang     Bron: passionned.nl  

Inhoud Van 16 t/m 20 november vond de eerste editie van Overheid365 Online plaats! Een mooie week waarin Mavim samen met haar partners en klanten ruim 750 professionals mocht inspireren met interessante presentaties en interviews. In dit interview blikt een van de initiatiefnemers, Wouter van den Ham, terug op deze inspirerende week.   Dit is de eerste keer dat Overheid365 Online door Mavim is georganiseerd. Wat was de aanleiding en het doel van het organiseren van dit event? De aanleiding van dit evenement ligt eigenlijk bij de gehele situatie waar we momenteel mee te maken hebben. Corona… We maken met elkaar de snelste digitalisering mee die we tot nu toe gekend hebben. Normaliter nemen we met onze partners gedurende het jaar deel aan meerdere fysieke evenementen. Dit was niet meer mogelijk waardoor we moesten nadenken over alternatieven. De ervaring die we hebben met het organiseren van webinars resulteerde in een online congres, een week vol met webinars gericht op digitale verandering binnen de overheid met verschillende onderwerpen als handvat om integraal grip te krijgen op snel veranderende situaties.   Het aantal belangstellenden dat heeft deelgenomen aan Overheid365 Online was (boven verwachting) hoog. Hoe denk je dat het komt dat zoveel mensen in dit event geïnteresseerd waren? We mogen overheidsorganisaties prijzen hoe snel ze in staat zijn geweest om praktisch een digitale thuiswerkplek voor veel medewerkers hebben weten te realiseren. Vrijwel direct na de eerste slag om dit te realiseren rees bij veel organisaties de behoefte om in deze nieuwe situatie goed inzichtelijk te hebben “wie doet wat en waarmee”. Waarbij de vraag was welke middelen moet een medewerkers ter beschikking hebben voor het uitvoeren van welke werkzaamheden, welke processen, producten en diensten zijn hier dan aan verbonden met tegelijkertijd de vraag of dit op de thuiswerkplek dit ook veilig gebeurde. Een veel gehoord voorbeeld was de privé laptop waar ’s avonds de kinderen gebruik van maken, maar overdag persoonsgegevens op verwerkt worden. De geheel nieuwe thuiswerksituatie zorgde voor een uitdaging. Waar eerder ‘op kantoor’ antwoord op gegeven kon worden, is nu (op)nieuw (integraal)overzicht noodzakelijk om continuïteit van de overheidsorganisatie te kunnen waarborgen. Dit inzicht op de samenhang van informatie om sturing te geven aan de organisatieontwikkeling is iets waar ons platform zich primair voor leent. De noodzaak is echter alleen maar groter geworden met de snelheid van verandering om snel en adequaat te kunnen handelen als organisatie wanneer er zich in- of extern een verandering voordoet.   Met welke uitdagingen hebben de deelnemers zoal te kampen binnen hun organisatie of vakgebied? En waaruit blijkt dat? Deze uitdagingen splitsen zich op onder de paraplu van digitale transformatie. Vanuit de strategie is er een grote vraag naar integraal sturen op data en informatie en themaspecifiek zien we de worsteling met thema’s als Omgevingswet, IT-portfolio, compliance vraagstukken als informatiebeveiliging (BIO) en privacywetgeving (AVG). Rechtmatigheidsverantwoording is ook een voorbeeld waar de vraag naar inzicht en overzicht groot is. Al deze thema’s kennen in de uitvoering een relatie met elkaar, maar maak dat maar eens inzichtelijk. Dat lijkt moeilijker dan het is want veel van deze informatie is er al, echter vaak opgeslagen binnen afdelingen/silo’s van de organisatie. De grootste uitdaging die ik zie, is dan misschien ook wel de behoefte om continu dat inzicht te hebben en te behouden. Om snel te kunnen anticiperen op veranderingen, goed of slecht, zoekt het management van organisaties naar een ‘stuur’ zoals Rob Elsinga (Microsoft) en Peter de Haas (KPMG) tijdens de opening van Overheid365 zo mooi beschreven. “Als je weet waar je staat, kan je ook je route naar een nieuwe bestemming bepalen”.   Ben je naar aanleiding van dit event zelf nog tot nieuwe inzichten gekomen? Jazeker, veel klanten en relaties die ik de afgelopen week heb gesproken trokken allemaal dezelfde conclusie. De papieren tweeling van onze organisatie hebben we al. Om te kunnen sturen moeten we deze informatie bij elkaar in samenhang brengen, in context plaatsen zodat we richting kunnen geven aan wat we willen bereiken. Een heel mooi voorbeeld van een gemeente vond ik datagedreven werken. Bij veel organisaties is dat - naar zeggen - alweer een doel op zichzelf geworden, terwijl er vaak een aantal stappen wordt overgeslagen. Wat is er voor nodig om het te worden en wat is de werkelijke doelstelling? Als de context duidelijk is, kan je dit afzetten tegen de data en pas écht gaan sturen.   Wellicht dat volgend jaar de wereld er weer heel anders uitziet en fysieke evenementen weer mogelijk worden. Denk je dat jullie dit event volgend jaar gaan herhalen en gaat de voorkeur dan uit naar een fysiek of een digitaal evenement? Tsja, had ik maar een glazen bol om een voorspelling te doen. Ik denk dat het in de huidige situatie online is tenzij… We gaan - gezien de hoeveelheid reacties en deelnemers - zeker een nieuwe editie plannen in 2021.       Heb je onze webinars tijdens Overheid365 Online gemist? Geen probleem! We hebben elk webinar On Demand voor je klaar gezet. Via overheid365.mavim.com kun je de opname van een webinar naar keuze aanvragen. Je krijgt deze direct per e-mail toegestuurd.        

Inhoud ­Digitalisering is niet meer weg te denken uit de dagelijkse operatie.  De meerderheid van onze overheidsinstellingen zitten met data gedreven sturing nog in de verkennende fase. Ze doen voorzichtige pilots, met alle nadelen van dien. Pilots leveren misschien snel resultaat en goede sier op, maar zijn niet representatief voor hoe data gedreven sturing op de lange termijn echt zal gaan werken in de organisatie. Digitalisering biedt volop technologische mogelijkheden en kansen voor het automatiseren en verbeteren van de diensten en producten binnen jouw organisatie. Aan de uitvoering van diensten en producten ligt altijd een proces ten grondslag en is het een vereiste inzichtelijk te hebben wie, wat, wanneer, waarom en waarmee doet. Vanuit compliance en rechtmatigheid, maar ook vanuit doelgerichte uitvoering en de behoefte om continu in control te zijn over een proces. Processen digitaliseren is daarom voor veel overheidsorganisaties een vereiste. Dit betekent dat veel bestaande processen in kaart moeten worden gebracht. Data gedreven sturing kan enkel wanneer je basis op orde is, actie is dus vereist.   Inzicht door data Veel proces verbeterprojecten starten bij de zogenoemde ‘brown-paper-sessies’ waar methodieken als Lean, Six Sigma e.d. worden ingezet om de huidige werkwijze, bottlenecks, waste, doorlooptijd en oorzaken van problematieken te lokaliseren. Vaak gaat het om trajecten van weken tot maanden waarin duidelijk wordt hoe de processen verlopen. Hoewel deze trajecten vaak leiden tot goede resultaten is de investering in tijd en geld fors.  Bovendien vraagt het inzet van medewerkers die allen met een eigen referentiekader naar het onderwerp kijken. Process mining heeft het potentieel om het vinden van verbeterpunten in processen sneller en toegankelijker te maken. Process mining is geavanceerde analysesoftware die de processen in een bedrijf visualiseert op basis van ‘timestamps’. Dit zijn datavelden die aangeven wanneer en in welke volgordelijkheid een bepaalde processtap wordt uitgevoerd. Als resultaat krijg je inzicht in de routes van bestaande processen. Hiermee maak je snel inzichtelijk welke wachttijden een processtap kent, of er extra stappen tussentijds worden uitgevoerd en welke ‘bottlenecks’ zich voordoen. Jouw bedrijfsapplicaties maken gebruik van deze ‘timestamps’. Veel overheidsprocessen worden uitgevoerd in bedrijfsapplicaties, denk hierbij aan de diverse zaaksystemen, Centric applicaties, TOPdesk, ServiceNow, Microsoft Dynamics, Infor M3, Exact e.d. Met de verkregen inzichten kunnen vervolgens processen worden gedigitaliseerd en kan worden vastgesteld wat de gewenste uitvoering is van een proces, binnen de kaders van de organisatiedoelstellingen en wet- en regelgeving. Door deze digitale processen te blijven afzetten en monitoren en te analyseren en evalueren met process mining (conformance checking), kun je de dienstverlening vanuit de processen continu en gericht blijven aansturen op verbetering afgestemd op de verwachtingen. Het grote voordeel van process mining is dat er op basis van historische data naar het werkelijke proces wordt gekeken, terwijl Lean Six Sigma-technieken en ‘brown-paper-sessies’ zich met name richten op het proces ontwerp of perspectief van enkele medewerkers over hoe het proces wordt uitgevoerd. Process mining is daarentegen niet afhankelijk van hoe een proces is bedacht, of hoe mensen denken dat het wordt uitgevoerd. Met process mining maak je alleen het werkelijke proces inzichtelijk door feitelijke-, historische data te analyseren, op basis van de realiteit.   Versneller Proces Mining gaat de Lean Six Sigma-technieken en “continuous improvement en control” behoefte van overheidsorganisaties alleen maar verbeteren en vooral versnellen. Voor de DMAIC-methode (Define, Measure, Analyze, Improve & Control) kan process mining bijdragen om de arbeidsintensieve meet- en analysefase te versnellen door (data) feiten op tafel te leggen. Tegelijkertijd maken analyse en visualisatie toepassingen de drempel lager voor professionals (bestuurders en inhoudelijke specialisten) om informatie te interpreteren en productief te benutten in het dagelijkse werk. Een mooie start voor een verbetercultuur!   Digitale Tweeling van je Overheidsorganisatie Process mining is een enorme versneller voor het opbouwen van een digitale tweeling van je overheidsorganisatie (DTO). Wanneer je op basis van logdata, timestamps en processtappen snel en geautomatiseerd een digitale representatie van je processen kan maken, maakt dit het ook mogelijk om processimulaties uit te voeren om bijvoorbeeld te kijken wat het effect is van een verandering op de doorlooptijd. De technologie belofte van Process Mining in het Mavim Platform, ‘Mine Design Improve’, ondersteunt de DMAIC-methode van Lean Six Sigma en faciliteert het borgen, analyseren en communiceren van procesinformatie binnen één platform. Het grote voordeel hiervan is dat de continue analyse zorgt voor consistente en actuele informatie om sturing te bieden aan de continue verbetering van kwaliteit, efficiency, compliance en rechtmatigheid op producten en diensten die de overheidsorganisatie levert.   Auteur: Wouter van den Ham In drie stappen een DTO bouwen? Dat kan! Download de gratis e-paper Mine, Design, Improve en ontdek hoe je van start kunt gaan.   Hoe je als overheidsorganisatie grip houdt op digitale ontwikkelingen? Laat je inspireren door deze Explanimation Video.