Автоматизированный анализ бизнес-процесса с применением подхода Process Mining (командный проект)
Компания | PwC |
Учебный семестр | Осень 2017 |
Учебный курс | 3-й курс |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3-5 | |
Содержание
|
Что это за проект?
Многие компании, в результате автоматизации бизнес-процессов, накапливают большой объём данных в ERP системах. Массивы информации, появляющейся в результате операционной деятельности компаний, могут быть использованы для многих целей, в том числе для анализа фактического состояния бизнес-процессов, а также разработки планов по их улучшению или изменению.
Проект предполагает разработку рабочего прототипа инструмента, который используя алгоритмы машинного обучения и методологии Process Mining, анализирует бизнес-процесс и представляет результаты в графическом и текстовом виде.
На входе такой инструмент получает набор табличных данных в виде журнала событий ERP системы по бизнес-процессу, а на выходе визуализирует бизнес-процесс компании и рассчитывает ряд показателей описательной и предиктивной аналитики. Так, например, такой инструмент может предоставлять информацию о наиболее часто встречающихся отклонениях от стандартного процесса и потенциальных причинах их появления, а также обнаруживать нетипичные и неоптимальные цепочки событий (например - риск мошенничества, области для оптимизации процесса и т.д.). Впоследствии, на базе данного прототипа планируется разработка инструмента вариативного прогнозирования (Data-driven decision making).
Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?
- Понимать логику и основы построения бизнес-процессов и оценивать риски возникающих отклонений;
- Применять алгоритмы машинного обучения для статистической обработки системной информации;
- Работать с данными из ERP систем, используемых во всех крупных компаниях (Oracle, SAP, MS Dynamics Axapta etc.);
- Определять и формулировать задачи, организовывать время и работу (time- and project – management);
- Познакомятся с принципом упорядочивания и очистки данных для анализа - “tidy data”;
- Попрактиковаться в написании четкого и понятного кода;
- Работать в команде.
Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)
Проектная команда состоит из 3-5 человек. В рамках проектной команды предполагаются следующие роли участников (однако список этим не ограничивается):
- Специалист по машинному обучению
- Специалист по очистке данных
- Бизнес-аналитик
- Специалист по оценке и анализу рисков
- Менеджер проекта
- Разработчик
- Тестировщик
Каждый участник может попробовать себя в одной или более ролей, совместив, к примеру, роль менеджера проекта и тестировщика. На первоначальном этапе планируется совместная работа по определению масштаба работ и по постановке задач с последующим их распределением.
Компоненеты (Из каких частей состоит проект?)
- Инициализация.
- Проектирование.
- Планирование.
- Реализация.
- Анализ и работа над полученными результатами.
- Результат.
Какие будут использоваться технологии?
Python/Java/R/С++ или другие;
Реляционные базы данных (MySql, MS SQL etc.);
Какие начальные требования?
Знания одного из языков программирования (Python, Java etc.);
Базовые знания в области машинного обучения;
Темы вводных занятий
- Основы управления проектами: методы приоритизации, организации времени и разработки рабочего плана
- Process Mining: основные концепции и понятия
- Принципы работы с очисткой и упорядочивания данных – “tidy data”
- Риск-менеджмент в организации
- Презентация: структура и навыки.
Критерии оценки
- 8 – 10: разработан инструмент с функционалом для интерактивной визуализации процесса, расчетом ключевых показателей эффективности (KPI), поиска нетипичных\неоптимальных цепочек процесса и элементами предиктивной аналитики;
- 6 – 7: разработан инструмент с функционалом для интерактивной визуализацией процесса, расчетом ключевых показателей эффективности (KPI), поиска нетипичных\неоптимальных цепочек процесса;
- 4– 5: разработан инструмент с функционалом интерактивной визуализацией процесса, расчетом ключевых показателей эффективности (KPI).
Похожие проекты
TBA
Контактная информация
Dmitry Morozov
PwC