Process Mining недостаточно для формирования гипотез!

Продолжаю размышления по результатам общения на квартирнике ВК. Коснемся еще раз вопроса восприятия результатов анализа и защиты гипотез на его основе. Если коротко - аналитик должен быть на 120% уверен в своих выводах и быть готов немедленно подтвердить фактами. Так как оппоненты не хотели, чтобы их работу измеряли, и не хотят, чтобы изменений по результатам анализа.

Инструмент process mining дает идеальное решение задачи №2 - подтверждение фактами. Почему-то им часто пренебрегают, демонстрируя на защите или агрегированные дэшборды или даже их скриншоты на слайдах. Используйте возможности инструмента! Ничего не повышает доверие к данным так, как возможность перейти в конкретный случай и посмотреть на детальные шаги.

С первой частью - уверенность в данных сложнее. Сам инструмент ничем не поможет. Ответ на вопрос есть в давно используемых на практике методиках:"6 Сигма", MSA и других. Я не буду пересказывать, но обращу внимание на несколько моментов:

➤ Выполняйте "зеркальную" Гембу - вместе с исполнителем процесса проходитесь по визуализации ключевых сценариев процесса, самых частых и самых подозрительных, чтобы проверить корректность их восстановления. Не озвучивая причин почему выбраны именно эти сценарии

➤ Проверяйте точность замера длительности и значимость отклонений с учетом вариативности процесса. Базовая статистика вам в помощь или 6sigma toolkit

➤ Проверяйте стабильность результата во времени. Если меняется, то рассматривайте выводы с учетом этого фактора

➤ Проверяйте повторяемость. Хотя бы на уровне того, что при повторном наложении фильтров цифры не меняются и добавление уточняющего фильтра сохраняет корректность расчетов на визуализации

Только если большинство участников рабочей группы и функциональных заказчиков буду уверены в достоверности информации и корректности её интерпретации, предложенные изменения будут реализованы. Утверждения "программа не ошибается" и отказ от работы с людьми только отдаляет от цели.

#holy_wars