Выделение бизнес-процессов
Выделение бизнес-процессов и определение их границ является важной составляющей моделирования процессов. Следует отметить, что часто определение границ процессов, отделение одного процесса от другого неоднозначно, и это разграничение или объединение носит ситуационный характер. В общем случае, принято применять один из следующих подходов для выделения конкретных бизнес-процессов:
· По функциям. В данном случае выделение процесса происходит по выполнению в его рамках последовательности действий в пределах функциональных сфер ответственности. В частности, при выделении бизнес-процессов на первом этапе можно исходить из функциональных подразделений компании, поскольку их задачи — преобразование некоторых входов в выходы — и является сутью понятия бизнес-процесса. Вместе с тем, бизнес-процесс часто может выходить за рамки деятельности одного подразделения компании. Обычно данный подход признается наименее удачным, однако в некоторых случаях он может быть жизнеспособен. Выделение бизнес-процессов по функциям может применяться, например, в рамках автоматизации бизнес-процессов компании, когда строятся AS-IS и TO-BE модели
· По результату. Границы бизнес-процесса устанавливаются в соответствии с результатом, часто — продуктом. Процессы выделяются относительно их работы на заданный результат и, в основном, носят межфункциональный характер. Данный подход к выделению бизнес-процессов является достаточно сложным как в разработке, так и для внедрения, однако при умелом применении эти недостатки компенсируются
· По добавленной ценности. Данный подход реализует идею того, что потребителю важен не сам продукт, а та ценность, которую он несет. В данном случае границы процесса устанавливаются там, где процесс вносит добавленную ценность в конечный продукт. При этом, как правило, происходит выделение основных бизнес-процессов предприятия, а такжевспомогательных (поддерживающих)
Выделение процессов может происходить и по каким-либо другим, менее распространенным, критериям, но, в любом случае, для каждой компании выбор того или иного подхода носит индивидуальный характер, исходя из целей моделирования и стратегии предприятия в целом.
Вслед за выделением бизнес-процессов в компании, как правило, имеет место их регламентация. На данном этапе происходит документирование и описание бизнес-процессов, а именно, фиксируются взаимоотношения между бизнес-процессами, строятся модели бизнес-процессов. Однако для корректной работы на данном этапе описываемые бизнес-процессы, прежде всего, должны быть правильно выделены. Для этого нужно иметь представление о цели, ради которой проводится выделение бизнес-процессов. В качестве такой цели может выступать, например, оптимизация бизнес-процессов.
Подходы к улучшению бизнес-процессов организации. Свойства информации.
Улучшение бизнес-процесса
Определение Организация - любая группа, компания, корпорация,
подразделение, департамент, завод или отдел сбыта.
Концентрация усилий на улучшении бизнес-процессов проникла в самые
отдаленные уголки организаций. Концепция и методы улучшения бизнес-
процессов направлены на осуществление крайне быстрого, «прорывного»
улучшения в рамках единичного бизнес-процесса. Работа по улучшению
бизнес-процессов начинается с концентрации внимания па определении,
понимании и улучшении мероприятий, протекающих и рамках основных
процессов. Улучшение бизнес-процессов приводит в целом к снижению
затрат, длительности цикла и уровня ошибок. Концепция улучшения бизнес-
процессов основывается на четырех подходах:
1. Методика быстрого анализа решения (FAST)
2. Бенчмаркинг процесса
FAST (Методика быстрого анализа решения)
Методика быстрого анализа решения основывается на способе
улучшения, впервые использованном IBM в середине 80-х. В 90-х этот
подход был усовершенствован компанией «Дженерал Электрик».
Компания «Форд Мотор» продолжила развитие этой концепции, назвав ее
«RАРEТ». Сегодня компания E&Y широко использует этот подход
(который они называют Экспресс (Express)) в работе с клиентами по всему
миру. Этот подход часто используется и другими организациями по всей
Америке.
Определение Методика быстрого анализа решения - «прорывной»
подход, который концентрирует внимание группы па
определенном процессе в ходе одно- двухдневного совещания
для определения способов, которыми группа может улучшить
этот процесс в течение следующих 90 дней. Перед окончанием
совещания руководство одобряет или отвергает предложенные
улучшения.
Бенчмаркинг процесса - давно известный метод, получивший второе
рождение, когда компания «Ксерокс» воспользовалась им для радикального
изменения своей стратегии и получила премию Малкольма Болдриджа (Malcolm
Baldrige Award). В наше время этот подход многими понимается неверно.
Большинство людей думают, что бенчмаркииг процесса - это сравнение
показателей деятельности своих процессов с показателями деятельности
процессов другой организации. Однако сравнение показателей - лишь один из
первых шагов эталонного тестирования процесса. Этот вид деятельности
правильнее было бы назвать сравнительным анализом.
Определение Бенчмаркинг (Benchmarking) процесса - систематический
метод определения, понимания и творческого развития
товаров, услуг, проектов, оборудования, процессов и процедур
(установившихся принципов) более высокого качества для
улучшения текущей деятельности организации, посредством
изучения того, как разные организации выполняют одинаковые или похожие операции.
Сравнительный анализ - сравнение некоторых наборов
показателей схожих элементов.
Свойства информации
Итак, информация является динамическим объектом, образующимся в момент взаимодействия объективных данных и субъективных методов. Как и всякий объект, она обладает свойствами (объекты различимы по своим свойствам). Характерной особенностью информации, отличающей ее от других объектов природы и общества, является отмеченный выше дуализм: на свойства информации влияют как свойства данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, взаимодействующих с данными в ходе информационного процесса. По окончании процесса свойства информации переносятся на свойства новых данных, то есть свойства методов могут переходить на свойства данных.
Можно привести немало разнообразных свойств информации. Каждая научная дисциплина рассматривает те свойства, которые ей наиболее важны. С точки зрения информатики наиболее важными представляются следующие свойства: объективность, полнота, достоверность, адекватность, доступность и актуальность информации.
Объективность и субъективность информации. Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъективными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. Так, например, принято считать, что в результате наблюдения фотоснимка природного объекта или явления образуется более объективная информация, чем в результате наблюдения рисунка того же объекта, выполненного человеком. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых дисциплинах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосредственно наблюдавших события или получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц). В не меньшей степени объективность информации учитывают в исторических дисциплинах. Одни и те же события, зафиксированные в исторических документах разных стран и народов, выглядят совершенно по-разному. У историков имеются свои методы для тестирова ния объективности исторических данных и создания новых, более достоверных данных путем сопоставления, фильтрации и селекции исходных данных. Обратим внимание на то, что здесь речь идет не о повышении объективности данных, а о повышении их достоверности (это совсем другое свойство).
Полнота информации. Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапазон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.
Достоверность информации. Данные возникают в момент регистрации сигналов, но не все сигналы являются «полезными» — всегда присутствует какой-то уровень посторонних сигналов, в результате чего полезные данные сопровождаются определенным уровнем «информационного шума». Если полезный сигнал зарегистрирован более четко, чем посторонние сигналы, достоверность информации может быть более высокой. При увеличении уровня шумов достоверность информации снижается. В этом случае для передачи того же количества информации требуется использовать либо больше данных, либо более сложные методы.
Адекватность информации — это степень соответствия реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов.
Доступность информации — мера возможности получить ту или иную информацию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным или отсутствие адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной. Отсутствие адекватных методов для работы с данными во многих случаях приводит к применению неадекватных методов, в результате чего образуется неполная, неадекватная или недостоверная информация.
Актуальность информации — это степень соответствия информации текущему моменту времени. Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммерческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приводить к ошибочным решениям. Необходимость поиска (или разработки) адекватного метода для работы с данными может приводить к такой задержке в получении информации, что она становится неактуальной и ненужной. На этом, в частности, основаны многие современные системы шифрования данных с открытым ключом. Лица, не владеющие ключом (методом) для чтения данных, могут заняться поиском ключа, поскольку алгоритм его работы доступен, но продолжительность этого поиска столь велика, что за время работы информация теряет актуальность и, соответственно, связанную с ней практическую ценность.
3.