Process Mining. 3 способа выжать максимум прибыли из бизнес-процессов

Webinar event site https://www.elma-bpm.ru/landing/bpforbigones.html

Add to calendar:
Share:

Process Mining – технология анализа бизнес-процессов на основе исторических данных об их исполнении и цифровых следов, которые оставляют сотрудники, клиенты и партнеры.

Технология фокусируется на выявлении процесса – как он функционирует в реальности, а не на словах или в описаниях процесса на бумаге. Позволяет проанализировать процессы и совершенствовать их, чтобы достичь конкретных целей по увеличению эффективности работы.

Бесплатный вебинар посвящен детальному рассмотрению этой технологии и примеров ее использования.

 

 

В соответствии с задачами, которые решает Process Mining, на вебинаре будут рассмотрены три способа выжать максимум прибыли из бизнес-процессов:

  • Извлечение бизнес-процессов.
  • Анализ соответствия бизнес-процессов.
  • Совершенствование процессов.

Тема будет интересна собственникам и топ-менеджерам предприятий, директорам по развитию, ИТ-директорам, финдиректорам, бизнес-аналитикам и проектировщикам процессов.

 

Участие в вебинаре поможет ответить на вопросы:

  • Как в реальности выглядят процессы компании?
  • Где находятся слабые места операционной деятельности?
  • На каких стадиях процесса появляются избыточные финансовые траты?
  • Эффективно ли расходуется рабочее время в процессе?
  • Какие факторы влияют на уровень удовлетворенности Заказчика процесса?

 

Вебинар проведут специалисты компаний:

  • ELMA – компания-разработчик системы управления бизнес-процессами ELMA BPM.  Предоставляет услуги по внедрению системы в компаниях заказчиков, обучению и техподдержке пользователей.
  • LANIT BPM – компания, выполняющая аудит и технологическую экспертизу процессов предприятий. Специализируется на внедрении и сопровождении BPM-решений.

 

Участие в вебинаре бесплатное и по предварительной регистрации.

Comments

Register To Reply

For getting the embed code click right
mouse button on video and select
'Generate HTML code' item

Forgot password? Apply