Ogni attività volta al miglioramento o al potenziamento della propria competitività richiede la consapevolezza delle proprie procedure; degli attori coinvolti, dei ruoli che li caratterizzano e delle relazioni esistenti tra di essi; delle regole, sia esplicite che implicite, che regolano e guidano ogni decisione. In breve, la conoscenza dettagliata dei propri processi.
Il risultato ottenuto, sia esso l'ultimo sistema operativo di supporto ad una specifica attività, la necessaria implementazione del Business Process Management (BPM) per migliorare la propria efficienza, oppure il nuovo modo di lavorare, finalmente in grado di rispondere in modo efficace ed efficiente ai nuovi stimoli o richieste del mercato, dipende strettamente da quanto la conoscenza dei propri processi sia affidabile e realistica.
Per questo motivo, ogni organizzazione, indipendentemente dalla propria dimensione e tipologia, ha investito e continua ad investire notevoli risorse nello sforzo di conoscere in dettaglio il proprio modo di lavorare. Ma spesso rimane un divario tra quanto effettivamente accade e quello che si crede che accada o si vorrebbe che accadesse.
Promotu, basandosi sull'esperienza acquisita nel campo dei processi e sull'impiego della Process Intelligence, permette di ottenere in tempi brevi una dettagliata conoscenza oggettiva, non distorta da impressioni o desideri, del modo di lavorare di un’organizzazione, mettendo a frutto la considerevole mole di dati registrati nei o dai sistemi informativi durante il proprio regolare utilizzo, sotto forma di log o all'interno di database.
E quello che è più importante, è che può farlo in contesti e con finalità diverse: per identificare ciò che non si conosce (Process Discovery); per verificare se ciò che accade è proprio ciò che dovrebbe o che si vorrebbe (Process Verification); per approfondire fino al livello di dettaglio richiesto ciò che già in parte si conosce per poter intervenire in modo efficiente e mirato (Process Improvement).
Inoltre è applicabile a ogni processo, non solo di business, anche se supportato da più sistemi informativi (sia corporate che limitati ad applicazioni verticali), purché esistano dei "log", ossia siano registrati da "qualche parte" alcune minime informazioni. E nel caso in cui questi mancassero del tutto o non contenessero tutte le informazioni necessarie all'analisi, è sempre possibile a capire se e come sia possibile "strumentare" i processi in modo da poterle raccogliere. In questo modo sono poche le situazioni reali in cui non sia possibile o utile applicarla.
Un aspetto importante collegato a ogni attività di analisi di dati reali è il mantenimento della confidenzialità e la protezione della privacy. Prima di procedere all'attività di analisi, ogni informazione ritenuta sensibile (nomi di persone, valori economici o altri dati riservati) può essere resa anonima, tramite "hashing", rendendo in tal modo impossibile riuscire a risalire all'identità o al valore originari. Nei casi in cui fosse necessario, è anche possibile procedere a semi-anonimizzazione, ossia le informazioni riservate sono ugualmente rese anonime, ma mantenendo separatamente la chiave che permette di risalire ai valori originari.
[Figura Knowledge Discovery Process]
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La complessità dei modelli dei processi non solo aumenta drasticamente la probabilità di errore, ma soprattutto riduce considerevolmente la capacità di analizzarli ...
