iBPM与传统BPM有何区别

作者:alphaflow 时间:2019-12-02 浏览 :377

随着新技术的迅速发展,业务流程管理(BPM)软件正朝着一个新的方向发展:iBPM。iBPM是“智能业务流程管理”的缩写,它涉及到将尖端技术(如机器人流程自动化(robotic Process automation,RPA)和机器学习(machine learning))集成到日常流程中。iBPM的目标是利用尖端技术生成自动化的、有意义的数据分析,从而更好地自动化流程并提高效率。

由于iBPM技术新颖,许多人很难理解iBPM和传统BPM平台之间的区别,为什么iBPM比传统的BPM套件更“智能”?我们会在本篇探讨了iBPM与传统BPM的区别以及这些区别如何影响工作流。

传统的BPM软件和数据

iBPM最大的优势是编译来自用户和集成应用程序的数据,并使用它做出明智的、自动化的决策。这与传统的BPM软件有很大的不同。对于传统的BPM平台和数据,有两个常见问题:

传统的BPM软件收集了大量关于员工和流程效率的数据。然而,大量的信息却为管理人员作出决策提供了障碍。大量原始数据需要分析人员将其提取转化为可用的决策数据,这是件异常困难的事。尽管传统的BPM平台通过收集流程和员工效率方面的数据来帮助公司优化工作流,但将数据转换为结果的时长非常重要。BPM提取数据成为可供参考的决策,其时间跨度过长了。

另一个方面是优化流程中的短板。管理者依靠传统BPM汇总的数据来对流程提出调整,往往是需要在历经某一条流程后,才能发现流程过程中的不合理性。虽然它依旧可以找到流程中的不足,同时在时效性上偏于滞后了。

iBPM:通过可连接性将数据转换为结果

iBPM通过其与尖端技术的可连接性来解决第一个问题,以自动分析数据和优化工作流。将外部技术和应用程序集成到传统的BPM流程中通常需要一个专门的程序员团队来构建定制的解决方案。相比之下,iBPM软件协调多个应用程序,将创新的尖端技术无缝地编织到工作流中。通过将事件处理和预测分析等新技术融入到工作流中,可以大大减少对从流程数据中收集的洞察力采取行动所需的时间。

从洞察力到改进的快速转换带来的第二个好处:更好的异常处理和持续的流程优化。iBPM根据实时数据预测问题并相应地改变工作流。这扩展了BPM软件的范围,使容易出现异常的流程自动化。它还生成更多关于为不断改进流程而进行更改的数据。通过这种方式,流程数据不断地自我反馈,因此工作流会随着时间的推移而不断改进。

iBPM通过快速流程迭代提高结果

高级数据处理的影响通过快速改变流程的能力而得到增强。iBPM平台让用户不仅可以选择通过事件驱动架构自动进行更改,而且还提供低代码设计接口,即使是非开发人员也可以修改流程。这是一个很大的进步,不像传统的BPM软件那样,需要一个由IT专业人员组成的专门团队在几个月内部署流程更改。在iBPM中,技术和非开发人员都可以基于准确的数据对工作流进行修改。因此,公司对IT人员的依赖性降低,他们可以监控流程并体验更低的成本、风险和部署时间。

iBPM能够利用最前沿的商业智能技术,同时降低流程开发的障碍,使其成为一个强大的商业模型检验工具。iBPM通过与自动化技术的集成,同时生成并执行对增加的数据量的精确分析。结合自由改变流程的功能,业务流程专家可以自由地就业务战略做出明智的决策。然后,在不冒重大风险的情况下执行这些决定。通过调整技术、数据和战略,公司可以以更快的速度和更低的成本提高效率。

iBPM当前所处的阶段

虽然一些BPM软件提供商开始实现iBPM功能,但它成为标准还需要几年时间。使决策和数据分析自动化成为可能的技术尚未完全成熟。然而,随着商业智能(BI)技术的成熟,BPM软件将开始类似于真正的iBPM平台。随着iBPM在市场上的迅速发展,各种规模的企业都有可能通过智能化的流程自动化和优化来快速转变业务。



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