BPM (управление эффективностью бизнеса) - системы презентация

потребителей BPM
Бизнес-процессы в BPM-системах.
Преимущества для бизнеса от внедрения BPM-решения

предприятиям оценивать эффективность своей деятельности по отношению к своим стратегическим целям.
Технология BPM (Business Performance Management – управление эффективностью бизнеса) позволяет формулировать стратегию и видеть исполнение этой стратегии достаточно оперативно или даже в режиме реального времени.

предложен международной аналитической компанией IDC в 2004 г.
BPM — это, прежде всего, управленческая концепция, и уже затем — особая категория информационных систем.

Ключевые BPM-процессы:
формализация стратегии компании,
моделирование,
анализ и мониторинг ключевых показателей эффективности,
финансовое и операционное планирование,
отчетность и необходимая для этого консолидация операционных данных.

В основе концепции BPM лежит идея непрерывного цикла управления.
Совокупность элементов цикла управления и их взаимосвязь представлены на рисунке.

развития (выделение стратегий и планирование количественных значений ключевых показателей эффективности в соответствии с методологий системы сбалансированных показателей ССП);
моделирование факторов, определяющих достижение этих целей, и имеющихся ограничений;
планирование действий, ведущих к достижению поставленных целей Ориентирами для разработки тактических (оперативных) планов становятся KПЭ. Основным инструментом оперативного планирования является бюджет;
постоянный мониторинг, позволяющий отслеживать состояние ключевых показателей эффективности и их отклонение от плана. Фактические значения по статьям управленческого учета вычисляются на основе собранных в Хранилище первичных данных. Для сравнения намеченных и достигнутых показателей бюджетов и KПЭ используются инструменты "план-фактного" анализа на основе технологии OLAP;
анализ достигнутых результатов, позволяющий лучше осознать природу «носителей эффективности». На основе анализа стратегические планы корректируются в соответствии с реальными условиями работы. Для планирования изменений используются инструменты прогнозирования и моделирования различных сценариев развития ситуации ;
составление финансовой и управленческой отчетности, помогающей руководителям принимать экономически обоснованные решения.

деятельностью компании в соответствии с этими стратегическими задачами”, т.е. помощь организациям в осуществлении их бизнес-стратегий.

до конкретных исполнителей.
И вторая - это контроль, как оперативное исполнение (или не исполнение) влияет на осуществление стратегии всей компании, от конкретных исполнителей к различным уровням руководства компании.
Основные информационные потоки в BPM- системах связаны с решением именно этих задач. Чтобы довести стратегию корпоративного уровня до тактического, информация в виде целей и инициатив, через ключевые показатели результативности опускается до показателей, которыми пользуются менеджеры тактического и операционного уровня.

данных, OLAP-средства и прикладные модули, автоматизирующие управленческие процессы.
Функциональная архитектура классической BPM-системы складывается из трех составных частей.

Первая часть - Хранилище данных. Это базис BPM-системы. В нем консолидируется оперативная финансовая информация из различных автоматизированных модулей организации.

Вторая составляющая решения - набор инструментов для поддержки технологий управления предприятием: финансового планирования, управленческого учета, прогнозирования и т.д.

Третья компонента BPM - средства оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-line Analytical Processing) для оперативной работы с деловыми данными, которые накапливаются в Хранилище.

различных источников головной компании и филиалов организации. На основе Хранилища реализуются задачи для поддержки полного цикла управления эффективностью бизнеса:
разработка стратегии;
тактическое (оперативное) планирование;
мониторинг и анализ (управленческий учет);
регулирование.
Для оперативной работы с данными Хранилища, на каждом этапе управленческого цикла применяют средства OLAP.

аккумулируется вся самая разнообразная информация, необходимая менеджерам для подготовки управленческих решений. При этом хранилище оснащено инструментами для быстрой и несложной настройки на новые виды данных, то есть оно может непрерывно развиваться.
Хранилище снабжено мощной системой загрузки данных из разных источников, при этом в процессе загрузки происходит автоматическое согласование и очистка данных от ошибок.

обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов. Используется аналитиками для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Служит для подготовки бизнес-отчетов в целях управления.

OLAP - это технология, обеспечивающая возможность многомерного анализа данных. На основе OLAP строятся системы поддержки принятия решений и системы подготовки отчетов. В подобных системах разрозненная информация представляется в виде многомерного куба, которым можно легко манипулировать, извлекая срезами нужную информацию.

агрегированных значений. 
Аналитические инструменты направлены на проведение анализа, целью которого является понимание закономерностей, которые происходят на предприятии, а также формирование прогнозных  сценариев развития предприятия.  
Аналитические системы должны удовлетворять следующим условиям:
— обеспечивать структурирование однородных данных для получения качественной сводной информации необходимой для принятия  управленческих решений;
— работа с различными источниками данных, как внутренними так и внешними, наличие инструментов консолидации, обработки разнородной информации, полученной из разных источников;
— простота и легкость извлечения аналитических данных.

решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию, анализировать которую невозможно из-за различия в форматах данных и разрозненности ее хранения.

Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Бывает что одни и те же данные дублируются в разных системах или имеют логические несоответствия. Получение данных из разных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе.

используемые для поддержки принятия управленческих решений».

Данные в хранилище попадают из оперативных систем, а также из внешних источников.
В качестве основы хранилища данных, как правило, используется реляционная модель хранения данных, что существенно облегчает дальнейшее развитие такого хранилища.
Существует и другой путь - применение оптимизированных структур, например, многомерных (по этому пути пошли разработчики компании SAP в своем продукте SAP BW).
Превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и обеспечивающую поддержку принятия управленческих решений, можно считать одной из самых актуальных задач. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени - OLAP-системы.

секунд, при этом большинство запросов обрабатываются в пределах одной секунды, а самые сложные запросы должны обрабатываться в пределах двадцати секунд.
OLAP-система должна справляться с любым логическим и статистическим анализом, обеспечивать сохранение результатов в виде, доступном для конечного пользователя. Средства анализа могут включать процедуры анализа временных рядов, распределения затрат, конверсии валют, моделирования изменений организационных структур и другие.
Система должна предоставлять широкие возможности разграничения доступа к данным и одновременной работы многих пользователей.
Система должна обеспечивать концептуально многомерное представление данных, включая полную поддержку множественных иерархий.
Мощность различных программных продуктов характеризуется количеством обрабатываемых входных данных. Разные OLAP-системы имеют разную мощность. При выборе OLAP-инструмента следует учитывать целый ряд факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативную память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т.п.

инструментов ETL (Extract, Transfer, Load) в него поступают информационные потоки из систем управления текущими операциями компании (ERP, CRM и др.), в том числе из ее удаленных подразделений. Данные при загрузке в хранилище очищаются и консолидируются. Собранная в DWH информация обрабатывается специализированными приложениями для планирования, управленческого учета, моделирования и поддержки других BPM-процессов. Для прогнозирования используются технологии обнаружения скрытых закономерностей в “сырых” данных — Data Mining. Контроль, анализ и выпуск отчетов на всех этапах управления эффективностью обеспечиваются средствами оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-line Analytical Processing).
Таким образом, BPM-системы объединяют технологии BI (DWH, ETL, OLAP и Data Mining) и пакеты приложений для автоматизации процессов управления корпоративной эффективностью. Обычно каждый компонент BPM представлен в виде отдельного программного пакета, входящего в состав интегрированной BPM-платформы.

движения от основания пирамиды к ее вершине происходит постепенное преобразование детальных операционных данных в агрегированную информацию, предназначенную для поддержки принятия управленческих решений.

Сами транзакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но, не относятся к категории аналитических систем. В то же время именно они являются поставщиками информации для систем бизнес–интеллекта и аналитических приложений.

аналитической пирамиды, и в этой связи нельзя не упомянуть программные продукты еще одного класса — ETL.
Под термином ETL (extraction, transformation, loading — извлечение, преобразование, загрузка) понимают три основных процесса, используемые при переносе данных из одной системы в другую. Программные средства этой категории извлекают исходную информацию из определенного источника, преобразуют ее в формат, поддерживаемый базой данных назначения, а затем загружают в базу назначения уже преобразованную информацию.

и обработки данных масштаба предприятия.
Среди BI–систем можно выделить такие составляющие,
как хранилища данных (Data Warehouse),
витрины данных (Data Marts),
инструменты оперативной аналитической обработки (On–Line Analytical Processing, OLAP),
средства обнаружения знаний (Data Mining),
а также инструменты конечного пользователя, предназначенные для выполнения запросов и построения отчетов.

области, Г. Пиатецкий-Шапиро, определяет деятельность таких систем как процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
В деятельности систем обнаружения знаний используются такие методы анализа данных, как фильтрация, деревья решений, ассоциативные правила, генетические алгоритмы, нейронные сети, статистический анализ.

очевидной в:
первую очередь из-за огромных массивов исторической и вновь собираемой информации. Трудно даже приблизительно оценить объем ежедневных данных, накапливаемых различными компаниями, государственными, научными и медицинскими организациями. Человеческий ум, даже такой тренированный, как ум профессионального аналитика, просто не в состоянии своевременно анализировать столь огромные информационные потоки.
 Другой причиной роста популярности интеллектуального анализа данных  является объективность получаемых результатов. Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм, он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще приносит большой вред.
 И, наконец,  интеллектуального анализа данных дешевле. Оказывается, что выгоднее инвестировать деньги в решения data mining, чем постоянно содержать целую армию высоко подготовленных и дорогих профессиональных статистиков.

технологиях интеллектуального анализа данных, используются в компаниях различного профиля. Однако существует целый ряд областей, для которых накоплен богатый и очень успешный опыт применения подобных систем.
Торговля. Анализ потребительской корзины, исследование временных шаблонов, создание прогнозирующих моделей, оптимизация складских запасов.
Банковское дело. Сегментация клиентов, выявление мошенничества с кредитными картами, прогнозирование изменения клиентуры, анализ финансовых рисков.
Страховой бизнес. Сегментация клиентов, выявление фактов мошенничества, анализ страховых рисков, разработка новых продуктов, расчет страховых премий.
Телекоммуникации. Анализ лояльности клиентов, сегментирование клиентской базы и услуг, анализ внешних факторов на отказы оборудования, выявление случаев несанкционированного доступа к сети.
Производственные предприятия. Оптимизация закупок, диагностика брака на ранних стадиях, диагностика оборудования, маркетинг.
Нефтегазовая отрасль. Диагностика оборудования и нефте-газопроводов, прогнозирование цен, разведка месторождений, анализ влияния внешних и внутренних факторов на объемы продаж.

о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью технологий data mining в сфере розничной торговли:
Анализ покупательской корзины предназначен для выявления товаров, которые покупатели стремятся приобретать вместе. Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.
Исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов. Оно дает ответы на вопросы типа «Если сегодня покупатель приобрел видеокамеру, то, через какое время он вероятнее всего купит новые батарейки?»
Создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением, например, покупающих товары известных дизайнеров или посещающих распродажи. Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров.

программы маркетинга и ценообразования, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. Среди типичных мероприятий отметим следующие:
анализ записей о подробных характеристиках вызовов. Назначение такого анализа — выявление категорий клиентов с похожими стереотипами пользования их услугами и разработка привлекательных наборов цен и услуг;
 выявление лояльности клиентов. Data Mining можно использовать для определения характеристик клиентов, которые, один раз воспользовавшись услугами данной компании, с большой долей вероятности останутся ей верными. В итоге средства, выделяемые на маркетинг, можно тратить там, где отдача больше всего.

интеллектуального анализа данных, прогнозирования и оптимизации принятия решений

компанией. В нем реализована методология BSC. Она осуществляет процесс планирования в компании через стратегию и стратегические цели, построение стратегических карт и ключевых показателей эффективности.
После определения целей возникает другая задача: найти наилучший путь их достижения, то есть определить и оценить различные инициативы. Для автоматизации этих процессов в системе должен содержаться модуль моделирования бизнеса, формирующий множество вариантов сценариев развития компании с возможностями оценки результатов.
Компонент, отвечающий за взаимосвязь стратегии и оперативной деятельности, - модуль планирования и бюджетирования. Он обеспечивает поддержку одновременной работы большого количества пользователей, оперативность движения информации как сверху вниз, так и снизу верх, а также удобство доступа к фактическим операционным данным, находящимся в хранилище.
Наконец, важный элемент BPM-систем - компонент анализа операционной деятельности и формирования отчетности. Как правило, эта система реализуется на OLAP-технологии и позволяет по запросам пользователей формировать отчеты, где можно посмотреть информацию в тех ракурсах, которые вам необходимы в реальном режиме времени.

управления эффективностью бизнеса переживает период расцвета. Организации самых разных профилей деятельности получают реальную выгоду, внедряя BPM-инструменты.

Российский вклад в рынок BPM пока еще слишком мал. Первые проекты в этой области появились в нашей стране в 2001—2002 гг. По мнению большинства экспертов, рынок систем класса BPM-BI является одним из наиболее перспективных в настоящее время. Спрос на эти решения растет на 50% в год. В России основными потребителями таких решений являются крупные компании и холдинги сырьевого, энергетического и телекоммуникационного секторов экономики, активный интерес проявляет госсектор.

торговле, промышленном производстве, топливно-энергетическом комплексе и в банках. На долю этих четырех секторов приходится, по тем же оценкам, более половины от общего числа внедрений.

Востребованность BPM-систем в этих секторах можно объяснить, во-первых, масштабом решаемых управленческих задач (промышленное производство и ТЭК), во-вторых, высоким потенциалом — т.е. наличием «свободных» ресурсов (торговля), и, наконец, присущим отрасли высоким уровнем автоматизации (банки). 

между участниками. В тройку лидеров входят две отечественные компании: «Инталев» и Intersoft Lab, а также зарубежный поставщик — SAP, после которого с небольшим отставанием идет Oracle.
Динамика последних пяти лет обнаруживает заметное усиление позиций зарубежных вендоров. Это является закономерным следствием реализуемых на отечественном рынке стратегий.

систем

большинства компонентов BPM-систем, поддерживающих замкнутый цикл управления, однако частота внедрения этих приложений далеко не одинакова.
Наибольшее число проектов приходится на реализацию приложений, автоматизирующих третий этап управления — мониторинг исполнения оперативных планов и анализ достигнутых результатов. Как упоминалось выше, большинство задач данного этапа решается в рамках управленческого учета. Причины популярности приложений, автоматизирующих управленческий учет, очевидны: прежде всего, в компаниях пытаются оценить текущее состояние, понять, на что затрачиваются средства и каковы поступления.
Второе место занимает бюджетное/финансовое планирование. Планирование и управленческий учет неразрывно связаны, и поэтому неудивительно, что, научившись управлять затратами, компании готовы автоматизировать процессы разработки операционных планов.
На текущий момент доля внедрений компоненты стратегического планирования от общего числа внедрений пока невелика. Возможно, столь часто цитируемая неопределенность будущего является основной причиной невысокого рейтинга этой функциональности.
Совсем незначительное число внедрений у компоненты моделирование, а также приложений по подготовке регулятивной отчетности. Вероятно, до настоящего момента потребности бизнеса в отношении этих приложений были незначительны. Однако если говорить о банковском секторе, то приложения, предназначенные для поддержки регулятивных требований, становятся все более востребованными. На это влияет и уже введенная обязательная отчетность по МСФО, и необходимость подготовки отчетности по РПБУ.

целевые значения KPI
Стратегические бюджеты

ПЛАНОВ

Построение прозрачной и управляемой организации

(десятки
пользователей)

Операционные
менеджеры
(сотни
пользователей)

Линейные
менеджеры
(тысячи
пользователей)

Цели
Прогнозы
Управление операциями
Почасовое/ежедневное

Прогнозы/отклонения
Бюджеты
Операционные планы
Назначение ресурсов
Ежедневно/еженедельно

Цели/Стратегии
Финансовые и
операционные прогнозы
Еженедельно/ежемесячно

;
Ресурсы;
Доходы.

Ключевые показатели, в т. ч. стратегические

Финансовая и управленческая отчетность;
Результаты аналитических расчетов.

Анализ рентабельности, эффективности;
GAP-анализ.

Бюджетирование (планирование основной деятельности и административно-хозяйственных расходов).

Клара (Калифорния, США)
Около 2,500 сотрудников в 20 странах
Более 10,000 заказчиков, включая 91 из списка FORTUNE 100
Дистрибуторы в 25 странах
Международная партнерская сеть – более 600 партнеров
Более 20 лет работы на рынке

ARCHITECTURE

MANAGEMENT ARCHITECTURE

Reporting

Tailored Applications

Финансы

Структура

Продукция

Клиенты

Аналитика

Показатели эффективности

Запросы и отчетность

Корпоративная отчетность

Средства разработки

Hyperion MDM Server

Core and Data Integration Services

Hyperion BI Platform

Hyperion BPM Applications

и реализации методов функционально-стоимостного анализа. Позволяет формировать и анализировать возможные сценарии, оптимизировать использование ресурсов и прогнозировать рентабельность

Hyperion Strategic Finance

Система для консолидации и трансформации финансовой отчетности, финансового анализа и поддержки принятия стратегических финансовых решений

Hyperion Performance Scorecard

Решение для реализации элементов стратегического управления на основе сбалансированной системы показателей (Balanced Scorecard) и аналогичных методик. Позволяет описывать корпоративные цели и контролировать их достижение

Hyperion Business Modeling

Специализированная система для решения задач планирования и бюджетирования, позволяющая организовать формирование, контроль и анализ исполнения планов с охватом всех предприятий и подразделений корпорации

Универсальный OLAP-сервер для сбора, обработки и представления информации в различных аналитических разрезах. Основной элемент BI-платформы Hyperion

Hyperion Essbase

ее оперативными задачами.
Декомпозиция стратегических целей компании (с учетом как финансовых, так и нефинансовых показателей) и доведение целевых показателей до нижестоящих звеньев. Результат – фокусирование усилий всех подразделений на генеральных целях компании.
Поддержка методологии сбалансированной системы показателей (Balanced Scorecard), разработанной Дейвидом Нортоном и Робертом Капланом.

детальных планов
Преднастроенные инструменты анализа «что-если», позволяющие выявить критические факторы успеха
Оценка стратегий привлечения капитала, позволяющая оптимизировать структуру капитала
Анализ влияния слияний/поглощений/ликвидации бизнесов на стратегию компании
Интеграция отчетов о доходах и расходах, баланса и денежных потоков в одну модель

ресурсов.
Встроенный финансовый интеллект, поддержка сложных методологических моделей.
Управление процессами бюджетирования и потоками задач.
Обеспечение работы большого (> 200) количества пользователей в режиме реального времени.
Гибкая бесшовная интеграция с любыми источниками плановой и фактической информации.
Расширенные возможности анализа за счет использования всех преимуществ OLAP.

консолидированной финансовой отчетности в соответствии с национальными и/или международными стандартами.
Элиминирование внутригрупповых операций, пересчет долей владения и контроля при сложном перекрестном владении, применение разных методов консолидации для разных долей владения и контроля, расчет доли меньшинства.
Встроенные возможности сбора финансовых данных, находящихся в разных источниках.
Консолидация мультивалютной отчетности.
Настройка системы осуществляется самими пользователями, роль ИТ-департамента сводится к поддержке технической платформы.

повышения эффективности их работы.
Анализ доходности продукта.
Контроль издержек, выявление скрытых источников снижения затрат.
Анализ окупаемости инвестиций и реинжиниринга.
Оценка сценариев развития бизнеса.
Построение модели всего предприятия, путем объединения простых моделей.

оффлайн
Интерактивность
Drag & Drop
Детализация
Построение любого среза данных
Производительность
Тонкий клиент

системе

Произвольная аналитика

из приложений Hyperion в приложения MS Office
Интерактивная работа с приложениями Hyperion через Microsoft Excel

в группу, использование внешних групп пользователей
Назначение пользователю роли
Назначение пользователю прав в различных приложениях

или задач, направленных на создание определенного продукта или услуги для потребителей.
В качестве примеров типичных бизнес-процессов может служить планирование командировок, составление сметы, открытие счета, исполнение производственного заказа, транспортировка, прогноз суммы заказов от потенциальных клиентов и т.д. бизнес. BPM-системы позволяют эти процессы упорядочить и автоматизировать.
Благодаря их использованию работа выполняется более продуктивно и с минимальными потерями времени

бизнес-процессов, а не совокупность разрозненных функций.
Бизнес-процесс в функциональной организационной структуре:

хорошо известным стадиям жизненного цикла бизнес-процесса: проектированию, исполнению, мониторингу.
Проектирование
Под проектированием понимается разработка схемы бизнес-процесса. Возможность моделировать бизнес-процесс при помощи графического редактора является принципиальной особенностью BPM-систем: проектирование бизнес-процесса должен выполнять бизнес-аналитик без участия программиста.

В процедуре создания модели бизнес-процесса нужно нарисовать шаги, описать бизнес-логику, определить группы пользователей и перечень вводимых на каждом шаге реквизитов.

смену их состояний, хранит значения реквизитов, выполняет бизнес-правила, также предоставляет интерфейсы для стыковки с внешними приложениями — специальные адаптеры, вебсервисы, драйверы для доступа к различным источникам данных.
Ключевой элемент интерфейса пользователя BPM-системы — «персональный список задач», перечень запущенных бизнес-процессов, назначенных данному конкретному пользователю.

Исполнителю за компьютером не приходится думать, с чем ему пора работать: он видит перечень назначенных ему заданий, и когда он берет очередное задание себе на исполнение, нужная программа запускается автоматически.

стрелка» — для каждого экземпляра бизнес-процесса это наглядно показывает динамически формируемое графическое изображение. Зеленым цветом отмечены шаги процесса, которые выполняются в данный момент. Красные стрелки показывают пройденный маршрут.
BPM-система накапливает ценную статистику о параметрах выполнения экземпляров бизнес-процессов: интенсивность, продолжительность, нагрузка на отдельных специалистов.
BPM-системы, предоставляют базовый набор отчетов по показателям бизнес-процессов. На их основе могут быть сконструированы ключевые показатели эффективности, которые, в свою очередь, могут быть увязаны с ССП.

бизнеса, что достигается за счет одновременной обработки данных о ходе процессов из всех взаимосвязанных систем и приложений

соответственно, улучшения достижения бизнес-целей (увеличение выручки, прибыли, стоимости бизнеса, доли на рынке, качества продуктов и услуг, удовлетворенности клиентов и др.). Появляется за счет:
Идентификации и формализации ключевых бизнес-процессов в рамках единого репозитория (хранилища) описаний;
Задания ключевых показателей эффективности бизнес-процессов, автоматизированного сбора и анализа статистики по их выполнению;
Внесения корректирующих изменений в реализацию бизнес-процессов в BPM-решении и моментальное принятие их в работу;
Непрерывного повторения этих шагов в рамках классического цикла Деминга (Планирование, Выполнение, Контроль, Корректировка).
Сокращение времени выполнения процессов за счет их регламентации и автоматизации отдельных шагов. Все исполнители будут точно знать кто, что и в какой последовательности должен делать;

или тысяч одновременно выполняющихся заказов клиентов все заинтересованные лица смогут посмотреть текущую стадию его исполнения, ответственных лиц и прочую сопутствующую информацию.
Описания бизнес-процессов становятся «живыми», а организация гораздо более гибкой. Для того, чтобы внести корректировки в бизнес-процессы, описанные на бумаге (в виде схем, регламентов, должностных инструкций), требуются дни, недели или месяцы. Изменения в бизнес-процессы, выполняемые в BPM-системе, могут быть внесены за считанные минуты.
Улучшение качества корпоративной информации. В процессе выполнения бизнес-процессов появляется информация, которая должна найти отражение в различных информационных системах, используемых в организации. Например, в учетной системе, CRM-системе, системе электронного документооборота, на корпоративном портале и др. BPM-решение обеспечивает интеграцию этих систем на уровне бизнес-процессов и гарантирует, что требуемая информация попадет в требуемые системы в требуемом виде и в требуемое время, чего достаточно сложно добить при ручном внесении информации в системы.