Data mining technologies of business processes for competitive growth of enterprises

A high level of competitiveness of a company is one of the key factors that guarantees stable long-term economic development and a stable position of the enterprise in the market. Competition is a trigger for activating innovative processes and introducing modern information technologies into the enter prise infrastructure. The lack of control and regulation system, the low level of automation of processes, their inconsistency with strategic goals and duplication significantly reduce the overall level of competitiveness of the enterprise and negatively affects economic profit. As a tool that can increase a company’s competitive position in the market, the work explores the digital technology of in-depth analysis, that is Process Mining. This article aims to explore how businesses gain a competitive edge by using business process mining technology. It also examines the current trends in implementing process analytics across different industries. Process Mining technology is the focus of the study. The subject is the impact of business process mining technology on the competitiveness of a company. The study used theoretical and empirical scientific approaches, methods of statistical analysis, and systems analysis techniques. By analyzing competitive advantages, a correlation between the implementation of process analytics and the company’s increased efficiency was established. The most popular areas of application of Process Mining are procurement, customer service and information technology. The leaders in the number of successful implementations of business process analysis technology are the financial services, telecommunications, and oil and gas industries.

1. Агабабаев М. С., Акберов К. Ч., Ноздрин А. В. Повышение конкурентоспособности организации на рынке гостиничных услуг г. Екатеринбурга // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2023. Т. 12, № 4. С. 58–64.

2. Баринов В. А., Синельников А. В. Развитие организации в конкурентной среде. URL: https://www.cfin.ru/press/management/2000- 6/01.shtml (дата обращения: 20.02.2024).

3. Фатхутдинов Р. А. Стратегический менеджмент. 7-е изд., испр. и доп. М. : Дело, 2005. 448 с.

4. Миронов М. Г. Ваша конкурентоспособность. М. : Альфа-Пресс, 2004. 160 с.

5. Ладыженко С. Н. Конкурентоспособность участников рынка туристских услуг в условиях цифровой трансформации // Вестник Сургутского государственного университета. 2023. Т. 11, № 4. С. 76–81.

6. Минина Е. А., Ефимиади Л. К. Использование модели SWOT-анализа при оценке конкуренто-способности заведения общественного питания на примере ресторана «Матрешка» // Математическое и экспериментальное моделирование физических процессов : сб. материалов Всерос. научн.-практ. конф. с междунар. участием, 15 декабря 2022 г., г. Биробиджан. Биробиджан : ИЦ ПГУ им. Шолом-Алейхема, 2023. С. 17–23.

7. Измайлова Н. А., Яхонтова И. М. Технология диагностики бизнес-процессов PROCESS MINING // Информационное общество: современное состояние и перспективы развития : сб. материалов XV междунар. форума, 10–14 июля 2023 г., г. Краснодар. Краснодар : Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, 2023. С. 97–100.

8. Лифанова К. А., Зайцев К. С. Применение технологии Process Mining для обработки редких событий при фиксации эксплойта // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Т. 9, № 11. С. 60–67.

9. Морозевич Е. С., Панфилов И. А. Process Mining как инструмент совершенствования бизнес-процессов // Решетневские чтения. 2017. № 21–2. С. 228–229.

10. Кравченко В. А., Горбоконь Б. В. Применение процессной аналитики как фактора экономического роста // Новое в экономической кибернетике. 2021. № 4. С. 215–230.

11. Марков А. Process Mining: оценка и тренды рынка. URL: https://static1.abbyy.com/abbyycommedia/33090/01_deloitte-a-markov 27052021.pdf (дата обращения: 20.02.2024).

12. Process Mining: технология анализа процессов. URL: https://www.cnews.ru/reviews/bi_bigdata_2014/articles/process_mining_tehnologiya_analiza_protsessov (дата обращения: 18.02.2024).

13. Celonis. URL: https://www.celonis.com/en/ (дата обращения: 18.02.2024).

14. PwC и ABBYY: 50% российских компаний планирует внедрить Process Mining к 2024 году // IT Channel News. URL: https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=158469 (дата обращения: 25.02.2024).

15. Проекты // Ramax Group : офиц. сайт. URL: https://www.ramax.ru/projects/ (дата обращения: 26.02.2024).

16. Proceset // TAdviser : офиц. сайт. URL: https://tinyurl.com/mr3nwbwy (дата обращения: 26.02.2024).

17. GlowByte реализовала пилотный проект в « Ингосстрахе» с использованием инструмента Process Mining. URL: https://tinyurl.com /4n72r5zy (дата обращения: 26.02.2024).