任务探索的主要用例以释放自动化和生产力

[Aklima@444]

在商业中，很少有主题能像任务探索那样引起如此多的兴趣和困惑。当企业领导者寻求利用任务智能的变革力量时，问题仍然存在：这种智能在哪里真正提供最大价值？

在这里，我们向您展示使任务探索大放异彩的主要用例。

什么是任务挖掘？
任务挖掘是一种先进的数据科学方法，它使用机器学习和人工智能等技术来分析和理解用户如何与各种软件应用程序交互。通过检查用户行为和流程，任务挖掘可以识别效率低下的领域、自动化潜力以及改善整体用户体验的机会。

任务挖掘经常与流程挖掘相混淆。它们是相关的流程智能解决方案，但工作方式不同。任务挖掘着眼于表面活动，即员工办公桌和工作站上的活动。另一方面，流程挖掘查看业务系统（例如 CRM 或 ERP 系统）中的事件日志。

流程挖掘与任务挖掘——数据收集

为什么任务挖掘如此受欢迎？
随着组织越来越依赖数字工具和应用程序，确保员工有效地使 巴哈马电报电话号码 用这些资源至关重要。职位挖掘软件可深入了解员工行为，使企业能够优化其流程和工作流程，以实现最高效率和生产力。

Everest Group估计任务挖矿的投资每年将增长75-85%。1

在许多情况下，投资是合理的。任务挖掘为企业提供六大主要优势：

工作流程的可见性。任务挖掘使工作的完成方式变得透明——在需要特别关注的复杂重复性任务时，启用数据驱动的方法来消除瓶颈、缩短期限并识别自动化机会。
提高效率。任务挖掘有助于识别瓶颈，加速流程改进。当那些拖慢流程和人员速度的问题被快速识别和解决时，员工就可以忘记无聊、重复的任务，而专注于重要的任务。当然，专注于有意义的工作可以提高员工士气，从而促进积极的公司文化和较低的员工流动率。
透明的绩效衡量。当涉及到改变或改进流程时，了解个人的优势和劣势非常有帮助。工作探索显示员工擅长的领域以及他们需要额外支持或培训的领域。
运营标杆管理。通过任务挖掘收集的数据可以让组织全面了解其流程。例如，经理可能会发现许多人发现一项特定的新任务很困难，这表明需要在全公司范围内改进培训和补习课程。
改进合规性和风险管理。数据驱动的方法可以帮助组织实现更好的流程治理。流程可视性的提高使业务领导者能够识别并停止不合规的任务，以促进遵守风险和法规要求。