Äriprotsessid on ettevõtete selgroog. Korralikult koostatud äriprotsesside portfell annab konkurentsieelise ja aitab ettevõtetel olla uuendusteks paremini ette valmistunud. Tüüpiline näide ühest andmepõhisest äriprotsessist on "tellimusest-makseni" protsess: see on tsükkel, mis saab alguse siis, kui ettevõtte saab kliendilt ostusoovi ja lõpeb, kui tellimus on täidetud ja klient on teenuse või kauba eest tasunud.

Kaasaegsete organisatsioonide jaoks on eluliselt tähtis selliste protsesside kiirus ja efektiivsus ja analüütikud töötavad igapäevaselt selle nimel, et äriprotsessid sujuksid. Selleks, et olemasolevaid protsesse paramaks ja kiiremaks muuta (selmet nullist uut looma hakata), tuleb töötada suurte andmemahtude kallal, sageli vaid analüütiku intuitsioonist ja kogemusest lähtuvalt.

Tartu Ülikooli infosüsteemide professor Marlon Dumas kuulub arvutiteaduste valdkonnas 1% maailma enimtsiteeritud teadlaste hulka. Professor töötab äriprotsesside juhtimisega tehisintellekti abil:

"Projekti käigus töötatakse välja tehisintellektil põhinevad meetodid, mis leiavad iseseisvalt viise äriprotsesside tõhustamiseks, kasutades ettevõtte poolt juba salvestatud infot. Töö tulemusena valmib vabavaraline (open-source) tööriist, nimega Pix, mis võimaldab selle kasutajatel regulaarselt oma töövood üle vaadata."

Toome ühe näite "tellimusest makseni" protsessist:

"Oletame, et me näeme, et pea iga kord kui me saadame ostutellimuse ilma veo marsruuti lisamata meie tarnijale Brasiilias, jääb tellimus hiljaks. Samal ajal kui Hispaania tarnijaga suheldes on kiireimaks lahenduseks kohalikul kontaktil endal veo marsruut valida. Tehisintellektil baseeruv Pix suudab selle erinevuse ära tunda, analüüsides varasemat ostude ja vedude ajalugu – ning kujundab äriprotsessi selliselt, et Brasiilia partnerile lisatakse tellimusele alati ka veo marsruut, kuid Hispaania omadele mitte."

Peamine väljakutse ülalmainitud lahenduste välja töötamisel on erinevate paralleelsete võimaluste ja lahenduste suur hulk. Tavaline "tellimusest makseni" protsess sisaldab suuremates ettevõtetes kümneid vaheetappe, neist igaühel oma otsused ja neist lähtuvad tegevused. Lisame siia võrrandisse sajad erinevad tootjad, tarnijad ja kliendid ning saamegi miljoneid erinevaid viise, kuidas oma protsesse tõhusamaks muuta.

 Uus äriprotsesse analüüsiv tööriist Pix. 

Pix saab olema järgmine samm (kui mitte öelda uue põlvkonna tööriist) võrreldes praegustega nagu Apromore. Ka Apromore oli ärisüsteemist vigasid ja protsessi pudelikaelu otsiv programm, mis loodi Tartu Ülikooli teadlaste poolt koostöös Melbourne'i Ülikooli teadlastega, kuid erinevalt Apromore'ist suudab Pix leitud vigadele soovitada ka lahendusi. Pix suudab analüüsida pea kõiki potentsiaalseid võimalusi, leidmaks lahenduse, mis optimeerib kulusid, aega, süsteemi vigasid ja kõigi eelnevate kombinatsioone. Lõpliku valiku, kuidas toimida, teeb siiski ettevõtte analüütik.

Euroopa Teadusfond innustab teadlasi võtma riske

Uurimisprojekt, nimega "The Process Improvement Explorer: Automated Discovery and Assessment of Business Process Improvement Opportunities (PIX)", sai Euroopa Teadusfondilt (ERC) viieks aastaks kogenud teadlase grandi (ERC Advanced Grant) summas 2 349 965 eurot. Kokku jagati Euroopa Teadusfondi poolt 222 teadlasele tippteaduse edendamiseks 540 miljonit eurot. Enam kui 2000 projektitaotlusest rahastati vaid 11%.

Rahastatud teadusprojektidega luuakse enam kui 2000 töökohta ja loodetakse uusi julgeid lahendusi mitmetele kaasaja Euroopat räsivatele probleemidele: sotsiaalsetest kriisidest kuni keskkonnasõbraliku energia tootmiseni. Näiteks uurivad Šveitsi sotsiaalteadlased rahvateaduse ehk ühisloome abil kogutud andmestikku kasutades suurlinnade elukõlbulikkust; Ungari teadlased aga keskenduvad Ida-Euroopa töölisklassi naiste õiguste uurimisele.