Qu'est-ce que le Process Mining ? Explorez les meilleures pratiques et outils

À mesure qu'une entreprise évolue, la technologie prend le contrôle de la plupart des processus. Mais avec de grands processus viennent de grandes incohérences.

Étant donné la nature dynamique des industries et l'avancement de la mondialisation, un processus commercial qui vous a bien servi hier pourrait ne pas être efficace aujourd'hui. En conséquence, chaque organisation a besoin de nouvelles façons d'examiner ses opérations pour suivre les avancées de l'industrie et obtenir un avantage concurrentiel.

Créer des processus flexibles capables de suivre le changement n'est possible qu'en obtenant des informations sur le fonctionnement d'un processus et en identifiant les principaux défis. Les méthodes traditionnelles de modélisation des processus ne sont plus efficaces car elles comportent de grands risques d'erreurs manuelles.

Alors, comment garantir des résultats optimaux lorsqu'il y a trop de processus à suivre ? C'est là que le logiciel de mining de processus entre en jeu.

Le logiciel de mining de processus fonctionne en extrayant les données des journaux d'événements de la base de données d'une entreprise ou d'outils de gestion d'entreprise tels que le logiciel de gestion de la relation client (CRM), le logiciel de planification des ressources d'entreprise (ERP) et le logiciel de dossiers de santé électroniques (EHR). Ces journaux d'événements aident une entreprise à examiner de près ses processus "tels quels".

Avec un outil de mining de processus approprié, les entreprises créent des modèles de travail idéaux ou des graphiques en examinant la piste de bout en bout pour les écarts et les goulots d'étranglement. Ces algorithmes spécialisés identifient les causes profondes des écarts par rapport à la norme, fournissent des ressources pour les corriger et construisent un processus plus robuste et efficace.

Qu'est-ce qu'un processus ?

Il peut passer inaperçu la plupart du temps, mais les processus nous entourent dans notre vie quotidienne banale. Que ce soit cuisiner un repas, nettoyer votre chambre, créer un budget mensuel ou toute autre corvée d'adulte. Mais comment définissons-nous précisément un processus ?

Un processus est une série d'actions entreprises du début à la fin pour accomplir une activité. Dans le mining de processus, cet ensemble d'actions peut être des étapes ou des tâches individuelles qui définissent les points de départ et d'arrivée d'une opération commerciale. Les processus peuvent être ponctuels, récurrents ou périodiques, selon la nature du flux de travail.

Comment fonctionne le mining de processus ?

Disons qu'un client appelle votre numéro d'assistance. En tant que propriétaire d'entreprise opérant à grande échelle, vous pourriez avoir plusieurs questions sur cette interaction particulière. Par exemple, quand l'appel a-t-il été reçu ? Qui a répondu au client ? Le problème a-t-il été compris correctement ? Une résolution rapide a-t-elle été donnée ? Combien de temps a duré l'ensemble du processus ?

Imaginez devoir suivre des milliers de tels appels téléphoniques chaque jour. Cela semble impossible ? Peut-être pas.

Les processus commerciaux standard laissent derrière eux une traînée de données que nous appelons des journaux d'événements. Ils aident les mineurs de processus à comprendre le modèle opérationnel et à l'optimiser pour de meilleurs résultats.

Avec l'aide des algorithmes de mining de processus, vous pouvez prendre ces données des enregistrements de l'entreprise ou en temps réel et les convertir en informations axées sur les solutions. Vous pouvez explorer combien de temps il faut pour terminer un processus, quel employé gère quelle étape du processus, s'il y a des déviations par rapport au modèle standard ou ce qui ralentit l'opération.

Une fois que vous avez une image claire de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas, vous pouvez prendre ces solutions basées sur les données et les appliquer aux endroits nécessaires pour remodeler vos fonctions commerciales du début à la fin.

Comment le mining de processus complète-t-il la RPA ?

Le mining de processus utilise une technologie appelée Automatisation des Processus Robotiques (RPA) qui aide les travailleurs à se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée en éliminant les étapes fastidieuses d'un processus. Le logiciel RPA utilise des robots pour automatiser les tâches répétitives qui nécessitaient auparavant un effort manuel. En conséquence, l'automatisation des processus améliore l'efficacité globale d'une opération commerciale.

Les analystes peuvent identifier le modèle de travail actuel et localiser plusieurs variations, écarts et autres incohérences avant que la RPA puisse travailler sur l'automatisation des étapes du processus. Utiliser des robots pour déterminer quelles étapes sont redondantes et nécessitent des efforts manuels est beaucoup plus simple lorsque vous avez un modèle de processus décrivant chaque action et interaction dans un modèle de processus commercial.

De plus, le mining de processus facilite la comparaison du nouveau processus automatisé avec l'ancien modèle en générant une nouvelle carte de processus à tout moment.

Par conséquent, ces techniques se complètent et se soutiennent mutuellement pour offrir les meilleurs résultats possibles. Lorsqu'ils travaillent de concert, le mining de processus et la RPA peuvent permettre à une entreprise d'atteindre des résultats plus élevés qui sont facilement mesurables.

Histoire du mining de processus

Cet algorithme spécialisé pour identifier les tendances, les modèles et les inefficacités des données à partir des journaux d'événements a commencé à prendre forme à la fin des années 1990. Un informaticien et professeur néerlandais, Wil van der Aalst, est le visage derrière la recherche académique qui a permis de découvrir les détails de la façon dont un processus se déroule.

Également connu comme le parrain du mining de processus, van der Aalst et son équipe de chercheurs ont trouvé une solution pour utiliser les données en combinaison avec des outils d'analyse et de visualisation.

Cependant, l'étude est restée limitée au monde académique pendant un certain temps. Finalement, les entreprises ont réalisé que combiner la cartographie des processus avec l'analyse des données pouvait offrir les résultats les plus efficaces. À cette époque, les perspectives économiques du mining de processus sont devenues connues dans les industries.

Bien sûr, les solutions logicielles modernes de mining de processus sont beaucoup plus avancées pour rivaliser dans le monde des affaires d'aujourd'hui. Elles apportent une combinaison de science des données, de fouille de données, d'intelligence d'affaires et d'analytique pour plonger profondément dans le fonctionnement d'un modèle organisationnel.

En conséquence, la nouvelle vague de mining de processus ne se contente pas de visualiser et d'optimiser les processus, mais mesure également les KPI, établit des références et compare les opérations, collabore avec votre infrastructure informatique existante et résout les problèmes avec des solutions centrées sur les données.

Pourquoi le mining de processus est-il important ?

Pensez aux plateformes de mining de processus comme à une machine à rayons X qui offre une visibilité sur la façon dont différentes tâches fonctionnent ensemble en collectant les données nécessaires à partir de votre système d'information. Ces données apportent des informations exploitables qui identifient les domaines d'amélioration des processus et fournissent des solutions concrètes.

Les solutions de mining de processus permettent aux professionnels de visualiser la disposition pratique d'un processus et d'identifier les problèmes en temps réel au lieu de travailler avec des solutions basées sur des hypothèses. Le logiciel de mining de processus apporte le meilleur des deux mondes avec la combinaison parfaite des techniques de gestion des processus d'affaires (BPM) et des algorithmes de fouille de données.

Alors que le BPM emploie des efforts manuels lors de la collecte de données, le mining de processus fonctionne avec des compréhensions basées sur les données pour offrir une position quantitative.

De plus, le mining de processus n'est pas une solution ponctuelle. Il équipe les entreprises de ce dont elles ont besoin pour surveiller et optimiser en continu leurs modèles opérationnels en suivant une approche factuelle, les aidant à atteindre l'excellence des processus tout en offrant une transparence complète.

Techniques de mining de processus

Avec l'intégration de la fouille de données et de l'apprentissage automatique, les techniques de mining de processus bénéficient aux entreprises de toute taille et de tout flux de travail. Les solutions de mining de processus peuvent se concentrer sur divers éléments tels que le flux d'un processus, la structure organisationnelle ou la gestion du temps.

Découverte automatisée des processus d'affaires

Lors de la découverte, le logiciel de mining de processus trace l'ensemble du flux de travail commercial de bout en bout et fournit un plan idéal à ses utilisateurs. Comme son nom l'indique, la découverte automatisée des processus d'affaires (ABPD) automatise cette étape de découverte de processus en incorporant l'intelligence artificielle (IA), la vision par ordinateur et la logique computationnelle.

Ces solutions automatisées utilisent un algorithme de découverte pour extraire des données basées sur les interactions des utilisateurs à partir des systèmes informatiques, des journaux d'événements et des bases de données. Ensuite, il analyse les données accumulées pour identifier les modèles et les modèles de processus. Enfin, l'ABPD extrait les processus opérationnels collectifs de l'organisation avec une surveillance en temps réel et met en évidence toute déviation significative du processus.

Vérification de la conformité des processus d'affaires

Une fois que le modèle opérationnel est évident à partir de l'algorithme de découverte, il est possible de constater que l'exécution du processus dévie du modèle de processus idéal. C'est pourquoi vous avez besoin de la vérification de la conformité dans le mining organisationnel pour aider à déterminer le taux de conformité d'un processus.

Cette méthode évalue systématiquement le flux de processus actuel et compare les journaux d'événements avec les modèles de référence ou cibles. La vérification de la conformité aide à découvrir et à corriger toute inefficacité qui pourrait survenir dans l'exécution des processus en cours en mesurant leur performance par rapport aux exigences de performance idéales.

Analyse et amélioration du modèle

Une fois que vous avez les informations nécessaires sur les déficiences du processus actuel à partir de la découverte de processus et des vérifications de conformité telles que les goulots d'étranglement, les boucles de processus et les déviations indésirables, vous pouvez réduire les étapes qui ont le potentiel d'être optimisées au plus haut standard.

Par conséquent, l'objectif de l'analyse et de l'amélioration du modèle est de déterminer comment optimiser le modèle de processus cible à son potentiel optimal. Le modèle amélioré minimise le risque de goulots d'étranglement existants, rendant le processus global plus efficace avec un flux de travail automatisé.

Avantages du mining de processus

Avec la technologie de mining de processus, les entreprises peuvent améliorer leur intelligence des processus pour créer des flux de travail et des opérations idéaux. En conséquence, de plus en plus d'entreprises se tournent vers l'adoption de ce logiciel pour atteindre leur potentiel d'efficacité maximale car le mining de processus :

• Identifie les goulots d'étranglement des processus. Les outils de mining de processus permettent aux entreprises d'identifier les goulots d'étranglement des processus en découvrant les causes des écarts existants. Cette vue holistique des processus se traduit finalement par une efficacité améliorée et la capacité de corriger les accidents avant qu'ils ne se produisent.
• Améliore l'intelligence des processus. Avec l'aide du logiciel de mining de processus, les parties prenantes de l'organisation comprennent mieux les processus, évaluent les correctifs suggérés et prennent des décisions unifiées plus intelligentes basées sur des informations basées sur les données.
• Améliore la gestion des processus d'affaires. Le mining de processus est une partie intégrante de la BPM. Le travail de mining de processus signifie que les propriétaires peuvent visualiser les processus sous forme de flux visuels et automatiser les tâches pour une efficacité accrue. Il crée également des opportunités d'aligner les opérations avec les objectifs et les stratégies commerciales pour générer les meilleurs résultats.
• Augmente la transparence. Le mining de processus sert de guide aux processus internes, permettant une divulgation complète sur la façon dont les fonctions sont exécutées dans un flux de travail commercial. Cette transparence accrue permet aux décideurs de comprendre la réalité de leurs opérations et de trouver des opportunités d'amélioration et de correction.
• Réduit les dépenses. Les organisations peuvent réduire considérablement les coûts d'exploitation en identifiant les opportunités d'automatisation des tâches et en corrigeant les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Le mining de processus permet aux entreprises d'analyser les données des journaux d'événements et de minimiser le temps et les ressources gaspillés.
• Offre un service client supérieur. Les utilisateurs peuvent suivre la performance des processus en temps réel en exploitant l'acquisition de données pour identifier les goulots d'étranglement et atteindre des solutions beaucoup plus rapidement. En conséquence, les entreprises peuvent améliorer leurs compétences en prise de décision et offrir un excellent support à leurs clients.

Défis du mining de processus

Bien que plusieurs entreprises aient reconnu la nécessité du mining de processus, la mise en œuvre d'une stratégie de mining efficace est complexe. Les propriétaires d'entreprise doivent évaluer leur paysage informatique actuel, définir les bons objectifs et répondre aux exigences infrastructurelles à chaque étape. Préparez-vous en découvrant certains des défis les plus courants du mining de processus.

• Manque de numérisation : De nombreuses organisations dépendent encore fortement de la documentation papier, ce qui crée des obstacles pour le logiciel de mining de processus d'affaires. La transformation numérique est nécessaire pour mettre en œuvre une stratégie de mining de processus car, sans journaux d'événements numérisés, le logiciel de mining de processus ne peut pas extraire les données nécessaires pour améliorer les modèles de processus. Par conséquent, il est essentiel d'incorporer des logiciels de gestion d'entreprise tels que l'ERP et le CRM pour enregistrer les activités.
• Intégration de données inadéquate : Certains outils traditionnels de mining de processus peuvent restreindre les types de sources de données auxquelles ils peuvent se connecter, limitant leur valeur pour les opérations d'une entreprise. Par exemple, le mining de processus est connu pour optimiser les processus au sein d'une organisation. Cependant, dans certains cas, il est utile de recueillir des données d'autres organisations et de créer le meilleur modèle cible. Cela vous donne une compréhension complète du flux de travail du processus de bout en bout, vous permettant d'obtenir un avantage concurrentiel.
• Données de mauvaise qualité pour le mining : Les résultats du mining de processus dépendent directement de la qualité des données extraites des systèmes d'information ou des bases de données. Ignorant ce fait, de nombreuses organisations rencontrent des problèmes de qualité des données, d'ambiguïté des événements, de problèmes de timestamps et de données manquantes. En conséquence, les entreprises ne disposent pas de données de valeur appropriée pour le mining de processus et l'optimisation des opérations.
• Intégration défectueuse : Lorsque les entreprises cherchent à déployer un logiciel de mining de processus au-dessus des processus pour automatiser leurs fonctions, il est essentiel d'identifier un logiciel compatible avec lequel les outils de mining de processus peuvent s'intégrer de manière transparente. Si la procédure que vous souhaitez automatiser est incompatible avec le logiciel choisi, ces intégrations défectueuses ne donneront aucun résultat.
• Personnel insuffisant : Bien que le logiciel de mining de processus soit axé sur l'automatisation, vous avez besoin de personnes pour faire fonctionner ces outils et obtenir un contexte à partir des goulots d'étranglement découverts. De plus, le logiciel de mining de processus avancé nécessite l'embauche de spécialistes tels que des analystes commerciaux, des data scientists et des ingénieurs, ce qui pourrait peser sur le budget d'une entreprise.

Mining de processus vs. mining de tâches

Le mining de processus et le mining de tâches sont des éléments complémentaires qui partagent le même objectif : aider les organisations à tirer le meilleur parti de leurs opérations à plusieurs niveaux et à obtenir de meilleurs résultats. Cependant, il y a une légère différence dans la façon dont chacune de ces techniques fonctionne.

Alors que le mining de processus tourne autour de la découverte, de l'analyse et de l'optimisation des processus de bout en bout, le mining de tâches se concentre sur les tâches plus petites qui définissent ces processus. Cela inclut les sous-processus que les employés effectuent manuellement, comme le téléchargement de fichiers ou la copie de données.

Par conséquent, le mining de tâches décrit comment les entreprises exécutent leurs tâches, et le mining de processus identifie les interactions des utilisateurs pour déterminer l'exactitude de ces tâches.

Mining de processus vs. modélisation de processus vs. cartographie de processus

Les processus commerciaux peuvent être un réseau complexe d'activités interconnectées qui conduisent à un objectif particulier ou à un objectif d'entreprise. Alors que le mining de processus cible ces activités pour les optimiser pour des résultats plus rapides et améliorés, la modélisation de processus et la cartographie de processus se concentrent sur la représentation visuelle des processus commerciaux.

La modélisation de processus utilise des techniques de fouille de données quantitatives et des algorithmes pour représenter un processus commercial. Elle agit comme un sous-composant du mining de processus, précisément l'étape où les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent les journaux d'événements pour créer un modèle de flux de travail. Un modèle de processus inclut des données de flux de travail telles que les interactions des utilisateurs, les taux de réussite, les actions entreprises et une chronologie de chaque cycle.

Similaire à la modélisation de processus, une carte de processus est également une représentation visuelle d'un flux de travail. Mais ces techniques ne sont pas interchangeables car elles mettent en évidence différents aspects d'un processus commercial. Alors qu'un modèle de processus est quantitatif et axé sur les données, une carte de processus est plus qualitative et subjective. La cartographie de processus est plus axée sur les personnes et décrit comment les employés s'impliquent dans le processus à différentes étapes.

Cas d'utilisation du mining de processus

Le potentiel du mining de processus n'est pas limité à une industrie ou un modèle commercial spécifique. Toute entreprise qui suit des processus peut utiliser cette technologie pour atteindre une efficacité maximale. Et tant qu'elles répondent à l'exigence fondamentale des journaux d'événements, il n'y a pas de limite à la profondeur à laquelle elles peuvent explorer les processus.

Cependant, malgré la nature universelle de cet algorithme, quelques industries tirent déjà parti des avantages du mining de processus dans leur travail quotidien.

• Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Le logiciel de mining de processus analyse les fonctions logistiques pour identifier les maillons faibles d'une chaîne d'approvisionnement. L'adoption d'un modèle optimisé rend la chaîne d'approvisionnement plus résiliente aux désordres inattendus.
• Finance : L'automatisation et l'amélioration des processus bénéficient considérablement au secteur financier. Le mining de processus peut optimiser les contrôles d'audit, trouver les causes profondes des factures incorrectes, atténuer les risques et améliorer les processus de prêt.
• Ventes : Étant donné que les processus de vente complexes dépendent de facteurs externes, le mining de processus permet aux dirigeants d'entreprise d'envisager les écarts et de les résoudre pour atteindre les objectifs fixés. Les entreprises peuvent augmenter les taux de conversion, améliorer les stratégies et améliorer les performances de vente dans l'ensemble.
• Informatique et logiciels : Les professionnels de l'informatique bénéficient de l'organisation des processus d'ingénierie désorganisés en obtenant de la clarté et en gérant la complexité des migrations et de la mise en œuvre de l'ERP. Ils peuvent également surveiller les systèmes en temps réel pour s'assurer que tout fonctionne correctement.
• Expérience client : Avec la technologie de mining de processus, les entreprises peuvent identifier quels processus clients prennent plus de temps à résoudre et identifier leurs causes profondes tout en fournissant des solutions pour corriger le retard.
• E-commerce : Les dirigeants d'organisation dans le secteur du e-commerce peuvent augmenter leurs taux de conversion en obtenant des informations exclusives sur le comportement des acheteurs, les tendances du marché et la croissance de la clientèle.
• Santé : L'industrie de la santé dispose d'un surplus de données, des dossiers de santé aux procédures de prise de rendez-vous. Les professionnels peuvent reconstruire ces données numériquement avec un logiciel de mining de processus pour une intégration transparente. De plus, les opportunités d'automatisation peuvent éliminer les tâches manuelles redondantes et réduire le risque d'erreur.
• Éducation : Le mining de processus éducatif (EPM) permet aux administrateurs d'analyser et de visualiser le comportement d'apprentissage des étudiants en appliquant des algorithmes spécialisés. Les journaux d'activité des étudiants fournissent des informations pour suivre et surveiller leur performance académique.

Meilleures pratiques du mining de processus

Au cours de la dernière décennie, l'excellence opérationnelle est devenue un mot à la mode pour les industries de tous les secteurs. Le mining de processus joue un rôle important dans l'atteinte de ce niveau d'efficacité optimisée.

• Identifiez vos systèmes d'affaires. Avant de prendre des initiatives de mining de processus pour vos fonctions commerciales, il est fondamental d'identifier votre secteur d'activité et vos systèmes actuels. Le logiciel de mining de processus apportera de l'efficacité à votre modèle de travail commercial en s'intégrant aux applications et produits systèmes existants (SAP), CRM et gestion de la chaîne d'approvisionnement.
• Choisissez un outil qui convient à vos fonctions commerciales. Les propriétaires d'entreprise doivent superviser les fonctions de leur entreprise, ce qu'il faut pour les traiter et s'ils sont bien équipés pour répondre à ces exigences. Une fois que vous avez une vision claire des fonctions à optimiser, choisissez un outil de mining de processus qui vous convient le mieux.
• Finalisez l'objectif final. Une fois que vous comprenez vos systèmes d'affaires et vos KPI, prenez un moment pour identifier l'objectif final que vous souhaitez atteindre avec le mining de processus. Chaque outil de mining de processus aide avec les vérifications de conformité, la découverte de processus, l'analyse et l'amélioration du modèle. Cependant, il pourrait y avoir un outil mieux adapté pour vous qui répond à des spécifications distinctes attrayantes pour votre résultat net.
• Appliquez des solutions à tous les cas d'utilisation. Les dirigeants d'entreprise choisissent souvent des endroits spécifiques à optimiser en utilisant des techniques de mining de processus, comme les processus lorsque les employés peuvent manquer de compétences requises ou lorsque les départements présentent des déficiences alarmantes. Cependant, lorsqu'une organisation obtient de la transparence dans ses processus commerciaux, il est rentable d'appliquer ces informations à l'ensemble.

Meilleur logiciel de mining de processus

L'objectif d'acquérir un logiciel de mining de processus est de l'incorporer avec le logiciel existant dans l'infrastructure informatique d'une entreprise. Un logiciel de mining de processus doit être capable de faire ce qui suit pour être inclus dans la liste de G2 :

• Lire, analyser et surveiller les journaux d'événements des systèmes d'information et des bases de données pour comprendre le processus commercial actuel.
• Effectuer des vérifications de conformité pour reconnaître les écarts et les goulots d'étranglement dans le modèle en cours.
• Fournir des informations basées sur les données sur les méthodes qui ne répondent pas aux normes établies, jusqu'aux employés individuels déviant du modèle commercial.

*Ci-dessous se trouvent les cinq principales solutions logicielles de mining de processus du rapport Grid® Summer 2022 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.*

1. IBM Process Mining

IBM Process Mining offre une perspective objective pour examiner les processus opérationnels, identifier les points faibles et développer des stratégies pour optimiser les projets d'automatisation.

Ce que les utilisateurs aiment :

"IBM Process Mining est un outil robuste alimenté par l'IA. J'aime la plupart de ses fonctionnalités, comme la technologie avancée AI/ML pour découvrir les processus et générer automatiquement des modèles de processus, ce qui nous permet d'avoir un niveau de détail plus élevé des processus et d'obtenir un outil RPA qu'IBM propose."

- Avis sur IBM Process Mining, Heather C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Le manque d'applications mobiles est un problème pour quelqu'un comme moi, et le coût est quelque chose que j'aimerais qu'ils réduisent un jour. De plus, la documentation n'était pas très efficace ou utile ; même ceux ayant de bonnes compétences en données sont venus nous voir pour une formation car ce n'était pas suffisant pour eux."

- Avis sur IBM Process Mining, Abeer M.

2. UiPath RPA

Avec la puissance combinée de l'IA et de l'apprentissage automatique, UiPath Robotic Process Automation (RPA) est à l'avant-garde du monde de l'automatisation des processus robotiques. Le logiciel fournit des compétences numériques à des millions de personnes et automatise les tâches répétitives et fastidieuses pour les entreprises et les organisations gouvernementales du monde entier.

Ce que les utilisateurs aiment :

"UiPath est un outil passionnant et formidable pour faire de l'automatisation plus facilement. J'aime la façon dont il s'intègre dans notre entreprise grâce à l'automatisation des tâches actuelles et offre une grande flexibilité. Et la chose la plus importante à propos d'UiPath est le support de la communauté UiPath."

- Avis sur UiPath RPA, Avinash S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Parfois, la compatibilité avec les logiciels tiers et les flux de travail dysfonctionne, et nous devons reconfigurer tout le codage."

- Avis sur UiPath RPA, Muhammad Asim I.

3. Celonis Process Mining

Propulsé par son cœur de mining de processus leader sur le marché, Celonis identifie et résout les goulots d'étranglement que les entreprises ne peuvent pas localiser, les qualifiant pour fonctionner au niveau le plus optimal. Le logiciel permet aux entreprises d'éliminer les inefficacités opérationnelles et d'offrir une expérience client supérieure tout en réduisant les émissions de carbone.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Celonis est très facile à utiliser, et vous pouvez vous former en utilisant des cours détaillés de l'Académie Celonis gratuitement, ce qui, je pense, est une très bonne chose que l'équipe Celonis a faite."

- Avis sur Celonis, Poonam C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'interface utilisateur a besoin d'améliorations, et le chargement visuel dans les tableaux de bord prend beaucoup de temps, ce qui est un peu décevant."

- Avis sur Celonis, Antonio G.

4. mysmartautomation

mysmartautomation identifie, optimise et améliore l'efficacité des processus d'affaires de bout en bout avec une visualisation en temps réel et des tâches récurrentes automatisées. Il est idéal pour gagner du temps et prendre des décisions stratégiques avec la plus haute efficacité en prédisant les résultats commerciaux grâce à des informations basées sur les données.

Ce que les utilisateurs aiment :

"L'information est un facteur clé pour prendre des décisions. mysmartautomation nous donne des informations en temps réel pour le faire et a été plus qu'utile pour notre gestion."

- Avis sur mysmartautomation, Ibitssam A.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Ils peuvent améliorer le support. Parfois, je travaille le samedi, et j'ai besoin de quelqu'un qui peut aider."

- Avis sur mysmartautomation, Margot B.

5. Apromore

Soutenu par une recherche de classe mondiale, Apromore autorise les utilisateurs à identifier le plein potentiel de leurs processus d'affaires tout en visant à atteindre l'excellence opérationnelle. Ce logiciel de pointe prend en charge un spectre complet de fonctionnalités de mining de processus. Il fournit des données qui aident à améliorer l'efficacité des processus et à mieux servir les clients tout en réduisant les risques commerciaux.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Apromore est une plateforme très intuitive qui est facile à apprendre à utiliser. La plateforme offre de nombreuses fonctionnalités, ce qui permet de faire une analyse de mining de processus approfondie. De plus, l'outil dispose de fonctionnalités de tableau de bord qui aident à visualiser les problèmes et les données de processus."

- Avis sur Apromore, Maria H.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"J'aimerais qu'il soit plus facile d'appliquer des filtres sur le tableau de bord de performance lorsque vous souhaitez comparer différents journaux d'événements. Des solutions de contournement sont disponibles, telles que le filtrage de chaque journal, l'enregistrement, puis la comparaison. Cependant, cela vous éloigne de l'écran du tableau de bord de performance."

- Avis sur Apromore, Brandon A.

La route à venir

Alors que nous nous dirigeons vers l'avenir, les méthodes d'analyse basées sur les données comme le mining de processus continueront d'automatiser les opérations commerciales, ouvrant la voie à la transformation numérique dans de nombreuses industries comme la santé, le e-commerce, et plus encore.

Cette adoption massive de stratégies de numérisation via les utilisations du mining de processus remodèlera fondamentalement la façon dont les entreprises travaillent.