Qu'est-ce que le process mining ?
Le process mining s'effectue en extrayant des données de journaux d'événements à partir de la base de données d'une entreprise ou d'outils de gestion d'entreprise tels que les logiciels CRM, les systèmes ERP, et les dossiers de santé électroniques, ou les logiciels EHR. Ces journaux d'événements aident une entreprise à examiner de près ses processus "tels quels".
Avec un outil de process mining, les entreprises créent des modèles de travail idéaux ou des graphiques en examinant le parcours de bout en bout pour détecter les écarts et les goulets 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.
Types de process mining
Selon le cas d'utilisation ou le secteur d'activité d'une entreprise, l'un des trois types de process mining sera utilisé.
- Découverte automatisée des processus métier : Lors de la découverte, le logiciel de process mining trace l'ensemble du flux de travail de l'entreprise de bout en bout et fournit un plan idéal à ses utilisateurs. Comme son nom l'indique, la découverte automatisée des processus métier (ABPD) automatise cette étape de découverte des processus en intégrant l'intelligence artificielle (IA), la vision par ordinateur et la logique computationnelle.
- Vérification de la conformité des processus métier : 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 les inefficacités qui pourraient survenir dans l'exécution des processus en cours en mesurant leur performance par rapport aux exigences de performance idéales.
- Analyse et amélioration des modèles : L'objectif de l'analyse et de l'amélioration des modèles est de déterminer comment optimiser le modèle de processus cible à son potentiel optimal. Le modèle amélioré minimise le risque de goulets d'étranglement existants, rendant le processus global plus efficace avec un flux de travail automatisé.
Avantages de l'utilisation du process mining
Les solutions de process mining 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 process mining offre le meilleur des deux mondes avec la combinaison parfaite des techniques de gestion des processus métier (BPM) et des algorithmes de data mining.
- Intelligence des processus : Avec l'aide du logiciel de process mining, 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 étayées par des données.
- Augmenter la transparence : Le process mining sert de guide aux processus internes, permettant une divulgation complète sur la manière dont les fonctions sont exécutées dans un flux de travail d'entreprise. Cette transparence accrue permet aux décideurs de comprendre la réalité de leurs opérations et de trouver des opportunités pour les améliorer et les corriger.
- Réduire les coûts : Les organisations peuvent réduire considérablement les coûts d'exploitation en identifiant les opportunités d'automatiser les tâches et en corrigeant les problèmes à l'avance. Le process mining permet aux entreprises d'analyser les données des journaux d'événements et de minimiser le temps et les ressources gaspillés.
Impacts de l'utilisation du process mining
Le potentiel du process mining n'est pas limité à un secteur ou un modèle d'entreprise 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.
- Ventes : Étant donné que les processus de vente complexes dépendent de facteurs externes, le process mining permet aux dirigeants d'entreprise d'envisager les écarts et de les résoudre pour atteindre des objectifs fixes. Les entreprises peuvent augmenter les taux de conversion, améliorer les stratégies et améliorer les performances de vente dans l'ensemble.
- IT : 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 des ERP. Ils peuvent également surveiller les systèmes en temps réel pour s'assurer que tout fonctionne correctement.
- Expérience client : Avec la technologie de process mining, les entreprises peuvent identifier quels processus clients prennent plus de temps à résoudre et en identifier les causes profondes tout en fournissant des solutions pour corriger le retard.
Éléments de base du process mining
L'objectif de l'acquisition d'un logiciel de process mining est de l'intégrer au logiciel existant dans l'infrastructure informatique d'une entreprise. Au minimum, les solutions de process mining devraient inclure les éléments suivants :
- Surveillance des journaux d'événements : Elles devraient être capables de lire, analyser et surveiller les journaux d'événements à partir des systèmes d'information et des bases de données pour comprendre le processus métier actuel.
- Informations sur les processus : Elles devraient être capables de fournir des informations basées sur les données sur les méthodes qui ne répondent pas aux normes établies, jusqu'aux employés individuels qui s'écartent du modèle d'entreprise.
- Intégrations : Sans la capacité d'intégrer d'autres systèmes, le process mining ne serait pas possible. Le process mining doit au minimum s'intégrer aux systèmes d'entreprise pour analyser leurs journaux, mais il doit également s'intégrer à d'autres systèmes pour aider à améliorer les processus.
Meilleures pratiques du process mining
Pour faire fonctionner le process mining, suivez ces meilleures pratiques :
- Pensez largement : Les dirigeants d'entreprise choisissent souvent des endroits spécifiques à optimiser en utilisant des techniques de process mining, comme les processus lorsque les employés pourraient manquer de compétences requises ou lorsque les départements présentent des déficiences alarmantes. Cependant, lorsqu'une organisation obtient de la transparence dans ses processus métier, il est rentable d'appliquer ces informations à l'ensemble.
- Regardez vers l'avenir : Une fois que vous comprenez vos systèmes d'entreprise et vos indicateurs clés de performance (KPI), prenez un moment pour identifier l'objectif final que vous souhaitez atteindre avec le process mining. Chaque outil de process mining aide avec les vérifications de conformité, la découverte de processus, l'analyse et l'amélioration des modèles. Cependant, il pourrait y avoir un outil mieux adapté pour vous qui répond à des spécifications distinctes attrayantes pour votre résultat net.
- Trouvez la bonne solution : 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 l'on a une vision claire des fonctions à optimiser, choisissez un outil de process mining qui correspond le mieux aux objectifs de l'entreprise.
Process mining vs. task mining
Le process mining et le task mining 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 process mining tourne autour de la découverte, de l'analyse et de l'optimisation des processus de bout en bout, le task mining 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.
Ainsi, le task mining décrit comment les entreprises exécutent leurs tâches, et le process mining identifie les interactions des utilisateurs pour déterminer l'exactitude de ces tâches.
Matthew Miller
Matthew Miller is a research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
