La connaissance des processus opérationnels est un facteur important pour pouvoir les optimiser. Cependant, les processus sont souvent insuffisamment documentés ou il existe un écart entre le processus quotidien et l'enregistrement. Le Process Mining peut aider à mieux comprendre et à optimiser les processus au sein de l'entreprise.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
Qu'est-ce que le Process Mining ?
Le Process Mining est une technique qui permet de reconstruire et d'analyser des processus commerciaux à partir de données existantes. Les données existantes des systèmes informatiques de l'entreprise sont utilisées pour reconstruire et analyser les processus commerciaux. La méthode se concentre sur les connaissances implicites des processus afin de définir, d'assembler et de visualiser les étapes des processus. L'objectif du Process Mining est de reconnaître un processus de bout en bout avec toutes ses étapes, ses relations et ses interdépendances, de le comparer au processus souhaité et d'élaborer ce qu'il devrait être en réalité ou les points où il peut être optimisé.
Process mining vs. data mining
Le data mining est une technique d'analyse qui, à l'instar du process mining, analyse de grandes quantités de données afin de permettre une meilleure compréhension. Toutefois, lors de l'analyse des données, le data mining se concentre sur les relations empiriques, les liens transversaux et les tendances et fournit des indicateurs individuels et des résultats ponctuels. Le Process Mining, en revanche, analyse la manière dont les données ont été créées et peut donc également faire des prédictions et identifier les écarts en temps réel. Le Process Mining rend visible l'ensemble des processus de l'entreprise et permet d'identifier les problèmes et les potentiels d'optimisation.
5 outils courants pour le Process Mining
Celonis
Celonis est l'une des plateformes de Process Mining les plus connues et offre un large éventail de fonctionnalités, notamment la visualisation des processus, l'optimisation des processus et l'analyse prédictive. La plateforme est facile à utiliser et peut être mise en œuvre rapidement.
Minit
Minit offre une interface utilisateur intuitive permettant de visualiser et d'optimiser les processus. La plateforme peut combiner des données provenant de différentes sources et offre des fonctions telles que l'analyse des processus, la comparaison des processus et l'optimisation des processus.
Disco
Disco est un logiciel de Process Mining convivial qui offre une multitude de fonctions, notamment la visualisation des processus, l'analyse des processus et l'optimisation des processus. La plateforme prend également en charge un large éventail de sources de données et peut être rapidement mise en œuvre.
ProcessGold
ProcessGold offre une suite complète de fonctions permettant de visualiser, d'analyser et d'optimiser les processus d'entreprise. La plateforme prend en charge un large éventail de sources de données et offre une interface conviviale.
QPR ProcessAnalyzer
QPR ProcessAnalyzer offre une gamme complète de fonctions permettant de visualiser, d'analyser et d'optimiser les processus d'entreprise. La plate-forme prend en charge un large éventail
palette de sources de données et offre une automatisation et une optimisation intégrées des processus. La plateforme est facile à utiliser et peut être mise en œuvre rapidement.
Le rôle de la qualité des données
La qualité des données est un facteur important dans la réalisation d'un projet de Process Mining. Il est important de réfléchir aux données en amont et de les comprendre, y compris toutes les informations contextuelles. Les données pertinentes doivent être sélectionnées et préparées, ce qui nécessite souvent de relier des données provenant de différentes sources. Ce n'est qu'ainsi qu'il sera possible, au final, de tirer les bonnes conclusions du modèle et de prendre des décisions, des conclusions ou des recommandations basées sur des faits.
Amélioration de la qualité des données grâce à Document AI
Pour améliorer encore la qualité des données, il peut être utile de recourir à Document AI (Artificial Intelligence). Document AI est une technologie qui utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour analyser, extraire et classer les documents et les données.
L'application de Document AI permet de reconnaître et d'analyser automatiquement les documents afin d'en extraire les informations pertinentes et de les structurer de manière cohérente. Cette technologie peut contribuer à rassembler et à nettoyer des données provenant de différentes sources, garantissant ainsi une meilleure qualité des données.
Document AI permet par exemple de saisir et de traiter automatiquement des factures, des bons de livraison, des commandes ou des contrats. La technologie peut extraire des documents les données pertinentes telles que le nom du client, le montant ou les conditions de paiement et les structurer sous une forme uniforme. Cela permet d'éviter les erreurs lors de la saisie manuelle et d'améliorer la qualité des données.
En combinaison avec le Process Mining, Document AI peut contribuer à améliorer la qualité des données introduites dans le logiciel de Process Mining. Grâce à l'automatisation Extraction et la structuration des données, les erreurs et les incohérences sont évitées, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats et de meilleures connaissances.
Dans l'ensemble, l'application de Document AI offre une possibilité d'améliorer la qualité des données et de créer ainsi la base pour des projets de Process Mining réussis.
Phases du Process Mining
Un projet de Process Mining comprend plusieurs phases. La première phase consiste à planifier le projet et à sélectionner les données pertinentes. Dans la deuxième phase, les questions sont définies et un modèle est créé. Dans la troisième phase, les journaux d'événements sont mis en relation avec le modèle et celui-ci est éventuellement adapté. Au cours de la quatrième phase, le modèle est étendu à d'autres facteurs et, finalement, le modèle peut être utilisé pour soutenir les prévisions d'événements, la planification d'interventions ou les recommandations.
Conclusion
Le Process Mining est une approche importante pour comprendre et optimiser les processus commerciaux. Cette technique utilise les données existantes pour reconstruire et analyser les processus commerciaux. Il existe aujourd'hui de nombreux fournisseurs de logiciels qui proposent des outils de Process Mining. Parmi les outils les plus courants, on trouve Celonis, Minit, Disco, ProcessGold et QPR ProcessAnalyzer. Lors de la réalisation d'un projet de Process Mining, il est important de réfléchir en amont à la qualité des données, de sélectionner et de préparer les données pertinentes. Ce n'est qu'ainsi qu'il est possible de prendre des décisions, des conclusions ou des recommandations basées sur des faits.
Plus d'articles
