5 raisons pour lesquelles les projets process mining échouent et comment les surmonter

Process mining est devenu un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs processus, à améliorer leur efficacité et à réduire leurs coûts. Cependant, tous les projets process mining ne sont pas des réussites.

Dans cet article, nous examinerons les cinq échecs les plus courants des projets process mining et la manière de les surmonter. En comprenant ces défis et en mettant en œuvre les solutions suggérées, vous pouvez considérablement améliorer les chances de succès de vos initiatives process mining .

Qu'est-ce que process mining?

Process mining est une technique avancée process intelligence qui utilise les connaissances extraites des journaux d'événements dans les systèmes informatiques d'entreprise pour comprendre comment les processus et les flux de travail sont exécutés dans une entreprise. Cela aide les organisations à comprendre leurs performances opérationnelles actuelles, à identifier les inefficacités et à trouver des possibilités d'amélioration.

Process mining combine l 'exploration de données, la modélisation des processus et l'analyse des processus pour fournir une vue d'ensemble des processus d'entreprise. Vous pouvez considérer process mining comme l'application de la science des données à l'art de le Gestion des Processus Métier (BPM). Process mining utilise des algorithmesprocess mining pour analyser et reconstruire le flux de processus réel, permettant aux organisations de comprendre comment leurs processus fonctionnent réellement.

Process mining joue un rôle crucial dans de nombreux secteurs concurrentiels du travail numérique, car il aide les organisations à identifier les goulets d'étranglement, les inefficacités et les problèmes de conformité. En relevant ces défis, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus, réduire leurs coûts et améliorer leurs performances globales.

Popularité croissante de process mining dans les entreprises

Process mining est la solution logicielleprocess intelligence la plus largement adaptée - et elle est devenue de plus en plus populaire dans les entreprises. Selon une étude récente de Deloitte, 63 % des entreprises mondiales ont commencé à utiliser process mining et la plupart des entreprises mondiales prévoient au moins de piloter process mining dans un avenir proche.

L'enthousiasme pour process mining est largement justifié. Une grande enquête menée par HFS Research auprès de décideurs d'entreprise a récemment révélé que plus de 90 % des personnes interrogées considèrent que process intelligence (combinaison de process mining et de process discovery) comme un outil extrêmement précieux pour les entreprises.

Malgré ses avantages potentiels, de nombreux projets process mining échouent pour diverses raisons. La même étude réalisée par HFS Research a révélé que plus de deux solutions process intelligence sur trois, basées sur process mining et la découverte, ont abouti à des résultats décevants ou n'ont pas tenu leurs promesses.

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Avantages et inconvénients de la process mining

Pour un dirigeant d'entreprise, process mining est souvent une solution avancée à un besoin commercial bien reconnu. La plupart des entreprises utilisent une forme ou une autre d'analyse des processus pour soutenir l'excellence opérationnelle et le Gestion des Processus Métier (BPM). Ces méthodes plus traditionnelles comprennent des ateliers process discovery , des audits d'analyse de processus ou des études de temps et de mouvement menées par des consultants experts ou des analystes de processus d'entreprise.

Par rapport à l'analyse manuelle des processus, process mining présente de nombreux avantages et quelques inconvénients.

Avantages de la process mining

1. Visibilité détaillée des processus: Process mining fournit une visualisation claire et précise du flux réel des processus, ce qui aide les organisations à mieux comprendre leurs processus et à identifier les domaines à améliorer.
2. Analyse automatisée des goulets d'étranglement: En analysant les journaux d'événements, process mining peut repérer les goulets d'étranglement et les inefficacités dans le flux des processus, ce qui permet aux entreprises de se concentrer sur les domaines à améliorer.
3. Mesure des performances en temps réel: Process mining propose des mesures quantitatives, telles que le temps de cycle, le débit et l'utilisation des ressources, pour mesurer les performances des processus. Cela permet aux organisations de suivre les progrès et d'évaluer l'efficacité des améliorations apportées aux processus.
4. Contrôle de conformité: Process mining peut détecter les écarts par rapport aux procédures standard, garantissant ainsi la conformité avec les politiques internes et les réglementations externes.
5. Prise de décision objective: Contrairement à l'analyse des processus basée sur des enquêtes ou des opinions d'experts, process mining utilise des données pour soutenir la prise de décision, réduisant ainsi la dépendance à l'égard des opinions subjectives et des sentiments instinctifs.

Inconvénients de la process mining

1. Qualité et disponibilité des données: Process mining s'appuie fortement sur des données exactes et complètes dans les systèmes sources de l'entreprise. Si les données sont de mauvaise qualité ou ne sont pas disponibles, les résultats de process mining peuvent être trompeurs ou incomplets.
2. Complexité de l'intégration: Process mining peut être complexe, en particulier lorsqu'il s'agit de processus importants et complexes couvrant plus d'un système informatique. Cela peut nécessiter des compétences avancées en matière d'intégration, ce qui peut constituer un obstacle pour certaines organisations.
3. Coût d'exploitation: La mise en œuvre des solutions process mining peut être coûteuse, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Les coûts peuvent inclure les licences de logiciels, l'intégration, la maintenance et les services de conseil.
4. Champ d'application de l'analyse: Process mining donne une vue détaillée des données de processus provenant de systèmes d'entreprise tels que l'ERP ou le CRM, mais ne permet pas de surveiller l'activité des processus et des flux de travail dans le large éventail d'applications commerciales utilisées aujourd'hui. Pour pallier cette limitation, de nombreuses solutions process mining incluent task mining la fonctionnalité.

Si vous souhaitez combiner process mining et task mining dans votre solution process intelligence , consultez le livre blancWork API .

Les échecs les plus fréquents dans les projets Process Mining

Selon une étude célèbre de McKinsey, 70 % des programmes de transformation échouent. L'échec n'est pas rare dans les logiciels d'automatisation intelligente et sur le site process mining.

Voici quelques raisons courantes de l'échec des projets process mining :

1. Qualité insuffisante des données

La mauvaise qualité des données est l'une des principales raisons de l'échec des projets process mining . Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des résultats trompeurs, rendant l'ensemble du projet inefficace. L'une des raisons les plus courantes pour lesquelles la qualité des données est médiocre est que les données des journaux d'événements ne sont pas disponibles ou fiables dans les systèmes d'entreprise utilisés par l'entreprise. C'est notamment le cas des entreprises qui n'utilisent pas SAP comme système ERP principal.

2. Manque d'adhésion des parties prenantes

Process mining impliquent souvent des changements organisationnels importants qui nécessitent l'adhésion des dirigeants des entreprises et des services informatiques. Si les principales parties prenantes ne sont pas d'accord, le projet risque de se heurter à des résistances et, en fin de compte, d'échouer. Il se peut également que process mining soit soutenu par certains aspects de la direction opérationnelle au cours d'une démonstration de faisabilité, mais que pour réussir pleinement, il ait besoin d'une adhésion pour être déployé efficacement dans toute l'entreprise.

3. Des attentes et des calendriers mal alignés

De nombreux chefs d'entreprise ont signalé que le déploiement de process mining nécessite beaucoup de temps et de ressources. Il n'est pas rare qu'une mise en œuvre de process mining prenne de 12 à 24 mois, voire plus dans les grandes entreprises. Des attentes irréalistes concernant les résultats des projets process mining peuvent conduire à la déception et à l'échec du projet.

4. Portée du projet mal définie

De nombreuses initiatives process mining commencent par une démonstration de faisabilité dans un cas d'utilisation clairement défini, par exemple en analysant les processus P2P ou même des processus spécifiques au sein de l'approvisionnement. Si ces projets "à gain rapide" donnent des résultats immédiats, certains dirigeants d'entreprise trouvent difficile d'élargir le champ de l'analyse à d'autres flux de travail et fonctions de base. L'absence d'objectifs et de portée clairs peut déboucher sur un projet mal ciblé qui n'aboutit pas à des résultats significatifs.

5. Compétences et ressources insuffisantes

Process mining nécessite une combinaison d'expertise technique, analytique et de domaine. L'absence de ces compétences nécessaires peut conduire à l'échec du projet et de nombreuses grandes entreprises ont recours à l'embauche d'équipes de scientifiques des données au sein d'un centre d'excellence (CoE) dédié. Une étude récente de Deloitte a révélé que le CoE moyen de process mining était composé de 15 ETP (équivalents temps plein) et que le CoE le plus important de process mining était composé de plus de 150 employés qualifiés.

Comment surmonter les échecs des projets Process Mining

En s'attaquant aux causes communes d'échec, les organisations peuvent augmenter considérablement les chances de succès de leurs projets process mining .

Améliorer la qualité des données

S'assurer que vos données sont exactes, complètes et à jour est essentiel pour la réussite d'un projet process mining . Investissez du temps et des ressources dans le nettoyage et la validation des données, et mettez en place un cadre solide de gouvernance des données.

Obtenir le soutien des parties prenantes

Engager les parties prenantes dès le début du projet et maintenir une communication ouverte tout au long du processus. Expliquez clairement les avantages de process mining et montrez comment il peut résoudre des problèmes spécifiques au sein de l'organisation. Cela permettra d'obtenir l'adhésion des parties prenantes et leur soutien au projet.

Aligner les attentes et les calendriers

Fixez des attentes réalistes pour votre projet process mining en définissant clairement la portée, les objectifs et les résultats souhaités. Communiquez ces attentes à toutes les parties prenantes et examinez régulièrement les progrès accomplis afin de garantir l'alignement.

Clarifier la portée et les objectifs du projet

Élaborer une portée de projet bien définie qui décrit les processus spécifiques à analyser, les résultats escomptés et les ressources nécessaires. Cela permettra au projet de rester concentré et sur la bonne voie, ce qui augmentera les chances de réussite.

Développer les compétences nécessaires

Investissez dans le développement de l'expertise technique, analytique et sectorielle nécessaire au sein de votre équipe. Offrez des possibilités de formation et de développement pour aider votre équipe à acquérir les compétences nécessaires à la réussite des projets process mining .

Envisager une alternative - hybride process intelligence

Si vous êtes préoccupé par la lourdeur de l'engagement nécessaire à la réussite des projets process mining , vous serez peut-être intéressé de savoir qu'il existe une alternative.

Hybrid process intelligence est une nouvelle option développée par Workfellow en combinant process mining task mining d'une manière qui est 10 fois plus rapide et jusqu'à 3 fois plus faible en termes de coût total de possession que la méthode conventionnelle process mining.

Le site hybride process intelligence est particulièrement populaire pour les travaux numériques à forte intensité de connaissances, par exemple les demandes d'indemnisation, les opérations financières et les opérations bancaires. En règle générale, les entreprises clientes réalisent environ 20 % d'économies dans les 30 jours suivant l'installation plug-and-play de Workfellow.

Lisez une étude de cas sur la façon dont un cabinet comptable de taille moyenne a découvert plus de 2 millions d'euros (2,17 millions de dollars) de gaspillage de processus.

Conclusion

Process mining peuvent apporter des avantages significatifs aux organisations lorsqu'ils sont mis en œuvre correctement. En comprenant et en traitant les causes communes d'échec, les entreprises peuvent augmenter considérablement leurs chances de succès dans les initiatives process mining . En améliorant la qualité des données, en obtenant le soutien des parties prenantes, en alignant les attentes, en clarifiant la portée du projet et en développant les compétences nécessaires, les organisations peuvent surmonter les défis qui conduisent souvent à l'échec des projets process mining et libérer tout le potentiel de cette technique puissante.

FAQ

Qu'est-ce que process mining?

Process mining est une technique qui permet d'analyser les processus d'entreprise en extrayant des connaissances des journaux d'événements, qui sont enregistrés par les systèmes informatiques pendant l'exécution des processus.

Pourquoi process mining est-il important ?

Process mining aide les organisations à identifier les goulets d'étranglement, les inefficacités et les problèmes de conformité dans leurs processus, ce qui leur permet de rationaliser les opérations, de réduire les coûts et d'améliorer les performances globales.

Quelles sont les raisons les plus courantes de l'échec des projets process mining ?

La qualité insuffisante des données, le manque d'adhésion des parties prenantes, l'inadéquation des attentes, la mauvaise définition de la portée du projet et l'inadéquation des compétences sont les raisons les plus courantes de l'échec des projets process mining .

Comment les organisations peuvent-elles surmonter les échecs des projets process mining ?

Les organisations peuvent surmonter les échecs des projets process mining en améliorant la qualité des données, en obtenant le soutien des parties prenantes, en alignant les attentes, en clarifiant la portée du projet et en développant les compétences nécessaires.

Quelles sont les compétences requises pour mener à bien les projets process mining ?

La réussite des projets process mining nécessite une combinaison d'expertise technique, analytique et de domaine. Investir dans des opportunités de formation et de développement peut aider à développer ces compétences nécessaires au sein de votre équipe.