Process Mining 101

La plupart des entreprises ont mis en place des méthodes d'analyse et d'amélioration de leurs processus. De plus en plus d'organisations adaptent des techniques avancées de science des données, telles que process mining , afin d'acquérir un avantage concurrentiel.

Qu'est-ce que process mining et pourquoi les entreprises devraient-elles l'utiliser ? Tout cela sera révélé dans Process Mining 101.👇

Qu'est-ce que process mining?

Process mining est une technique utilisée pour découvrir, analyser et améliorer les processus d'entreprise à l'aide de méthodes d'exploration de données. Process mining est considéré comme un moyen objectif et fondé sur des données d'évaluer l'état réel des processus et des flux de travail dans une organisation.

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Process mining peut être considéré comme l'intersection de le Gestion des Processus Métier (BPM) et de la science des données. Les outils Process mining interagissent avec les systèmes logiciels de l'entreprise pour extraire des informations sur les processus, généralement sous la forme de données d'événements ou d'objets commerciaux, dans le but de process discovery et d'améliorer les processus de l'entreprise.

Process mining donne une visibilité aux processus de bout en bout, fournissant ainsi aux entreprises des données précieuses qui peuvent être utilisées pour améliorer les processus d'entreprise réels et atteindre une meilleure performance de l'entreprise. C'est ainsi que l'on parle de radiographie des principaux flux de travail et processus d'entreprise.

Pourquoi exploiter les processus d'entreprise ?

L'analyse des processus d'entreprise n'est pas un concept nouveau. Dans le passé, l'analyse des processus d'entreprise pouvait être basée sur des enquêtes de temps et de mouvement, process mapping ou sur process discovery des entretiens avec le personnel clé. Le résultat de l'analyse manuelle pouvait ensuite être résumé dans des initiatives de veille stratégique, dans le cadre des conclusions d'un audit ou dans le cadre de la visualisation d'une carte des processus.

L'analyse des processus peut être considérée comme un moyen d'évaluer l'état actuel des processus opérationnels et comme un moyen de concevoir et de modéliser l'état "souhaitable" des processus. Bien que de nombreuses entreprises disposent d'un modèle de processus et de procédures opérationnelles standard (POS) parfaitement conçus, la réalité des processus commerciaux ne correspond souvent pas à ces attentes.

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Comment process mining s'intègre-t-il ? le Gestion des Processus Métier (BPM)

Alors que l'analyse des processus est devenue un élément éprouvé et établi d'une gestion efficace des ressources humaines, l'analyse des processus est devenue une partie intégrante de la gestion des ressources humaines. le Gestion des Processus Métier (BPM)Le site process mining a permis de résoudre certaines des principales limites de l'analyse manuelle :

L'analyse manuelle des processus repose sur les opinions subjectives des personnes interrogées ou des analystes de l'enquête,
ils nécessitent des ressources importantes en termes de temps, de coût et d'équipe pour mener à bien l'analyse,
vous n'obtenez qu'un aperçu ponctuel des processus - au lieu de résultats continus que vous pouvez suivre et améliorer.

En résumé, process mining fournit une solution automatisée process discovery qui permet aux entreprises de gérer les initiatives d'amélioration des processus en s'appuyant sur des données.

process mining est-il un simple automatisme de process discovery?

Il serait trop simpliste de dire que process mining n'est qu'une solution automatisée process discovery . En réalité, cette solution permet d'améliorer continuellement les processus d'entreprise en s'appuyant sur des données et peut être utilisée de manière flexible non seulement pour découvrir les processus, mais aussi pour modéliser et prévoir l'impact des améliorations apportées aux processus.

Il existe également d'autres solutions automatisées process discovery qui ne nécessitent pas l'exploration des données de l'événement. Par exemple, task mining peuvent être utilisées efficacement pour découvrir les processus en cours à partir des activités de l'interface utilisateur.
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Pourquoi le site process mining est-il si populaire ?

Process mining permet de découvrir les inefficacités des opérations commerciales, les goulets d'étranglement dans le traitement et les possibilités d'automatisation de manière plus systématique et à plus grande échelle que l'analyse des processus basée sur des entretiens. De plus, process mining est plus rapide et généralement plus fiable dans la gestion de grandes quantités de données et, par conséquent, plus précis dans les informations fournies.

Aujourd'hui, process mining est l'un des domaines les plus actifs du développement de logiciels d'entreprise. Lors d'une récente enquête menée auprès de dirigeants d'entreprises du Global 5000, HFS Research a constaté que process mining et la découverte constituaient la première priorité en matière d'investissement dans les nouvelles technologies émergentes. Selon Deloitte, 63 % des entreprises utilisent ou prévoient d'adopter le logicielprocess mining dans un avenir proche.

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Source : HFS Research - L'ascension fulgurante de l'industrie de l'automobile Process Intelligence

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Comment fonctionne exactement process mining ?

Process mining peut être considérée comme une méthode en quatre étapes, de l'extraction à l'analyse des données.

Extraction des données - un outil process mining est utilisé pour extraire les données de processus des systèmes informatiques.
Reconstruire les données - les données du processus sont collectées et harmonisées en vue de l'analyse.
Visualisation des données - Les algorithmes process mining sont utilisés pour afficher l'état actuel des processus.
Analyser les données - les données du processus sont analysées afin d'identifier les possibilités d'amélioration du processus.

Principaux cas d'utilisation de process mining

Jusqu'à présent, nous avons discuté du pourquoi, du comment et du pourquoi de process mining. Nous pouvons maintenant examiner quelques exemples plus concrets de la manière dont process mining peut apporter de la valeur à différentes unités/rôles au sein d'une organisation.

Process discovery. Le cas d'utilisation le plus typique et le plus générique de process mining est le suivant process discovery - où l'objectif est d'identifier l'état "tel quel" des processus d'entreprise.‍
Analyse des causes profondes. Un autre cas d'utilisation clé consiste simplement à quantifier et à identifier la cause première des principaux défis liés aux processus en utilisant des données réelles.‍
Vérification de la conformité. Process mining vous permet de contrôler et de suivre en permanence l'alignement des processus sur les modes opératoires normalisés et les modèles de processus par le biais du contrôle de conformité.
Identification des opportunités. Process mining découvre des opportunités de rationalisation ou d'automatisation des processus, par exemple avec Automatisation des processus par la robotique ( RPA).‍
Optimisation des processus. Dans l'optimisation des processus, l'état final d'une process mining efficace est que les processus sont continuellement contrôlés et améliorés.‍

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Chacun des exemples de cas d'utilisation ci-dessus peut être appliqué à une équipe, à une unité opérationnelle ou à l'ensemble de l'organisation.

Voici quelques cas d'utilisation courante de process mining dans les entreprises :

Finance - améliorer le fonds de roulement, accroître la productivité de l'équipe financière ou assurer la conformité des opérations financières.
Approvisionnement - simplifier les processus d'approbation, réduire les achats inconsidérés ou identifier les erreurs dans les performances des fournisseurs.
Service à la clientèle - réduction du délai de réponse aux clients, identification des causes profondes des problèmes, amélioration de la satisfaction des clients.
Logistique - garantir la fiabilité de l'approvisionnement, optimiser les stocks et améliorer la productivité dans les domaines de la logistique et du transport.
Relations humaines - y compris le recrutement, l'intégration des employés et la paie.

Avantages de la process mining

L'exploitation des données de processus présente un certain nombre d'avantages évidents. Les sept principaux avantages sont les suivants

Réduire les coûts. Automatic process discovery identifie les processus les plus manuels, répétitifs et généralement inefficaces, qui représentent généralement les coûts les plus élevés pour les différentes unités.
Réduire les délais d'exécution. Pour la plupart des entreprises, le temps, c'est de l'argent - et l'un des principaux avantages de process mining est la réduction des délais d'exécution ou de traitement dans les processus clés.
Améliorer la qualité. Process mining peut aider à découvrir les défauts, les retards ou les erreurs qui réduisent la qualité des biens ou des services.‍
Améliorer la satisfaction des clients. La qualité du service à la clientèle dépend directement de l'efficacité des processus de contact avec les clients. ‍
Permettre l'automatisation des processus. Associé à des outils d'automatisation tels que RPA, process mining permet d'optimiser des processus auparavant inefficaces.
‍Prendre des décisions fondées sur des données. Process mining favorise la prise de décisions fondées sur des données, en comblant les lacunes dans les données brutes et en analysant les processus recréés.‍
Accroître la transparence. Dans les grandes entreprises, la plupart des décisions sont prises par des cadres expérimentés, qui s'appuient sur leur expertise et leur intuition. Avec process mining, il est possible de voir comment les processus fonctionnent de facto.

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.

Choisir le bon logiciel process mining

Il existe plus de 35 solutions process mining différentes sur le marché, qui s'adressent à différents types d'organisations et de clients. Quels que soient vos besoins spécifiques, il est bon de garder à l'esprit certains éléments clés à prendre en considération :

Facilité d'utilisation - process mining ne doit pas être difficile à utiliser. Recherchez des captures d'écran ou une démonstration du produit pour voir s'il semble facile à utiliser ou à parcourir.
Configurabilité - certaines solutions ne répondent qu'à des cas d'utilisation spécifiques ou nécessitent des efforts considérables pour être configurées ou intégrées à différents systèmes sources.
Analyses et rapports - si vous recherchez une solution d'entreprise, vous aurez probablement besoin de capacités d'analyse et de rapport avancées et fiables.
Visibilité de bout en bout (E2E ) - à mesure que le travail est numérisé, vous avez besoin d'une visibilité E2E complète de l'ensemble du processus à travers différents outils et systèmes.
Niveau de soutien - Que vous soyez un analyste de processus débutant ou un architecte de processus expérimenté, vous aurez probablement des besoins différents en matière de soutien et d'accompagnement.
Coût total de possession - Les solutions process mining se déclinent en différents coûts et niveaux de service. Il est judicieux de prendre en compte le coût total de la propriété, y compris le coût de la mise en œuvre et le coût de l'analyse continue des processus.

💡 Vous cherchez une solution logicielle ? Pour plus d'informations, consultez notre plongée approfondie sur les 15 meilleurs outils process mining .

Limites courantes des outils process mining

Bien que process mining puisse faire des merveilles pour les organisations et qu'il le prouve depuis de nombreuses années, il y a encore des domaines où process mining n'est pas à la hauteur.

Selon une étude récente de HFS Research, 91 % des dirigeants d'entreprise estiment que la technologie process intelligence est extrêmement importante pour générer de la valeur commerciale, mais dans le même temps, 2 personnes interrogées sur 3 estiment que la technologie process intelligence , telle que process mining , est trop complexe pour être utilisée efficacement dans leur organisation.

Analyse des données les plus récentes mais pas en temps réel

Process mining analyse les données les plus récentes extraites des systèmes d'information, mais cela ne garantit pas encore une image complète des performances actuelles d'une entreprise. Les données des journaux d'événements sont d'abord dérivées à un moment donné, puis nettoyées, et ce n'est qu'ensuite qu'elles sont analysées. Ainsi, le processus d'extraction ne fournit jamais de données en temps réel.

Coûts initiaux élevés

Souvent, le déploiement des solutions process mining exige beaucoup d'efforts et de contributions de la part de plusieurs unités et équipes, ce qui se traduit par des coûts très élevés. Par exemple, une équipe informatique doit procéder à un développement initial et à des intégrations logicielles avant que le logiciel ne puisse commencer à fonctionner. Dans de nombreux cas, des intégrations doivent être créées et maintenues pour tous les systèmes de ressources de l'entreprise et les coûts s'accumulent rapidement.

Une forte dépendance à l'égard des analystes humains

Bien que process mining vise en fin de compte à faciliter l'automatisation des processus, il reste très dépendant du cerveau humain et du travail des analystes commerciaux, des analystes de données et des informaticiens. Les deux grands domaines dans lesquels les personnes sont absolument nécessaires pour process mining sont les suivants :

Interprétation des données : une fois analysées, les informations ne suffisent pas et un analyste commercial est nécessaire pour interpréter ces données et trouver des cas d'utilisation concrets conformes aux objectifs initiaux.
Nettoyage et extraction des données : les données des journaux d'événements peuvent être incomplètes, incorrectes ou dupliquées, et les analystes de données doivent prendre le temps de nettoyer les données pour les préparer à une utilisation ultérieure.

Long délai de rentabilité

En fonction de leur complexité, les différents systèmes nécessitent beaucoup de temps de "préparation" avant de pouvoir commencer à fournir des journaux d'événements. En raison des besoins importants d'intégration de données de la plupart des solutions process mining , il n'est pas rare que les mises en œuvre prennent entre 12 et 18 mois.