Process Mining vs Task Mining

Process mining et task mining sont des outils analytiques interdépendants utilisés dans le Gestion des Processus Métier (BPM). Dans cet article, nous résumons les définitions de base, les cas d'utilisation courants et les principales différences entre les solutions.

Qu'est-ce que process mining?

Process mining est un puissant outil process mapping utilisé pour l'analyse et l'optimisation des processus de bout en bout. Il utilise les données des journaux d'événements disponibles dans les systèmes informatiques. Sur la base de ces données, il construit le processus tel qu'il est et le compare ensuite au processus "souhaité". En effectuant ce contrôle de conformité, les entreprises peuvent trouver des déviations de processus et donc des opportunités d'amélioration.

Cas d'utilisation typiques de process mining :

Process mining peut être utilisé dans de nombreux domaines et à des fins diverses, mais voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants.

• Audit et conformité: Process mining peut être utilisé pour analyser les journaux d'événements générés par les systèmes d'information afin d'identifier les écarts par rapport aux procédures standard, les violations des politiques ou les fraudes potentielles. En visualisant les flux de processus réels et en les comparant aux règles prédéfinies et aux meilleures pratiques, les auditeurs peuvent repérer les activités non conformes, les inefficacités ou les goulets d'étranglement. Process mining peut également contribuer à automatiser le processus d'audit, à réduire le temps et les ressources nécessaires aux enquêtes manuelles et à fournir un mécanisme de contrôle continu de la conformité.
• Gestion des commandes: Process mining peut être appliqué aux processus de gestion des commandes pour identifier les goulets d'étranglement, les inefficacités ou les écarts par rapport au processus optimal. En examinant le flux de données relatives aux commandes à travers différents systèmes (par exemple, CRM, ERP), les organisations peuvent obtenir des informations sur le processus de bout en bout, surveiller les indicateurs clés de performance (KPI) et identifier les possibilités de rationaliser les opérations, de réduire les délais et d'améliorer la satisfaction globale des clients.
• Achat-paiement: Dans le processus Purchase-to-Pay, process mining peut être utilisé pour analyser l'ensemble du cycle d'approvisionnement, depuis la demande d'achat et la création du bon de commande jusqu'à la réception des marchandises et le traitement des factures. En visualisant le déroulement réel du processus et en détectant les écarts, les organisations peuvent identifier les inefficacités, les goulets d'étranglement ou les fraudes potentielles. Ces informations peuvent être utilisées pour rationaliser le processus d'approvisionnement, améliorer la gestion des fournisseurs, faire respecter les politiques d'approvisionnement et, en fin de compte, réaliser des économies.
• De la commande à l'encaissement : Process mining peut aider les entreprises à optimiser leur cycle de commande à l'encaissement en analysant les journaux d'événements provenant de divers systèmes (par exemple, CRM, ERP et comptabilité) pour comprendre comment les commandes, les livraisons, la facturation et les paiements sont traités. En découvrant les inefficacités ou les goulets d'étranglement, les entreprises peuvent mettre en œuvre des améliorations afin de réduire le délai de recouvrement des créances (DSO), d'augmenter la trésorerie et d'accroître la satisfaction des clients.
• Du début à la fin : Dans le processus "lead-to-order", process mining peut être utilisé pour analyser le cycle de vente, de la génération de leads à la passation de commandes. En examinant les données provenant des systèmes de marketing, de vente et de gestion de la relation client, les entreprises peuvent se faire une idée de l'efficacité de leur entonnoir de vente, identifier les points à améliorer et optimiser le processus afin d'obtenir des taux de conversion plus élevés et une augmentation du chiffre d'affaires.
• Logistique et exécution: Process mining peut être appliqué aux processus logistiques pour découvrir les inefficacités, les retards ou les écarts dans des domaines tels que le transport, l'entreposage et la gestion des stocks. En analysant les journaux d'événements provenant de divers systèmes logistiques, les entreprises peuvent mieux comprendre les processus réels, identifier des modèles et mettre en œuvre des améliorations afin d'optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement, de réduire les délais et de minimiser les coûts logistiques.

Qu'est-ce que task mining?

Task mining est un autre outil process mapping axé sur l'optimisation des tâches sur les ordinateurs de bureau ou les stations de travail. Tout comme process discoveryil surveille les traces numériques des utilisateurs. En utilisant la reconnaissance de caractères, le traitement du langage naturel et d'autres outils, il analyse les données recueillies et trouve des modèles qui peuvent être interprétés comme des opportunités d'amélioration.

Cas d'utilisation typiques de task mining :

• Réduire les tâches manuelles, par exemple la saisie de données: Task mining peut être utilisé pour analyser la manière dont les employés effectuent les tâches de saisie de données en capturant leurs interactions avec diverses applications et systèmes. En identifiant les tâches répétitives, le travail manuel ou les méthodes de saisie de données inefficaces, les organisations peuvent mettre en œuvre des solutions d'automatisation, telles que Automatisation des processus par la robotique (RPA), afin de réduire la saisie manuelle de données, d'éliminer les erreurs humaines et d'accroître l'efficacité globale.
• Rationalisation de la facturation: Task mining peut aider à analyser le processus de facturation en surveillant la façon dont les employés interagissent avec les outils et les systèmes de facturation. Cette analyse peut révéler des goulots d'étranglement, des inefficacités ou des efforts redondants. Les organisations peuvent utiliser ces informations pour simplifier le processus de facturation, mettre en œuvre l'automatisation le cas échéant, et s'assurer que les factures sont générées et traitées en temps voulu et de manière précise.
• Accélérer la production de rapports: Task mining peut être utilisé pour analyser les tâches liées à la création et à la distribution de rapports au sein d'une organisation. En saisissant la manière dont les employés interagissent avec les outils et les systèmes de reporting, task mining peut aider à identifier les tâches chronophages ou répétitives qui peuvent être automatisées ou rationalisées. Cela peut permettre de générer des rapports plus rapidement, de réduire les efforts manuels et d'améliorer l'accès à des informations précises et actualisées pour la prise de décision.
• Optimiser les processus de rapprochement: Task mining peut aider à analyser les étapes des processus de rapprochement financier, telles que le rapprochement des transactions, l'identification des divergences et la résolution des problèmes. En comprenant comment les employés effectuent ces tâches et interagissent avec les systèmes financiers, les organisations peuvent identifier les inefficacités ou les zones sujettes aux erreurs. Ces informations peuvent être utilisées pour optimiser le processus de rapprochement, mettre en œuvre des solutions d'automatisation le cas échéant et améliorer la précision et l'efficacité globales.
• Améliorer le service à la clientèle : Task mining peut être appliqué aux processus de service à la clientèle pour analyser la façon dont les employés interagissent avec les clients et les outils qu'ils utilisent pour résoudre les problèmes ou répondre aux demandes. En identifiant les tâches répétitives, les inefficacités ou les domaines dans lesquels les employés éprouvent des difficultés, les organisations peuvent mettre en œuvre des améliorations de processus, l'automatisation ou la formation afin d'améliorer l'expérience du service à la clientèle. Cela peut conduire à des délais de résolution plus courts, à une meilleure satisfaction des clients et à une plus grande fidélisation de la clientèle.

Quelle est la différence entre process mining et task mining?

En termes simples, process mining implique l'analyse des processus commerciaux sur la base des données du journal des événements du système informatique, tandis que task mining implique l'analyse des tâches du flux de travail à partir des interactions de l'interface utilisateur. Dans la pratique, process mining et task mining sont tous deux des aspects étroitement liés du logicielprocess intelligence qui diffèrent dans la manière dont les données sont collectées, dans l'étendue de l'analyse des données et dans l'objectif final de l'analyse des données.

Différence 1 : Comment les données sont-elles collectées ?

‍

Process mining implique généralement la collecte de journaux d'événements à partir de systèmes informatiques, tels que les systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou de gestion de la relation client (CRM) utilisés par les entreprises. En pratique, le logicielprocess mining est configuré pour intégrer et extraire les journaux d'événements de chaque système source différent, et les algorithmes process mining sont utilisés pour fusionner et visualiser les processus et les variations de processus dans un tableau de bord de veille stratégique.

Task mining collectent généralement les activités liées au flux de travail et aux tâches à partir de l'interface utilisateur des employés, généralement à partir d'un agent sur un ordinateur de bureau ou, dans certains cas, d'extensions aux navigateurs web utilisés pour accéder aux applications d'entreprise. Certaines solutions populaires ( task mining ) utilisent des algorithmes de capture d'images pour enregistrer automatiquement des données d'activité qui sont ensuite visualisées dans des tableaux de bord d'analyse des tâches et des flux de travail.

Différence 2 : portée de l'analyse des données

‍

Process mining implique généralement l'analyse de processus et de flux de travail définis à grande échelle, tels que les processus de comptabilité fournisseurs, de commande à encaissement ou de cycle de vie du client. D'autre part, l'analyse des tâches peut entrer dans le détail des tâches individuelles au sein d'un flux de travail ou d'un processus spécifique, en décrivant les étapes individuelles suivies, par exemple, pour créer une commande d'achat.

Différence 3 : objectif de l'analyse des données

La troisième différence évidente dans le champ d'application de process mining et task mining est l'objectif final de l'analyse. D'une manière générale, task mining peut être utilisé dans les équipes et les unités d'affaires qui effectuent beaucoup de travail répétitif afin de mesurer et de comparer les performances des employés, tandis que process mining est souvent utilisé dans le cadre d'initiatives de réingénierie des processus ou d'excellence opérationnelle.

En bref

En fin de compte, process mining et task mining sont des domaines très liés du logiciel le Gestion des Processus Métier (BPM) . Vous pouvez considérer que process mining donne une "vue d'oiseau" des macro-tendances de haut niveau, tandis que task mining donne une "vue de fourmi" des micro-éléments détaillés des processus d'entreprise. Dans différents scénarios, vous pouvez avoir besoin d'une vue de haut niveau ou d'une vue détaillée, ou d'une combinaison des deux.

Certains éditeurs de logiciels peuvent proposer les solutions process mining et task mining séparément dans le cadre de la même plateforme process intelligence , et Workfellow est un nouvel éditeur de logiciels qui propose une solution hybride process intelligence combinant les deux méthodes en une seule solution. Voir le livre blancWork API pour plus d'informations.

‍