Qu'est-ce que process intelligence?

Process intelligence est l'utilisation de stratégies et de technologies d'intelligence économique sur le site le Gestion des Processus Métier (BPM). Process intelligence peut être utilisé pour supprimer les goulets d'étranglement ou améliorer l'efficacité opérationnelle, et il peut servir de catalyseur pour la refonte des processus d'entreprise.

Process intelligence peut être considérée comme une approche analytique avancée qui combine l'exploration de données, la modélisation de processus et l'automatisation afin d'optimiser et d'améliorer les processus d'entreprise. De cette manière, elle va bien au-delà du domaine de l'intelligence économique pour fournir des informations sophistiquées sur les processus et des capacités d'analyse automatisée des processus.

Process intelligence Le logiciel Process intelligence permet aux organisations de mieux comprendre le fonctionnement de leurs processus, d'identifier les domaines à améliorer et de mettre en œuvre les changements qui conduisent à une plus grande efficacité. Le logiciel se présente sous différentes formes et est parfois confondu avec process mining ou le logiciel de veille stratégique (BI).

Process Intelligence vs. Process Mining

Process intelligence et process mining sont deux méthodologies puissantes utilisées par les entreprises pour analyser, optimiser et améliorer leurs opérations. Bien qu'elles présentent certaines similitudes, elles diffèrent nettement en termes d'approche, de portée et de capacités.

Process intelligence Process mining est un sous-ensemble de qui se concentre sur l'analyse des journaux d'événements générés par les systèmes d'information, tels que les applications ERP ou CRM. process intelligence

Différences entre process intelligence et process mining

1. Champ d'application: Process intelligence couvre un large éventail de processus au sein d'une organisation, tandis que process mining se concentre sur des processus spécifiques capturés dans les journaux d'événements.
2. Sources de données: Process intelligence utilise une plus grande variété de sources de données, y compris des données structurées et non structurées, tandis que process mining s'appuie principalement sur les journaux d'événements des systèmes d'information.
3. Approche: Process intelligence adopte une approche plus globale de l'analyse des processus, englobant process discovery, la surveillance, l'optimisation et l'automatisation. Process mining En revanche, process discovery se concentre principalement sur l'analyse.
4. Capacités: Process intelligence offre un plus large éventail de capacités, telles que la surveillance en temps réel, l'automatisation des flux de travail et l'analyse avancée. Process mining est plus spécialisé et se concentre sur l'analyse des journaux d'événements afin de découvrir les inefficacités et les goulets d'étranglement des processus.

Process intelligence vs. intelligence économique

Une autre source de confusion courante est la distinction entre process intelligence et les outils d'intelligence économique tels que les outils d'analyse de processus auto-construits.

La Business Intelligence (BI) est une méthodologie basée sur la technologie utilisée pour analyser les données et les transformer en informations exploitables pour une prise de décision éclairée. Elle vise à fournir une compréhension globale des performances d'une organisation, des tendances du marché et du comportement des clients.

Différences entre process intelligence et l'intelligence économique

1. Objectif principal: Process intelligence se concentre principalement sur l'analyse et l'optimisation des processus d'entreprise, tandis que l'intelligence économique vise à fournir une vue d'ensemble des performances d'une organisation, des tendances du marché et du comportement des clients.
2. Champ d'application: Process intelligence analyse généralement les processus au sein d'une organisation, tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le service à la clientèle et les ressources humaines. La veille stratégique couvre un éventail plus large de sources de données, y compris les données financières, les données sur les ventes, les données sur les clients et les données sectorielles.
3. Types de données: Process intelligence traite principalement des données opérationnelles liées aux processus d'entreprise, tandis que la veille stratégique intègre une grande variété de types de données, telles que des données structurées et non structurées, ainsi que des sources de données internes et externes.
4. Capacités: Process intelligence offre des capacités telles que l'automatisation des flux de travail, la surveillance en temps réel et l'optimisation des processus. L'intelligence économique offre une gamme plus large de capacités d'analyse, y compris l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

Comment fonctionne Process Intelligence

D'un point de vue conceptuel, vous pouvez également considérer process intelligence comme des données qui ont été systématiquement collectées pour être analysées par des analystes de processus ou des experts en la matière, tels que les professionnels de l'excellence opérationnelle.

À un niveau élevé, vous pouvez visualiser les réponses de process intelligence à trois questions clés :

Question 1: Comment les données de processus sont-elles collectées ?

Question 2: Que fait-on avec les données du processus ?

Question 3: Pourquoi process intelligence est-il utilisé ?

Comment les données de traitement sont-elles collectées ?

Process Intelligence commence par la collecte de données provenant de diverses sources, telles que les systèmes informatiques, les bases de données et même les données fournies par les employés. Ces informations sont ensuite utilisées pour créer une vue d'ensemble du fonctionnement actuel des processus au sein de l'organisation.

Méthode 1 : Process Mining

Process mining consiste à extraire les journaux d'événements des systèmes informatiques et à les utiliser pour reconstruire des modèles de processus. Cela permet aux organisations de visualiser et de comprendre le flux réel de leurs processus, d'identifier les goulets d'étranglement et de découvrir les possibilités d'amélioration.

Méthode 2 : Task Mining

Task miningEn revanche, la technologie de capture des tâches permet d'analyser les données générées par les utilisateurs, telles que les clics de souris, les frappes de clavier et les enregistrements d'écran. Cela permet aux organisations de comprendre comment les employés effectuent leurs tâches, d'identifier les meilleures pratiques et de repérer les domaines dans lesquels une formation ou une assistance supplémentaire pourrait être nécessaire.

Méthode 3 : Work API

La méthode la plus récente pour collecter process intelligence est Work API. Essentiellement, elle combine des éléments de task mining et process mining pour fournir un moyen plus rapide et moins invasif de collecter des données de processus à partir de l'interface utilisateur ou des métadonnées de l'application commerciale. Voir le livre blanc Work API pour plus d'informations.

Que fait-on des données de processus ?

Une fois les données collectées, les outils process intelligence utilisent les algorithmesprocess mining pour nettoyer, harmoniser et présenter les données de processus de manière à ce qu'elles puissent être analysées par les analystes de processus. Les trois éléments clés de process intelligence sont les suivants

Analyses et visualisations

Process intelligence fournit des visualisations avancées, des tableaux de bord et des tableaux de données qui peuvent être découpés par les analystes ou exportés vers d'autres outils de reporting et d'analyse, tels que des feuilles de calcul ou des rapports de BI d'entreprise.

Contrôle en temps réel

L'un des principaux avantages de process intelligence par rapport à l'analyse manuelle des processus est la capacité de collecter et d'analyser des données en temps réel. Les rapports Process intelligence peuvent être mis à jour régulièrement ou certains outils process intelligence offrent des capacités de surveillance continue au fur et à mesure que les données sont collectées et utilisées dans différents processus.

Perspectives automatisées

Une fois les processus analysés et optimisés, Process Intelligence peut fournir des informations et des recommandations automatisées. Cela peut aller de simples opportunités d'amélioration des tâches à des recommandations plus complexes pour l'exécution des processus de bout en bout.

Pourquoi les données de processus sont-elles utilisées ?

Process intelligence est un outil puissant entre les mains d'un analyste de processus ou d'un responsable de la transformation de l'entreprise. Il peut notamment être utilisé pour créer de la valeur pour l'entreprise : process discovery, vérification de la conformité et promotion de l'excellence opérationnelle.

Process Discovery

En visualisant les processus à l'aide de cartes et de diagrammes, Process Intelligence permet aux organisations d'acquérir une compréhension claire de leur état actuel. Process discovery La visualisation des processus permet non seulement d'identifier les inefficacités et les goulets d'étranglement, mais aussi de faciliter la communication et la collaboration entre les différentes équipes et les différents départements.

Contrôle de conformité

Process intelligence est utilisé pour surveiller le processus et les flux de travail par rapport au modèle de processus idéal convenu ou au modèle de processus idéal convenu ou au modèle de processus idéal convenu. happy path. Ce contrôle de conformité permet d'aligner les performances des équipes et des unités commerciales sur les procédures opérationnelles standard communément admises.

L'excellence opérationnelle au service de l'économie

Les indicateurs de processus sont des mesures quantitatives qui aident les organisations à suivre les performances de leurs processus afin d'atteindre l'excellence opérationnelle. Les exemples incluent les temps de cycle, le débit, les taux d'erreur et les taux de satisfaction des clients. Ces mesures fournissent des informations précieuses sur l'efficacité des processus et permettent d'identifier les domaines à améliorer.

Avantages de la Process Intelligence

Lorsque l'on considère les avantages de process intelligence , il est utile de se rappeler que la plupart des entreprises utilisent encore des méthodes manuelles d'analyse des processus, telles que les ateliers process discovery , les entretiens d'analyse des processus ou les études de temps et de mouvement. Par rapport à ces méthodes d'analyse des processus qui demandent beaucoup de temps et de travail, l'automatisation de process intelligence offre un certain nombre d'avantages :

• Efficacité accrue. En identifiant et en éliminant les goulets d'étranglement, les redondances et les inefficacités, Process Intelligence permet aux organisations de rationaliser leurs opérations et d'améliorer leur productivité globale.‍
• Réduction des coûts. L'optimisation des processus permet souvent de réaliser des économies grâce à la réduction des tâches manuelles, à la diminution des taux d'erreur et à l'accélération des délais d'exécution des processus. Ces réductions de coûts peuvent avoir un impact significatif sur les résultats de l'entreprise.‍
• Conformité améliorée. Process Intelligence aide les organisations à maintenir la conformité avec les réglementations industrielles et les politiques internes en offrant une plus grande visibilité sur les processus et en garantissant que toute déviation est rapidement identifiée et traitée.‍
• Une plus grande agilité. Grâce à une meilleure compréhension de leurs processus, les entreprises peuvent s'adapter rapidement à l'évolution des conditions du marché, aux demandes des clients et aux technologies émergentes. Cette agilité est cruciale pour garder une longueur d'avance sur la concurrence et stimuler l'innovation.

Lisez l'étude de cas sur la façon dont une entreprise de taille moyenne spécialisée dans l'externalisation des processus d'affaires (BPO) a découvert plus de 2 millions d'euros (2,17 millions de dollars) de gaspillage de processus dans les 30 jours qui ont suivi la mise en œuvre du site process intelligence.

Meilleures pratiques Mise en œuvre Process Intelligence

Process intelligence est rarement un exercice unique. La réussite exige de la constance, de l'expérience et de la gestion du changement. Voici quelques bonnes pratiques pour vous mettre sur la voie d'une mise en œuvre efficace.

1. Choisir les bons processus. Lors de la mise en œuvre de Process Intelligence, il est essentiel de se concentrer sur les processus qui ont l'impact le plus important sur les buts et objectifs de l'organisation. Il peut s'agir de processus en contact avec la clientèle, de processus opérationnels de base ou de processus de soutien.‍
2. Fixer des objectifs clairs. Avant de se lancer dans une initiative Process Intelligence , il est essentiel de définir des buts et des objectifs clairs. Il peut s'agir d'une réduction des coûts, d'une amélioration de la conformité, d'une augmentation de l'efficacité ou d'une meilleure satisfaction du client.‍
3. Utiliser les bons outils. Le choix des bons outils et des bonnes technologies est essentiel à la réussite de toute initiative Process Intelligence . Il peut s'agir d'investir dans des logiciels process mining , des solutions RPA ou des plateformes d'analyse avancée.‍
4. Formez votre équipe. Il est essentiel de s'assurer que votre équipe possède les compétences et les connaissances nécessaires pour mettre en œuvre et gérer efficacement Process Intelligence . Il peut s'agir d'une formation à process mapping, à l'analyse des données, aux outils d'automatisation ou à la gestion du changement.‍
5. Contrôler et optimiser. Une fois que Process Intelligence a été mis en œuvre, il est essentiel de surveiller en permanence les performances, d'identifier les possibilités d'amélioration et d'optimiser les processus en conséquence. Cela permet aux organisations de continuer à tirer le maximum de valeur de leurs initiatives Process Intelligence .

Le bilan

Process Intelligence est une approche puissante qui permet aux organisations d'optimiser leurs processus d'entreprise, de gagner en efficacité, de réduire les coûts et d'améliorer la conformité. En tirant parti de l'analyse des données, de la visualisation des processus et de l'automatisation, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel et prospérer dans l'environnement commercial actuel, qui évolue rapidement.