L'exploration de processus est une technique qui analyse les données des journaux d'événements pour aider les entreprises à découvrir, surveiller et améliorer leurs processus métier. Elle se situe à l'intersection de la data science et de la gestion des processus. Grâce à des algorithmes spécialisés, l'exploration de processus lit les empreintes numériques laissées dans des systèmes tels que les outils de planification des ressources d'entreprise (ERP) ou de gestion de la relation client (CRM). Elle prend ces données brutes et les transforme en une carte visuelle de vos processus métier.
Lorsque les développeurs ou les dirigeants d'entreprise consultent ces cartes, ils peuvent voir exactement ce qui se passe en temps réel. Cela va au-delà des suppositions sur le fonctionnement d'un processus. Au lieu de cela, elle fournit une image factuelle basée sur les données. Cela aide les entreprises à identifier les goulots d'étranglement, à repérer les inefficacités et à trouver des opportunités pour améliorer le déroulement des opérations.
La technologie d'exploration de processus fonctionne en extrayant des connaissances des données qui existent déjà dans les systèmes d'information de votre entreprise. Elle suit un workflow spécifique pour transformer des données dispersées en insights pratiques.
Il existe trois principales techniques d'exploration de processus que les entreprises utilisent en fonction de leurs objectifs. Chaque type sert un but différent pour comprendre et améliorer les workflows.
La découverte est souvent le point de départ. Dans cette technique, vous créez un modèle à partir de zéro en utilisant uniquement les données du journal d'événements. Vous ne partez pas d'une hypothèse ou d'un modèle préexistant de la façon dont le processus devrait fonctionner, car les algorithmes se contentent d'examiner les données et de produire un modèle qui reflète la réalité. Cela peut être utile lorsque vous souhaitez voir ce qui se passe réellement sans aucun préjugé.
La vérification de la conformité consiste à comparer la réalité à une norme. Ici, vous prenez les données réelles et vous les comparez à un modèle "idéal" prédéfini ou à un ensemble de règles. L'objectif est de trouver des violations. Par exemple, si un bon de commande doit être approuvé avant qu'une facture ne soit payée, la vérification de la conformité signalera chaque cas où le paiement a eu lieu en premier. Elle permet de s'assurer que les équipes respectent les règles.
L'amélioration consiste à utiliser des données pour améliorer ou étendre un modèle de processus existant. Il ne s'agit pas seulement de trouver des erreurs, mais aussi d'apporter de la valeur ajoutée. Par exemple, vous pouvez prendre une carte de processus existante et y superposer des données de code temporel pour identifier précisément là où les retards se produisent. Cela vous aide à corriger le modèle ou à ajuster le processus pour qu'il corresponde mieux à la réalité de l'environnement commercial.
Il est facile de confondre ces termes, mais ils désignent des disciplines différentes. Bien qu'ils aient tous trait à l'analyse de données et à l'analyse commerciale, ils abordent le problème sous des angles différents.
Caractéristique | Modélisation des processus | Exploration de données | Exploration de processus |
Source principale | Entretiens humains, ateliers | Ensembles de données volumineux | Journaux d'événements (données système) |
Objectif | Comment un processus doit fonctionner | Modèles et corrélations | Fonctionnement réel d'un processus |
Objectivité | Subjective (basée sur une opinion) | Objective (basée sur des faits) | Objectif |
Résultat | Diagrammes statiques | Modèles prédictifs/clusters | Cartes de processus dynamiques |
Caractéristique
Modélisation des processus
Exploration de données
Exploration de processus
Source principale
Entretiens humains, ateliers
Ensembles de données volumineux
Journaux d'événements (données système)
Objectif
Comment un processus doit fonctionner
Modèles et corrélations
Fonctionnement réel d'un processus
Objectivité
Subjective (basée sur une opinion)
Objective (basée sur des faits)
Objectif
Résultat
Diagrammes statiques
Modèles prédictifs/clusters
Cartes de processus dynamiques
Les applications d'exploration de processus couvrent divers secteurs. Tout service qui s'appuie sur des workflows structurés peut utiliser ces techniques pour améliorer ses performances.
Les services financiers sont souvent les premiers à adopter l'exploration de processus. Ils peuvent l'utiliser pour simplifier la comptabilité et les comptes clients, par exemple pour réduire les délais de traitement des factures. Elle contribue à éviter les paiements en double et à empêcher les fournisseurs non approuvés, souvent appelés "achats non conformes". En visualisant le flux exact d'une facture, les équipes financières peuvent s'assurer de profiter des remises pour paiement anticipé et d'éviter les frais de retard.
Pour les entreprises qui manipulent des marchandises physiques, l'exploration de processus peut aider à gérer les complexités de la chaîne d'approvisionnement, par exemple en optimisant les chaînes de production par l'identification des postes qui causent des retards.
Dans le secteur de la logistique, elle permet de visualiser le mouvement exact des marchandises tout au long de la chaîne d'approvisionnement, de l'entrepôt au client. Cette visibilité aide les responsables à anticiper les retards, à gérer les transferts d'inventaire plus facilement et à s'assurer que les calendriers de production correspondent à la demande des clients.
Dans le secteur de la santé, l'exploration de processus peut servir à améliorer l'expérience des patients. Les hôpitaux peuvent l'utiliser pour visualiser le parcours des patients, de l'admission à la sortie. En analysant le temps écoulé entre les différentes étapes (triage, test, traitement, etc.), les administrateurs peuvent identifier les goulots d'étranglement qui entraînent de longs temps d'attente. Cela peut améliorer l'efficacité du triage et assurer que les ressources sont allouées là où elles sont le plus nécessaires pour améliorer les résultats des patients.
Les entreprises de télécommunications peuvent utiliser l'exploration de processus pour améliorer le service client et l'intégration. Le processus d'activation d'une nouvelle ligne ou de configuration d'un service Internet implique de nombreuses étapes et équipes. L'exploration de processus permet d'identifier les points de friction qui font fuir les clients. Elle peut révéler pourquoi les demandes d'activation restent bloquées ou font des allers-retours entre les services techniques et d'assistance. L'entreprise peut ainsi corriger la cause des problèmes et améliorer la satisfaction client.
L'intelligence artificielle (IA) transforme l'exploration de processus, qui passe d'un outil de diagnostic à un outil prédictif. Alors que l'exploration de processus traditionnelle analyse ce qui s'est passé dans le passé, l'IA pour l'exploration de processus utilise le machine learning pour prédire les résultats futurs. Par exemple, un modèle peut analyser les cas ouverts et signaler une commande spécifique en prédisant que "cette commande sera en retard" en fonction des schémas observés dans les données historiques. Cela permet aux équipes d'intervenir avant qu'un problème ne survienne.
L'IA générative rend également la technologie plus accessible. Au lieu de faire appel à un data scientist pour rédiger des requêtes complexes, les utilisateurs peuvent interroger leurs données de processus en langage naturel. Un responsable peut simplement demander "Montre-moi les trois principaux goulots d'étranglement dans l'usine de Berlin", et le système génère l'analyse. Cela démocratise l'accès aux insights, permettant aux utilisateurs non techniques de prendre des décisions basées sur les données.
L'implémentation de l'exploration de processus peut entraîner des améliorations significatives du fonctionnement d'une entreprise. En utilisant les données pour prendre des décisions, les entreprises constatent souvent un retour sur investissement (ROI) évident.
Transparence
L'exploration de processus offre une visibilité quasi totale sur les opérations. Comme elle examine chaque transaction enregistrée dans le système, rien ne lui échappe. Les dirigeants peuvent voir la réalité de leurs workflows dans différents services et sites, ce qui élimine l'effet de "boîte noire" des opérations complexes.
Efficacité
Cette technologie excelle dans l'identification et la suppression des goulots d'étranglement. Par exemple, dans une chaîne d'approvisionnement, elle peut révéler que les commandes restent à l'état "en attente" pendant trois jours en raison d'une exigence de signature manuelle. En identifiant ces retards, les entreprises peuvent simplifier les étapes et livrer les produits aux clients plus rapidement.
Conformité
Elle aide à détecter les comportements non conformes, comme les achats non conformes, où les employés contournent les procédures d'approvisionnement standard. Elle surveille également les violations des contrats de niveau de service (SLA) pour s'assurer que les obligations contractuelles sont respectées et réduire le risque de pénalités.
Automatisation
L'exploration de processus est un excellent précurseur de l'automatisation. Elle identifie les étapes répétitives et suffisamment stables pour être gérées par l'automatisation des processus par la robotique (RPA). Au lieu de deviner ce qu'il faut automatiser, les entreprises utilisent ces données pour choisir les processus qui généreront les gains d'efficacité les plus importants.
Pour un développeur, l'exploration de processus ne se limite pas à la consultation d'un tableau de bord. Il s'agit de créer le pipeline de données qui permet d'obtenir ces insights. Voici un exemple concret de la façon dont vous pouvez concevoir une solution à l'aide de Google Cloud pour optimiser un système de commande d'e-commerce.
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