Dans sa vision métier, le processus englobe aussi bien des données que des étapes, des traitements… C’est une fois arrivé à sa transcription dans des outils que la différence se fait parfois. Pourtant, cloisonner data et processus est une erreur : c’est la vision métier qui prime et elle ne doit pas être conditionnée à des contraintes techniques ou d’outils !

C’est cette association, cette interopérabilité entre data et process qui permet au processus d’adhérer réellement au Système d’Information, d’éviter la multiplication des outils et donc au final de renforcer l’agilité de l’entreprise et l’évolutivité du Système d’Information. Cette vision globale et partagée des processus et des données est au cœur des convictions de Blueway !

Le Processus Mining en synthèse

Le Process Mining est justement au croisement de ces deux sujets :

  • L’approche data : les données, leur
    structuration, leur centralisation, leur visualisation
  • L’approche Processus : la
    modélisation, l’automatisation et l’exécution d’enchainements de séquences
    d’événements

Le process Mining va ainsi analyser les données liées à l’exécution des processus afin d’en tirer des axes d’optimisation. Il est au croisement du BPM (Business Process Management) et du Data Mining (fouille et analyse des données).

En résumé le Process Mining est une analyse des processus au travers des données qui circulent dans leurs flux. Il se focalise donc sur les « faits » ! Les termes Process Mining et Process Intelligence sont très proches : La Business Process Intelligence (BPI) fait référence à l’application des techniques de data mining et de process mining dans le domaine de la gestion des processus métier (BPM).

De nombreux acronymes sont d’ailleurs apparus autour de ces thématiques ces dernières années comme BAM (Business Activity Monitoring), CPM (Corporate Performance Management) ou CPI (Continuous Process Improvement).

Mais concrètement, à quoi sert le Process Mining ?

Dans les organisations, tout est processus. Durant leur cycle de vie, chaque processus va générer et modifier des quantités d’information très importantes. En multipliant cela par le nombre de processus au sein des organisations, on arrive à des volumes énormes de données qui sont généralement sous-exploitées.

Chaque application du SI peut certes analyser ses propres données. Cependant les processus sont transverses au SI et l’analyse de leurs données ne doit pas être cloisonnée par application ! Pour être efficace l’analyse des processus doit dont se positionner au niveau métier. Elle doit aussi englober les « event logs » qui sont habituellement peu exploités.

Le Process Mining répond à cet enjeu. Il analyse les données des processus opérationnels au niveau de l’ensemble du Système de l’Information, indépendamment de chaque brique logicielle. Il assure ainsi d’appréhender les processus tels qu’ils se déroulent réellement dans l’organisation.

Le PM apporte ainsi des bénéfices à plusieurs niveaux : 

Améliorer la modélisation de processus

Identification d’axes d’amélioration sur la modélisation des processus (modèle théorique vs exécution pratique)

Améliorer opérationnellement les processus

Découverte des leviers d’amélioration opérationnels (goulot d’étranglement, délais, étape non nécessaire…)

Simulation de processus

Prévision au travers de scénarios de tests et optimisation
prospective.

Il s’agit ainsi non seulement de « prendre le pouls » des processus mais aussi de réaliser des projections et des simulations. Le Process Mining fait ainsi le lien entre la gestion des processus et l’amélioration de la performance des organisations.

Comme le Process Mining est en grande partie automatisé (algorithmes…) et se base sur des données réelles, il limite les ressources requises au sein de l’entreprise. C’est aussi une démarche objective comme elle se base sur des algorithmes et des données réelles !

Process Mining : comment cela fonctionne-t-il ?

Le Process Mining analyse l’utilisation réelle des processus actifs à partir des données transactionnelles et événementielles du Système d’Information.

Cette analyse se déroule en plusieurs étapes : 

L’étape de découverte du process mining

Découverte

La visualisation du processus réel, tel qu’il s’est déroulé à partir des données issues des journaux d’événements du SI. La complexité de la représentation est adaptée selon les objectifs.

L’étape de conformité du process mining

Conformité

Ces processus reconstruits à partir du réel sont ensuite comparés avec leurs modèles théoriques. Il est ainsi possible d’identifier si les procédures et les règles de l’organisation sont respectées.

L’étape d’amélioration du process mining

Amélioration

Les données normalisées et consolidées sont valorisées sous des formats graphiques facilement exploitables afin d’en tirer des axes d’amélioration.

L’étape de simulation du process mining

Simulation

A partir des données et des déroulés réels des processus, le Process Mining peut simuler les processus et les projeter dans des scénarios futurs afin d’identifier leurs comportements et les points faibles.

Blueway et le Process Mining

Notre objectif chez Blueway est de réunifier les différentes dimensions des échanges de données, et en particulier les facettes processus et data. Nous repositionnons ainsi les hommes sur leur valeur ajoutée et mettons les données à leurs services.

C’est pourquoi, la solution Blueway est la seule plateforme qui réunit les usages BPM, MDM, ESB et API Management. C’est grâce à cette approche exhaustive des flux d’informations dans l’entreprise qu’elle intègre cette démarche de Process Mining.

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