Aujourd’hui, les entreprises sont submergées par les données et les processus. Ils collectent des flux infinis d’informations : clics des clients, chiffres de vente, indicateurs des employés et journaux système. Dans le même temps, leurs processus commerciaux deviennent plus complexes : les commandes passent par des dizaines d’étapes, les demandes de service client rebondissent entre les départements et les chaînes d’approvisionnement s’étendent sur plusieurs continents.
Donner un sens à toute cette complexité n’est pas seulement difficile, il devient impossible de le faire manuellement. C’est pourquoi les entreprises se tournent vers le data mining et le process mining. Ces deux approches s’attaquent à des aspects différents d’un même problème fondamental : comment transformer des informations brutes en informations exploitables.
Les deux outils extraient des informations précieuses des données, mais ils le font de manière fondamentalement différente. Comprendre les différences entre ces deux méthodes peut aider les entreprises à choisir la bonne approche pour leurs besoins spécifiques. Dans ce blog, nous allons explorer :
- Les définitions du Process Mining et du Data Mining
- Comment ils fonctionnent
- Principales différences et similitudes
- Cas d’utilisation et points à retenir pour les entreprises qui visent l’ excellence opérationnelle
Qu’est-ce que le Data Mining ?
L’exploration de données est une technique utilisée pour analyser de grands ensembles de données afin de découvrir des modèles, des relations et des tendances. Ce domaine s’appuie sur des algorithmes et des techniques d’apprentissage automatique (par exemple, l’apprentissage de règles d’association, l’analyse de régression) pour traiter les données et découvrir des informations précieuses qui seraient autrement impossibles à repérer manuellement pour les humains.
L’objectif principal de l’exploration de données est d’extraire des informations significatives qui peuvent guider les décisions stratégiques.
Comment fonctionne l’exploration de données
Les méthodes traditionnelles d’exploration de données s’appuient sur divers outils et techniques d’exploration de données, issus des statistiques, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, pour analyser les données historiques et prédire les tendances futures. Le processus implique généralement :
- Collecte et préparation des données : Rassemblez des données provenant de diverses sources et nettoyez-les pour en assurer l’exactitude.
- Intégration des données : combinez des données provenant de différentes sources pour créer un ensemble de données unifié.
- Analyse des données : utilisez des techniques d’exploration de données et des algorithmes pour trouver des modèles et des relations dans les données.
- Interprétation et évaluation : Traduire les résultats en informations exploitables.
Exemple d’exploration de données
L’exemple classique est l’histoire (peut-être apocryphe) du supermarché qui a découvert grâce à l’exploration de données que les personnes qui achètent des couches achètent souvent de la bière en même temps. Cela a du sens rétrospectivement – les nouveaux parents sont coincés à la maison et veulent de la bière – mais personne ne l’aurait deviné sans analyser les données.
L’exploration de données est particulièrement efficace pour trouver ces connexions non évidentes. Mais cela va au-delà de la simple recherche de corrélations.
Prenons l’exemple d’une banque qui utilise l’exploration de données pour détecter les fraudes. Le logiciel d’exploration de données peut remarquer que les transactions frauduleuses se produisent souvent dans un ordre particulier : d’abord un petit achat test, puis une série d’achats plus importants. Aucun humain ne repérerait ce modèle dans des millions de transactions, mais l’exploration de données peut le trouver facilement.
Qu’est-ce que le Process Mining ?
Le Process Mining existe parce que les organisations ne savent souvent pas vraiment comment fonctionnent leurs processus. Ils ont des organigrammes officiels montrant comment les choses sont censées fonctionner, mais la réalité est souvent plus désordonnée. Ce désordre crée de l’inefficacité.
Une étude d’IDC a révélé que l’inefficacité opérationnelle coûte aux entreprises 20 à 30 % de leur chiffre d’affaires chaque année. C’est beaucoup d’argent gaspillé parce que les processus ne fonctionnent pas aussi bien qu’ils le pourraient.
Le Process Mining se concentre sur l’analyse des flux de travail et des activités au sein d’une organisation. Il utilise les journaux d’événements générés par les systèmes d’entreprise tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), les BPM (Business Process Management) et les CRM (Customer Relationship Management) pour cartographier, comprendre et analyser la façon dont les processus sont exécutés dans la vie réelle.
Le Process Mining vise non seulement à comprendre les données existantes, mais aussi à visualiser et à optimiser les processus métiers. Cette technique permet de créer une carte détaillée des processus opérationnels, en identifiant les inefficacités, les goulets d’étranglement et les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard.
Comment fonctionne le Process Mining
Le Process Mining fonctionne en lisant les empreintes numériques laissées dans vos systèmes d’entreprise. Chaque fois que quelqu’un fait quelque chose dans votre logiciel d’entreprise – créer une commande, approuver une facture, mettre à jour un dossier client – il crée une entrée de journal.
Les outils d’exploration de processus relient ces entrées pour vous montrer exactement comment le travail circule dans votre organisation.
L’approche est systématique :
- Extraction de données : collecte de journaux d’événements à partir de systèmes d’entreprise tels que l’ERP, le CRM et le BPM. Les données doivent être « propres » et parfois être combinées à partir de diverses sources avant de pouvoir être utilisées à l’étape suivante.
- Découverte de processus et visualisation des données : création de représentations visuelles (cartes de processus) de processus réels basées sur les données du journal des événements.
- Vérification de la conformité : comparaison du processus découvert avec des modèles prédéfinis pour identifier les écarts.
- Amélioration du processus : analyser le processus pour identifier les goulets d’étranglement et les inefficacités, découvrir des tendances et des modèles qui pourraient ne pas être clairs autrement, puis suggérer des améliorations.
Exemple de Process Mining
Dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’exploitation minière des processus peut être utilisée pour cartographier le flux de matériaux et de marchandises des fournisseurs aux clients. En visualisant le processus de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises peuvent identifier les retards ou les inefficacités, tels que les stocks lents ou les retards d’expédition, et apporter des améliorations pour améliorer la satisfaction des clients et réduire les coûts.
Une entreprise manufacturière peut utiliser l’exploitation minière des processus pour comprendre pourquoi certaines commandes prennent plus de temps à exécuter que d’autres. Le logiciel d’exploration de processus peut révéler que les commandes supérieures à une certaine taille sont toujours retardées parce qu’elles nécessitent une étape d’approbation supplémentaire qui n’était pas dans la conception du processus d’origine.
Principales différences entre le Process Mining et le Data Mining
Bien que les techniques d’exploration de données et de processus visent toutes deux à fournir des informations à partir de données, leur objectif et leurs méthodologies sont différents. Décomposons les principales différences :
Objectif et objectif
Exploitation minière par processus :
- Se concentre sur la façon dont les processus circulent dans une organisation
- Crée des représentations visuelles de l’exécution réelle du processus
- Identifie les inefficacités opérationnelles et les goulets d’étranglement
Exploration de données:
- Analyse des modèles et des relations plus larges dans les données
- Découvre des informations et des tendances cachées
- Prédit les résultats futurs sur la base de données statiques historiques
- Se concentre sur les modèles existants dans les ensembles de données
Sources des données et analyse
Exploitation minière par processus :
- Utilise principalement les journaux d’événements des systèmes d’entreprise
- Analyse des activités séquentielles et des horodatages
- Suivi des variations et des écarts du processus
- Crée des cartes de processus à partir de données, peut facilement être mise à jour avec des exécutions supplémentaires du processus et peut utiliser l’analyse prédictive de l’IA pour identifier les problèmes avant qu’ils ne surviennent
Exploration de données:
- Utilise des mégadonnées structurées et non structurées provenant de diverses sources
- Analyse des données historiques statiques
- Applique des modèles statistiques et mathématiques
- Crée des modèles prédictifs et des analyses de modèles
Applications et résultats
Exploitation minière par processus :
- Optimisation et amélioration des processus
- Surveillance et audit de la conformité
- Amélioration de l’efficacité opérationnelle
- Standardisation du flux de travail
- Identification des opportunités d’automatisation
Exploration de données:
- Analyse du comportement des clients
- Prédiction de la tendance du marché
- Évaluation du risque
- Détection des fraudes
- Systèmes de recommandation de produits
Tableau comparatif Process Mining vs Data Mining
Voici un tableau comparatif qui décrit les principales différences entre l’exploration de données et l’exploration de processus pour une compréhension facile :
| Caractéristique | Exploration de données | Exploitation minière par processus |
| Niveau d’analyse | Trouver des modèles, des tendances et des relations dans de grands ensembles de données. | Analyse et optimisation des processus métier à l’aide de journaux d’événements. |
| Source des données | Sources diverses, y compris des données structurées provenant de bases de données, d’entrepôts de données et parfois de données non structurées telles que du texte, des images ou de l’activité Web. | Journaux d’événements provenant de systèmes d’entreprise tels que les plateformes ERP, CRM ou BPM. |
| Méthodologie | Utilise des techniques statistiques et d’apprentissage automatique pour automatiser la découverte de modèles et de relations. | Utilise la découverte de processus, la vérification de la conformité, l’amélioration des processus et l’analyse prédictive. |
| Nature de l’analyse | Effectuer l’analyse statique de données concrètes dans leur ensemble afin de dégager des tendances générales. | Implique une analyse axée sur le flux d’activités entre les processus. |
| Focalisation temporelle | Met l’accent sur les données historiques pour prédire les tendances futures. | Se concentre sur l’exécution des processus en temps réel et historiques. |
| Gestion des exceptions | Élimine souvent les valeurs aberrantes. | Analyse les écarts et les exceptions pour l’amélioration des processus. |
| Sortie | Modèles prédictifs, modèles, tendances. | Modèles de processus/organigrammes, identification des goulets d’étranglement, analyse prédictive du comportement futur. |
| Utilisation professionnelle | Identifiez les modèles et les relations cachés. | Visualisez les processus réels et identifiez les inefficacités. |
| Champ d’application | De vastes applications telles que le marketing, la finance et la détection des fraudes. | Peut être utilisé dans presque toutes les entreprises car il se concentre sur l’optimisation des processus au sein des opérations commerciales. |
Similitudes entre l’exploration de données et l’exploration de processus
Malgré leurs différences, il existe plusieurs similitudes entre l’exploration de données et l’exploration de processus.
- Axé sur les données : Les deux s’appuient sur l’analyse des données pour découvrir des informations.
- Utilisation d’algorithmes : Utiliser des techniques statistiques et informatiques.
- Intégration de l’intelligence d’affaires : Aidez à prendre des décisions éclairées.
- Gérer de grands ensembles de données : Capable de traiter de grandes quantités d’informations.
Quand utiliser l’exploration de données et/ou l’exploration de processus
La décision d’utiliser l’exploration de données ou l’exploration de processus dépend des besoins spécifiques de l’entreprise. Voici quelques considérations pour chacun :
Utiliser l’exploration de données :
- Pour identifier les tendances et découvrir des modèles cachés dans de grands ensembles de données.
- Développer des modèles prédictifs pour la prise de décision ou la découverte de connaissances.
- Analyser les tendances du marché et le comportement des clients.
- Pour détecter des fraudes ou des anomalies dans les données financières.
Utilisation du Process Mining :
- Visualiser et optimiser les processus commerciaux réels.
- Identifier les inefficacités opérationnelles.
- Pour garantir le respect des procédures prédéfinies ou des réglementations de l’industrie. L’exploitation minière des processus peut montrer où les gens s’écartent des procédures requises, si ces écarts causent des problèmes et si les procédures officielles peuvent nécessiter une mise à jour.
- Mettre en œuvre des initiatives d’automatisation et de transformation.
Intégration de l’exploration de données et de l’exploration de processus
Bien que ces deux techniques soient distinctes, elles peuvent se compléter lorsqu’elles sont intégrées efficacement. Voici comment ils peuvent travailler ensemble :
- Des informations améliorées : l’exploration de données peut révéler des modèles de comportement des clients, tandis que l’exploration des processus peut montrer comment ces comportements influencent les flux de travail.
- Prise de décision stratégique : La combinaison des tendances plus larges identifiées par l’exploration de données avec les informations opérationnelles de l’exploration des processus permet une meilleure planification stratégique.
- Amélioration continue : utilisez l’exploration de données pour identifier les tendances à long terme et l’exploration des processus pour remédier aux inefficacités immédiates.
Par exemple, un détaillant peut utiliser l’exploration de données pour prédire la demande des clients pour certains produits et l’exploration des processus pour rationaliser les processus de gestion des stocks afin de répondre efficacement à cette demande.
Ce que cela signifie pour les entreprises
Pour la plupart des entreprises, le message est clair : vous pouvez probablement utiliser les deux approches. L’exploration de données vous aide à comprendre votre marché et vos clients. L’exploitation minière des processus vous aide à comprendre et à améliorer vos opérations.
Les entreprises qui tirent le meilleur parti de ces outils sont celles qui comprennent cette distinction et utilisent chaque outil de manière appropriée. Ils utilisent l’exploration de données pour repérer les opportunités et l’exploration de processus pour exécuter efficacement.
En fin de compte, il ne s’agit pas de choisir entre le data mining et le process mining. Il s’agit de comprendre qu’il existe différents outils pour différents emplois. Tout comme vous n’essaieriez pas d’enfoncer une vis, vous ne voulez pas essayer d’utiliser l’exploration de données pour comprendre vos processus ou l’exploration de processus pour prédire le comportement des clients.
Les entreprises les plus intelligentes utiliseront les deux, chacune pour ce qu’elle fait le mieux. Et ils gagneront parce qu’ils comprendront à la fois leur marché et exécuteront efficacement. En affaires, c’est généralement une combinaison imbattable.
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