7 défis courants des données en Process Mining

Principaux défis lors de la préparation des datasets pour le Process Mining

Préparer des datasets pour le Process Mining est un bon moyen d’obtenir des insights sur le fonctionnement réel de vos process métier. Mais collecter et structurer les données depuis différents systèmes comporte des défis. Assurer la qualité, la cohérence et l’exhaustivité de vos données est essentiel pour une analyse fiable. Voici les principaux défis rencontrés lors de la préparation des datasets pour le Process Mining, ainsi que des conseils pour les surmonter.

1. Données incomplètes

Le manque de complétude des datasets est l’un des problèmes les plus fréquents en Process Mining. Souvent, tous les events ou activités ne sont pas tracés par les systèmes. Les tâches manuelles, workflows papier, ou activités hors SI peuvent manquer dans vos données, menant à une vision partielle du process et à des analyses inexactes.

Comment résoudre ce problème :

• Compléter avec le design de processus : Si les données sont incomplètes, cartographiez les étapes manquantes avec un outil de process modeling. Des plateformes comme ProcessMind permettent d’intégrer les processus manuels aux données minées pour une vue globale.
• Ajouter d’autres sources : Repérez des systèmes ou bases de données complémentaires qui contiennent l’information manquante. Par exemple, si des validations sont manuelles, veillez à ce que leurs résultats soient enregistrés dans un outil digital.

2. Incohérence des Case IDs

Le Process Mining nécessite un Case ID unique pour suivre chaque instance de process (ex. : commande, demande client, ticket). Pourtant, en pratique, un même process peut avoir des IDs différents selon les systèmes : un numéro de commande du CRM peut ne pas correspondre à celui du financier, rendant la vue globale difficile.

Comment résoudre ce problème :

• Mettre en place un mapping unique : Élaborez une stratégie pour relier les IDs issus des différents systèmes à un Case ID unique. Ceci passe par la transformation et le rapprochement des données.
• Outils d’intégration de données : Utilisez des solutions ETL (Extract, Transform, Load) comme Talend ou Informatica pour unifier et standardiser les Case IDs de toutes vos sources.

3. Qualité de données insuffisante

La qualité des données est essentielle en Process Mining. Timestamps erronés, données incomplètes, absence d’informations ou séquence incohérente faussent l’analyse. Par exemple, un mauvais timestamp perturbe le flow du process et fausse la mesure de la performance.

Comment résoudre ce problème :

• Nettoyage des données : Effectuez un data cleaning approfondi avant d’importer vos datasets dans l’outil. Complétez, corrigez les formats, supprimez les doublons.
• Contrôles de validation : Mettez en place des contrôles pour vérifier la justesse des timestamps et points-clés. Par ex., recherchez les séquences illogiques comme « Order Completed » avant « Order Created ».

4. Silos de données

Dans beaucoup d’organisations, les données sont réparties dans plusieurs systèmes non connectés (ERP, CRM, outil projet). Ces silos compliquent l’obtention d’une vue complète, surtout si les étapes du process sont éclatées.

Comment résoudre ce problème :

• Intégration multi-système : Fusionnez les données de plusieurs outils dans un dataset unique. Des solutions comme Apache Nifi ou Microsoft Power BI permettent d’extraire et regrouper les données au même format.
• Collaboration avec les parties prenantes : Travaillez avec tous les métiers pour identifier l’ensemble des systèmes. Cette collaboration est clé pour inclure toutes les sources lors de l’extraction.

5. Gestion des grands volumes de données

Pour les processus complexes ou grandes structures, le volume de données peut vite déborder. Le Process Mining nécessite souvent beaucoup d’enregistrements, mais traiter ces datasets lourds peut poser des soucis de performance et rallonger la préparation.

Comment résoudre ce problème :

• Échantillonnage de données : Utilisez des techniques de data sampling pour obtenir un sous-ensemble représentatif si le volume est trop lourd. Vérifiez que l’échantillon reste fidèle à l’ensemble.
• Chargement incrémental : Au lieu de traiter tout d’un coup, chargez et analysez les données par lots. Certains outils de Process Mining permettent un chargement continu, pour éviter de surcharger la plateforme.

6. Problèmes de granularité des events

La granularité des logs d’events peut ne pas convenir au Process Mining. Trop de détail (niveau technique) ou pas assez (niveau trop général) complexifient les analyses. Trop grossière, elle masque des variations utiles ; trop fine, elle alourdit la gestion.

Comment résoudre ce problème :

• Choisir le bon niveau de détail : Travaillez avec les experts métier pour fixer la granularité adaptée aux events de vos process. Il faut l’équilibre entre détail suffisant et volume raisonnable.
• Agrégation des données : Si vos données sont trop fines, regroupez certains events de niveau technique en activités métier plus larges, plus utiles pour vos analyses.

7. Sécurité des données et protection de la vie privée

Lorsque vous extrayez et préparez des données pour le Process Mining, notamment dans la santé, la finance ou le juridique, gérez les informations sensibles avec soin. Respecter les règles de confidentialité, comme le RGPD, est crucial.

Comment résoudre ce problème :

• Anonymiser les données sensibles : Avant analyse, anonymisez toutes informations personnelles comme les noms, adresses ou données financières. La plupart des plateformes de Process Mining offrent le masquage pendant l’analyse.
• Limiter l’accès aux données : Rendez les datasets accessibles uniquement au personnel autorisé. Utilisez le RBAC (contrôle d’accès par rôle) et chiffrez les données lors du transfert et du stockage.

Conclusion : Surmonter les défis de la donnée dans le Process Mining

La préparation des données pour le Process Mining est une étape clé qui exige organisation et attention. Que ce soit pour traiter des données incomplètes, gérer plusieurs Case IDs ou garantir la qualité, la réussite passe par une préparation rigoureuse et les bons outils. Anticiper ces défis améliore la précision de vos analyses.

En identifiant ces enjeux et en appliquant de bonnes pratiques pour extraire, nettoyer et structurer vos données, vos projets de Process Mining livreront des insights utiles pour optimiser vos opérations. Avec des plateformes comme ProcessMind et grâce à la collaboration entre équipes, l’optimisation est facilitée.

Pour plus d’informations sur les systèmes et l’extraction de données, consultez :

• Présentation de l’extraction des données SAP
• Documentation Oracle Data Integrator
• Guide d’extraction des données ServiceNow

En relevant ces défis, vous posez les bases d’un Process Mining réussi et améliorez durablement vos processus métier.