7 Défis Courants des Données pour le Process Mining

Défis Courants des Données Lors de la Préparation pour le Process Mining

Préparer des ensembles de données pour le process mining peut être un moyen puissant pour comprendre réellement le fonctionnement de vos processus métier. Cependant, collecter et structurer les données de divers systèmes pour le process mining n’est pas sans difficultés. Assurer la qualité, la cohérence et l’exhaustivité de vos données est essentiel pour une analyse réussie. Voici quelques défis courants des données que rencontrent les organisations lors de la préparation des ensembles de données pour le process mining et des conseils pour les surmonter.#### 1. Données Incomplètes Un des problèmes les plus courants rencontrés dans le process mining est l’incomplétude des ensembles de données. Souvent, les systèmes ne capturent pas tous les événements ou activités d’un processus. Par exemple, les tâches manuelles, les flux de travail sur papier, ou les activités effectuées en dehors des systèmes principaux peuvent ne pas être enregistrées dans les données disponibles. Cela peut entraîner une vision fragmentée du processus, conduisant à des conclusions erronées.

Comment y Remédier :

Combler les Lacunes avec le Process Design : Si les données sont incomplètes, utilisez le process modeling pour cartographier manuellement les étapes manquantes. Les plateformes comme ProcessMind permettent de créer une vue globale en intégrant les processus conçus manuellement avec les données extraites.
Compléter avec des Sources de Données Supplémentaires : Identifiez d’autres systèmes ou référentiels de données pouvant contenir les informations manquantes. Par exemple, si certaines approbations sont effectuées manuellement, assurez-vous qu’au moins les résultats de ces approbations soient enregistrés dans un système numérique pour une meilleure visibilité.#### 2. IDs de Cas Incohérents Le process mining s’appuie sur un Case ID unique pour identifier chaque instance de processus (par ex., une commande, une demande client, ou un ticket de service). Cependant, dans des scénarios réels, le même processus peut être représenté par différents IDs à travers plusieurs systèmes. Par exemple, un numéro de commande dans un système CRM peut ne pas correspondre au même numéro dans le système financier, rendant difficile le traçage complet du cycle de vie d’un processus.

Comment y Remédier :

Créer une Cartographie Unifiée des Case IDs : Développez une stratégie pour mapper les différents identifiants de divers systèmes vers un seul et unique Case ID. Cela peut être fait via des processus de transformation de données où vous fusionnez ou réconciliez les données de différents systèmes.
Outils d’Intégration de Données : Utilisez des outils ETL (Extract, Transform, Load) comme Talend ou Informatica pour standardiser et fusionner les Case IDs à travers différentes sources de données.#### 3. Mauvaise Qualité des Données La qualité des données est un enjeu important dans le process mining. Des horodatages inexacts, des enregistrements incomplets, des détails d’activités manquants ou un séquençage incorrect des événements peuvent gravement fausser votre analyse. Par exemple, si l’horodatage d’un événement est mal enregistré ou n’apparaît pas du tout, cela peut perturber le séquençage du processus, rendant l’analyse du flux de processus ou de la performance difficile.

Comment y Remédier :

Nettoyage des Données : Effectuez un processus de nettoyage approfondi des données avant de télécharger les ensembles de données dans l’outil de process mining. Cela peut inclure le remplissage de données manquantes, la correction de formats incohérents, ou la suppression de doublons.
Mécanismes de Validation : Implémentez des vérifications de validité pour assurer la justesse des horodatages et d’autres points de données clés. Par exemple, cherchez des séquences d’activités qui n’ont pas de sens logique, comme un événement « Commande Terminée » apparaissant avant un événement « Commande Créée ».#### 4. Silos de Données Dans de nombreuses organisations, les données sont réparties à travers différents systèmes déconnectés, tels qu’un système ERP, CRM, et des outils de gestion de projet. Ces silos peuvent rendre difficile l’obtention d’une vue complète et bout en bout d’un processus, surtout si différentes parties du même processus sont gérées dans des systèmes séparés.

Comment y Remédier :

Intégration de Données Inter-Systèmes : Éliminez les silos en intégrant les données de plusieurs systèmes en un seul ensemble de données. Des outils comme Apache Nifi ou Microsoft Power BI peuvent aider à extraire les données de différentes sources et les combiner dans un format unifié.
Collaboration avec les Parties Prenantes : Travaillez avec différents départements ou unités commerciales pour identifier tous les systèmes impliqués dans le processus. La collaboration est essentielle pour s’assurer que toutes les sources de données pertinentes sont prises en compte lors du processus d’extraction.#### 5. Gestion de Grands Ensembles de Données Pour des processus complexes ou de grandes organisations, le volume de données peut être écrasant. Le process mining nécessite souvent de nombreux enregistrements pour être utile, mais traiter d’énormes ensembles de données peut entraîner des problèmes de performance et des difficultés lors de la préparation des données. Extraire, nettoyer et analyser de tels grands ensembles de données peut prendre du temps et nécessiter une infrastructure avancée.

Comment y Remédier :

Échantillonnage de Données : Utilisez des techniques d’échantillonnage pour extraire des sous-ensembles représentatifs de données si traiter des ensembles massifs est peu pratique. Cependant, assurez-vous que l’échantillon reflète fidèlement l’ensemble complet pour éviter d’invalider les résultats.
Chargement de Données Incrémentiel : Au lieu de travailler avec un ensemble de données entier à la fois, envisagez de charger et de traiter les données de manière incrémentielle. Certains outils de process mining peuvent prendre en charge le chargement continu des données, ce qui permet d’analyser de plus petites tranches sans surcharger le système.#### 6. Problèmes de Granularité des Événements Dans certains cas, la granularité des journaux d’événements peut ne pas être idéale pour le process mining. Les événements peuvent être trop généraux, manquant de détails critiques, ou trop détaillés, capturant des informations inutiles ou non pertinentes. Les deux scénarios peuvent rendre difficile l’obtention d’insights précis. Si la granularité est trop grossière, vous pourriez manquer des variations importantes, tandis que si elle est trop fine, les données deviennent difficiles à gérer et interpréter.

Comment y Remédier :

Définir le Bon Niveau de Détail : Travaillez avec des experts du domaine pour déterminer le niveau de détail approprié pour les événements dans votre processus. Il est important de trouver un équilibre entre capturer suffisamment de détails pour une analyse précise et ne pas surcharger l’ensemble de données avec trop d’informations inutiles.
Agrégation de Données : Si vous avez des données très détaillées, envisagez d’agréger les événements lorsque cela est approprié. Par exemple, vous pouvez regrouper certains événements techniques de bas niveau en activités commerciales plus larges qui sont plus significatives pour l’analyse.#### 7. Préoccupations de Sécurité et de Confidentialité des Données Lors de l’extraction et de la préparation des données pour le process mining, notamment dans des secteurs comme la santé, la finance, ou les services juridiques, vous devez manipuler les informations sensibles avec soin. Assurer la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données, telles que le RGPD, est essentiel.

Comment y Remédier :

Anonymiser les Données Sensibles : Avant de traiter les données, anonymisez toute information personnelle ou sensible, comme les noms de clients, adresses, ou détails financiers. La plupart des plateformes de process mining offrent des options pour masquer les données sensibles pendant la phase d’analyse.
Limiter l’Accès aux Données : Assurez-vous que seules les personnes autorisées ont accès aux ensembles de données que vous extrayez. Utilisez des contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) et le cryptage pour protéger les données en transit et au repos.#### Conclusion : Surmonter les Défis de Données dans le Process Mining

La préparation des données pour le process mining est une étape cruciale qui nécessite une planification minutieuse et une attention aux détails. Qu’il s’agisse de traiter des données incomplètes, de gérer différents IDs de cas, ou d’assurer la qualité des données, la clé du succès réside dans une préparation complète des données et l’utilisation des bons outils. Aborder ces défis dès le début peut considérablement améliorer la précision et les insights obtenus du process mining.

En identifiant ces défis courants et en adoptant les meilleures pratiques pour l’extraction, le nettoyage et la structuration des données, vous vous assurez que vos projets de process mining fournissent les insights nécessaires pour améliorer vos opérations commerciales. Avec des outils comme ProcessMind et d’autres plateformes, et en collaborant efficacement entre les équipes, le chemin vers l’optimisation des processus devient plus fluide.

Pour plus d’informations sur les systèmes spécifiques et comment extraire des données, n’hésitez pas à explorer les ressources suivantes :

En affrontant ces défis de données de front, vous pouvez préparer vos initiatives de process mining à la réussite et apporter des améliorations significatives, fondées sur les données, dans votre organisation.