Sourcing et Structuration des Données pour le Process Mining
Comment Extraire et Structurer les Données pour le Process Mining
Le process mining est une technique puissante qui aide les entreprises à analyser et améliorer leurs workflows en extrayant des données de leurs systèmes existants. Cependant, l’une des étapes cruciales du process mining est d’obtenir les bonnes données et de s’assurer qu’elles sont correctement structurées pour l’analyse. Dans ce blog, nous vous guidons sur la façon de collecter des données à partir de systèmes tels que SAP, Oracle, ServiceNow, et d’autres, et comment les préparer pour une utilisation efficace dans le process mining. Nous partagerons également des liens vers des ressources supplémentaires où vous pourrez trouver plus d’informations sur l’intégration de systèmes spécifiques.
1. Comprendre les Bases : Quelles Données pour le Process Mining ?
Avant de commencer à extraire les données, il est essentiel de comprendre quel type de données est requis pour le process mining. Le process mining repose sur trois éléments clés pour reconstruire et analyser les workflows :
- Case ID : Un identifiant unique pour chaque instance de processus (ex. : un numéro de commande, un ID de ticket, ou un ID de demande client).
- Activity : Les étapes ou actions individuelles dans le processus (ex. : créer une commande, approuver une demande, clôturer un ticket).
- Timestamp : La date et l’heure de chaque activité, ce qui aide à séquencer les actions et à comprendre comment le processus se déroule dans le temps.
Disposer de ces trois composants vous permet de cartographier le fonctionnement d’un processus, d’identifier les goulets d’étranglement et de découvrir les inefficacités. En plus de ces données essentielles, vous pouvez inclure d’autres informations, telles que la personne responsable de chaque action, le département, ou le type de tâche, selon les insights que vous souhaitez obtenir.
2. Extraction des Données à partir des Systèmes Métiers Populaires
La plupart des organisations utilisent plusieurs systèmes logiciels pour gérer différents aspects de leurs processus métier, comme les systèmes ERP, CRM et de gestion des tickets. Voici comment vous pouvez extraire des données de certaines des plateformes les plus populaires :
SAP
SAP est un système de planification des ressources d’entreprise (ERP) largement utilisé qui gère tout, de la finance à la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Pour extraire des données pour le process mining, vous utiliserez généralement les fonctions de reporting et d’exportation de données de SAP. Vous pouvez également vous connecter aux bases de données SAP en utilisant des outils comme le Connecteur SAP Business, les Services de Données SAP, ou SAP BW (Business Warehouse).
Pour des instructions plus détaillées, consultez ces ressources :
Oracle
La suite Oracle d’ERP et de solutions de bases de données est une autre source courante de données pour le process mining. Vous pouvez extraire des données en utilisant des requêtes SQL Oracle, Oracle Data Integrator (ODI) ou des outils Oracle Business Intelligence (BI). Avec Oracle, vous travaillerez souvent avec des bases de données relationnelles, donc savoir rédiger des requêtes SQL sera avantageux.
Pour plus de conseils, visitez :
ServiceNow
ServiceNow est largement utilisé pour la gestion des services informatiques (ITSM) et peut être une excellente source de données pour analyser les processus de service. Vous pouvez utiliser les outils de reporting de ServiceNow pour créer des ensembles de données ou utiliser les API REST de ServiceNow pour extraire des données directement. Il est également possible de s’intégrer à d’autres outils d’analyse pour exporter et analyser les données ServiceNow.
En savoir plus sur :
Salesforce
Salesforce, en tant que plateforme CRM leader, propose diverses méthodes pour extraire des données pour le process mining. Vous pouvez utiliser les Rapports Salesforce, le Chargeur de Données Salesforce ou les API REST pour extraire les données. Les données Salesforce sont généralement structurées autour d’objets, il est donc essentiel de comprendre comment vos processus de vente et de service client sont configurés pour capturer les bonnes informations.
Consultez :
3. Structurer les Données pour le Process Mining : Meilleures Pratiques
Une fois que vous avez extrait les données, il est crucial de les structurer correctement pour assurer un process mining efficace. Voici quelques bonnes pratiques :
a. Nettoyer et Formater les Données Les données brutes contiennent souvent des doublons, des valeurs manquantes ou des formats incohérents. Le nettoyage des données implique :
- Suppression des entrées en double pour éviter de fausser votre analyse.
- Assurer un formatage cohérent pour les dates, noms et autres attributs.
- Gestion des valeurs manquantes en les remplissant si possible ou en excluant les entrées incomplètes.
b. Créer un Journal d’Événements Unifié Un journal d’événements est la base du process mining. C’est essentiellement un tableau où chaque ligne représente un événement (ou une activité) dans un processus. Les champs clés doivent inclure :
- Case ID : Pour regrouper les événements appartenant à la même instance de processus.
- Nom de l’Activité : Pour identifier l’action spécifique effectuée.
- Timestamp : Pour séquencer correctement les activités.
En fonction de la complexité de votre processus, vous pouvez également ajouter :
- Ressource : La personne ou l’équipe responsable de l’activité.
- Département : Pour comprendre quelle partie de l’organisation est impliquée.
- Durée : Pour calculer la durée de chaque étape.
Voici un exemple de journal d’événements structuré :
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Assurer la Cohérence des Données entre les Systèmes Si vous extrayez des données de plusieurs systèmes, il est important d’assurer la cohérence. Par exemple, veillez à ce qu’un case ID utilisé dans un système corresponde à l’identifiant d’un autre. Cela vous permettra de combiner les sources de données sans perdre le contexte, permettant une analyse plus complète. Il est également utile de standardiser la manière dont les activités sont nommées pour éviter toute confusion.
d. Gérer la Confidentialité et la Sécurité des Données Lorsque vous extrayez et structurez des données pour le process mining, gardez toujours à l’esprit la confidentialité et la sécurité des données. Assurez-vous que les informations sensibles sont anonymisées ou supprimées, et que seules les personnes autorisées ont accès aux données. Tenez compte des exigences de conformité comme le RGPD si vous traitez des données clients.
4. Ingestion vers ProcessMind
Une fois vos données structurées, l’étape suivante est de les télécharger dans ProcessMind. ProcessMind vous permet d’ingérer des données dans différents formats de fichiers pour commencer à analyser vos workflows. Selon l’outil que vous utilisez, vous pourriez avoir des options d’intégration supplémentaires qui simplifient l’importation de données à partir de divers systèmes.
Par exemple, ProcessMind vous permet de mapper les champs de données pour qu’ils s’alignent correctement avec la toile de conception de processus de la plateforme. Si vos données sont incomplètes, vous pouvez utiliser les fonctionnalités de conception de processus pour compléter les étapes manquantes, vous aidant à créer une vue plus complète de vos processus.
5. Ressources Supplémentaires pour l’Extraction et l’Intégration des Données
Extraire et structurer les données peut être complexe, surtout si vous travaillez avec plusieurs systèmes ou de grands jeux de données. Voici quelques ressources supplémentaires qui peuvent vous aider :
- Outils ETL (Extract, Transform, Load) : Des outils comme Talend, Informatica et Alteryx peuvent vous aider à automatiser l’extraction et la transformation des données.
- SQL pour Débutants : Apprenez à rédiger des requêtes SQL pour extraire des données des bases de données relationnelles.
- Guide du Process Mining : Un guide complet sur la méthode du process mining, y compris la structuration des données.
Conclusion : Préparer les Données pour un Process Mining Efficace
Obtenir des données de vos systèmes et les structurer pour le process mining est une étape cruciale pour découvrir des insights précieux sur vos processus métier. En comprenant quelles données sont nécessaires, en utilisant les bons outils pour les extraire et en suivant les meilleures pratiques de structuration, vous pouvez assurer le succès de vos projets de process mining. ProcessMind et d’autres plateformes facilitent l’intégration, l’analyse et l’optimisation des workflows, conduisant à des décisions métier plus efficaces et basées sur les données.