Combiner l'informatique décisionnelle et l'exploration de processus pour une prise de décision basée sur les données

Les organisations d'aujourd'hui sont soumises à une telle pression pour être tout à la fois. Ils doivent être transparents tout en générant un maximum de revenus et de profits. Ils doivent fournir des produits à des prix compétitifs et un service supérieur. Ils doivent garder une longueur d'avance sur la concurrence et adopter les tout derniers outils et tendances numériques.

Alors, comment les organisations peuvent-elles atteindre tous ces objectifs et réussir dans un environnement où la vitesse et la précision sont si essentielles ?

Une réponse :l'agilité. Certes, l'agilité est peut-être un mot à la mode depuis quelques années déjà, mais pour cause. Cet article explore comment les entreprises peuvent être plus agiles en permettant à leur personnel de prendre des décisions plus efficaces à la volée. Et comment cela peut être fait en utilisant des choses comme l'intelligence d'affaires et l'exploration de processus. Nous explorerons également comment le marché actuel de l'informatique décisionnelle a influencé le marché en pleine croissance des processus, notamment en rendant les données plus accessibles à davantage de groupes de personnes et beaucoup plus faciles à comprendre.

Quelle est la différence entre l'informatique décisionnelle et l'exploration de processus ?

L'époque de la gestion descendante est révolue, où la haute direction définissait la direction et la transmettait à ses équipes. Pour devenir une organisation véritablement adaptative et prospère, tous les employés doivent disposer des bons outils et des bonnes informations pour prendre des décisions rapides et éclairées.

La popularité et l'adoption généralisée des logiciels de Business Intelligence et de Process Mining témoignent de cette approche, car ces deux technologies contribuent à générer une nouvelle visibilité et des informations précieuses. l'intelligence économique est plus mature et bien connue. L'exploration de processus suit une voie similaire, en particulier en ce qui concerne l'accès en libre-service dont les employés ont besoin.

L'informatique décisionnelle permet aux utilisateurs finaux de participer aux opérations commerciales à l'aide d'indicateurs de performance clés (KPI), de mesures de performance, de rapports, de tableaux de bord et de visualisations, qui contribuent tous à la prise de décision basée sur les données. D'autre part, l'exploration de processus est utilisée pour obtenir des informations ciblées sur les processus spécifiques d'une entreprise.

L'exploration de processus examine un processus particulier dans son intégralité, afin que les utilisateurs puissent identifier les goulots d'étranglement, les inefficacités et les risques.

Une différence clé est que l'intelligence d'affaires se concentre sur les données et la prise de décision locale, et non sur les processus de bout en bout de l'entreprise. L'exploration de processus va plus loin que l'intelligence d'affaires, en offrant aux utilisateurs une vue globale d'un processus via une interface dynamique et d'autres outils intuitifs. l'intelligence d'affaires a tendance à utiliser un modèle statique du processus comme point de départ pour définir les KPI et ensuite les surveiller. Mais le process mining commence par créer un graphe de processus dynamique, permettant d'analyser les données les plus pertinentes en temps réel.

Chacun est efficace à sa manière, mais que se passerait-il si nous pouvions prendre toutes les meilleures parties de l'informatique décisionnelle (visualisation facile, rapports simples et contexte commercial clair) et les appliquer à l'exploration de processus ?

En d'autres termes, que pouvons-nous apprendre de l'intelligence d'affaires pour rendre le process mining encore plus performant ?

Surmonter les défis, acquérir de nouvelles connaissances

L'informatique décisionnelle a commencé comme un moyen pour un petit groupe de personnes, parfois une seule personne du service informatique, qui pouvait obtenir des informations sur les données et diffuser ces informations à la direction. L'étape suivante, l'informatique décisionnelle en libre-service, dépend moins d'un contrôleur informatique, de sorte que les analystes peuvent créer leurs rapports pour la direction.

Pourtant, l'informatique décisionnelle en libre-service présente trois véritables défis :

• Ecarts : différentes personnes peuvent interpréter les mêmes données de différentes manières.

• Sécurité  :dans la plupart des modèles d'informatique décisionnelle en libre-service, un utilisateur contrôle toutes les données, alors qu'il n'accède qu'à une quantité limitée.

• Dépendant : les utilisateurs peuvent devoir compter sur une seule personne pour produire divers rapports, ce qui entraîne des inefficacités et des goulots d'étranglement.

Dans le passé, lorsque les entreprises avaient tendance à privilégier les lignes hiérarchiques horizontales, les modèles régis et en libre-service fonctionnaient. Mais maintenant, les entreprises ne peuvent plus se permettre d'attendre que les décisions émanent de la haute direction ou de compter sur une seule personne pour étayer leurs rapports. De plus, la sécurité est clairement une préoccupation majeure et la plupart des entreprises font tout leur possible pour minimiser le risque total.

Au lieu de cela, les entreprises reconnaissent désormais et s'efforcent d'obtenir les avantages de donner à l'ensemble de la main-d'œuvre les moyens de prendre des décisions quotidiennes en utilisant une méthode ascendante. Une telle approche va de pair avec l'idée d'un libre-service gouverné, où les données sont sûres et cohérentes, mais les individus peuvent accéder à des données spécifiques pour leurs propres rapports et analyses. Le libre-service gouverné permet également à la direction non technique d'obtenir encore plus d'informations sur la prise de décision.

Qu'est-ce que l'exploration de processus peut apprendre de l'informatique décisionnelle ?

À mesure que les lignes hiérarchiques deviennent plus horizontales, les outils de business intelligence sont devenus disponibles pour encore plus d'utilisateurs à plus de niveaux. L'un des facteurs à l'origine de cette démocratisation des outils de Business Intelligence, tels que Qlik, Tableau et Microsoft Power BI, est les puissantes capacités de visualisation de la Business Intelligence.

La visualisation efficace dans l'informatique décisionnelle est un sous-produit de toute charge de travail en libre-service gouvernée, car davantage de personnes doivent obtenir de nouvelles informations et perspectives à partir de données complexes. Nous voyons maintenant une tendance similaire liée à l'extraction de processus.

Bien que le process mining soit plus récent que l'intelligence d'affaires, il suit une voie similaire. La plupart des outils sont maintenant au stade du libre-service, mais UiPath est l'un des premiers à adopter le libre-service gouverné. Les entreprises réalisent que pour tirer le meilleur parti de l'exploration de processus, elles doivent doter tous les propriétaires de processus de capacités complètes d'exploration de processus pour prendre rapidement des décisions intelligentes. UiPath Process Mining a ses racines dans l'informatique décisionnelle, ce qui est utile pour relier les processus à la stratégie commerciale globale et rendre les informations faciles à comprendre, même pour les utilisateurs non techniques.

La visualisation, par exemple, est un principe important de l'informatique décisionnelle moderne, et un principe souvent ignoré par les autres outils d'exploration de processus. La visualisation est pilotée en rendant les informations faciles à comprendre et contextuelles pour les utilisateurs. UiPath Process Mining comprend un algorithme de graphe de processus en instance de brevet qui améliore la visualisation et l'interprétabilité des processus métier. Il inclut également la possibilité de visualiser facilement les tendances historiques pour comparer et surveiller les performances d'une période précédente.

Dans l'ensemble, notre expérience en matière de visualisation et d'intelligence d'affaires inspire toujours la manière dont nous développons de nouvelles innovations en matière d'exploration de procédés.

Profitez d'une combinaison puissante

Afin de rester agiles, les entreprises doivent responsabiliser leur main-d'œuvre. Un moyen direct d'y parvenir consiste à fournir des outils qui permettent aux propriétaires de processus de prendre des décisions efficaces et lucides. C'est la seule façon pour les entreprises de rester compétitives dans un environnement en évolution rapide.

Les logiciels d'exploration de processus peuvent encore suivre une partie du succès de l'informatique décisionnelle pour rendre les données accessibles à un plus grand nombre d'utilisateurs. Chez UiPath, nous nous efforçons de faire en sorte que UiPath Process Mining soit aussi convivial et efficace que possible. Et nous avons pu le faire en nous appuyant sur notre expérience en visualisation et en intelligence d'affaires.

Cependant, cela ne s'arrête pas là. Nous recherchons constamment des moyens d'améliorer encore notre plate-forme pour répondre aux besoins de l'entreprise en constante évolution. Restez à l'écoute pour plus de développements!

Bonne exploitation !