Exploration de processus vs exploration de données

Exploration de données vs exploration de processus

L'exploration de processus et l'exploration de données sont deux domaines distincts au sein du domaine plus large de l'analyse de données. Bien qu'ils visent tous deux à extraire des informations précieuses des données, ils ont des objectifs, des méthodologies et des applications différents.

Les équipes chargées de l'intelligence économique utilisent des techniques d'exploration de données pour extraire des connaissances qui éclairent les stratégies commerciales, améliorent le service à la clientèle et optimisent les processus opérationnels dans diverses fonctions telles que le marketing, la finance et la gestion des risques.

Processus d'extraction peut être considérée comme l'adaptation des techniques et technologies d'exploration de données à la gestion des processus d'entreprise. Elle prend en compte de nombreux aspects de l'exploration de données et de la science des données pour atteindre l'objectif suivant l'analyse des processus et l'optimisation des processus. Les applications de data mining sont essentielles pour automatiser l'analyse de grands ensembles de données afin de découvrir des modèles cachés et d'éclairer les décisions stratégiques dans différents secteurs, notamment l'analyse des marchés financiers, la détection des menaces de sécurité et la publicité ciblée. Exploration de données vs exploration de processus

D'un point de vue plus général, les similitudes et les différences entre les deux termes sont plus nombreuses. Voici une comparaison entre l'exploration de processus et l'exploration de données.

Extraction minière

L'exploration des processus se concentre sur l'analyse et l'optimisation des processus d'affaires au sein d'une organisation. Il utilise les journaux d'événements générés par divers systèmes d'entreprise, tels que les plateformes ERP et CRM, pour créer une représentation visuelle des processus réels suivis au sein de l'organisation. Cela permet aux parties prenantes de comprendre le flux d'activités, les dépendances et les interactions entre les différentes tâches et sous-processus, et d'identifier les inefficacités, les goulets d'étranglement et les domaines à améliorer. Parmi les aspects clés de l'exploration des processus, on peut citer

  1. Analyse des journaux d'événements pour comprendre et visualiser les processus d'entreprise.
  2. Identifier les écarts par rapport aux flux de processus prévus, les goulets d'étranglement potentiels et les possibilités d'optimisation.
  3. Soutenir les initiatives d'amélioration continue et d'optimisation des processus.
Quels en sont les avantages pour les entreprises ? Lisez l'étude de cas sur la façon dont un cabinet comptable de taille moyenne a découvert plus de 2 millions d'euros de gaspillage.

Extraction de données

Le data mining, quant à lui, est un domaine plus large qui s'appuie sur les big data et les processus informatiques avancés pour découvrir des modèles, des relations et des tendances au sein de grands ensembles de données. Il utilise diverses techniques de statistiques, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour analyser des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des entrepôts de données ou même des données non structurées comme du texte ou des images.

Les logiciels d'exploration de données jouent un rôle crucial dans l'extraction d'informations précieuses à partir de ces grands ensembles de données. L'objectif principal de l'exploration de données est d'extraire des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour la prise de décision, la prédiction ou la découverte de connaissances. Voici quelques aspects clés de l'exploration de données :

  1. Analyser de grands ensembles de données pour découvrir des modèles, des relations et des tendances.
  2. L'utilisation de techniques issues des statistiques, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, l'analyse statistique étant un élément clé.
  3. Soutenir la prise de décision, la prédiction et la découverte de connaissances dans divers domaines, tels que le marketing, la finance ou les soins de santé.

Techniques d'exploration de données

Le data mining utilise une variété de techniques pour analyser de grands ensembles de données et découvrir des informations cachées. Ces outils sont des composants essentiels des plateformes logicielles qui comprennent une gamme de fonctions analytiques, telles que la modélisation prédictive et la préparation des données.

  • La classification: Cette technique consiste à classer les données dans des classes ou des groupes prédéfinis, ce qui permet de prévoir la catégorie des nouvelles observations.
  • Regroupement: Le clustering regroupe des points de données similaires sans étiquettes préalables, ce qui permet de découvrir des regroupements naturels au sein de l'ensemble de données.
  • Apprentissage des règles d'association: Cette méthode permet d'identifier les relations intéressantes entre les variables dans de grandes bases de données. Elle est couramment utilisée dans l'analyse du panier de la ménagère pour comprendre les habitudes d'achat.
  • Analyse de régression: Les techniques de régression modélisent la relation entre les variables dépendantes et indépendantes afin de prédire les résultats futurs sur la base de données historiques.
  • Détection des anomalies: Cette technique permet d'identifier des éléments, des événements ou des observations rares qui éveillent des soupçons parce qu'ils diffèrent considérablement de la majorité des données. Elle est utile pour la détection des fraudes et la sécurité des réseaux.

Les logiciels d'extraction jouent un rôle crucial dans l'analyse de grands ensembles de données afin d'identifier des modèles et d'extraire des informations précieuses, qui peuvent éclairer les stratégies commerciales et les décisions opérationnelles.

Différences entre l'exploration de processus et l'exploration de données

  • Focus: L'exploration de processus est spécifiquement axée sur l'analyse et l'optimisation des processus d'entreprise au sein d'une organisation, tandis que l'exploration de données a une portée plus large, visant à découvrir des modèles, des relations et des tendances au sein de vastes ensembles de données. Les outils de Process Mining exploitent les données des journaux d'événements pour visualiser et analyser les processus d'entreprise, en fournissant des informations qui permettent aux organisations de découvrir les inefficacités et d'améliorer la prise de décision.
  • Source des données: L'exploration de processus s'appuie principalement sur les journaux d'événements générés par divers systèmes, tels que les plateformes ERP, CRM ou BPM. Le data mining, quant à lui, peut analyser des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des entrepôts de données ou même des données non structurées comme du texte ou des images.
  • Méthodologie: L'exploration de processus utilise des techniques telles que la découverte de processus, la vérification de la conformité et l'amélioration pour créer une représentation visuelle des processus réels, identifier les inefficacités et suggérer des améliorations. L'exploration de données utilise une variété de techniques issues des statistiques, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle pour découvrir des modèles et des tendances dans les données.
  • Application: Le Process Mining est principalement utilisé pour l'analyse des processus, l'optimisation et les initiatives d'amélioration continue au sein des organisations. L'exploration de données est appliquée dans divers domaines, tels que le marketing, la finance, les soins de santé ou la vente au détail, à des fins de prise de décision, de prédiction et de découverte de connaissances.

Similitudes entre l'exploration de processus et l'exploration de données

  1. Des informations fondées sur les données: L'exploration de processus et l'exploration de données se concentrent toutes deux sur l'extraction d'informations précieuses à partir de données afin de soutenir une prise de décision éclairée et d'améliorer les performances de l'entreprise.
  2. Techniques: Les deux domaines utilisent une série de techniques d'analyse de données, telles que le regroupement, la classification, la régression ou la détection d'anomalies, pour analyser et interpréter les données.
  3. Les outils: Les outils utilisés pour l'exploration de processus et l'exploration de données se recoupent en partie, comme la visualisation des données, le prétraitement des données et les outils de transformation des données.
  4. Valeur: L'exploration de processus et l'exploration de données peuvent apporter une valeur significative aux organisations en les aidant à découvrir des modèles cachés, à identifier les inefficacités et à prendre des décisions fondées sur des données pour l'amélioration des processus et la croissance de l'entreprise.

Comment le process mining adapte l'exploration de données à la gestion des processus d'entreprise

On peut également considérer le process mining comme l'application spécialisée des techniques d'exploration de données dans le contexte de la gestion des processus d'entreprise (BPM). Voici une explication de la manière dont le process mining applique les techniques d'exploration de données dans le domaine de la BPM :

  1. Les journaux d'événements comme sources de données: Dans le cadre de l'exploration des processus, les journaux d'événements constituent la principale source de données pour l'analyse. Ces journaux contiennent des enregistrements d'activités, ainsi que leurs horodatages, les ressources associées et d'autres informations contextuelles. Les techniques d'exploration de données sont appliquées à ces journaux d'événements afin de découvrir des modèles de processus, d'analyser les performances des processus et d'identifier les domaines à améliorer.
  2. Techniques d'exploration de données: L'exploration de processus exploite une variété de techniques d'exploration de données au sein des algorithmes d'exploration de processus, telles que le regroupement, la classification et l'exploration de séquences, afin d'analyser les journaux d'événements et d'extraire des informations précieuses sur les processus d'entreprise. Par exemple, les techniques de clustering peuvent être utilisées pour regrouper des instances de processus similaires, tandis que l'exploration de séquences peut aider à identifier des modèles fréquents et des déviations dans le flux de processus.
  3. Découverte de processus: L'une des principales applications de l'exploration de données dans l'exploration de processus est la découverte de processus. La découverte de processus vise à créer une représentation visuelle des processus réels suivis au sein de l'organisation, sur la base des données du journal des événements. Les techniques d'exploration de données sont appliquées pour découvrir automatiquement des modèles de processus qui représentent avec précision les processus sous-jacents.
  4. Vérification de la conformité: Une autre application de l'exploration de données dans l'exploration de processus est la vérification de la conformité, qui compare les modèles de processus découverts avec des modèles de processus prédéfinis ou les meilleures pratiques afin d'identifier les écarts, la non-conformité ou les inefficacités. Les techniques d'exploration de données sont utilisées pour calculer les mesures de conformité, telles que l'aptitude, la précision et la généralisation, afin d'évaluer la similitude entre les modèles découverts et les modèles de référence.
  5. Amélioration des processus: L'exploration de processus utilise également des techniques d'exploration de données pour l'amélioration des processus, ce qui implique de suggérer des améliorations aux processus existants sur la base des informations tirées de l'analyse. Il peut s'agir d'identifier les goulets d'étranglement, de réduire les temps de cycle ou de réaffecter les ressources afin d'optimiser les performances du processus.

En conclusion, l'exploration de processus est une application spécialisée des techniques d'exploration de données dans le contexte de la gestion des processus d'affaires. Il existe de nombreuses similitudes et quelques différences entre l'exploration de processus et l'exploration de données, mais il s'agit, par nature, d'aspects connexes de la science des données. En exploitant les données des journaux d'événements et en appliquant des techniques d'exploration de données, l'exploration de processus permet aux organisations de découvrir, d'analyser et d'améliorer leurs processus d'affaires, ce qui se traduit en fin de compte par une efficacité, une réduction des coûts et une amélioration des performances de l'entreprise.

Lecture connexe : vous souhaitez savoir comment l'exploration des processus peut être combinée avec l'exploration des tâches ?
Liste de contrôle pour les acheteurs de BPA
Demander une démo

Demander une démo

Découvrez comment des entreprises de premier plan utilisent ProcessMaker pour rationaliser leurs opérations grâce à l'automatisation des processus.

Demander une démo

Demander une démo

Mise à jour sur la protection de la vie privée
Nous utilisons des cookies pour rendre les interactions avec notre site web et nos services faciles et significatives. Les cookies nous aident à mieux comprendre comment notre site web est utilisé et à adapter la publicité en conséquence.

Accepter