Data Mining et Process Mining : c'est quoi ?

Qu’est-ce-que le Data Mining ?

Avec la nouvelle révolution industrielle et l’émergence des solutions de stockage massif, les entreprises sont dans la capacité de gérer de plus en plus de données. Le Data Mining est un outil d’exploration des données décisionnelles qui permet d’exploiter ces données.

A la frontière entre IA et informatique, le Data Mining est un outil d’analyse qui peut extraire des informations significatives depuis des bases de données. Autrement dit, il permet de transformer en information utile les données qu’il exploite.

Pour cela, il repose sur des algorithmes complexes qui segmentent les données, qu’elles soient opérationnelles ou non opérationnelles, et qui établissent des corrélations entre elles de sorte à créer des tendances et des modèles.

Le Data Mining : dans quel but ?

L’ensemble des informations recueillies, qui sont centralisées grâce au procédé de Data Warehousing, va ensuite être utilisé pour améliorer les performances de l’entreprise, en anticipant les tendances futures, par exemple.

Selon l’objectif des analyses souhaitées par l’entreprise, on retrouve différents types de Data Mining, dont :

• L’association, qui permet de chercher des corrélations entre les données de deux événements liés ;
• L’analyse de séquence, qui permet de chercher des liens entre deux événements successifs ;
• La classification, qui permet de chercher des corrélations entre des événements distincts ;

On trouve encore le clustering ou la prédiction.

Quelles différences avec le Process Mining ?

Le Data Mining est en fait un terme générique qui englobe de nombreux outils, dont le Process Mining. Celui-ci s’appuie sur des techniques du Data Mining pour explorer et comprendre un processus, contrôler la conformité ou analyser la performance.

Le Process Mining est utilisé dans de nombreux domaines tels que les services financiers, les télécommunications, la vente au détail ou encore la santé.

Les étapes du Process Mining

Le Process Mining se fait en plusieurs étapes :

• La découverte, pendant laquelle le processus réel est visualisé à partir des données.
• La conformité, qui correspond à la comparaison entre le processus réel et le modèle théorique.
• L’amélioration, pendant laquelle les données sont transformées en données exploitables afin d’en tirer des axes d’amélioration.
• La simulation, où le Process Mining simule les nouveaux processus afin de les projeter dans des scénarios futurs pour analyser leur efficacité.

Pour améliorer la productivité d’une entreprise, le Process Mining peut, par exemple, grâce à l’exploitation des données, détecter les goulots d’étranglement, les aberrations ou les redondances dans une chaîne de production. Une fois identifiés, ces éléments peuvent être rectifiés, grâce à la suppression des postes goulots par l’automatisation de certains processus, par exemple.

Un outil indispensable

Couplé à d’autres innovations technologiques ou outils de Lean Management, tels que le Value Stream Mapping (VSM), le Process Mining peut considérablement améliorer la productivité d’une entreprise et constitue un outil de choix pour les entreprises traitant de vastes quantité de données.

Ecrit par Emma Guignard