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Process Intelligence vs. Business Intelligence : quelle est la différence ?

Scott Opitz

September 13, 2023

Aujourd’hui, dans un monde gouverné par les données, les organisations cherchent en permanence des façons d’utiliser leurs informations pour prendre de meilleures décisions, optimiser leurs opérations, et acquérir un avantage concurrentiel. Deux technologies essentielles ont émergé dans cette quête pour quantifier et comprendre des processus métier complexes, souvent comparés aux systèmes nerveux centralisés de toute opération : la business intelligence (BI) et la process intelligence (PI).

Nombreux sont ceux qui connaissent les plateformes de BI pour la visualisation de l’analyse des données ; la PI en revanche est un concept plus récent, en train de faire rapidement son chemin pour sa capacité à identifier en quasi temps réel l’exécution des processus et à fournir des informations qui améliorent tous les processus, y compris la RPA. Voyez comment la process intelligence, à commencer par le process mining, permet d’améliorer de façon remarquable l’efficacité opérationnelle, de faire des économies, de prendre des décisions stratégiques éclairées et d’atteindre l’excellence en affaires qu’attendent les clients.

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Qu’est-ce que la process intelligence (PI) ?
Qu’est-ce que la business intelligence (BI) ?
Différences entre PI et BI
Principales similitudes

Qu’est-ce que la process intelligence (PI) ?

La process intelligence est un ensemble de nouvelles approches de data science qui se concentrent sur l’analyse et l’optimisation des processus métier dans tous les systèmes et outils de gestion concernés, de bout-en-bout.

Parfois qualifiées de nouvelle génération de l’analyse des processus, les solutions de process intelligence vont au-delà du process mining traditionnel . Une plateforme de process intelligence (PI) a les fonctionnalités-clés suivantes :

• Le Process mining utilise les données réelles tirées des systèmes d’information pour créer un modèle qui reflète fidèlement comment s’exécute le processus. Il s’agit des journaux des événements, des audits et de tout autre dossier contenant des « indices ».
• Le Task mining implique la capture et l’analyse des interactions des utilisateurs avec les applications de leur ordinateur pour effectuer des tâches liées à l’exécution des processus, à un niveau supérieur. C’est particulièrement utile lorsque les journaux d’événements ou d’audits manquent de détails précis sur les étapes spécifiques des processus.
• L’analyse des processus (process analytics) est un outil conçu pour interpréter les données de processus multi-étapes. Cela permet de comprendre comment un lien peut être établi entre les différents schémas d’exécution des processus et des caractéristiques propres aux processus. Il s’agit d’un instrument qui permet d’identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités, les écarts de conformité, et les possibilités d’amélioration.
• Le Process monitoring est un contrôle des processus métier en cours, alimenté par l’automatisation, dont l’objectif est de détecter rapidement tout écart par rapport au comportement attendu. Cet outil donne la possibilité de notifier les utilisateurs ou d’enclencher des actions dans les environnements concernés, en réponse aux écarts identifiés.
• La prédiction des processus est une approche basée sur l’intelligence artificielle, destinée à prédire les résultats futurs en analysant toutes les variations possibles des processus passés.
• La simulation des processus permet aux entreprises de développer des scénarios « Et si… ? » pour tester les impacts potentiels de modifications dans la définition des processus ou dans l’allocation des ressources. Ainsi, vous pouvez évaluer l’efficacité des décisions prises pour optimiser les processus, avant de consacrer du temps et de l’argent à ces changements.

Lorsque l’on se penche sur les processus de trésorerie avec les lunettes de la Process Intelligence (PI), on parvient à comprendre parfaitement toutes les variations et tous les schémas au sein d’un processus, de bout en bout, y compris les conséquences d’étapes retardées ou manquées, l’impact du séquençage du processus, et/ou les contributions de différents individus à des moments spécifiques du processus.

Par exemple, la Process Intelligence peut révéler qu’une étape spécifique du processus, comme la vérification d’une commande, prend trop de temps et entraîne ainsi des retards qui ont des répercussions sur l’ensemble du processus. Ou bien, la PI peut révéler des cas où des étapes capitales telles que la vérification des crédits sont oubliées, ce qui se traduit par un risque financier accru pour l’entreprise. La Process intelligence offre une perspective globale et peut fournir des informations essentielles sur la dynamique des processus et les possibilités d’optimisation.

Qu’est-ce que la business intelligence (BI) ?

La Business intelligence, pour sa part, est un processus technologique qui couvre l’analyse et la présentation des informations de l’entreprise. Son premier objectif est d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en leur fournissant des renseignements sur leurs opérations, le comportement de leurs clients, les tendances du marché et le paysage concurrentiel.

Du point de vue de l’analyste, les éléments les plus importants de la BI sont :

• L’analyse des données : analyser les données pour identifier les schémas, les tendances et les anomalies.
• Visualisation des données : présenter les données analysées de façon claire et accessible, par exemple sous forme de tableaux de bord, de graphiques ou de rapports.

Lorsque l’on passe en revue les processus de trésorerie avec des outils de Business Intelligence (BI), il y a de multiples façons d’analyser combien de nouvelles commandes ont été reçues aujourd’hui ou bien de répartir les commandes en fonction du vendeur, de la famille de produit, de la zone géographique, etc. Grâce à ces fonctionnalités, un analyste est en mesure d’analyser le nombre de nouvelles commandes reçues par jour au cours du mois écoulé, les familles de produit les plus populaires et la façon dont elles évoluent au fil du temps, les régions ayant le niveau de ventes le plus élevé ou les commerciaux avec les meilleures prises de commande.

Ce que la BI ne pourra pas vous dire, du moins pas sans un travail de développement sur mesure et de programmation SQL conséquente et complexe, est la façon dont ces indicateurs ont été influencés par l’exécution d’autres éléments du processus.

Par exemple, pouvez-vous déterminer, dans les cas où certains vendeurs ont reçu le plus grand nombre de commandes, si cela coïncide avec des interactions efficaces avec les clients auxquels on a rapidement répondu ? Et inversement, pouvez-vous déterminer si des niveaux faibles de commandes correspondent à des délais de réponse lents ou à des demandes de clients passées à la trappe ? C’est là que la BI n’est plus à la hauteur, car elle n’est pas en mesure d’établir ou de prouver ces corrélations.

Différences-clés entre la process intelligence et la business intelligence

Focus

La Process intelligence se focalise sur l’analyse et l’optimisation des processus métier, en se penchant sur l’intégralité du cycle de vie du processus. La Business intelligence se concentre sur l’analyse en profondeur des étapes individuelles d’un processus.

Sources de données

La Process intelligence utilise les journaux des événements, les tableaux d’audit, les interactions des utilisateurs et les activités de l’ordinateur comme premières sources de données. La Business intelligence utilise les données tirées de différentes sources en lien avec une étape/une partie spécifique d’un processus métier, afin d’analyser et de visualiser les schémas, les tendances et les anomalies.

Résultats

La Process intelligence fournit des renseignements qui aident les entreprises à optimiser leurs processus métier, en leur offrant une meilleure compréhension du contexte global des étapes spécifiques et des variations entre les différents processus. La Business intelligence fournit des renseignements qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, basées sur les données.

Outils

Les outils de Process intelligence comprennent des fonctionnalités de process mining, de task mining, d’analyse, de suivi, de prédiction et de simulation. Les outils de Business intelligence comprennent habituellement des fonctionnalités de tableaux de bord, de reporting, d’analyse de données et de visualisation.

Principales similitudes entre process intelligence et business intelligence

La Process intelligence et la Business intelligence ont des similitudes : les deux utilisent des données de l’entreprise pour fournir des informations sous forme visuelle afin d’aider les entreprises en termes de gestion, d’analyses et de prises de décision. Ces mêmes stockages de données peuvent être exploités au mieux, tant par des outils de process intelligence que de business intelligence, mais les informations fournies varieront selon les fonctionnalités et les limites de chaque plateforme. Ce savoir est fondamental, tant pour des étudiants de première année en école de commerce que pour des professionnels, car c’est la base d’une prise de décision éclairée et de l’optimisation du fonctionnement de l’entrerpise dans un monde alimenté par les données.

Process intelligence et business intelligence : laquelle est la meilleure ?

Bien que business intelligence (BI) et process intelligence (PI) puissent paraître identiques de prime abord, elles servent des objectifs différents dans l’étude et l’analyse des opérations des entreprises. La BI fournit des informations sur les étapes individuelles d’un processus, une par une, permettant une analyse détaillée et contextualisée des incidents conventionnels, tandis que la PI apporte une compréhension globale des processus métier, ainsi que des informations sur les améliorations qui auront le plus d’impact.

Il est important, pour ceux qui ne connaissent pas la process intelligence et le process mining, de comprendre que, bien que BI et PI puissent sembler identiques, elles sont très différentes dans leurs fonctionnalités et leurs objectifs. Les deux sont essentielles pour les organisations qui cherchent à améliorer leurs opérations et avoir un avantage concurrentiel. Il est indispensable de comprendre les différences-clés entre BI et PI pour sélectionner les bons outils et les bonnes approches, afin de répondre aux objectifs de votre organisation.

Pour voir comment la process intelligence peut mettre vos données au travail et vous fournir des informations exploitables, contactez-nous via ce formulaire ou rejoignez-nous pour une discussion en live lors d’un prochain webinaire.

Process mining Automatisation intelligente Digital Transformation

Scott Opitz

Chief Technology Officer at ABBYY

Scott Opitz est directeur de la technologie et responsable de la stratégie produits internationale et de son exécution. Avant cela, il était Directeur Marketing, pilotant les stratégies marketing mondiales. Il a rejoint ABBYY lors de l’acquisition de TimelinePI, dont il était co-fondateur, Président, et DG depuis sa création. Dans ces fonctions, il supervisait l’intégration des produits TimelinePI de process intelligence (aujourd’hui ABBYY Timeline ) aux canaux ABBYY de vente et de distribution dans le monde entier.

Ayant 30 ans d’expérience dans le secteur informatique, Scott a créé et développé des entreprises dédiées à l’intégration, la gestion des processus métier, et la business intelligence. Scott a fondé Altosoft Corporation et a été Président et Directeur Général de cette société de logiciels de business intelligence qui a fini par être achetée par Kofax. Après l’acquisition d’Altosoft, Scott a occupé le poste de Vice-Président Senior & Directeur Général du département analytique.

Précédemment, Scott a également occupé les fonctions de Vice-Président Senior, Chargé du développement marketing & commercial de webMethods (aujourd’hui Software AG), où il était également responsable de la commercialisation, du développement commercial et de la planification stratégique pour les produits. Il a rejoint webMethods suite à son acquisition d’IntelliFrame Corporation, fournisseur de produits d’intégration des données, et du flux intégré InVista, ainsi que de la plateforme BPM qu’il a cofondée. Scott a également occupé de nombreuses fonctions de cadre dans la technologie, le marketing et le développement commercial, tant pour des entreprises publiques que privées.

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