L'analyse des processus offre aux entreprises les outils nécessaires pour identifier ce qui fonctionne bien, ce qui nécessite des ajustements et ce qui est véritablement exceptionnel. Les données en sont la base.
Sans données, il serait difficile de savoir si nos méthodes de travail sont aussi efficaces qu'elles pourraient l'être. Les bonnes pratiques émergent uniquement parce que nous pouvons les mesurer et constater qu'elles sont plus rapides, génèrent moins de gaspillage et produisent généralement de meilleurs résultats. Pour identifier ces bonnes pratiques, de nombreuses organisations utilisent des outils d'analyse des processus métier.
Définition de l'analyse de processus
L'analyse des processus métier est un terme utilisé pour décrire la pratique de collecte, d'analyse et d'utilisation de données commerciales pour améliorer continuellement les processus. Ces données (qui peuvent inclure les données financières, les unités de stock, la productivité des travailleurs, etc.) sont ensuite utilisées pour ajuster les processus existants ou en introduire de nouveaux. C’est ainsi que l’analyse des processus métier soutient l’amélioration continue.
Quelle est l’importance de l’analyse des processus d’affaires ?
Sans analyse des processus métier, comprendre et améliorer les flux de travail clés serait un défi. Ce serait comme naviguer sur une carte sans connaître sa position actuelle : pour s'améliorer, une organisation doit pouvoir déterminer l'état actuel de ses processus.
L'analyse des processus est un outil métier qui aide les organisations à comprendre ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et si les changements qu'elles introduisent soutiennent leurs objectifs d'amélioration en temps réel. Si la compréhension de vos processus est une carte, alors l’analyse des processus est la boussole qui vous montre où vous en êtes et où vous devez aller. Il s'agit d'une approche du succès basée sur les données.
Les organisations utilisent l'intelligence des processus pour atteindre plusieurs objectifs commerciaux importants :
- Améliorez l’efficacité du flux de travail en localisant et en résolvant les points faibles des processus métier.
- Réduisez les coûts grâce à des flux de travail plus efficaces qui utilisent moins de temps et moins de ressources.
- Prenez de meilleures décisions en accédant à des données détaillées sur les performances actuelles de votre entreprise.
- Créez de meilleures expériences client en fournissant des produits et services plus rapides et de haute qualité.
- Bénéficiez d’un avantage concurrentiel dans leur secteur en vous engageant dans une démarche d’amélioration continue.
Quelle est la différence entre l’analyse des données et l’analyse des processus ?
Considérez l’analyse des données comme un ensemble général : l’analyse des processus en fait partie. L'analyse de données est un terme qui fait référence à un large éventail de stratégies, de méthodologies et d'outils utilisés pour obtenir des informations à partir d'informations – commerciales ou non commerciales. L'analyse des processus est un sous-ensemble de l'analyse des données et implique un examen attentif des performances des processus individuels à l'appui d'un objectif particulier.
En entreprise, l'analyse des processus aide les organisations à savoir si leurs méthodes de travail sont efficaces. Il s’agit d’une approche d’amélioration systématique et axée sur les données qui met l’accent sur l’amélioration des processus. L'analyse des processus peut fournir des informations précieuses sur les techniques et les stratégies les plus efficaces, celles qui sont les moins efficaces, les endroits où les déchets sont générés, les endroits où la communication est interrompue et les endroits où les erreurs sont les plus susceptibles de se produire.
Comment l’analyse des processus peut-elle être utile ?
L'amélioration des processus
L'analyse des processus joue un rôle important dans l'amélioration des processus: une approche commerciale qui met l'accent sur l'étude, l'expérimentation et l'amélioration continues des processus existants.
Le but ultime de l'amélioration des processus est optimisation du processus: un état d'être dans lequel tous les processus métier fonctionnent de manière optimale. Cependant, comme les entreprises évoluent et se développent constamment, l’optimisation des processus est quelque peu éphémère ; d’ici peu, les méthodes de travail devront à nouveau être ajustées, puis les entreprises se tourneront vers l’analyse des processus pour identifier les processus, les analyser et mettre en œuvre de nouvelles améliorations.
Automatisation de processus
Dans un monde axé sur les données, l'automatisation des processus Les outils sont des supports essentiels pour les initiatives d’analyse des processus. L'automatisation des processus peut améliorer l'efficacité des processus et, lorsqu'elle est associée à l'analyse des processus, elle fournit des informations clés sur les mesures de performance, identifiant les tendances, les points faibles, les goulots d'étranglement et d'autres points de données utiles.
De plus, les outils d’automatisation des processus peuvent être utilisés pour créer des processus totalement nouveaux basés sur les résultats de ces données. De nombreuses plateformes permettent aux utilisateurs de visualiser et de surveiller les processus tout en collectant continuellement de nouvelles données.
Intégration de processus
L'intégration de nouveaux processus aux flux de travail existants comporte son lot de défis. Ces introductions sont rarement transparentes, et comprendre l'impact d'un processus sur un autre, voire sur l'ensemble du système, est l'une des raisons pour lesquelles l'analyse des processus est si importante.
Prise en charge de l'analyse des processus intégration de processus en visualisant le flux d'informations entre les flux de travail, les processus et les systèmes. Les processus complexes sont difficiles à cartographier sans données. Disposer d'un outil d'analyse pour surveiller, étudier et tester les performances est donc extrêmement utile pour les entreprises soucieuses d'améliorer le déroulement des processus.
Technologie d'analyse des processus
Analyse descriptive
L'analyse descriptive est une approche de l'information qui se concentre sur la lecture, la compréhension et l'extrapolation à partir de données historiques. Il se tourne vers le passé pour aider à comprendre le présent – pour découvrir comment les décisions antérieures ont affecté les résultats actuels. Les données collectées au cours des années précédentes peuvent être étudiées pour détecter les tendances, les relations, les modèles, etc.
Analyses prédictives
Si l’analyse descriptive se tourne vers le passé, l’analyse prédictive se tourne vers l’avenir. Il utilise les mêmes données historiques, ainsi que l'apprentissage automatique, pour faire des suppositions éclairées sur les performances futures d'une entreprise – sur plusieurs mois, trimestres ou années. L'analyse prédictive implique généralement une modélisation des données pour illustrer ces prévisions.
Analyse prescriptive
Maintenant que nous avons visité le passé et le futur, revenons au présent. L'analyse prescriptive est une approche de prise de décision commerciale qui utilise des informations précieuses issues de l'analyse descriptive et prédictive pour évaluer les options et modéliser les résultats et fournir des recommandations sur les changements à apporter aujourd'hui. L’objectif est de comprendre les meilleures options disponibles et quel pourrait être leur impact à l’avenir.
Big données
Le monde regorge de données qui croissent constamment à un rythme plus rapide. Lorsqu’un ensemble de données devient trop volumineux et complexe pour être compris par les outils de traitement de données traditionnels, il devient du Big Data. L'analyse des processus et le Big Data sont connectés dans les deux sens : le Big Data ne peut être compris que par les outils d'analyse des processus, et les outils d'analyse des processus tirent davantage d'informations du Big Data.
Cloud computing
Le cloud computing permet aux entreprises d'accéder facilement aux données, aux calculs et aux outils sans avoir à les stocker ni à les posséder. Les outils d'analyse de processus fonctionnant souvent avec de grands ensembles de données, cloud L'informatique est devenue un moyen utile d'accéder à ces données, tout en fournissant un environnement dans lequel faire évoluer l'analyse à mesure que l'entreprise évolue et se développe.
Analyse des processus métier de Nintex
Quelles informations et efficacités pourriez-vous tirer de vos processus métier ? Pour conserver un avantage concurrentiel dans le monde actuel axé sur les données, les organisations doivent tirer parti d'outils d'analyse des processus métier qui sont conviviaux, évolutifs et prennent en charge l'amélioration continue des processus.
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