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BI, Data Mining et Process Mining : quelles différences ?

Difference between BI, Data Mining and Process Mining

Les données sont plus que jamais au cœur du processus de décision des managers.

Beaucoup d'outils ont récemment vu le jour et il n'est pas toujours évident de choisir vers laquelle se tourner et pourquoi. Vous trouverez dans cet article des éléments de réponse qui vous aideront à différencier la BI (Business Intelligence), le Data Mining et le Process Mining

Business Intelligence

La Business Intelligence capte la donnée où qu'elle se trouve dans l'entreprise et la structure sous forme de résumés, rapports ou tableaux de bord. Ces derniers offrent aux utilisateurs une vue d'ensemble de l'état de l'art.

En d'autres termes, la BI se réfère aux solutions qui permettent un accès à des données structurées.

Exemples d'application en BI :

  • Intelligence commerciale : elle aide les managers à prédire leur chiffre d'affaires à partir de taux de conversion, données géographiques, segments de consommateurs, etc. Elle permet également de déterminer le meilleur persona (client type).
  • Reporting d'activité : elle fournit aux managers des tableaux de bord sur la réalité du terrain. Ils peuvent ainsi comparer les résultats obtenus avec leurs objectifs.

Data Mining

Le Data Mining est un cran au dessus de la BI. Il se base sur un large éventail de données souvent complexes et fait ressortir des corrélations et des tendances grâce aux statistiques et à la reconnaissance de formes (pattern recognition).

Exemples d'application en Data Mining :

  • Marketing : il aide à segmenter les clients de façon précise et à améliorer l'efficacité des campagnes marketing.
  • Détection de fraude : le Data Mining définit des patterns de comportements frauduleux et non-frauduleux dans le but d'anticiper des infractions à grande échelle.

Process Mining

Le Process Mining est une technologie orientée sur la donnée qui aide les managers à monitorer leurs processus métier en temps réel. Il met en lumière les déviations, boucles et goulets d'étranglement dans le process. Le PM permet une analyse approfondie des roots causes (causes racines).

Exemples d'application en Process Mining :

  • Automatisation : en faisant ressortir les boucles et les tâches répétitives, le Process Mining aide les managers à identifier les parties du processus qu'il serait pertinent d'automatiser. Le retour sur investissement de ces automatisations sera par ailleurs mesurable.
  • Logistique, Finance, etc. : dans des domaines spécifiques, il aide les utilisateurs à identifier les points de friction et ainsi à les résorber.

En résumé

La donnée est la clé pour prendre les bonnes décisions. La Business Intelligence permet d'avoir une vision simple et adaptative des données. Le Data Mining met en lumière des corrélations et des prédictions. Le Process Mining aide à visualiser les processus en temps réel, de trouver les parties pertinentes à automatiser et d'optimiser l'activité.