Services de modélisation des données
La modélisation d’un processus est complexe car elle nécessite une connaissance approfondie du processus en question.
(De longues discussions avec les travailleurs et la direction sont nécessaires)
Elle prend du temps et est souvent sujette à la subjectivité.
Cette approche commence par la découverte des processus
La découverte des processus est liée à des tendances de gestion telles que :
- La réingénierie des processus d’entreprise (BPR) ;
- La Business Intelligence (Bi)
- L’analyse des processus d’entreprise (BPA)
- L’amélioration continue des processus (CPi) ;
- La gestion des connaissances (KM) ;
La découverte de processus peut être utilisée pour (re)concevoir des processus.
L’objectif est de comprendre ce qui se passe dans la réalité.
Nos experts fournissent des méthodes qui permettent de comprendre les processus d’entreprise en appliquant des techniques d’apprentissage automatique.
- Quelles sont les données empiriques au sein de votre entreprise ?
- Connaissez-vous vos atouts ?
- Comment tirer parti de ces atouts pour le plus grand bien de votre organisation ?
Les processus d’approfondissement des connaissances sont bilatéraux :
- Fournir des connaissances scientifiques, expliquer, prédire, comprendre et contrôler les phénomènes ;
- Permettre des applications pratiques afin de disposer d’une base solide pour développer des systèmes qui soutiennent et contrôlent efficacement les processus d’entreprise;
Votre réunion de découverte commence par ces questions de découverte, puis nous creusons plus profondément :
- Quelles représentations de données peuvent être utiles pour modéliser les processus d’entreprise?
- Comment les techniques d’apprentissage automatique peuvent-elles être utilisées pour le regroupement des mesures liées aux processus?
- Sachant que des clusters pertinents peuvent être développés, comment peuvent-ils être utilisés pour faire des prédictions?
- Quels types de processus peuvent être découverts à partir de l’exécution de processus antérieurs?
- Est-il possible d’extraire des modèles de processus à partir de données?
Comprendre votre type de données, votre actif peut augmenter la valeur de votre entreprise.
Les données agrégées résultent de certaines transformations des données brutes.
Avantage : Transformer la représentation originale en une nouvelle représentation plus compacte afin de faciliter la segmentation des caractéristiques.
Les données agrégées sont les variables qui résultent de l’opérationnalisation et de la simplification du cas d’utilisation de la complexité du processus.
Grappes homogènes logistiques :
Le développement de grappes homogènes pour un processus donné est pertinent pour l’induction de modèles prédictifs en vue de directives concrètes pour l’intégration des flux de données entre les systèmes de gestion.
Les données de séquence décrivent la séquence des activités au fil du temps dans l’exécution d’un processus.
- Journal du processus
- Exécution des étapes du processus