Par Techopedia Staff, 2 août 2017
À retenir: l' animateur Eric Kavanagh discute des modèles de processus et de la modélisation des données avec Kim Brushaber d'IDERA et Mark Madsen de Third Nature dans cet épisode de Hot Technologies.
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Eric Kavanagh: OK mesdames et messieurs. Il est 16 heures, heure de l'Est, encore une fois, un mercredi, c'est l'heure des Hot Technologies. Oui, je m'appelle Eric Kavanagh. Je serai votre hôte pour le séminaire Web d'aujourd'hui mettant en vedette deux de nos personnes préférées dans l'entreprise: Kim Brushaber de IDERA et Mark Madsen de Third Nature. «Utiliser des modèles de processus pour atteindre les objectifs commerciaux.» Nous allons parler d'optimiser l'entreprise et comment vous pouvez vraiment utiliser certaines de ces technologies pour comprendre d'abord ce qui se passe, puis remodeler ce que vous faites et éviter des choses comme les redondances, éviter des choses comme les conflits, peut-être dans votre chaîne d'approvisionnement ou vos processus commerciaux, où qu'ils se trouvent, c'est de cela que nous allons parler aujourd'hui. Alors d'abord, nous allons entendre Kim Brushaber, puis nous allons entendre Mark Madsen. Ensuite, nous aurons de beaux va-et-vient et n'hésitez pas à envoyer vos questions. Ne soyez pas timide. Envoyez des questions via le composant Q&A de votre console de webdiffusion ou via la fenêtre de discussion.
Sur ce, je vais pousser la première diapositive ici pour Kim et je vais la remettre. Kim, emportez-le.
Kim Brushaber: Salut. Je vais donc commencer par vous expliquer comment vous pouvez utiliser certains de vos processus métier pour atteindre vos objectifs. Je pensais avoir avancé la diapositive - nous y voilà, cela a peut-être été un peu lent. Pour qu'une entreprise réussisse, il faut se concentrer sur la façon dont l'entreprise gagne de l'argent, garder les clients et garder le marché heureux, maintenir les coûts aussi bas que possible, puis livrer des produits de qualité et s'assurer que les informations que vous collectez sont fiables. Nous avons utilisé ici nos mots à la mode: croissance des revenus, satisfaction des clients, opérations efficaces, qualité des produits et des données. Et certains des principaux défis pour une entreprise dont nous allons discuter aujourd'hui incluent les silos au sein de votre organisation; ce qui est bon à leur sujet, ce qui est mauvais à leur sujet parce que tous les silos ne sont pas mauvais. Comment empêchez-vous les licenciements de votre processus? Comment réduire et éliminer les lacunes dans votre communication et comment réduire les inefficacités de vos opérations.
Ainsi, le premier type de silos est celui des départements. Et les mentalités de silo sont créées lorsque les services ne veulent pas partager d'informations avec d'autres services au sein de l'entreprise. Et bien que cela puisse être bon dans le cas d'informations sensibles que peu de gens devraient connaître - des informations de fusion ou d'acquisition sensibles ou peut-être des informations qui ne sont pas prêtes pour que l'équipe commerciale puisse en faire quelque chose - dans ces cas, les silos peuvent être très bien. Mais cela peut aussi être mauvais parce que la circulation de l'information est entravée entre les groupes de l'organisation et cela peut causer beaucoup de problèmes que nous allons discuter ici dans un instant. Vous pouvez également avoir des silos divisés par objectifs commerciaux et objectifs technologiques. Donc, le côté commercial de la maison passe beaucoup de temps à regarder les ROI et les KPI et les choses qui sont vraiment axées sur l'entreprise, où sur la technologie, ils veulent vraiment voir comment je vais faire fonctionner mes produits ou comment Je vais mettre mes services sur le marché? Et donc parce qu'il y a des objectifs très différents entre les deux groupes différents, vous pouvez avoir un silo naturel qui se crée entre les deux. Et puis, souvent, les silos peuvent être divisés par le jargon. Ainsi, les mots que vous utilisez dans votre langue de tous les jours peuvent être vraiment déroutants pour un groupe ou un autre, et ici je viens de mettre un tas de petits mots à la mode amusants qui sont pertinents d'un côté ou de l'autre côté du mur. Et bien sûr, cela ne commence même pas à couvrir le spectre, mais la plupart du temps, ces mots peuvent provoquer la création d'un silo et la division de deux groupes de personnes différents car les informations se perdent lors de la traduction. Il existe donc de bons silos pour votre entreprise et je vais couvrir quelques-unes des valeurs que les silos peuvent apporter à une organisation.
Ainsi, ils peuvent fournir une structure qui permet aux employés de faire leur travail sans crainte ni distraction. Donc, si vous avez des gens dans votre silo avec lesquels vous devez parler et vous adresser quotidiennement, cela peut vous permettre de faire votre travail plus efficacement et plus efficacement sans beaucoup d'interruption. Il facilite également l'expertise dans des domaines spécifiques de l'entreprise. Donc, si vous vous concentrez vraiment sur la finance et que vous parlez à d'autres personnes qui sont dans la finance et que tout ce que vous faites toute la journée parle de finance, cela crée un très bon silo parce que ce groupe apprend l'expertise dans ce domaine. et ils n'ont pas à être responsables de savoir ce qui se passe dans les ventes ou ce qui se passe dans le marketing ou ce qui se passe dans les opérations. Il accélère également la communication en permettant aux gens de parler la même langue. Donc, pour en revenir à ce jargon, souvent, ce jargon peut être une très bonne chose car il permet aux gens de communiquer plus rapidement et plus efficacement. Il maintient également la reddition de comptes et la responsabilité dans le silo. Donc, vous savez de quoi vous êtes responsable au sein de votre groupe et les tâches que vous devez accomplir et la personne à qui vous devez rendre compte et cela vous permet d'avoir une plus grande responsabilisation et une plus grande responsabilité plutôt que - et certainement les silos ont un revers de cela où la responsabilité peut devenir lourde. Mais dans le silo lui-même, cela peut créer plus de responsabilisation et de responsabilité. Et puis, cela favorise également un sentiment de fierté et d'appropriation. Vous pouvez donc vous sentir vraiment bien dans le travail que vous avez accompli à la fin de la journée et dans les tâches que vous devez accomplir et ce sont toutes de bonnes choses à propos des silos.
Mais il y a un côté acide des silos, et les silos créent des inefficacités, ils abaissent le moral, ils diminuent la productivité. Et donc parce que c'est le côté le plus négatif des silos, je vais utiliser certains modèles de processus métier pour passer en revue une variété de points et expliquer comment vous pouvez surmonter le côté acide des silos en utilisant le produit IDERA Business Architect pour vous montrer certains de ces exemples.
La première est donc qu'elle crée des inefficacités et des processus redondants. Donc, dans cet exemple, je montre que l'organisation marketing peut avoir un ensemble de tâches et l'organisation commerciale a un ensemble de tâches différent. Et dans ce cas, si vous les cartographiez, vous découvrirez que les deux ont une tâche pour qualifier le lead. Et lorsque vous vous rendez compte de cela, vous pouvez alors avoir une conversation interfonctionnelle entre les deux groupes différents pour être en mesure de découvrir: «Ma qualification de lead est-elle la même que votre qualification de lead? Prenons-nous les mêmes étapes et les mêmes comportements? Ou cela signifie-t-il quelque chose de différent entre les deux silos différents? »Et si vous faites les mêmes choses, vous pouvez commencer à rationaliser et à confier des responsabilités aux différents groupes de manière indépendante et les processus métier peuvent vraiment vous aider à cartographier ces choses et à identifier où vous avez ce genre de problèmes.
De plus, lorsque vous fusionnez des sociétés ou si vous fusionnez des groupes, le processus de fusion, eh bien, vous pouvez passer par et vous pouvez définir votre processus pour les différents comportements différents. Et dans cet exemple, la société A a un certain comportement, la société B a un certain comportement et le processus de fusion prend les éléments de A et B, trouve les meilleures pratiques, puis crée un nouveau processus qui fonctionnera très efficacement pour les deux groupes. Il vous aide donc à devenir plus efficace, plus productif et à identifier de meilleures pratiques pour votre entreprise.
De plus, un autre côté aigre des silos est qu'il peut y avoir des lacunes dans la communication entre les ministères, ce dont nous venons de parler, où la collaboration ne se produit pas, mais elle devrait l'être. Les processus métier peuvent donc vous aider à identifier ces types de lacunes. Donc, dans cet exemple, les ventes ont un processus, un nouveau produit est lancé et elles sortent et elles le vendent. Mais les finances peuvent avoir un processus supplémentaire où elles doivent entrer et mettre à jour les prix des produits lorsque le produit est publié. Si les ventes ne le savent pas, elles pourraient toujours être en train de lancer des accords avec les anciens prix des produits et quand il s'agit du point où la finance commence à examiner l'accord et à l'approuver, alors beaucoup de conflits et beaucoup du panneau arrière doit arriver pour revenir au client et le réajuster. Et si vous êtes allé et avez schématisé votre processus, vous le saurez à l'avance et pourrez l'adapter afin que les ventes sachent «Je dois attendre jusqu'à ce que je reçoive ces mises à jour des prix des produits avant de commencer à parler aux nouveaux clients de la produit."
Dans cet exemple, BPMN2 dispose d'un diagramme de conversation qui vous permet de parler entre différents services et d'identifier les points de transfert entre eux. Et cela est très utile pour réduire les licenciements et permettre également plus de responsabilisation et de responsabilité entre les départements. Vous pouvez donc dire: «OK, donc la gestion des ventes et les ventes doivent travailler ensemble pour approuver l'accord.» Et ils peuvent tous les deux travailler sur leurs pièces de transfert et ce qui en découle. Mais le ministère des Finances ne doit pas nécessairement être impliqué dans cette approbation et il sait que, sur la base de ce diagramme qui indique ce qui est responsable dans les différents ministères qui doivent travailler ensemble pour accomplir cela.
De plus, des processus malveillants peuvent survenir et ne profitent pas à l'entreprise. Ainsi, lorsque vous passez par vos processus commerciaux, vous pouvez identifier que quelqu'un fait quelque chose comme vous: «Je ne comprends pas vraiment comment cela est efficace ou comment cela atteint l'objectif.» Je vais donc vous donner quelques des exemples de cela. Donc, dans ce cas, le produit est peut-être en cours et ils font une nouvelle version. Ils vont, ils répondent aux exigences, l'équipe de développement commence à travailler sur ces exigences, mais après que l'équipe produit commence à parler aux clients, nous revenons et décidons de les réviser. Et cela serait très, très perturbant pour l'équipe de développement d'avoir à revenir en arrière et à réviser les exigences une fois qu'elles sont déjà en cours de création de ces éléments. Pour le produit, ils peuvent même ne pas penser à quelque chose comme ça. Ils sont juste comme, "Oh, j'ai de nouvelles entrées et maintenant j'ai besoin de ces choses." Et s'ils ne parlent pas à l'équipe de développement, ils ne comprendront pas vraiment quel impact cela pourrait donner à la portée ultérieure ou la livraison du produit. La représentation graphique de ces types de pièces peut donc aider ce silo à s'effondrer et vous permettre de comprendre quels éléments sont utiles à votre processus et quels sont les processus préjudiciables.
Il peut également y avoir une duplication des actifs et des ressources, et c'est une grande chose lorsque les entreprises tentent de rationaliser. Donc, dans ce cas, j'ai fait une sorte de diagramme de regroupement où j'ai identifié une variété d'applications et de rapports différents qui doivent être produits et les différents acteurs qui sont associés. Et lorsque vous commencez à exposer toutes ces choses, dans cet exemple, j'ai donné une duplication des outils d'édition et des outils de suivi des appels et qui les utilise. Et donc vous pouvez commencer à comprendre, parce que souvent les silos indépendants prendront ces décisions pour leur équipe et ils ne pensent pas nécessairement au fait que l'équipe plus large dans son ensemble pourrait également utiliser cet accord de licence et le faire moins cher et plus rentable pour tous les outils utilisés dans l'organisation. De plus, les diagrammes de processus métier peuvent être très utiles pour identifier qui est responsable de quelles informations et quand. Et donc dans ce cas, j'ai des gestionnaires de données qui ont dit: «OK, ce sont les personnes qui sont responsables de toutes ces données et voici les tableaux dont ils sont responsables.» Et ne donnez pas ces informations à d'autres les gens, c'est vraiment important dans un domaine où il y a des informations sensibles comme les dossiers médicaux ou les données financières ou des éléments comme ceux-là qui doivent être isolés pour quelques personnes seulement. Vous pouvez donc aider à identifier cela, ce qui permet ensuite aux personnes d'autres organisations de ne pas avoir accès à ces informations et de les sécuriser et de savoir où vont vos informations.
De plus, comme nous parlons un peu des données, les silos peuvent également créer une mauvaise qualité des données et une incohérence des données. Dans ce cas, j'ai utilisé un processus métier pour aider l'équipe de données à comprendre quand un client est-il un nouveau client, ou quand mettez-vous à jour le client. Vous pouvez donc parcourir et schématiser ces points de décision et le côté commercial qui comprend les règles métier peut facilement parler au côté technique qui doit mettre en œuvre ces règles et sait quand certains comportements doivent avoir lieu. Dans cet exemple, il s'agit de déterminer les doublons de données. Donc, si vous avez un client de détail et un client Web et que vous vendez des produits, vous pouvez avoir des systèmes complètement différents qui essaient de recueillir les mêmes informations. Et si vous essayez de dédupliquer vos informations et d'identifier qui sont vraiment vos clients, les diagrammes de processus métier peuvent vraiment vous aider à le préciser et à dire: «Oh, dans ce cas, nous traitons tous les deux une commande et dans ce cas nous traitons tous les deux de données financières », et être en mesure de cartographier ces informations afin qu'elles soient beaucoup plus claires afin que vous n'ayez pas ce genre de doublons dans vos données et que vous puissiez réduire les redondances et les lacunes et faire apparaître le la qualité de vos données.
Les avantages supplémentaires d'avoir de bons processus commerciaux sont donc que les employés peuvent identifier les problèmes au début quand il est plus facile de mettre en œuvre les changements. Cela est particulièrement vrai pour les processus de données complexes, si vous pouvez faire l'analyse dès le début de la conception et impliquer toutes les équipes dans la conversation, alors les processus se dérouleront beaucoup plus facilement et les gens pourront mieux réagir au début par rapport à si vous êtes déjà dans le processus. Les nouveaux employés sont intégrés plus rapidement car ils peuvent y aller et ils peuvent revoir ces processus opérationnels et comprendre les tâches qu'ils doivent accomplir, où se trouvent les points de transfert et avec qui ils doivent parler pour différentes choses. Et les décisions peuvent être prises en temps réel au sein d'équipes interfonctionnelles. Si vous dessinez ensemble ces diagrammes de processus métier, vous pouvez trouver ces points où il y a un accroc dans le processus et être en mesure d'en discuter et de déterminer quel est le meilleur processus pour vous deux et où est le meilleur transfert points et qui sont les meilleures personnes pour effectuer chacune des différentes tâches qui doivent être accomplies.
Voici donc quelques conseils pour briser les silos de la réussite commerciale et être en mesure d'atteindre vos objectifs: le premier consiste à concentrer vos processus commerciaux sur votre client, vos produits ou vos services - pas sur les différents services. Donc, bien souvent, les gens voudront, au sein de leur ministère, établir leur liste de contrôle individuelle. Mais si vous regardez plutôt l'entreprise dans son ensemble et les objectifs que l'entreprise essaie d'atteindre, vous pouvez commencer à voir où les choses se déroulent et dire: «Ces processus m'aident-ils à atteindre mon objectif? Ou s'agit-il de processus supplémentaires ou sont-ils des obstacles au processus et à la réalisation de l'objectif? »Vous devriez passer plus de temps à discuter des endroits où les processus se connectent. Donc, comme dans ce diagramme de conversation où vous avez beaucoup de points de transfert, vous devez passer beaucoup plus de temps à en parler et à vous assurer que les informations circulent correctement à travers les différents silos.
Vous pouvez unifier vos employés en montrant dans le processus, les choses dont ils sont responsables et comment il interagit avec l'entreprise dans son ensemble. Et cela donne aux gens un sens beaucoup plus important de la rencontre, du but. Vous pouvez également collaborer avec les employés afin qu'ils aient leur mot à dire sur le processus qui affecte leur rôle et leur travail, car si toutes les décisions sont prises au sommet lors de la conception du processus, les personnes qui effectuent le travail verront les étapes manquées et les pièces manquantes et pouvoir en discuter. Et si vous collaborez avec tous vos employés lorsque vous élaborez ces processus, vous commencez à comprendre ces valeurs aberrantes et à savoir si ce sont des éléments réels qui devraient ou non être inclus dans le processus. Et puis une autre astuce pour briser les silos est de mettre à jour vos processus régulièrement pour refléter les besoins changeants et les objectifs de l'organisation, car les objectifs et les processus sont très fluides et vous pouvez trouver de meilleures pratiques optimales. Vous pouvez trouver de nouvelles façons de faire les choses et être en mesure de mettre à jour ces informations régulièrement peut vraiment aider l'organisation. Et revenir à la planche à dessin avec ces équipes interfonctionnelles peut vraiment aider à briser les silos et à ouvrir cette communication entre vos équipes. Voilà donc les diapositives que j'avais préparées.
Eric Kavanagh: D' accord. Permettez-moi de le remettre à l'indomptable Mark Madsen. Vous avez maintenant la parole, retirez-la. Et les gens, ne soyez pas timides, posez vos questions. Nous avons des experts en jeu ici. Mark, c'est tout pour toi.
Mark Madsen: D' accord, merci Eric. Donc, ce que vous avez entendu tout à l'heure concernait les processus et la modélisation des processus et comment ils s'appliquent. Et puis de mon point de vue, venant du côté analytique de la maison, j'ai beaucoup utilisé le processus métier comme moyen d'expliquer et de comprendre. Maintenant, quand vous pensez à l'analytique, et surtout maintenant que nous parlons de l'apprentissage automatique et d'autres choses en plus de la BI, elles sont toujours vues par une large bande du marché, en quelque sorte, je considère, de manière incorrecte. C'est-à-dire que vous envoyez des analystes comme des chercheurs d'or et qu'ils se précipitent dans les données et qu'ils fouinent et qu'ils trouvent des pépites d'or et rapportent ces choses précieuses à l'organisation et que tout le monde vit heureux pour toujours. Ou du moins l'analyste le fait parce qu'ils ont un salaire à six chiffres parce que c'est ce que les scientifiques des données font tous, en théorie.
Mais la réalité est bien différente. La réalité est qu'il faut des infrastructures et du travail et des objectifs, une direction et une compréhension des affaires. Et ces choses, ils doivent vraiment comprendre comment aborder les problèmes, comment les modéliser et comment les résoudre. Et donc cette idée que vous pouvez jeter des données et de la technologie et des gens intelligents à un problème sans comprendre le contexte, en particulier le contexte du processus dans lequel nous allons l'appliquer, est largement un mythe de la même manière que la plupart de la ruée vers l'or était un mythe et, en fait, la plupart de ces personnes sont rentrées chez elles en faillite.
Il y a aussi un autre aspect de cette application de l'analyse à l'entreprise, est-ce l'idée que ce sont toutes les données sous verre, non? En quelque sorte, les analystes ou les algorithmes feront apparaître des données et les afficheront sur un écran devant quelqu'un. Mais le problème est que nous avons tellement de données et que vous pouvez faire tellement de choses différentes avec l'analytique qu'il est facile de submerger les gens. Et puis vous avez maintenant un problème secondaire qui est «J'ai tellement de données et j'ai tellement de choses, lesquelles dois-je faire attention? Et comment et pourquoi dois-je prêter attention à ces choses? »Et c'est vraiment le nœud de beaucoup de problèmes dans les environnements au point que nous nous efforçons de demander aux experts de conserver les informations qui sont affichées à qui et ainsi de suite. d'avoir accès aux données en libre-service et des tableaux de bord en libre-service, vous finissez par compter sur différents experts pour vous aider à comprendre ce qui se passe.
Et si nous parlons de l'avenir, en particulier de nombreuses analyses plus avancées, mais les approches d'apprentissage automatique, l'IA dans les affaires, tout ça, eh bien, il y a beaucoup de battage médiatique autour. Il y a beaucoup de réalité et une grande partie de cela est intégrée. En fait, la renaissance moderne dans ce domaine est venue de son intégration dans le processus. Ainsi, la prise de processus automatisés ou automatisables, par exemple l'idée de base des moteurs de recommandation dans la vente au détail sur des sites de commerce électronique ou sur des sites d'actualités ou sur des sites de musique, est une application ou un algorithme simple pour une tâche qui était auparavant une tâche humaine. . Que pensez-vous que les gens aimeront avec la question et que le planificateur de marchandises ou la personne qui détermine ce que devrait être une vente croisée ou une vente incitative devrait être basé sur des données antérieures, ils feraient surface et puis frapperaient cela dans un système, puis soit le marketing ou le marchandisage, soit une application en ligne s'en occuperait. Et puis il a été intégré. Au fur et à mesure que vous faites les choses, la machine surveille ce que vous faites et affine et présente constamment de nouvelles fonctionnalités, et c'est une analyse intégrée. Il se trouve là à l'intérieur d'un processus. Et si vous voulez vraiment savoir où va l'avenir de ce travail, c'est là. Ce n'est pas autant d'aider les gens en faisant une analyse plus sophistiquée. C'est en gagnant en efficacité sur une partie beaucoup plus large de l'entreprise.
Et donc quand vous regardez des choses comme l'intelligence d'affaires, qui est la source d'une grande partie du marché des données et des analyses, il y avait des statisticiens avant que la BI ne permette à beaucoup de gens de faire beaucoup de choses sans statistiques, sans rien d'autre, en en se concentrant uniquement sur les données. Le problème était qu'en se concentrant uniquement sur les données, cela laissait de côté beaucoup de contexte. Et donc ce que vous finissez par manquer, c'est comment toutes ces données, comment toutes ces mesures sont liées. Si vous pensez à ce qui se passe sur un tableau de bord, vous aurez des graphiques à barres, peut-être un graphique, un tableau de nombres. Vous verrez un tas de métriques individuellement ou collectivement et vous ne voyez pas vraiment comment elles se rapportent. Alors imaginez que vous êtes quelqu'un de nouveau dans quelque chose et que vous entrez, vous pouvez regarder un tableau de bord et vous ne ferez ni tête ni queue avec aucun des chiffres parce que les chiffres eux-mêmes ne vous disent rien parce qu'ils ne le font pas avoir du contexte. Il peut donc afficher un nombre en rouge, mais le simple fait de changer cet autre nombre en tirant sur un autre levier pourrait améliorer ou empirer la situation. Comment ces choses sont-elles liées? C'est le contexte qui se perd dans l'intelligence d'affaires et l'entreposage de données et la conception de tableaux de bord parce que vous modélisez des données, pas des processus. Et c'est l'aspect fondamental, c'est que vous construisez la répétabilité autour des données et vous le faites en éliminant la majeure partie du processus, en vous concentrant sur les mesures générées à partir des données brutes.
Cet écran nous montre donc ce qu'est essentiellement un tableau de bord sur le processus de test en laboratoire. Il existe une application appelée Altosoft qui fait de la BI de cette façon. Et donc ce que vous regardez, c'est que vous voyez le processus et les données non séparés, mais remis ensemble. Comme cette séparation était artificielle et cela a été fait parce que nous avons extrait les données, les avons insérées dans des bases de données et avons construit des interfaces dessus. Donc, vous avez généralement deux mesures; vous avez des choses comme le nombre de tests commandés, qui est la première case de ce flux, et la dernière case serait le nombre de tests terminés et classés. Et donc vous auriez ces deux mesures; vous les mettriez sur un tableau de bord et vous remarquerez peut-être que l'un est considérablement en retard sur l'autre. Ou peut-être avez-vous une troisième métrique qui est retraitée.
Donc, si vous faites des tests de laboratoire dans un hôpital, il y a beaucoup de tests. Beaucoup d'entre eux sont urgents parce qu'ils sont en avance sur les chirurgies ou qu'ils sortent des unités de soins intensifs ou autre chose. Donc, vous avez des processus en place où les médecins les commandent, ils vont dans un laboratoire, le laboratoire a un processus pour marquer qu'ils sont reçus, ils sont programmés, ils vont se faire, ils vont passer par l'équipement. Parfois, s'ils restent assis trop longtemps, parce que le laboratoire est sauvegardé, tout le matériel est occupé, ils doivent être retraités. Parfois, les résultats ne sont pas valides. Parfois, comme des échantillons de sang, ils ne peuvent pas rester assis plus de 30 minutes ou il y a des pannes dans les échantillons et ensuite vous devez aller prélever du sang une deuxième fois, ce que vous ne voulez vraiment pas faire aux gens . Cela signifie donc qu'il y a en fait des priorités sur certains tests de laboratoire par rapport à d'autres en fonction de leur périssabilité. Il se passe donc d'autres choses à l'intérieur du laboratoire et vous voulez éviter ces problèmes de retraitement si possible. Mais vous ne pouvez pas vraiment voir le flux de tests à travers différentes choses, car la BI elle-même ne concerne généralement que le flux au sens métrique agrégé. Et donc cette interface vous montre les données attachées au processus afin que vous puissiez voir combien arrivent, combien ont été reçus, combien se passent à un moment donné. Je suppose que ce n'est pas une démo en direct, vous ne pouvez donc pas voir les détails du processus et les mesures en cours, ce qui se passe avec le traitement par lots ou le retraitement. Mais c'est ce qui vous donne une bien meilleure vue et donc une personne qui comprend au moins un laboratoire peut regarder cela et voir ce qui se passe, par opposition à un tas de graphiques et de mesures sur un seul écran. Et donc le processus aide beaucoup du côté de la conception de l'interface, il ne cache pas le contexte.
Le processus intervient également dans d'autres domaines. Vraiment, lorsque vous parlez de BI et d'entreposage de données, avant de passer aux analyses plus avancées, vous parlez de faire l'une des deux choses: vous parlez soit d'analyser ce qui se passe dans un processus, puis d'agir en conséquence, ou vous analysez le processus, puis vous le modifiez. Donc, le type standard d'utilisation organisationnelle des informations est de surveiller les situations - c'est ce que font vos tableaux de bord et vos 10 premiers et 20 derniers rapports. Ce sont tous des outils de surveillance simples pour permettre aux utilisateurs de voir ce dont ils ont besoin et de rechercher les écarts. Il pourrait y avoir des feux de circulation sur le tableau de bord, il pourrait y avoir le rapport du bas 20 qui est essentiellement un rapport de déviation qui montre le pire résultat. Et puis vous analysez ces choses pour regarder d'autres données, vous regardez d'autres choses. Peut-être que vous allez dans beaucoup plus de détails autour de l'analyse et ensuite vous regardez les causes. Vous pourriez déjà avoir une intuition pour cela et passer directement à l'action. Souvent, avec des processus plus simples et mieux compris, c'est exactement ce qui se passe. Vous voyez un problème, vous savez ce qui se passe, vous prenez une décision et vous agissez. Habituellement, c'est dans cette boucle de processus en bas, vous avez SAP, il a ces choses, vous le voyez en rupture de stock dans le magasin, donc vous augmentez la commande d'achat pour la prochaine ronde de réapprovisionnement et vous avez terminé.
Il n'y a rien de spécial qui s'est produit, mais d'autres fois, vous n'avez jamais vu de problème auparavant, vous devez donc analyser les causes et vous devez vraiment vous plonger dans ce qui se passe. Habituellement, au moment où vous commencez à devoir analyser la cause, vous devez comprendre le processus, car il s'agit d'un problème que vous n'avez jamais vu auparavant, il est donc hors des limites du processus normal, le quotidien qui est intégré dans nos systèmes OLTP et maintenant vous avez quelque chose qui nécessite une réflexion critique. Cela nécessite plus de contexte car vous avez un ensemble de problèmes et un ensemble de causes possibles que vous devez éliminer. Vous devez raisonner à ce sujet, analyser et recueillir de nouvelles informations, puis modifier le processus. Cela se produit parce que nous avons fait quelque chose. Peut-être que nous n'avons pas synchronisé nos campagnes marketing avec nos processus de réapprovisionnement, nous sommes donc en rupture de stock. J'espère que cela ne se produit pas dans le commerce de détail, mais beaucoup de détaillants avaient ces problèmes lors de la première mise en place de la BI et de l'entreposage de données.
Maintenant, souvent, l'analyse causale implique des statistiques et d'autres analyses plus difficiles que de regarder quelques chiffres, mais ensuite vous arrivez à la deuxième partie, c'est-à-dire que vous modifiez un processus. Faites-vous des changements au bon endroit? Comprenez-vous où apporter ces changements de processus? Les données confirment-elles votre intuition ou votre analyse de ce qui va se passer après ce changement? Quels autres processus sont affectés? Quels autres numéros de vos tableaux de bord auxquels vous prêtez attention seront affectés par cela? Et vous allez probablement collecter de nouvelles données que vous allez alimenter dans le cycle de surveillance. Ainsi, le processus est en fait inhérent à la compréhension à un niveau plus large lorsque vous prenez des mesures et faites des choses. Et le monde BI suppose souvent une causalité linéaire. En fait, la plupart des écoles de gestion sont vraiment mal à enseigner aux gens comment construire une gestion de la performance et des mesures de performance autour de l'entreprise, car elles supposent des vues linéaires. Et les vues linéaires sont à leur tour renforcées par des rapports de BI simples et des rapports de type métrique unique que vous extrayez car ils ne comprennent pas le processus de l'influence des choses sur d'autres choses.
Vous pouvez donc utiliser des modèles de processus non pas uniquement comme des modèles de processus métier, mais vous pouvez également appliquer la dynamique des systèmes. Vous pouvez appliquer des modèles de processus et les utiliser de la même manière pour comprendre comment les métriques sont liées les unes aux autres. Donc, dans une vue en ligne droite comme ce diagramme - je m'excuse, j'ai oublié de mettre la référence au papier d'où il vient, c'est un vieux des années 80, c'est juste une question de dynamique des systèmes et comment les choses sont supposées être et comment ils le sont vraiment. La rentabilité suppose donc toujours que si nous améliorons la qualité plutôt que la rentabilité, nous nous améliorerons d'une manière ou d'une autre. Ou peut-être que cela va empirer parce que pour améliorer la qualité, vous devez dépenser plus d'argent et cela réduit la rentabilité. Il pourrait donc y avoir un point négatif sur cette flèche. Ou comment le leadership ou comment l'alignement de différents silos dans l'organisation ou le processus conduit à une meilleure rentabilité ou à une réduction des coûts. Il y a toujours des facteurs et l'idée est que n'importe laquelle de ces mesures à gauche influencera cette mesure à droite, et tout est linéaire.
Le diagramme de droite montre un bien meilleur exemple. Cela montre ce qui se passe vraiment ici, et ce qui se passe vraiment, c'est que vous pouvez changer la qualité du produit, mais il y a une boucle de rétroaction entre, par exemple, la qualité du produit et la structure de coût, ce qui augmente la structure de coût qui diminue la rentabilité, même en même temps qu'elle réduit également les coûts des réparations sous garantie. Et donc les calculs derrière cela deviennent un peu flous parce que vous pouvez réparer quelque chose en réduisant les coûts, mais vous diminuez la qualité du produit, ce qui diminue la satisfaction, ce qui diminue les ventes et augmente les coûts de garantie.
Ou vous pouvez faire l'inverse. Et vous devez donc modéliser plus soigneusement ce qui va se produire lorsque vous modifiez l'une de ces choses. Et donc vos mesures sur les choses de gauche vont en elles-mêmes s'influencer mutuellement et comment vous changez ces choses, les leviers que vous tirez dans l'entreprise ou vos ajustements au processus ou à la pratique d'affaires, vont les influencer. Et donc le processus joue un rôle central où pendant très longtemps nous avons construit des choses très simples.
Et donc la prochaine chose est de regarder comment les processus eux-mêmes interagissent. Si vous prenez ce diagramme antérieur que j'avais et que vous disiez, par exemple, changez quelque chose, vous devez vraiment regarder comment les processus interagissent parce qu'un changement ici mène à quelque chose là-bas et donc ce diagramme de la présentation précédente sur la façon dont les changements dans le marketing et les changements aux données dans le marketing qui traînent, ce qui se passe dans les ventes sont des actions qui traînent, ce qui signifie que votre action peut arriver trop tôt ou trop tard pour faire du bien et il est donc utile de comprendre comment les impacts d'un processus se manifestent dans un autre processus parce que tout est toujours immédiat par le processus.
Et donc ce que vous avez alors est juste beaucoup de complexité dans les affaires et très souvent nous ne l'avons pas capturé. Nous n'avons pas saisi cela lorsque nous travaillions sur des projets statistiques, sur des projets d'apprentissage automatique, sur des projets de BI et maintenant vous parlez d'injecter, par exemple, l'apprentissage automatique dans un processus de notation de leads pour le marketing et les ventes où cela vous aide à qualifier les leads, ce qui affecte ces deux cases jaunes ici. Eh bien, ce processus de notation qui se produit quelque part va affecter les deux. Et donc cela va provoquer un recalibrage ou un changement dans ces deux processus. Si vous êtes entré dans cette idée avec l'idée que cette chose de notation de plomb est un problème de marketing et que nous allons embaucher un scientifique des données et qu'ils allaient construire cet algorithme de notation de plomb pour nous, ça va faire ces choses, ça va mieux qualifier nos prospects et prioriser les choses. Comment cela affecte-t-il les ventes? Est-il appliqué au bon endroit? Vous devez peut-être voir ce qui se passe dans ces processus, car ils doivent tous deux changer. Ce n'est pas purement un projet marketing. Et c'est le but de beaucoup d'analyses, c'est qu'en fait le contexte et les impacts sont beaucoup plus lumineux et la portée augmente, elle devient plus grande et beaucoup plus poilue.
Et vous pouvez examiner les problèmes à différents niveaux. Donc, dans un premier temps, vous l'examinez dans le contexte d'un problème de marketing, puis vous dites: «Oh, eh bien, cela affecte en fait le marketing et les ventes. Mais ce projet lui-même a des impacts informatiques, il y a donc un angle informatique qui implique que nous devons faire d'autres choses et, par la façon dont cela va modifier SAP, ce qui signifie que nous avons cet autre impact sur les processus. »Et donc les limites de la complexité variera et aussi le niveau d'analyse parce que le processus n'est pas purement juste, "Regardez ce processus" ou "Regardez comment ces deux processus interagissent." Si vous êtes un cadre et vous faites des tactiques d'ordre beaucoup plus élevé ou des décisions stratégiques, vous devez voir des images encore plus grandes. Il s'agit donc d'un diagramme de chaîne de valeur, c'est l'un de mes favoris, mais c'est pour le processus de fabrication du fromage de la ferme au détail. Donc, vous savez, à l'extrême gauche, vous voyez des fermes et à l'extrême droite, vous voyez des détaillants et entre les deux, vous avez le transport qui déplace les biens physiques, essentiellement le lait et le beurre, déplace les produits laitiers vers diverses usines qui déménage dans des usines de transformation qui se déplace vers des distributeurs et des usines de post-traitement et d'emballage et toutes ces choses différentes. Et c'est essentiellement une chaîne d'approvisionnement qui va de la production à la consommation.
Et ce que vous voyez en rouge et en vert ci-dessus est en fait le côté données des interactions de processus entre les entreprises, car il s'agit d'une chaîne de valeur non pas pour une entreprise mais pour une industrie, bien que ce soit en fait pour une entreprise. Vous vous mettriez dans quelque chose comme ça et cartographieriez cela et il y a beaucoup de chaînes de valeur et de système de valeur différents, des éléments de cartographie de la valeur qui remontent à Porter à la fin des années 70 / début des années 80, je pense. Mais l'idée est qu'il y a un processus ici et ces choses rouges sont tous les flux d'informations d'une entreprise ou d'un ensemble d'opérations de la chaîne d'approvisionnement à une autre. Et cela implique qu'un processus dans une organisation interagit avec un autre processus dans une autre organisation. Et donc le flux de processus et le flux de données, les deux sont importants et doivent être visibles en termes de documentation de ce qui se passe et de comprendre ce qui se passe et de raisonner à ce sujet, car alors vous pouvez venir et dire: «Eh bien, si j'appliquais l'IA à mon processus ici et j'ai changé la façon dont j'ai fait cette gestion périssable pour réduire le fait que dans les transports en commun ou dans les zones d'attente et les installations de distribution, j'ai des produits qui vont mal. »Et donc je fais des ajustements logistiques et des chaînes d'approvisionnement, mais cela n'affecte pas seulement moi, mais des fournisseurs en amont et en aval. Cela affecte mes processus et il y a des flux d'informations qui vont être affectés.Le processus vous aide donc à réfléchir à la façon dont cela va fonctionner et à qui vous allez avoir un impact et avec qui vous devez traiter. Et donc cela ne s'applique pas vraiment à un analyste ou à une personne BI ou à un scientifique des données, mais cela s'applique également aux gestionnaires qui doivent utiliser ce genre de choses.
À titre d'exemple plus concret, je vais simplement apporter une chose très simple ici sur le marketing, car je pense que beaucoup de gens ont une compréhension assez intuitive des bases du marketing en ligne. Je pense que tout le monde à un moment ou à un autre a probablement vu le diagramme en entonnoir obligatoire où il y a un public de gens là-bas. Le marketing n'est pas purement publicitaire. Il s'agit de beaucoup de choses, mais au tout début, il s'agit de faire passer le mot. Faites connaître votre produit ou vos services. Faites de la publicité auprès de ce public pour générer des prospects et ainsi le public restreint les prospects, les personnes qui pourraient être intéressées par votre produit. Et lorsque les spécifications du produit sont suffisamment qualifiées, elles deviennent des opportunités. Ils deviennent des opportunités de vente. Donc, chacun de vous sur cette webémission est une opportunité de marketing potentielle pour les personnes qui paient pour cette webémission, car en fait, ils essaient de trouver des personnes qualifiées. Ils espèrent donc que ces opportunités de vente se transformeront en prospects - des personnes réelles qui sont intéressées par le produit ou le service qui veulent cette chose, qui veulent l'avoir, et bien sûr si vous achetez quelque chose ou donnez ou faites quoi que ce soit vous faites - cela s'applique également aux collectes de fonds sans but lucratif. Je peux devenir client, donateur. Et puis, vous savez, j'espère que l'espoir d'espérer en marketing est que vous deveniez des promoteurs, non? Il y a donc toujours des choses comme les mesures de score du promoteur que vous pouvez construire sur le marketing de bouche à oreille et à quel point les clients heureux quittent le bouche à oreille pour en parler à d'autres personnes, ce qui atteint le public non par le biais de canaux de marketing formels et crée plus les perspectives, les opportunités, les clients leaders et ainsi le cycle continue.
C'est donc un entonnoir de base, tout le monde voit que si vous faites tout type de travail d'analyse Web, vous voyez des choses comme les tableaux de conversion, non? C'est une chose BI classique, vous voyez un taux de conversion qui est simplement une transition d'une phase à l'autre ici. Donc, le grand public de masse que vous ne connaissez pas vraiment parce que vous ne faites que couvrir les prospects annoncés, espérons que les gens que vous connaissez connaissent peut-être quelque chose sur deux opportunités identifiées, les prospects, les entreprises que vous connaissez qui traversent ensuite une autre frontière. Et vous aurez donc différentes campagnes. Amener les gens à cliquer sur les bannières publicitaires et amener les gens à assister à cette webémission. Amener les gens à faire quelque chose et chacun d'entre eux a le taux de conversion - donc le nombre de personnes que vous atteignez et le nombre de personnes qui prennent réellement les mesures que vous souhaitez. Ainsi, de nombreux taux de conversion généralement en ligne seront équilibrés, disons, entre un et cinq pour cent selon l'industrie et le genre de choses que vous faites. Vous aurez donc un tas de mesures.
Dans ce cas, je montre le type d'analyse typique, où les pages ont-elles visité ou quel était le taux de rebond. Mais c'est une métrique singulière et les gens les regardent et les mesurent, mais ils ne sont vraiment pas terriblement utiles. Ce qui se passe, c'est que de un à cinq pour cent - et en termes de beaucoup de publicité en ligne - ce n'est que de un à deux pour cent si vous avez de la chance. C'est le vrai contexte, non? C'est tout le monde qui n'a pas converti à ce point pour cette chose et cette petite ligne en bas qui vous donne une image beaucoup plus réaliste que ce graphique. Mais, vraiment ce que je vous ai montré auparavant avec ce diagramme en entonnoir devrait ressembler à quelque chose comme ça, non? Le taux d'équilibre, qui serait les personnes qui apparaissent sur les sites de vente ou sur les sites mobiles et partent immédiatement, non? Ils n'étaient tout simplement pas vraiment intéressés. Ensuite, il y a des gens qui sont restés un peu et puis il y a des gens qui sont restés un peu plus, peut-être cliqué, enregistré, peut-être fait quelque chose. C'est en fait de l'analyse de détail; Je faisais où vous avez les tarifs des paniers d'achat, donc le tarif abandonné, rempli un formulaire et est parti, a commencé à donner de l'argent et est parti, a commencé à signer une pétition et est parti, a mis quelque chose dans un panier et est parti. Vous devriez vraiment représenter graphiquement toutes ces choses, mais vous savez ce que vous voyez ici, vous voyez une métrique pour chacune de ces choses. Et chacune de ces métriques, si je reviens à l'entonnoir, est la transition d'un point à un autre.
Il s'agit en fait de mesures alignées sur les processus. Et si vous voulez bien sûr rendre les choses un peu plus compliquées, vous constaterez qu'en fait il y a beaucoup de canaux, non? Parce que le marketing est une sorte de canal de communication très complexe. Il y a les vieux trucs, la radio, la télévision, la presse écrite et la presse écrite ne sont pas seulement des magazines et des journaux, ce sont des circulaires que vous recevez dans votre boîte aux lettres, ce sont ces petites cartes ennuyeuses qui vont dans les magazines ou qu'elles collent dans votre courrier. Ce sont des cartes et des dépliants et des trucs qu'ils vous remettent dans la rue. Et puis, bien sûr, il y a le canal mobile qui est essentiellement un autre canal en ligne, mais il est subtilement différent. Les jeux sont en fait un canal de marketing. Les films, les médias sont en fait des canaux de commercialisation. Chaque fois que vous voyez un nom de marque à l'intérieur d'une scène de film, quelqu'un est payé pour cela. Et puis je suis tombé en panne ici, vous avez votre site Web, le marketing par courrier électronique qui est toujours très populaire, les systèmes de réponse vocale interactifs - les systèmes de tonalité gênants lorsque vous appelez le support client et que vous ne pouvez pas passer. De nombreux réseaux sociaux différents.
Donc chacun de ces éléments se décompose à son tour en beaucoup d'autres choses comme les trucs sociaux. Vous avez Facebook et Twitter et Instagram et et 100 autres choses. Et chacun a donc son propre processus de marketing, sa propre façon de choisir comment s'engager, comment dépenser, ce que vous dépensez, ce que vous allez faire, comment vous allez vous y prendre et comment vous allez mesurer. Chacun a un processus. Donc, le marketing Facebook est différent du marketing Twitter est différent du marketing Instagram est différent du marketing. Ce qui signifie que chacun de ceux-ci aura des choses similaires - probablement identiques mais légèrement différentes - et peut-être des personnes différentes qui les traiteront. Donc, chacun a un processus. Ainsi, la quantité de processus sous ces mesures est en fait très profonde et elles s'influencent mutuellement. En faisant une chose, vous affectez d'autres choses et cette interaction est très utile et agréable à voir dans les diagrammes de processus.
Les autres du concept d'entonnoir lui-même sont trop étroits car ils se coupent généralement au moment où les gens deviennent des clients. Habituellement, c'est là que le marketing dit: «Notre travail se termine.» Très peu de gens réalisent que le véritable travail du marketing est de générer des clients à vendre. Et donc il doit être mesuré tout au long du point final. Et une fois que le client a acquis, l'autre partie du marketing que les gens en dehors du marketing ne connaissent généralement pas, ce n'est pas seulement l'acquisition, c'est la gestion du cycle de vie d'un client. Mais c'est généralement un silo différent. Comme Kim en parlait plus tôt, nous avons des silos et un service client et un support de garantie et toutes ces autres choses sont généralement gérées dans différents départements ou différents départements du marketing dans leurs propres silos. Mais vous devez voir à travers eux. Vous devez voir le processus qui alimente les choses, à travers et à l'extérieur. Et le sujet brûlant de - disons, il y a bien cinq à 10 ans, mais il l'est toujours aujourd'hui - concerne le client 360 et l'expérience utilisateur et la gestion de l'expérience client. Eh bien, les clients font l'expérience de l'organisation à travers de nombreux points de contact, de l'acquisition à l'assistance, et vous pouvez donc avoir de grandes expériences du côté marketing et du côté vente et avoir un service terrible et ne jamais revenir. Ou vous pouvez avoir une expérience de vente terrible, n'achetez pas le produit mais décidez que c'est la fin, peu importe la qualité du service. Ainsi, il élargit la vue du processus dans le contexte dans lequel vous examinez les métriques.
Et donc, comprendre le processus à travers l'horizontale, à travers les départements, à travers la ligne d'activité est une chose importante, pas seulement à l'intérieur. Et l'un des défis, bien sûr, en tant que praticiens de la BI, de l'entreposage de données ou de la science des données, c'est que toutes les données sont coupées à cause de ces silos. Les systèmes d'automatisation du marketing gèrent le front-end; il y a des systèmes de marketing en ligne; les systèmes d'automatisation des ventes traitent les parties centrales une fois qu'elles se sont traduites dans les entrailles des systèmes SAP ou Oracle OLTP. Ensuite, ce sont des choses différentes, et bien sûr, le centre d'appels est souvent détaché de ces autres pièces, puis vous devez tout recoudre ensemble, et les diagrammes de processus vous aident donc à comprendre comment tous les systèmes sont liés les uns aux autres, ce qui aide également vous, en tant que praticiens de la BI ou du data science du logement, déterminez quelles données vont où, comment et pourquoi. J'utilise donc personnellement des diagrammes de processus dans de nombreux endroits différents à l'intérieur de ces projets d'analyse, car ils vous aident à cartographier et à comprendre les exigences en matière de données ainsi qu'à faire le travail. Comme nous l'avons vu précédemment, il existe des endroits où les modèles de processus rendent les données visibles. Ils utilisent les données de vente et de marketing et qui possède quelles données et où ces données sont visibles et où se trouvent ces chevauchements. Ils vous aident également à comprendre en raison de l'emplacement des personnes et des services dans les diagrammes de processus, qui fait quel travail et, par conséquent, qui est le véritable propriétaire du processus de ces données. Vous pouvez donc voir à qui appartiennent les données financières, à qui appartiennent les données sur la santé, à qui incombe la responsabilité de ces choses. Et parfois, c'est utile lorsque vous voyez des métriques et qu'il y a un écart entre deux processus et qu'il y a un transfert de données entre ces deux processus et qu'il y a une personne de chaque côté qui est probablement responsable des données en amont ou en aval et vous devez trouver leur. Ou vous pouvez accéder aux cartes de processus et voir ces choses.
Ainsi, le modèle de processus peut aider à rendre cela visible et vous pouvez donc tirer parti de ces éléments dans vos projets. Et vous savez, alors que nous regardons vers l'avenir, une grande partie de ce dont j'ai parlé au début autour de la BI et de l'analyse et même de la science des données, des aspects des choses à un niveau superficiel, tout tourne autour de l'analyse des processus et des mesures de base . Mais l'autre chose que vous pouvez faire, en plus d'intégrer des analyses dans des processus ou d'analyser des processus et de les modifier, est de créer des simulations. L'ancienne façon de construire des simulateurs, la façon dont nous le faisions il y a longtemps était que vous deveniez intelligent, maths, les gens, ils construisaient des modèles qui simuleraient le système, généralement en comprenant les processus au sein de ce système. Mais il y a une autre façon de le faire, qui est de prendre une partie de cette compréhension et ensuite d'y injecter des données. Vous avez construit un simulateur, il dit que cela fonctionne de cette façon, vous avez toutes ces données. Vous devriez pouvoir mapper ces données dans cette simulation et voir si votre simulation est de la merde ou si elle est bonne. Et vous pouvez donc commencer à créer des simulations de processus ou de processus interactifs, ce qui est très difficile à faire.
En analysant et en introduisant les données dans des sortes de boîtes noires - il y a des modèles de simulation de boîte noire et de boîte blanche que vous pouvez construire et ainsi vous pouvez valider des simulations - vous pouvez utiliser les données pour construire des simulations; vous pouvez faire des choses plus intéressantes et c'est vraiment une grande partie de l'avenir. Cela et quelque chose qui existe depuis une bonne décennie environ, c'est l'automatisation des décisions elle-même - qui consiste à prendre les choses très routinières que les gens font par cœur, que vous passez juste du temps, vous savez, à appuyer sur les boutons - et à commencer à faire de l'automatisation des décisions, et certaines écoles l'appellent «traitement d'événements complexes». Mais vous savez que ce sont un autre angle d'injection de la prise de décision et de l'analyse des éléments dans le processus, ce qui signifie que vous devez schématiser ces processus pour voir comment et où cette pratique peut être appliquée. .
Et puis finalement, nous n'avons presque jamais tourné la modélisation des processus vers ce que nous faisons, qui est de prendre des décisions en utilisant l'information. Et c'est l'un des domaines que l'automatisation des décisions et le CEP font en fait un peu. Mais je l'ai fait un peu moi-même en termes de recherche sur la prise de décision et c'est-à-dire, quel est le processus qu'un être humain traverse pour prendre des décisions sur une chose particulière? Il peut donc s'agir de marchandisage, de marketing, de logistique, mais il y a un être humain qui prend des décisions et si vous modélisez les décisions et ce qu'elles font, vous comprenez mieux les données et les mesures nécessaires pour eux. Et vous pouvez donc utiliser ce modèle de processus de décision comme un mécanisme réel pour construire de meilleurs tableaux de bord pour déterminer quelles fonctions analytiques peuvent être utilisées pour le faire ou pour permettre à cette personne de prendre de meilleures décisions. Et c'est donc une de ces choses qui sont encore un peu à explorer.
Je vais donc terminer ici pour que nous ayons le temps de poser des questions.
Eric Kavanagh: Oui, c'était beaucoup de très, très bonnes choses et Kim, je dois dire, entre vous et Mark, je pense que vous venez de présenter un éventail assez impressionnant de situations et de scénarios où la modélisation des processus sera vraiment payante . Je suppose que je vais te le jeter, Kim, d'abord. Comment faire en sorte que l'entreprise apprécie cela et réalise combien de temps peut être économisé, de l'argent peut être économisé, le profit peut être augmenté et ainsi de suite en se concentrant vraiment sur la distillation de ces processus jusqu'à un ensemble de diagrammes, puis en les analysant?
Kim Brushaber: Oui, je pense que la première chose que vous devez faire est d'identifier un champion de l'organisation qui souhaite voir ses processus définis. Et une fois que - et que ce soit un intervenant clé dans l'organisation. Ensuite, identifiez un petit groupe pour commencer à élaborer les processus et à vous concentrer à nouveau sur l'objectif commercial et ce que l'entreprise essaie d'accomplir, et pas seulement sur ce qui se passe au sein d'un département. Et prenez cet objectif unique et cartographiez-le au sein du champion et prenez le champion, puis montrez les récompenses que vous obtenez du processus et qui permettront ensuite à d'autres parties de l'organisation d'aller et de commencer à construire ces processus jusqu'à ce que vous puissiez construire l'ensemble de l'organisation parce que la plupart des gens ne peuvent pas simplement faire appel à un consultant qui ne fera que schématiser tous leurs processus à la fois. Ils doivent donc le faire en petits morceaux et choisir les endroits les plus stratégiques à rechercher ou les endroits où vous vous attendez à ce que les problèmes de processus existent. Et commencez à démêler les lumières de Noël et voyez comment cela se combine.
Eric Kavanagh: Oui, c'est en fait une excellente métaphore - démêlez les lumières de Noël, car en dessous, vous allez trouver beaucoup de complexité et beaucoup de solutions de contournement. Vraiment, je pense que c'est là que beaucoup de problèmes émanent généralement, soit par une fusion - comme vous l'avez suggéré plus tôt - soit par des solutions de contournement qui ont été intégrées au processus au cours d'une période d'années que personne n'a jamais pris le temps de démêler, à droite ?
Kim Brushaber: D'accord, ou quelqu'un vient de commencer à faire quelque chose et cela n'a jamais été discuté en premier lieu.
Eric Kavanagh: D' accord, c'est intéressant. Voici un - et c'est un bon. Je suppose que je vais vous en parler, Mark, puis Kim, si vous voulez faire un commentaire. L'un des participants écrit: «Compte tenu de l'environnement omnicanal en constante évolution et en croissance, comment l'attribution est-elle mieux gérée ou allouée?» Je pense que c'est une question récurrente, mais Mark, qu'en pensez-vous?
Mark Madsen: Ouais. Tout le problème d'attribution dans le marketing est énorme. Si vous ne savez pas ce qu'est l'attribution, c'est simplement prendre, disons, une vente de quelque chose - comme l'exemple en ligne, si vous allez sur Amazon et que vous achetez un livre. Eh bien, comment en êtes-vous arrivé là? Est-ce que c'est l'optimisation des moteurs de recherche qui vous a conduit à cet endroit en obtenant simplement le classement de ce livre à cet endroit particulier, alors il est allé à cet endroit particulier pour l'acheter? S'agissait-il d'une publicité en ligne, d'une campagne sur les réseaux sociaux? Et vous savez que le problème est que l'idée de la modélisation d'attribution est qu'il y a ce genre de cause principale, mais il y a évidemment plusieurs choses. Peut-être que vous avez vu le livre sur le présentoir et que vous avez vu une bannière publicitaire pour lui, puis vous avez décidé de le rechercher plus tard parce que vous cherchiez quelque chose à lire, puis il est allé là-haut.
Et puis la question est: "Comment répartissez-vous les dépenses médias ou la valeur de cette vente et de ce client sur différentes campagnes?" Et c'est une tâche extrêmement complexe et vous devez le faire parce que vous essayez évidemment de budgétiser votre plus efficace campagnes. Mais aussi parce que souvent, il y a un coût comme des frais d'affiliation ou quelque chose ou un clic qui vous est facturé pour cela. Et puis vous devez décider qui sera payé. Est-ce que Google est payé, ces gars-là sont-ils payés, ces gars-là sont-ils payés? Parce que les schémas d'attribution typiques sont «le premier gars est payé».
Et donc je pense que l'essentiel est que c'est un problème extrêmement complexe et c'est un type d'analyse statistique à plusieurs variables qui n'a pas de réponses claires. Et cela signifie que, vous savez, vous devez suivre les mesures et voir ce que vous pouvez essayer de démêler et il y a des choses comme l'analyse conjointe et d'autres trucs étranges qui étaient autrefois populaires qui pourraient redevenir populaires pour ces types de fins. Mais cela signifie à son tour que vous devez en quelque sorte comprendre les métriques du processus, au moins au niveau de "J'ai cinq types de campagnes marketing différents, j'ai besoin de savoir quels sont les intrants de cette campagne, de savoir combien d'argent je ' m dépenses pour traiter les métriques, comme le nombre d'e-mails ou le nombre d'annonces que j'ai affichées? »Et les métriques de résultat correspondant au timing ou à un lien ou un tracker sur cette chose, cette transaction s'est produite. Pour que vous puissiez commencer à construire cette image - et encore une fois, c'est un autre bon exemple de la manière dont le mappage au moins des interactions de processus de base peut vous aider à en raisonner. En fin de compte, je ne pense pas qu'il y ait de réponse claire à l'attribution, cependant.
Eric Kavanagh: Oui, je pense que vous avez tout à fait raison. Et tu ne le sauras jamais, il me semble. Vous pouvez au moins savoir pour l'essentiel, vous pouvez avoir une bonne idée d'où viennent la plupart des choses, mais présumer que vous pouvez tout savoir ou que vous pourriez tout savoir, je pense que ce n'est qu'une erreur au départ.
Mark Madsen: Je pense que Heisenberg a déjà écrit à ce sujet.
Eric Kavanagh: Qu'est-ce que c'est?
Mark Madsen: Le principe d'incertitude de Heisenberg le régit.
Eric Kavanagh: C'est bien, c'est bien. Permettez-moi de vous en parler, Kim, car en regardant cela et en écoutant cette présentation, ce que vous avez tracé avec beaucoup de ces différents scénarios et ensuite ce que Mark a fait aussi, vous savez ce qui apparaît dans mon esprit est tout ce concept de transformation numérique dont tout le monde parle sans cesse. Et pour moi, c'est une grande entrée pour ce genre de discussion, parce que si vous regardez les nouveaux gagnants en termes d'innovation majeure comme Uber, indépendamment de leurs problèmes culturels, et Airbnb et certaines de ces autres sociétés, ce qu'ils ont fait était distillé des processus clés jusqu'à ce niveau, jusqu'au niveau schématique, et ils se sont vraiment concentrés sur la création d'une infrastructure pare-balles pour servir ces services sérieux sur le marché. Et ils l'ont fait à grande échelle, non? Eh bien, la transformation numérique consiste à tirer parti de la nouvelle puissance du cloud computing, de l'apprentissage automatique, de l'analyse, quel que soit le cas. Donc pour moi, quiconque parle de transformation numérique doit faire de la modélisation de processus. Qu'est-ce que tu penses?
Kim Brushaber: Oui, et je pense qu'un autre terme qui flotte fréquemment en ce moment est «automatisation des processus», dont vous avez d'abord besoin pour développer vos processus métier et comprendre ce qu'ils sont avant de pouvoir commencer à les automatiser. Et puis vous pouvez mettre vos plans en mouvement. Mais absolument quand vous avez affaire à l'ère de la transformation numérique, vous savez que vous devez regarder quelles sont les informations que je collecte et vraiment vous mettre d'accord au sein de votre organisation sur ce qui est important. Parce que vous savez, comme la diapositive que Mark a partagée où vous avez tous les différents écrans de télévision avec toutes les différentes informations, nous avons la capacité de rassembler tellement de données maintenant que vous avez vraiment besoin de vous définir en tant qu'organisation et de vous embarquer avec tout le monde, toutes les parties prenantes clés, et dites via les processus métier: «Ce sont les informations critiques et ce sont les étapes critiques», et soyez également en mesure de comprendre où se trouvent vos points de pivot. Donc, vous savez: «C'est un processus qui ne fonctionne pas vraiment bien pour nous. Entrons dans les moindres détails et voyons comment nous pouvons le faire différemment », et parlons aux différents points de contact et voyons également leurs contributions dans la conversation.
Eric Kavanagh: Oui, c'est un très bon point et je pense que cette diapositive a également fait un bon travail pour communiquer l'importance de la dépendance. Vous savez, chaque fois que vous changez l'un de ces composants, vous les changez tous, et essayer de comprendre comment cela peut avoir un impact sur les processus métier prend franchement du temps et des efforts. Mais encore une fois, c'est le genre de chose où si vous parlez de vous engager dans tout type de transformation numérique, vous devez comprendre où les processus peuvent être effondrés, où ils peuvent être éradiqués. Je pense que c'est généralement l'un des types de héros méconnus des implémentations réussies lorsque vous réalisez que vous n'avez plus besoin de processus X, Y ou Z si vous ré-architecturez le plan global.
Kim, je suppose que je te remets ça. Selon vous, quels sont les principaux facteurs de succès lorsque tout cela se passe très bien? Quelles sont certaines des caractéristiques de ces réussites?
Kim Brushaber: Je pense, je veux dire, évidemment, la collaboration est essentielle et c'est pourquoi j'ai décidé de concentrer le jeu de diapositives que j'ai sur les silos, parce que collaborer entre les différentes organisations et déterminer où se trouvent ces redondances, c'est un énorme façon de rationaliser et de rendre vos processus plus légers et d'avoir ces conversations sur «OK, c'est comme ça que je le fais», comme celui avec la diapositive de fusion, lorsque vous parlez à plusieurs départements ou vous parlez à des entreprises qui se rassemblent et déterminent vraiment les meilleures pratiques. Et concevoir quelles sont les meilleures étapes à suivre et aligner tout le monde sur ces étapes rend toutes ces informations beaucoup plus fluides.
Eric Kavanagh: Oui, et je suis content que vous ayez également ajouté le mot «collaboration». Mark, je vais juste le jeter sur toi pour commenter. La collaboration est un élément révolutionnaire du nouveau monde des affaires, même avec des choses simples comme Google Docs, par exemple. Au lieu de transmettre un document à cinq personnes différentes par e-mail, vous pouvez demander à ces cinq personnes de consulter le document en temps réel et de faire des ajustements et de voir ce que les autres commentent. C'est un gros problème; c'est un changement majeur dans le processus. Et ce même composant peut être appliqué, bien sûr, à l'intelligence d'affaires, à la modélisation des processus, vraiment n'importe laquelle de ces disciplines que nous utilisons pour optimiser l'entreprise. La collaboration doit être avant tout chaque fois que cela a du sens, non?
Mark Madsen: Oui, je pense que oui. Je veux dire, cette idée du seul décideur est un peu comme, vous savez, que le seul analyste qui va magiquement là-bas pour faire son analyse et trouver cet or négatif. Et le seul décideur assis à son bureau est une sorte de vision de la vieille école des années 1990 sur la façon dont les gens et les organisations prennent des décisions, vous savez? Vous vous asseyez derrière un bureau et vous regardez cette chose, puis vous prenez une décision, mais tout cela est capturé dans le processus et les applications maintenant. Les vraies décisions sont généralement prises entre les départements ou avec d'autres personnes, ce qui nécessite une compréhension et une communication plus larges de ce qui se passe. Sinon, vous creusez juste dans vos talons et tout le monde se bat et personne ne veut rien posséder, c'est pourquoi je ne travaille plus dans un certain nombre d'entreprises.
Eric Kavanagh: Eh bien, vous savez, c'est un très bon point et Kim, je suis vraiment heureux que vous ayez évoqué ce concept de choses qui se perdent dans la traduction. Je pense souvent que les gens n'apprécient pas assez l'importance du contexte dans une discussion, n'importe où. Le contexte est si important pour aider les gens à comprendre que l'éventail des questions discutées et quels que soient les points de décision. Et si vous pouvez utiliser la modélisation des processus comme mécanisme, encore une fois pour distiller ce qui peut être des organismes complexes assez velus jusqu'à des diagrammes relativement simples - et sinon carrément élégants -, pour moi, cela est très utile pour: A) communiquer l'essentiel, mais B ) ne pas négliger les choses qui sont critiques mais pourraient se perdre dans la conversation, et C) enfin cristalliser quelque chose visuellement que, franchement, les mots du dialogue auraient du mal à clouer. Qu'est-ce que tu penses?
Kim Brushaber: Eh bien, il est vraiment intéressant que vous continuiez à évoquer ce terme de «conversation». Et j'ai inclus la diapositive qui était sur le diagramme de conversation où il y avait les différents pools différents qui se parlaient et interagissaient les uns avec les autres. C'est pourquoi l'organisation BPMN a décidé de créer ce diagramme, car ils ont compris que les conversations qui ont lieu entre les différents départements sont complexes et qu'il devait y avoir un moyen de pouvoir présenter toutes les pièces impliquées dans un processus et toutes les différents joueurs et tous les différents aspects afin qu'aucune balle ne tombe et que tout le monde sache où les responsabilités ont été définies. Donc, dans le processus métier lorsque vous parliez, vous savez, ayant le bon sens du contexte, les diagrammes de processus métier sont vraiment géniaux car ils sont visuels et les images valent 1000 mots, et lorsque vous pouvez voir ces choses dans un contexte très visuel, cela permet aux gens de comprendre beaucoup mieux que, disons, si vous avez écrit que votre processus était dans un format de paragraphe et que vous les avez écrits, vous savez, physiquement ou même si vous les avez numérotés avec des puces. La représentation picturale vous permet de rassembler ce contexte et cette compréhension beaucoup plus rapidement que si vous étiez en train de le lire ou de le comprendre.
Eric Kavanagh: Eh bien, vous pourriez aussi dépersonnaliser les choses à un point, non? Là où les gens ne prendront pas les choses si personnellement et que vous auriez une vue beaucoup plus objective que ce que fait réellement l'entreprise et certainement pour les processus plus complexes, je pense que cela aiderait les publics commerciaux et informatiques à mieux comprendre ce que le grand l'image est, parce qu'à la fin de la journée, la grande image est l'entreprise et vouloir que l'entreprise réussisse, avouons-le, c'est une période assez tumultueuse. C'est pourquoi je pense que le moment est venu, et il l'a toujours été, mais cela semble encore plus vrai de nos jours, car nous voyons certains processus optimisés ou même éradiqués. Par exemple, aller dans le cloud, décharger simplement tout un composant de votre offre de services vers le cloud ou vers un partenaire ou quel que soit le cas. Mais avoir ce modèle schématique clair et dépersonnalisé de l'entreprise est une chose très utile pour la refonte et pour rester au top des choses, non?
Kim Brushaber: Oui et pour les produits ER Studio, nous avons également beaucoup de capacités de recherche et de filtrage. Donc, si vous vouliez aller désigner quelque chose comme un comportement cloud, vous pouvez aller le peaufiner et faire une recherche pour voir quelles sont les pièces qui interagissent dans le cloud une fois que vous avez schématisé tous vos processus. Ou, par exemple, disons que vous regardez le marketing et que vous voulez juste affiner le marketing - et je ne veux certainement pas m'attarder sur le marketing - c'est juste le premier qui me vient à l'esprit que la plupart des organisations qui ont . Mais, vous savez, pour aller dire: «OK, je pense donc à changer de service marketing. Ce sont tous les comportements », et donc vous pouvez regarder tous les processus et dire:« OK, je vais mettre ces tactiques que nous utilisons pour faire de cette façon dans le cloud et le faire et cela va les affecter pièces et cela va affecter ces gens. "Et si vous avez ce processus schématisé, alors vous pouvez voir très visuellement - c'est comme regarder un puzzle géant, non? Vous avez toutes ces pièces de puzzle différentes qui jouent toutes ensemble et vous pouvez vous dire: "OK, dois-je réorganiser ces pièces de puzzle pour que tout tienne dans une seule pièce?"
Eric Kavanagh: Ouais et tu sais que je vais te poser une dernière question. Et les amis, je suis sur le point de publier un lien vers les diapositives de la présentation d'aujourd'hui; regardez votre fenêtre de chat pour voir cela. Mais, bien sûr, la modélisation des processus et les termes de modélisation des données pour les informations de données qui transitent par les systèmes sont d'une importance cruciale parce que les systèmes fonctionnent ou non, là où l'entreprise peut être un peu plus lâche. Vous pouvez avoir des solutions de contournement - disons dans l'ancien temps à la fin du processus ou au début du processus ou n'importe où entre les deux - vous pouvez avoir la solution de contournement que quelqu'un vient de découvrir un jour quand quelque chose s'est cassé que personne ne connaissait. Eh bien avec les données, vous le savez avec certitude car les données ne s'affichent pas dans le champ où elles sont requises et la transaction ne se fait pas. Mais voyez-vous maintenant que A) nous allons vers une économie plus numérique, mais B) nous avons toutes ces différentes fusions et choses qui se produisent. Pensez-vous que les entreprises commencent à mieux apprécier la valeur de la modélisation des processus métier ainsi que la modélisation des données? Est-ce que ce genre est reporté? Parce que je sais certainement pour la modélisation de données, les modélisateurs de données ont été très passionnés par cela pendant des années et des années. L'entreprise comprend-elle ces jours-ci? Sommes-nous en train de nous rapprocher de l'endroit où il y a l'appréciation nécessaire de ce que fait le truc?
Kim Brushaber: Eh bien, je veux dire, c'est exactement ce que nous essayons d'accomplir à l'IDERA. Nous avons la suite ER Studio qui implique à la fois la suite de modélisation de données et la suite d'architecte d'entreprise, alors merci de m'avoir si bien fait la queue.
Eric Kavanagh: Voilà.
Kim Brushaber: Mais nous le faisons - évidemment, l'élément de modélisation des données est absolument essentiel pour quiconque dans l'architecture de l'information, l'architecture des solutions, toute personne responsable des données au sein de l'organisation. Et la façon dont nous avons construit notre produit permet à l’entreprise et aux données de travailler de manière main dans la main en utilisant notre suite d’ajouts d’équipe d’entreprise afin que vous puissiez pousser tous les objets disponibles pour le processus processus de données ensemble et être en mesure de rapprocher ces deux mondes. Et je n'ai certainement pas assez de temps pour entrer dans les détails à ce sujet, mais n'importe qui est le bienvenu pour aller voir IDERA et voir comment nous procédons.
Mais la question étant, le monde des données va continuer à devenir complexe. Le stockage est devenu moins cher et moins cher et moins cher, ce qui signifie que nous allons acquérir de plus en plus de données et c'est là que des éléments comme Mark discutait: «OK, maintenant que j'ai les données, comment puis-je analyser il? Comment est-ce que je le comprends? Comment puis-je l'extrapoler et comment l'utiliser pour mon entreprise? »Et donc pouvoir superposer ces informations sur le processus métier et dire, vous savez, « Je dois prendre une décision sur une décision de fabrication et j'ai besoin de savoir combien de fois mes camions sont retardés à cause de la neige en hiver? Dois-je ouvrir une entreprise au Costa Rica pour pouvoir expédier des choses à partir de là au lieu de les expédier du nord? »Et pouvoir regarder tous ces aspects, mais vous ne savez même pas que vous devez regarder à ces aspects jusqu'à ce que vous puissiez commencer à cartographier ce processus, et dans ce cas, c'est un processus de transport, mais chaque entreprise a des complexités dans son processus qu'elle peut jeter dans un modèle de processus métier et commencer à comprendre où ces pièces peuvent se déplacer .
Eric Kavanagh: J'adore ça. J'aime particulièrement la partie sur l'ouverture d'une entreprise au Costa Rica.
Kim Brushaber: Pourquoi pas?
Eric Kavanagh: Si vous avez besoin d'un RP ou d'un modérateur là-bas, faites le moi savoir. J'ai publié le lien des diapositives dans la fenêtre de discussion, alors vérifiez cette fenêtre de discussion. Bien sûr, si vous ne l'avez pas vu ou si vous souhaitez le partager avec vos collègues, nous archivons toutes ces webémissions pour une visualisation ultérieure. Et vous pouvez envoyer un courriel à Kim juste là, elle a son adresse sur l'écran. N'hésitez pas à lui envoyer directement un e-mail.
Et avec cela, nous allons vous dire adieu. Merci pour cette présentation fantastique; ça a été super. Nous vous rattraperons la prochaine fois, les amis. Prends soin de toi. Bye Bye.
