Le cours virtuel "Process Mining: Data Science in Action - Virtual Course - Coursera", est un cours avec différents contenus et qui propose des cours vidéo d'env. 22 heures pour terminer. Explorez ses fonctionnalités essentielles et cliquez sur le bouton orange pour obtenir des informations détaillées sur la plateforme d'apprentissage en ligne Coursera
L'exploration de processus est le chaînon manquant entre l'analyse de processus basée sur un modèle et les techniques d'analyse basées sur les données.
Grâce à des ensembles de données concrets et à un logiciel facile à utiliser, le cours fournit des connaissances en science des données qui peuvent être directement appliquées pour analyser et améliorer les processus dans divers domaines.
La science des données est le métier du futur, car les organisations qui ne peuvent pas utiliser les (big) data intelligemment ne survivront pas.
Il ne suffit pas de se concentrer sur le stockage et l'analyse des données.
Le scientifique des données doit également relier les données à l'analyse des processus.
L'exploration de processus comble le fossé entre l'analyse de processus traditionnelle basée sur des modèles (par exemple, la simulation et d'autres techniques de gestion des processus métier) et les techniques d'analyse centrées sur les données telles que l'apprentissage automatique et l'exploration de données.
L'exploration de processus cherche à faire correspondre les données d'événement (c'est-à-dire le comportement observé) avec des modèles de processus (faits à la main ou découverts automatiquement).
Cette technologie n'est disponible que depuis peu, mais peut être appliquée à tout type de processus opérationnels (organisations et systèmes).
Les exemples d'applications incluent : l'analyse des processus de traitement dans les hôpitaux, l'amélioration des processus de service client dans une entreprise multinationale, la compréhension du comportement de navigation des clients utilisant le site de réservation, l'analyse des défaillances dans un système de traitement des bagages et l'amélioration de l'interface utilisateur d'un appareil à rayons X.
Toutes ces applications ont en commun que le comportement dynamique doit être lié aux modèles de processus.
C'est pourquoi nous appelons cela "la science des données en action".
Le cours explique les principales techniques d'analyse en process mining.
Les participants apprendront divers algorithmes de découverte de processus.
Ceux-ci peuvent être utilisés pour apprendre automatiquement des modèles de processus à partir de données d'événements brutes.
Plusieurs autres techniques d'analyse de processus utilisant des données d'événements seront présentées.
De plus, le cours fournira des logiciels faciles à utiliser, des ensembles de données réels et des compétences pratiques pour appliquer directement la théorie dans une variété de domaines d'application.
Ce cours commence par un aperçu des approches et des technologies qui utilisent les données d'événements pour soutenir la prise de décision et la (re)conception des processus métier.
Le cours se concentre ensuite sur l'exploration de processus en tant que passerelle entre l'exploration de données et la modélisation des processus métier.
Le cours est de niveau introductif avec plusieurs tâches pratiques.
Le cours couvre les trois principaux types de process mining.
1.
Le premier type de process mining est la découverte.
Une technique de découverte prend un journal des événements et produit un modèle de processus sans utiliser aucune information préalable.
Un exemple est l'algorithme Alpha qui prend un journal d'événements et produit un modèle de processus (un réseau de Petri) qui explique le comportement enregistré dans le journal.
2.
Le second type de process mining est la conformité.
Ici, un modèle de processus existant est comparé à un journal d'événements du même processus.
Le contrôle de conformité peut être utilisé pour vérifier si la réalité, telle qu'enregistrée dans le registre, correspond au modèle et vice versa.
3.
Le troisième type de process mining est l'amélioration.
Ici, l'idée est d'étendre ou d'améliorer un modèle de processus existant en utilisant des informations sur le processus réel enregistrées dans un journal des événements.
Alors que la vérification de conformité mesure l'alignement entre le modèle et la réalité, ce troisième type de fouille de processus vise à modifier ou à étendre le modèle a priori.
Un exemple est l'extension d'un modèle de processus avec des informations de performance, par exemple en montrant les goulots d'étranglement.
Les techniques de fouille de processus peuvent être utilisées hors ligne, mais aussi en ligne.
Ce dernier est connu sous le nom de soutien opérationnel.
Un exemple est la détection de la non-conformité au moment où l'écart se produit réellement.
Un autre exemple est la prédiction de temps pour les cas en cours d'exécution, c'est-à-dire, étant donné un cas partiellement exécuté, le temps de traitement restant est estimé sur la base des informations historiques de cas similaires.
L'exploration de processus ne fournit pas seulement un pont entre l'exploration de données et la gestion des processus métier ; il aide également à combler le fossé classique entre « métier » et « informatique ».
La gestion des processus métier fondée sur des preuves basée sur l'exploration de processus aide à créer un terrain d'entente pour l'amélioration des processus métier et le développement du système d'information.
Le cours utilise de nombreux exemples qui utilisent des journaux d'événements réels pour illustrer les concepts et les algorithmes.
Après avoir suivi ce cours, on peut exécuter des projets de process mining et avoir une bonne compréhension du domaine de Business Process Intelligence.
A l'issue de cette formation, vous devez : - avoir une bonne compréhension des techniques de Business Process Intelligence (en particulier le process mining), - comprendre le rôle du Big Data dans la société actuelle, - être capable de mettre en relation les techniques de process mining avec d'autres techniques d'analyse, comme la simulation.
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