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Description du cours
Même si vous ne vous en rendez pas toujours compte, les processus jouent un rôle indispensable dans notre quotidien. Vos actions, comme celles des autres, génèrent une quantité considérable de données. Que vous commandiez un livre, qu'un train passe au rouge, ou que votre thermostat chauffe votre salle de bain, chaque seconde des millions d'événements ont lieu et sont stockés dans des centres de données à travers le monde. Ces ensembles massifs de données d'événements permettent d'analyser des processus dans un éventail pratiquement illimité de domaines. Cependant, leur analyse requiert des formats et des techniques spécifiques. Ce cours vous initiera au process mining avec R et présentera les différentes étapes nécessaires pour analyser des processus métier.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction à l'analyse des processus
La quantité de données d'événements a énormément augmenté ces dernières décennies. Une part importante de ces données est enregistrée dans le cadre de divers processus métier. Dans ce chapitre, vous découvrirez une méthodologie d'analyse des données de processus en trois étapes : extraction, traitement et analyse. Vous ferez une première rencontre avec les éléments spécifiques des données de processus nécessaires à l'analyse, et vous plongerez pour la première fois dans le monde des activités et des traces, afin d'obtenir un premier aperçu du processus.
- Introduction à l'analyse des processus50 XP
- Identifier les éléments d'un processus50 XP
- Flux de travail d'analyse de processus50 XP
- Les activités, pierres angulaires des processus50 XP
- Récupérer des informations de base sur le processus100 XP
- Explorer les activités100 XP
- Le happy path100 XP
- Créer des cartes de processus100 XP
- Composants des données de processus50 XP
- Identifiants des données d'événements50 XP
- Créer des objets de données d'événements100 XP
- Inspecter des objets de données d'événements50 XP
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Techniques d'analyse
Un processus peut être étudié sous différents angles : le contrôle de flux, les performances et la dimension organisationnelle. Dans ce chapitre, vous approfondirez chacune de ces perspectives. Le contrôle de flux renvoie aux différentes manières d'exécuter le processus et, donc, à sa structure. Côté performance, nous cherchons à savoir à la fois combien de temps les choses prennent et à quel moment elles se produisent. Enfin, la perspective organisationnelle s'intéresse aux acteurs du processus.
3
Traitement des données d'événements
Les données d'événements sont rarement directement prêtes à être analysées. Vous aurez donc souvent besoin d'outils pour les mettre en forme avant de pouvoir répondre à votre question de recherche. À la fin de ce chapitre, vous serez à l'aise avec trois tâches de prétraitement courantes : filtrer les données, agréger les événements et enrichir les données.
4
Étude de cas
Dans ce dernier chapitre, nous mobiliserons tout ce que vous avez appris pour réaliser une analyse de bout en bout d'un processus order-to-cash. D'abord, nous transformerons des données issues de différentes sources en journal d'événements. Ensuite, nous aurons une vue d'ensemble du processus, en explorant les dimensions des données ainsi que les différentes activités, étapes et flux. Enfin, nous combinerons des outils de prétraitement et d'analyse pour formuler des réponses à plusieurs questions de recherche.
R
Analyse des processus métier avec R
Cours
terminé
