Optimiser votre organisation, améliorer vos échanges, devenir plus agile…, tous ces points constituent des enjeux essentiels de votre transformation digitale. Et comme vous l’avez découvert dans nos précédents articles, se focaliser sur ses processus d’entreprise prend tout son sens si vous êtes dans cette démarche de transformation digitale. En effet, la modélisation de vos processus « offre un support idéal pour formaliser sa manière de fonctionner, de l’optimiser et de la faire évoluer en fonction de son environnement ». Mais peut-on réellement modéliser fidèlement un processus et vouloir l’optimiser sans considérer son carburant… à savoir la donnée ? Voilà une erreur à ne pas commettre. On vous explique pourquoi :
Considérer les données, c’est améliorer la compréhension de vos processus
Pour améliorer la lisibilité de vos processus, en faciliter leur compréhension, et donc savoir qui va interagir avec qui ou quoi et à quel moment, il est judicieux de compléter votre modélisation avec les données métier.
De quelles données parle-t-on ? Par exemple, des données saisies ou issues d’un référentiel, des données structurées ou non structurées, des dépôts ou objets de données. Des notions que nous définissons dans la suite de cet article. Il est important à ce stade d’identifier le type de données nécessaires au bon fonctionnement de vos processus.
Posez-vous les bonnes questions : êtes-vous en attente d’une donnée simple ou à l’inverse souhaitez-vous plusieurs données qui, selon le résultat, peuvent avoir différents impacts et interactions avec les acteurs ou le système d’information ? De plus, d’où sont issues vos données ? Proviennent-elles d’un référentiel ou sont-elles saisies ? … Afin de répondre à ces questions et pour vous apporter une lisibilité « macro », vous allez positionner sur le diagramme vos données métier qui pourront représenter vos données simples (un seul élément : nom, prénom, date...), multiples (plusieurs éléments : pièces justificatives...) ou complexes (données variées provenant de différentes sources : catalogue de produits, items d'un devis...).
Si vous souhaitez aller plus loin dans votre démarche de modélisation de vos processus, les données structurées et non structurées peuvent alors elles aussi être prises en compte visuellement. Nous parlons de données structurées, lorsque les données sont, par exemple, récupérées via un formulaire web avec des champs prédéfinis (nom, prénom, société, téléphone…). Il suffit simplement de prendre les éléments correspondant au champ souhaité. Une fois saisies, nous pouvons retrouver ces données dans toutes les applications de votre entreprise (CRM, ERP…). A l’inverse, les données non structurées sont des éléments, des informations que vous allez retrouver dans les documents, par exemple dans un PDF, dans une image, sans formats prédéfinis.
Enfin, n’oubliez pas que votre donnée a une durée de vie. Elle peut être utilisable uniquement le temps du processus ou persister après la fin de celui-ci. Dans le premier cas, nous parlons alors d’objet de données. A l’inverse, lorsque vous souhaitez sauvegarder votre donnée dans un référentiel externe, nous parlons de dépôt de données.
Documenter les données, c’est faciliter l’exécution de vos processus
Lorsque les équipes métier ajouteront ces données (objet de données ou dépôt de données) dans la modélisation des processus, elles pourront agir par étape. Commencez par les éléments principaux, puis rajoutez les éléments spécifiques à vos processus (champ commentaires / notes / visa, génération de documents, données complexes, statut d’avancement…).
Et n’oubliez pas : plus vous documenterez la donnée (description, détails, annotations, commentaires…), plus vous faciliterez le travail de vos équipes techniques lorsqu’ils implémenteront vos processus en applications métier. Vous en savez maintenant un peu plus sur les données.
