El conocimiento de los procesos operativos es un requisito previo para poder optimizarlos.
Process Mining – Minería de Procesos puede ayudar a comprender mejor los procesos en la empresa. Sin embargo, los procesos a menudo no están documentados en absoluto o lo están de manera insuficiente, o existe una discrepancia entre el proceso cotidiano y el registro.
Process Mining – Minería de Procesos puede ayudar a comprender mejor los procesos en la empresa.
¿Qué es la Minería de Procesos – Process Mining?
El término Process Mining describe una técnica en la que los procesos empresariales pueden reconstruirse y evaluarse utilizando datos existentes. En términos generales, la minería de procesos utiliza los datos existentes de los sistemas operativos de TI para reconstruir y analizar los procesos empresariales. Este método se centra en el conocimiento del proceso implícito presente en los datos para definir, ensamblar y visualizar los pasos del proceso. El proceso actual se puede comparar con el proceso de destino, y los pasos de optimización se pueden elaborar e iniciar en función de las diferencias.
Process Mining vs. Data Mining
Data Mining – Minería de Datos es una técnica de análisis que, de forma similar a la minería de procesos, analiza grandes cantidades de datos existentes para permitir una mejor comprensión de los mismos. Ambas técnicas utilizan varios algoritmos y métodos estadísticos para extraer información oculta de los datos y así proporcionar al usuario una base más clara para la toma de decisiones.
Sin embargo, a diferencia de Process Mining – Minería de Procesos, la minería de datos se concentra en las conexiones empíricas, las conexiones cruzadas y las tendencias al analizar los datos. Se proporcionan cifras clave individuales (KPI = Indicadores Clave de Desempeño) y resultados selectivos. Data Mining se refiere a los datos estáticos que están disponibles en el momento del análisis. Process Mining – Minería de Procesos, por otro lado, analiza cómo se crearon los datos y, por lo tanto, también puede hacer predicciones y ajustarlas en cualquier momento. Process Mining puede identificar desviaciones en tiempo real.
Además de los resultados de la minería de datos, la minería de procesos hace visibles todos los procesos de la empresa. Los pasos identificados individualmente se conectan entre sí, los flujos de proceso se analizan y se muestran gráficamente. Esto significa que todo el proceso se analiza de principio a fin y puede ver cuándo, dónde y por qué surgen los problemas. Los potenciales de optimización se pueden derivar sobre la base de estos hallazgos.
El objetivo de Process Mining – Minería de Procesos
El objetivo de un proyecto de este tipo es reconocer un proceso de extremo a extremo con todos sus pasos, conexiones y dependencias, compararlo con el proceso deseado y determinar cómo debería ser realmente o dónde se puede optimizar. Las preguntas generales pueden ser:
- ¿Dónde hay problemas en el proceso?
- ¿Dónde están los cuellos de botella?
- ¿Por qué surgen los problemas?
¿A quién ayuda Process Mining – Minería de Procesos?
En principio, Process Mining – Minería de Procesos interesa principalmente a los responsables e involucrados en el proceso, así como a la propia empresa. Ahora hay muchos proveedores de software que ofrecen herramientas de minería de procesos. Estos se pueden operar muy fácilmente y no tienen que implementarse durante mucho tiempo, pero también pueden entregar y evaluar resultados directamente como un producto de suscripción. En la mayoría de los casos, no es necesario comprar el software, pero puede adquirir el asesoramiento, incluido el análisis de minería de procesos y el procesamiento y evaluación de resultados.
Tan pronto como los datos estén disponibles y haya interés o necesidad de optimización de procesos, un departamento puede, por ejemplo, iniciar un análisis de minería de procesos para descubrir sus propios procesos.
Tipos de Process Mining – Minería de Procesos
El análisis de Process Mining siempre comienza con registros de eventos (recopilación de eventos, si es necesario, de diferentes fuentes de datos). Estos forman una secuencia cronológica de los pasos individuales del proceso y se asignan a una actividad específica. Además, los registros de eventos pueden contener datos adicionales (por ejemplo, sobre recursos). Dependiendo de los datos utilizados, se pueden distinguir diferentes tipos de análisis.
Descubrimiento – Discovery
El método de detección procesa los registros de eventos sin más información y los utiliza para crear un modelo.
Conformidad – Conformance
Con este método, se compara un modelo de proceso existente (por ejemplo, organigrama, proceso de aplicación) con los registros de eventos asociados. Esto permite comparar el modelo con la realidad e identificar las desviaciones.
Mejora – Enhancement
Con el método de extensión, se debe ampliar y mejorar un modelo de proceso existente utilizando los registros de eventos. El método pretende así cambiar el modelo más allá del método de acuerdo para obtener un nuevo modelo mejorado.
El papel de la calidad de los datos
La calidad de los datos juega un papel importante al considerar un proyecto de Process Mining – Minería de Procesos. Es importante pensar en los datos de antemano y comprenderlos, incluida toda la información de contexto. Se deben seleccionar y preparar los datos relevantes para la minería de procesos. Para hacer esto, puede ser necesario vincular datos de múltiples fuentes y comprender las conexiones. Solo de esta manera es posible sacar las conclusiones correctas del modelo y poder presentar decisiones, conclusiones o recomendaciones basadas en hechos.
Criterios de calidad
- Resiliencia. Se debe asegurar que los hechos realmente sucedieron.
- Completitud. Todos los eventos deben estar presentes.
- Semántica. Todos los eventos deben estar claramente definidos.
- Seguridad. La protección de datos juega un papel importante aquí, lo que se espera que se tenga en cuenta al grabar.
En el mejor de los casos, los registros de eventos que se utilizarán para la minería de procesos cumplen todos los criterios anteriores. Cuantos menos criterios se cumplan, más problemático puede ser un análisis de estos registros de eventos, ya que los resultados ya no son fiables debido a la falta de calidad de los datos y, en el peor de los casos, pueden llevar a conclusiones incorrectas.
Fases de Process Mining – Minería de Procesos
En la primera fase, el proyecto debe ser planificado. Luego, se deben seleccionar los modelos existentes y los datos correspondientes para poder definir estas preguntas. En la tercera fase, se crea un modelo y se asocia con los registros de eventos de los datos. En esta fase, el modelo puede ser recreado o modificado. Los registros de eventos se pueden revisar de nuevo y, por ejemplo, se pueden excluir los valores atípicos o se pueden insertar los pasos del proceso que faltan. En la siguiente fase, el modelo se puede ampliar para incluir otros factores, como datos de tiempo e información de recursos. En última instancia, este modelo se puede utilizar para ayudar a predecir eventos, planificar intervenciones o hacer recomendaciones.