La minería de procesos es un método de aplicación de algoritmos especializados a los datos de registro de eventos para identificar tendencias, patrones y detalles de cómo se desarrolla un proceso. La minería de procesos aplica la ciencia de datos para descubrir, validar y mejorar los flujos de trabajo.
Al combinar la minería de datos y los analytics de procesos, las organizaciones pueden extraer datos de registro de sus sistemas de información para comprender el rendimiento de sus procesos, revelando cuellos de botella y otras áreas susceptibles de mejora. La minería de procesos aprovecha un enfoque basado en datos para la optimización de procesos, lo que permite a los gestores seguir siendo objetivos en su toma de decisiones en torno a la asignación de recursos para los procesos existentes.
Los sistemas de información, como las herramientas de planificación de recursos empresariales (ERP) o de gestión de relaciones con los clientes (CRM), proporcionan una pista de auditoría de los procesos con sus respectivos datos de registro. La minería de procesos utiliza estos datos de los sistemas informáticos para crear un modelo o gráfico de proceso del proceso real. A partir de aquí, se examina el proceso de extremo a extremo, y se esbozan los detalles del mismo y cualquier variación.
Los algoritmos especializados también pueden proporcionar insights sobre las causas principales de las desviaciones de la norma. Estos algoritmos y visualizaciones permiten a los directivos ver si sus procesos funcionan según lo previsto; si no es así, les dotan de la información necesaria para justificar y asignar los recursos necesarios para optimizarlos. También pueden descubrir oportunidades para incorporar la automatización de procesos robóticos (RPA) en procesos, acelerando cualquier iniciativa de automatización para una empresa.
La minería de procesos se centra en diferentes perspectivas, como el flujo de control, la organización, el caso y las marcas de tiempo. Aunque gran parte del trabajo en torno a la minería de procesos se centra en la secuencia de actividades, es decir, el control, otras perspectivas también aportan información valiosa para los equipos de gestión. Las perspectivas organizativas pueden mostrar los distintos recursos de un proceso, como las funciones individuales o los departamentos, y la perspectiva temporal puede demostrar la existencia de cuellos de botella midiendo el tiempo de procesamiento de los distintos eventos de un proceso.
En 2011, el Instituto de Ingenieros Eléctricos (IEEE) publicó el Manifiesto de Minería de Procesos (enlace externo a ibm.com) en un esfuerzo por avanzar en la adopción de la minería de procesos para rediseñar las operaciones empresariales. Aunque los defensores de la minería de procesos, como el IEEE, promueven su adopción, Gartner señala que los factores de mercado también influirán en su aceleración. Los esfuerzos de transformación digital impulsarán una mayor investigación en torno a los procesos, lo que aumentará la tasa de adopción de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, la automatización de tareas y la hiperautomatización. El ritmo de estos cambios organizativos también exigirá que las empresas ejerzan una resiliencia operativa para adaptarse. Como resultado, las empresas se apoyarán cada vez más en las herramientas de minería de procesos para lograr sus resultados empresariales.
Utilice este marco de selección de modelos para elegir el modelo más apropiado mientras equilibra sus requisitos de rendimiento con los costos, los riesgos y las necesidades de despliegue.
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A Wil van der Aalst, informático y profesor holandés, se le atribuye gran parte de la investigación académica en torno a la minería de procesos. Tanto su investigación como el manifiesto mencionado describen tres tipos de minería de procesos: descubrimiento, conformidad y mejora.
Descubrimiento: el descubrimiento de procesos utiliza los datos del registro de eventos para crear un modelo de procesos sin influencias externas. Según esta clasificación, no existirían modelos de procesos anteriores que sirvieran de base para el desarrollo de un nuevo modelo de proceso. Este tipo de minería de procesos es el más adoptado.
Conformidad: la comprobación de la conformidad confirma si el modelo de proceso previsto se refleja en la práctica. Este tipo de minería de procesos compara una descripción de proceso con un modelo de proceso existente basado en sus datos de registro de eventos, identificando cualquier desviación del modelo previsto.
Mejora: este tipo de minería de procesos también se ha denominado extensión, minería organizativa o minería de rendimiento. En esta clase de minería de procesos, la información adicional se utiliza para mejorar un modelo de proceso existente. Por ejemplo, el resultado de la comprobación de la conformidad puede ayudar a identificar los cuellos de botella dentro de un modelo de proceso, lo que permite a los gestores optimizar un proceso existente.
La minería de procesos se encuentra en la intersección de la gestión de procesos de negocio (BPM) y la minería de datos. Aunque tanto la minería de procesos como la de datos trabajan con datos, el alcance de cada conjunto de datos difiere. La minería de procesos utiliza específicamente datos de registro de eventos para generar modelos de procesos, que pueden utilizarse para descubrir, comparar o mejorar un proceso determinado.
El ámbito de la minería de datos es mucho más amplio y se extiende a una gran variedad de conjuntos de datos. Se utiliza para observar y predecir comportamientos, con aplicaciones en la pérdida de clientes, la detección de fraude, el análisis de canastas de mercado y mucho más.
La minería de procesos adopta un enfoque más basado en datos para el BPM, que históricamente se ha gestionado de forma manual. Por lo general, el BPM recopila datos de manera más informal a través de talleres y entrevistas y, a continuación, utiliza programas informáticos para documentar ese flujo de trabajo en forma de un mapa de procesos. Dado que los datos que sirven de base a estos mapas de procesos suelen ser cualitativos, la minería de procesos aporta un enfoque más cuantitativo a un problema de procesos, detallando el proceso real a través de datos de eventos.
Aumentar las ventas no es la única forma de generar ingresos. Las metodologías Six Sigma y Lean también demuestran cómo la reducción de los costos operativos puede aumentar el retorno de la inversión (ROI).
Las soluciones de minería de procesos ayudan a las empresas a reducir estos costos cuantificando las ineficiencias de sus modelos operativos, lo que permite a los responsables tomar decisiones objetivas sobre la asignación de recursos. El descubrimiento de estos cuellos de botella no solo puede reducir los costos y agilizar la mejora de los procesos, sino también impulsar más innovación, calidad y una mejor retención del cliente.
Dado que la minería de procesos sigue siendo una disciplina relativamente nueva, todavía tiene que superar algunos obstáculos. Algunos de esos desafíos incluyen:
Calidad de los datos: la búsqueda, fusión y limpieza de datos suele ser necesaria para permitir la minería de procesos. Los datos pueden distribuirse entre varios orígenes de datos. También puede estar incompleta o contener diferentes etiquetas o niveles de granularidad. Tener en cuenta estas diferencias será importante para la información que arroje un modelo de proceso.
Derivación del concepto: en ocasiones los procesos cambian a medida que se analizan, lo que provoca una desviación del concepto.
La utilización de soluciones avanzadas de minería de procesos es clave para desbloquear eficiencias e impulsar la transformación organizacional.
Mayor transparencia: la minería de procesos ofrece una visión basada en datos de los procesos operativos, superando el mapeo de procesos de negocio tradicional. Esta profunda visibilidad es crucial para identificar ineficiencias y problemas de cumplimiento y comprender el flujo real del proceso.
Análisis de procesos simplificado y eficiencia mejorada: la minería de procesos utiliza los datos de registro de eventos para analizar rápidamente los procesos empresariales, lo que permite visualizar múltiples variantes y agilizar las operaciones para reducir los tiempos de ciclo y los costos. Este enfoque simplifica la gestión y facilita la automatización de las tareas rutinarias.
Toma de decisiones basada en datos: la minería de procesos facilita la toma de decisiones objetivas utilizando datos de sistemas informáticos. Este enfoque es clave para identificar y resolver con precisión problemas como cuellos de botella y desviaciones.
Optimización de procesos: mediante la supervisión continua de las métricas de rendimiento de los procesos, como los KPI y los SLA, la minería de procesos identifica oportunidades de optimización y automatización en diversas operaciones.
Vista de procesos centrada en el cliente: ofrece insights detallados de los recorridos de los clientes alineando las interacciones de los clientes externos con las operaciones internas, destacando las áreas de mejora de la experiencia del cliente.
Estandarización de procesos: apoya la estandarización de procesos en toda una organización identificando variaciones y alineándolas con el modelo de proceso óptimo. Esto ayuda a garantizar un rendimiento y una calidad constantes.
Mejor experiencia del cliente: la optimización de los procesos y el aumento de la eficiencia conducen a una mejor prestación de servicios, lo que fomenta una mayor satisfacción y fidelidad de los clientes.
Calidad y disponibilidad de los datos: una minería de procesos eficaz se basa en datos completos y de alta calidad. Las imprecisiones pueden distorsionar los modelos de procesos y dar lugar a insights incorrectos. La participación de analistas de datos en las fases iniciales puede garantizar la integridad y exhaustividad de los datos utilizados para la minería de procesos.
Incapacidad de capturar tareas: la minería de procesos puede pasar por alto tareas manuales fuera de los sistemas informáticos que no se registran en los registros de eventos, lo que limita su alcance en las optimizaciones del flujo de trabajo. Al integrar la minería de tareas con los organizadores de minería de procesos, puede abordar esta brecha y mejorar el análisis de flujos de trabajo y optimizaciones a nivel de tarea.
Obstáculos de integración: algunos sistemas informáticos plantean dificultades de integración con la minería de procesos debido a la falta de conectores o a problemas de formato de los datos. Las soluciones preempaquetadas diseñadas para sistemas o procesos específicos pueden simplificar la integración, lo que hace que el proceso sea más fluido.
Derivación del concepto: a medida que los procesos evolucionan, puede resultar difícil mantener actualizados los modelos de minería de procesos. Con modelos obsoletos existe un mayor riesgo de análisis desactualizados. Las soluciones avanzadas de minería de procesos analizan los procesos casi en tiempo real, lo que ayuda a mantener los modelos actualizados y pertinentes.
Complejidad en las grandes organizaciones: en las grandes organizaciones, el volumen y la complejidad de los procesos pueden amplificar los retos de la minería de procesos, afectando la extracción de insights. Mediante la adopción de técnicas de minería de procesos centradas en objetos o multinivel, las organizaciones pueden gestionar y analizar mejor los procesos complejos.
Posible resistencia al cambio: los cambios significativos en la gestión de procesos debidos a la minería de procesos pueden encontrar resistencia por parte de los empleados acostumbrados a los flujos de trabajo existentes. La gestión eficaz del cambio es crítica para una implementación y adopción exitosas. La aplicación de estrategias eficaces de gestión del cambio, que incluyan la formación y el compromiso del personal, puede facilitar una transición y una adopción más fluidas.
Las técnicas de minería de procesos se utilizan para mejorar los flujos de procesos en diversas industrias. Dado que los mapas de procesos ponen de relieve los indicadores clave de rendimiento (KPI) que inciden en el rendimiento, incitan a las empresas a reexaminar sus ineficiencias operativas. Los siguientes casos de uso ilustran el valor y la versatilidad de las soluciones de minería de procesos:
Educación: la minería de procesos puede ayudar a identificar planes de estudios eficaces mediante el seguimiento y la evaluación del rendimiento y el comportamiento de los estudiantes, como el tiempo que dedican a ver los materiales de clase.
Finanzas: los servicios financiero, las instituciones y las operaciones de adquisición utilizan software de minería de procesos para mejorar los procesos interorganizacionales y la auditoría de cuentas, aumentar los ingresos y ampliar su base de clientes.
Obras públicas: La minería de procesos se utiliza para agilizar el proceso de facturación de proyectos de obras públicas en los que participan diversos stakeholders, como empresas constructoras, empresas de limpieza y oficinas de medio ambiente.
Desarrollo de software: los procesos de ingeniería pueden desorganizarse y la minería de procesos puede ayudar a identificar un proceso claro y documentado. También puede ayudar a los administradores de TI a supervisar el proceso, lo que les permite verificar que el sistema se está ejecutando como se espera.
Atención médica: la minería de procesos proporciona recomendaciones para reducir el tiempo de procesamiento del tratamiento de los pacientes.
Comercio electrónico: la minería de procesos puede proporcionar insights sobre los comportamientos de los compradores y recomendaciones precisas para aumentar las ventas.
Fabricación: la minería de procesos mejora la cadena de suministro y las operaciones empresariales de fabricación asignando los recursos adecuados en función de los atributos de los productos. Los insights sobre los tiempos de producción y la asignación de recursos, como espacio de almacenamiento, máquinas o trabajadores, permite una gestión más eficaz y la transformación operativa.
Gestión de servicios de TI (ITSM): la minería de procesos puede optimizar la prestación de servicios y los procesos de gestión de incidentes. Permite a los equipos de TI analizar los flujos de trabajo de los servicios, identificar ineficiencias y mejorar los tiempos de respuesta. Esto ayuda a mejorar el soporte general de TI y la satisfacción del cliente.
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