As organizações – das startups enxutas às Big Techs – só conseguem atingir a máxima eficiência e implementar melhorias importantes nos processos de negócios quando entendem como seus fluxos de trabalho realmente funcionam. Humanos sozinhos não conseguem realizar essa extração e análise de dados com rapidez suficiente para tornar suas organizações competitivas.
Com a mineração de processos, as organizações podem entender o que realmente está acontecendo em seus processos, em vez de operar com base em suposições. Dessa forma, elas podem identificar as causas raiz dos gargalos em tempo real, otimizar seus recursos e escalar com total produtividade e confiança.
Mineração de processos é uma ferramenta para o gerenciamento moderno de processos empresariais (BPM). Ela está na interseção da ciência de dados e da ciência de gerenciamento. A mineração de processos é composta por um grupo de estratégias com um objetivo comum: obter insights sobre os processos dentro dos sistemas de informação por meio de unidades chamadas registros de eventos.
A técnica que uma organização utiliza para a mineração de processos depende do estágio em que seus modelos de processos residem. Aqui estão as três principais técnicas de mineração de processos:
Juntas, essas técnicas de mineração de dados ajudam as organizações a manter um alto nível de padronização, previsibilidade e melhoria contínua. As empresas podem usar a mineração de processos para a otimização de um único processo, um único departamento ou de toda a organização.
As empresas que identificaram e conseguem monitorar seus KPIs de processo têm a vantagem de uma análise mais profunda do processo. Elas podem identificar pontos fracos em seus processos de negócios e encontrar caminhos de baixo risco para melhorias, tornando-os mais ágeis e competitivos no mercado.
Veja como a mineração de processos as ajuda a alcançar e manter essa agilidade e vantagem competitiva:
A mineração de processos aplica algoritmos a conjuntos de dados de registro proprietários de sistemas de TI. A granularidade dos dados de registro (do mais minuciosos ao mais consolidados) determina a facilidade com que eles podem ser analisados e aproveitados (sendo os mais consolidados mais fáceis de analisar e aproveitar do que os minuciosos).
Uma abordagem de mineração de processos multissistema pode incluir dados de eventos de toda a organização. Portanto, é possível que as fontes de dados sejam tanto sistemas (por exemplo, planejamento de risco empresarial (ERP) e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM)) quanto departamentos (por exemplo, Recursos Humanos).
Vamos dar um passo atrás e analisar nossa fonte: o registro de eventos. Um registro de eventos é um registro digital que ajuda as organizações a entender o que está acontecendo em uma rede. Em muitos aspectos, é como uma fotografia que captura um momento ou uma ação específica.
Outra maneira simples de entender isso é: algo aconteceu (um evento) em um determinado momento (registro de data e hora). Associadas a essa data e hora podem estar informações adicionais úteis. Por exemplo, alguém tenta, sem sucesso, fazer login em uma aplicação SaaS. Além do evento e do registro de data e hora, haveria um incidente associado ao registro. Juntamente com a análise e as visualizações que a tecnologia de mineração de processos pode fornecer, o registro de eventos pode ajudar a criar uma imagem mais completa do que ocorreu em uma transação complexa.
A mineração de processos pode ser aplicada a qualquer organização (em qualquer setor) que empregue e registre processos de negócios. Veja a seguir alguns casos de uso comuns de mineração de processos:
Se você está pensando em adicionar a mineração de processos às melhorias do seu negócio, recomendamos começar com o IBM® Process Mining. É uma solução de pouco código que ajudou os clientes a reduzir em 90% o tempo gasto em processos manuais.
Para mais informações sobre como usar a mineração de processos e outros tipos de automação inteligente como RPA, confira o artigo Process Mining and RPA: Meet the Ultimate Automation Power Couple.
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