A mineração de processos é um método de aplicar algoritmos especializados a dados de registro de eventos para identificar tendências, padrões e detalhes de como um processo se desenrola. A mineração de processos aplica ciência de dados para descobrir, validar e melhorar fluxos de trabalho.
Ao combinar mineração de dados e análise de processos, as organizações podem minerar dados de log de seus sistemas de informação para entender o desempenho de seus processos, revelando gargalos e outras áreas para melhoria. A mineração de processos utiliza uma abordagem baseada em dados para otimização de processos, permitindo que os gestores permaneçam objetivos em suas decisões sobre a alocação de recursos para os processos existentes.
Sistemas de informação, como ferramentas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), fornecem um registro de auditoria dos processos com seus respectivos dados de log. A mineração de processos utiliza esses dados de sistemas de TI para criar um modelo de processo ou gráfico do processo real. A partir daqui, o processo de ponta a ponta é examinado, e os detalhes dele e quaisquer variações são delineados.
Algoritmos especializados também podem fornecer insights sobre as principais causas dos desvios da norma. Esses algoritmos e visualizações permitem que a gestão veja se seus processos estão funcionando conforme o esperado; se não estiverem, eles os munem com as informações para justificar e alocar os recursos necessários para otimizá-los. Eles também podem descobrir oportunidades para incorporar a automação robótica de processos (RPA) aos processos, acelerando quaisquer iniciativas de automação para uma empresa.
A mineração de processos foca em diferentes perspectivas, como fluxo de controle, organizacional, caso e timestamps. Enquanto grande parte do trabalho em torno da mineração de processos foca na sequência de atividades—ou seja, controle—, as outras perspectivas também fornecem informações valiosas para as equipes de gestão. Perspectivas organizacionais podem destacar os vários recursos dentro de um processo, como funções de trabalho individuais ou departamentos, e a perspectiva de tempo pode demonstrar gargalos medindo o tempo de processamento de diferentes eventos dentro de um processo.
Em 2011, o Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) publicou o Manifesto de mineração de processos (link fora da ibm.com) em um esforço para avançar a adoção da mineração de processos para redesenhar operações comerciais. Enquanto defensores da mineração de processos, como o IEEE, promovem sua adoção, o Gartner observa que fatores de mercado também desempenharão um papel em sua aceleração. Esforços de transformação digital provocarão mais investigações em torno dos processos, aumentando subsequentemente a taxa de adoção de novas tecnologias, como inteligência artificial, automação de tarefas e hiperautomação. O ritmo dessas mudanças organizacionais também exigirá que as empresas exerçam a resiliência operacional para adaptação. Como resultado, as empresas dependerão cada vez mais de ferramentas de mineração de processos para alcançar seus resultados de negócios.
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Wil van der Aalst, um cientista da computação holandês e professor, é creditado com grande parte da pesquisa acadêmica em torno da mineração de processos. Tanto a sua pesquisa quanto o manifesto mencionado descrevem três tipos de mineração de processos: descoberta, conformidade e aprimoramento.
Descoberta: a descoberta de processos usa dados de registro de eventos para criar um modelo de processo sem influência externa. Sob essa classificação, não existiriam modelos de processos anteriores para informar o desenvolvimento de um novo modelo de processo. Este tipo de mineração de processos é o mais amplamente adotado.
Conformidade: a verificação de conformidade confirma se o modelo de processo pretendido é refletido na prática. Este tipo de mineração de processos compara uma descrição de processo a um modelo de processo existente com base em seus dados de registro de eventos, identificando quaisquer desvios do modelo pretendido.
Aprimoramento: este tipo de mineração de processos também foi chamado de extensão, mineração organizacional ou mineração de desempenho. Nesta classe de mineração de processos, informações adicionais são usadas para melhorar um modelo de processo existente. Por exemplo, a produção da verificação de conformidade pode ajudar a identificar gargalos em um modelo de processo, permitindo que os gerentes otimizem um processo existente.
A mineração de processos fica na interseção entre o gerenciamento de processos de negócios (BPM) e a mineração de dados. Enquanto a mineração de processos e a mineração de dados trabalham com dados, o escopo de cada conjunto de dados difere. A mineração de processos usa especificamente dados de registro de eventos para gerar modelos de processos, que podem ser usados para descobrir, comparar ou aprimorar um dado processo.
O escopo da mineração de dados é muito mais amplo e estende-se a uma variedade de conjuntos de dados. Ele é usado para observar e prever comportamentos, com aplicações em rotatividade de clientes, detecção de fraudes, análise de carrinhos de compras e muito mais.
A mineração de processos adota uma abordagem mais orientada por dados para o BPM, que historicamente tem sido gerenciado manualmente. O BPM geralmente coleta dados de forma mais informal por meio de workshops e entrevistas e, em seguida, usa o software para documentar esse fluxo de trabalho como um mapa de processo. Como os dados que informam esses mapas de processo são geralmente qualitativos, a mineração de processos traz uma abordagem mais quantitativa para um problema de processo, detalhando o processo real através de dados de eventos.
Aumentar as vendas não é a única maneira de gerar receita. As metodologias Six Sigma e Lean também demonstram como a redução dos custos operacionais pode aumentar seu retorno sobre o investimento (ROI).
As soluções de mineração de processos ajudam as empresas a reduzir esses custos quantificando as ineficiências em seus modelos operacionais, permitindo que os líderes tomem decisões objetivas sobre alocação de recursos. A descoberta desses gargalos pode não apenas reduzir custos e acelerar a melhoria de processos, mas também impulsionar mais inovação, qualidade e melhor retenção de clientes.
Como a mineração de processos ainda é uma disciplina relativamente nova, ela ainda tem alguns obstáculos a serem superados. Alguns desses desafios incluem:
Qualidade de dados: geralmente é necessário encontrar, mesclar e limpar dados para permitir a mineração de processos. Os dados podem estar distribuídos por várias fontes de dados. Também podem ser incompletos ou conter diferentes rótulos ou níveis de granularidade. Contabilizar essas diferenças será importante para as informações que um modelo de processo produz.
Desvio de conceito: às vezes, os processos mudam à medida que estão sendo analisados, resultando em deriva de conceito.
A utilização de soluções avançadas de mineração de processos é fundamental para liberar eficiências e promover a transformação organizacional.
Transparência aprimorada: a mineração de processos oferece uma visão de processos operacionais baseada em dados, superando o mapeamento tradicional de processos de negócios. Essa visibilidade profunda é crucial para identificar ineficiências e questões de conformidade e entender o fluxo de processo real.
Análise de processos simplificada e eficiência aprimorada: a mineração de processos utiliza dados de registro de eventos para analisar rapidamente processos de negócios, possibilitando a visualização de múltiplas variantes e simplificando operações para reduzir tempos de ciclo e custos. Esta abordagem simplifica a gestão e facilita a automação de tarefas rotineiras.
Tomada de decisão baseada em dados: a mineração de processos facilita decisões objetivas usando dados de sistemas de TI. Esta abordagem é chave para identificar e resolver precisamente questões como gargalos e desvios.
Otimização de processos: ao monitorar continuamente as métricas de desempenho do processo, como KPIs e SLAs, a mineração de processos identifica oportunidades para otimização e automação em várias operações.
Visão de processo centrada no cliente: oferece insights detalhados sobre jornadas de cliente alinhando interações externas dos clientes com operações internas, destacando áreas para melhoria na experiência do cliente.
Padronização de processos: apoia a padronização de processos em uma organização, identificando variações e alinhando-as com o modelo de processo ideal. Isso ajuda a garantir desempenho e qualidade consistentes.
Melhor experiência do cliente: simplificar os processos e aumentar a eficiência leva a uma melhor prestação de serviços, promovendo maior satisfação e fidelidade do cliente.
Qualidade e disponibilidade dos dados: a mineração de processos eficaz depende de dados de alta qualidade e completos. Inexatidões podem distorcer modelos de processos e levar a insights incorretos. Envolver analistas de dados nas etapas iniciais pode garantir a integridade e completude dos dados usados para a mineração de processos.
Incapacidade de capturar tarefas: a mineração de processos pode perder tarefas manuais fora dos sistemas de TI que não são registradas em logs de eventos, limitando seu escopo em otimizações de fluxo de trabalho. Ao integrar a mineração de tarefas com a mineração de processos, as organizações podem resolver essa lacuna e aprimorar a análise de fluxos de trabalho e otimizações em nível de tarefa.
Obstáculos de integração: alguns sistemas de TI apresentam desafios de integração com a mineração de processos devido à falta de conectores ou questões de formato de dados. Soluções pré-embaladas projetadas para sistemas ou processos específicos podem simplificar a integração, tornando o processo mais contínuo.
Desvio de conceito: à medida que os processos evoluem, pode ser difícil manter os modelos de mineração de processos atualizados. Com modelos desatualizados, há um risco maior de análises desatualizadas. Soluções avançadas de mineração de processos analisam processos quase em tempo real, o que ajuda a manter os modelos atuais e relevantes.
Complexidade em grandes organizações: em organizações maiores, o volume e a complexidade dos processos podem amplificar os desafios da mineração de processos, afetando a extração de insights. Ao adotar técnicas de mineração de processos centradas em objetos ou em vários níveis, as organizações podem gerenciar e analisar melhor os processos complexos.
Resistência potencial à mudança: mudanças significativas no gerenciamento de processos devido à mineração de processos podem enfrentar a resistência de funcionários acostumados aos fluxos de trabalho existentes. O gerenciamento eficaz de mudanças é fundamental para uma implementação e adoção bem-sucedidas. A implementação de estratégias eficazes de gerenciamento de mudanças, incluindo treinamento e engajamento da equipe, pode facilitar a transição e a adoção.
Técnicas de mineração de processos são usadas para melhorar os fluxos de processos em vários setores. Uma vez que mapas de processo destacam os indicadores-chave de desempenho (KPIs) que impactam o desempenho, eles incentivam as empresas a reexaminar suas ineficiências operacionais. O valor e a versatilidade das soluções de mineração de processos são ilustrados pelos seguintes casos de uso:
Educação: a mineração de processos pode ajudar a identificar currículos de cursos eficazes monitorando e avaliando o desempenho e comportamentos dos estudantes, como quanto tempo um aluno passa visualizando materiais da classe.
Finanças: serviços financeiros, instituições e operações de aquisição usam software de mineração de processos para melhorar processos interorganizacionais e auditoria de contas, aumentar a receita e expandir sua base de clientes.
Obras públicas: a mineração de processos é usada para simplificar o processo de faturamento para projetos de obras públicas que envolvem vários stakeholders, como empresas de construção, negócios de limpeza e órgãos ambientais.
Desenvolvimento de software: processos de engenharia podem ser desorganizados, e a mineração de processos pode ajudar a identificar um processo claro e documentado. Isso também pode auxiliar administradores de TI a monitorar o processo, permitindo-lhes verificar se o sistema está funcionando conforme o esperado.
Assistência médica: a mineração de processos fornece recomendações para reduzir o tempo de processamento do tratamento dos pacientes.
Comércio eletrônico: a mineração de processos pode fornecer insights sobre o comportamento do comprador e recomendações precisas para aumentar as vendas.
Manufatura: a mineração de processos aprimora as operações comerciais da cadeia de suprimentos e de manufatura, atribuindo recursos apropriados com base nos atributos do produto. Insights sobre períodos de produção e alocação de recursos, como espaço de armazenamento, máquinas ou trabalhadores, permitem uma gestão mais eficiente e transformação operacional.
Gerenciamento de serviços de TI (ITSM): a mineração de processos pode otimizar a entrega de serviços e processos de gestão de incidentes. Ela permite que equipes de TI analisem fluxos de trabalho de serviços, identifiquem ineficiências e melhorem tempos de resposta. Isso ajuda a aprimorar o suporte de TI geral e a satisfação do cliente.
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