Las organizaciones (desde las startups más modestas hasta las grandes empresas tecnológicas) solo pueden alcanzar la máxima eficiencia y realizar mejoras clave en sus procesos empresariales cuando comprenden cómo funcionan realmente sus flujos de trabajo. Los seres humanos por sí solos no pueden realizar esta extracción y análisis de datos con la rapidez suficiente como para que sus organizaciones sean competitivas.
Con la minería de procesos, las organizaciones pueden exponer lo que realmente ocurre en sus procesos en lugar de operar bajo suposiciones. Luego pueden identificar en tiempo real las causas raíz de los cuellos de botella, optimizar sus recursos y escalar con total productividad y confianza.
La minería de procesos es una herramienta de la moderna gestión de procesos empresariales (BPM). Se encuentra en la intersección entre la ciencia de datos y la ciencia de la gestión. La minería de procesos se compone de un grupo de estrategias con un objetivo común: obtener conocimientos sobre los procesos dentro de los sistemas de información a través de unidades denominadas registros de eventos.
La técnica que utiliza una organización para la minería de procesos depende de la etapa en la que residen sus modelos de procesos. Estas son las tres técnicas principales de minería de procesos:
Juntas, estas técnicas de minería de datos ayudan a las organizaciones a mantener un alto nivel de estandarización, previsibilidad y mejora continua. Las empresas pueden utilizar la minería de procesos para la optimización de un solo proceso, un departamento individual o toda la organización.
Las empresas que han identificado y pueden hacer seguimiento de sus KPI de proceso tienen el beneficio de un análisis más profundo del proceso. Pueden rastrear los puntos débiles de sus procesos empresariales y encontrar vías de mejora de bajo riesgo, lo que los hace más ágiles y competitivos en el mercado.
Así es como la minería de procesos les ayuda a lograr y mantener esta agilidad y ventaja competitiva:
La minería de procesos aplica algoritmos a conjuntos de datos de registro propios de los sistemas de TI. La granularidad de los datos de registro (de fina a gruesa) determina la facilidad con la que se pueden analizar y aprovechar (los datos gruesos son más fáciles de analizar y aprovechar que los datos finos).
Un enfoque de minería de procesos multisistema podría incluir datos de eventos de toda una organización. Por lo tanto, es posible que las fuentes de datos sean tanto sistemas (por ejemplo, planificación de riesgos empresariales o ERP y gestión de la relación con el cliente o CRM) como departamentos (por ejemplo, recursos humanos).
Retrocedamos y veamos nuestra fuente: el registro de eventos. Un registro de eventos es un registro digital que ayuda a las organizaciones a comprender lo que está sucediendo dentro de una red. En muchos aspectos, es como una instantánea que capta un momento o una acción concreta.
Otra forma sencilla de verlo: algo ocurrió (un evento) en un momento determinado (marca de tiempo). Adjunto a esa fecha y hora puede haber información útil adicional. Por ejemplo, alguien intenta iniciar sesión en una aplicación SaaS y no lo consigue. Además del evento y la marca de tiempo, habría un incidente asociado al registro. Junto con el análisis y las visualizaciones que puede proporcionar la tecnología de minería de procesos, el registro de eventos puede ayudar a pintar una imagen más completa de lo que ocurrió en una transacción compleja.
La minería de procesos puede aplicarse a cualquier organización (en cualquier sector) que emplee y registre procesos empresariales. Estos son algunos casos de uso comunes en la minería de procesos:
Si está pensando en incorporar la minería de procesos a las mejoras de su negocio, le recomendamos que comience con IBM® Process Mining. Es una solución low-code que ha ayudado a los clientes a reducir la cantidad de tiempo dedicado a los procesos manuales en un 90 %.
Para obtener más información sobre el uso de la minería de procesos y otros tipos de automatización inteligente como RPA, consulte el artículo Process Mining and RPA: Meet the Ultimate Automation Power Couple.
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