Las organizaciones, desde los emprendimientos más modestos 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 humanos por sí solos no pueden realizar esta extracción y análisis de datos lo suficientemente rápido como para que sus organizaciones sean competitivas.
Con la minería de procesos, las organizaciones pueden exponer lo que realmente está sucediendo en sus procesos en lugar de operar bajo suposiciones. Luego, pueden identificar las causas principales de los cuellos de botella en tiempo real, optimizar sus recursos y escalar con plena productividad y confianza.
La minería de procesos es una herramienta para la gestión moderna de procesos de negocio (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 insights sobre los procesos dentro de los sistemas de información a través de unidades llamadas 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, departamento individual o toda la organización.
Las empresas que han identificado y pueden rastrear sus KPI de procesos tienen el beneficio de un análisis de procesos más profundo. Pueden detectar las debilidades de sus procesos empresariales y encontrar vías de mejora con bajo riesgo, lo que les permite ser 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 registros propios de los sistemas informáticos. La granularidad de los datos de registro (finos a gruesos) determina la facilidad con que se pueden analizar y aprovechar (ya que los datos groseros 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 (ERP) y gestión de relaciones con los clientes (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 ocurre dentro de una red. En muchos aspectos, es como una instantánea que captura un momento o una acción específica.
Otra forma sencilla de verlo: algo sucedió (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 con el registro. Junto con los análisis y visualizaciones que puede proporcionar la tecnología de minería de procesos, el registro de eventos puede ayudar a ofrecer una imagen más completa de lo que ocurrió en una transacción compleja.
La minería de procesos se puede aplicar a cualquier organización (en cualquier industria) que emplea y registra los procesos del negocio. A continuación se presentan algunos casos de uso comunes de minería de procesos:
Si está considerando agregar la minería de procesos a las mejoras de su negocio, le recomendamos que comience con IBM Process Mining. Es una solución de código bajo que ha ayudado a los clientes a reducir la cantidad de tiempo dedicado a 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 documento Process Mining and RPA: Meet the Ultimate Automation Power Couple.
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