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 la analítica de los procesos, las organizaciones pueden extraer información sobre el registro de sus sistemas de información y comprender su rendimiento, revelando cuellos de botella y otras áreas de mejora. La minería utiliza un enfoque basado en datos para la optimización de procesos, lo que permite a los líderes seguir siendo objetivos en su toma de decisiones sobre 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 el cliente (CRM), proporcionan un seguimiento de auditoría de los procesos con sus respectivos datos de registro. La minería de procesos utiliza estos datos de los sistemas de TI para crear un modelo o un gráfico de proceso. A partir de aquí, se examina el proceso de un extremo a otro y se describen los detalles del mismo, así como cualquier variación. Los algoritmos especializados también pueden proporcionar insights sobre las causas fundamentales de las desviaciones estándar. Estos algoritmos y visualizaciones permiten a los gerentes ver si sus procesos están funcionando como se espera y, si no lo están, los arman con la información para justificarlos y asignar los recursos necesarios para optimizarlos. También pueden descubrir oportunidades para incorporar la automatización de procesos robóticos, lo que agiliza 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 el tiempo. Si bien gran parte del trabajo en torno a la minería de procesos se centra en la secuencia de actividades (es decir, el flujo de control), las otras perspectivas también proporcionan información valiosa para los equipos de gestión. Las perspectivas organizacionales pueden hacer emerger los diversos recursos dentro de un proceso, como los roles de trabajo individuales o los departamentos, y la perspectiva del tiempo puede demostrar cuellos de botella midiendo el tiempo de procesamiento de diferentes eventos dentro de un proceso.
En 2011, el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) publicó el Manifiesto de minería de procesos (PDF, 9.6 MB) (enlace externo a IBM) en un esfuerzo por avanzar en la adopción de la minería de procesos para rediseñar las operaciones de negocio. Si bien los defensores de la minería de procesos, como el IEEE, promueven su adopción, Gartner señala que los factores del mercado también influirán en su aceleración. Los esfuerzos de transformación digital impulsarán una mayor investigación en torno a los procesos, lo que posteriormente aumentará la tasa de adopción de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, la automatización de tareas e hiperautomatización. El ritmo de estos cambios organizacionales también requerirá que las empresas apliquen resiliencia operativa para adaptarse también. Como resultado, las empresas se apoyarán cada vez más en las herramientas de minería de procesos para lograr sus resultados de negocio.
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A Wil van der Aalst, un científico 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 anteriormente describen tres tipos de minería de procesos, las cuales son descubrimiento, conformidad y mejora.
Descubrimiento: el descubrimiento de procesos utiliza datos de registro de eventos para crear un modelo de proceso sin influencia externa. Bajo esta clasificación, no existirían modelos de proceso previos para informar el desarrollo de un nuevo modelo de proceso. Este tipo de minería de procesos es el más adoptado.
Conformidad: la verificación de 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 en función de sus datos de registro, identificando así cualquier desviación del modelo previsto.
Mejora: este tipo de minería de procesos también se ha denominado minería de extensión, minería organizativa o minería de rendimiento. En esta clase de minería de procesos, se utiliza información adicional para mejorar un modelo de proceso existente. Por ejemplo, el resultado de la verificación de conformidad puede ayudar a identificar los cuellos de botella dentro de un modelo de proceso, lo que permite a los gerentes optimizar un proceso existente.
La minería de procesos se encuentra en la intersección entre la Gestión de procesos de negocio (BPM) y la minería de datos. Si bien la minería de procesos y la minería de datos funcionan con datos, el alcance de cada conjunto de datos es diferente. La minería de procesos utiliza específicamente datos de registro de eventos para generar modelos de proceso que se pueden utilizar para descubrir, comparar o mejorar un proceso determinado. El alcance de la minería de datos es mucho más amplio y se extiende a una variedad de conjuntos de datos. Se utiliza para observar y prever comportamientos, con aplicaciones dentro de la rotación de clientes, detección de fraudes y análisis de la canasta de mercado, por nombrar algunos.
La minería de procesos adopta un enfoque de BPM más basado en datos, que históricamente se ha gestionado de forma más manual. BPM generalmente recopila datos de manera más informal por medio de talleres y entrevistas, y luego usa software para documentar ese flujo de trabajo como un mapa de proceso. Dado que los datos que informan estos mapas de procesos son más cualitativos, la minería de procesos brinda un enfoque más cuantitativo a un problema de proceso, detallando el proceso real a través de datos de eventos.
El incremento de 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 también su retorno de inversión (ROI). La minería de procesos ayuda a las empresas a reducir estos costos al cuantificar las ineficiencias en sus modelos operativos, lo que permite a los líderes tomar decisiones objetivas sobre la asignación de recursos. El descubrimiento de estos cuellos de botella no solo puede reducir los costos y acelerar la mejora del proceso, sino que también puede impulsar más innovación, calidad y una mejor retención de clientes. Sin embargo, dado que la minería de procesos es todavía una disciplina relativamente nueva, todavía tiene algunos obstáculos que superar. Algunos de esos desafíos incluyen:
- Calidad de datos: por lo general, es necesario buscar, fusionar y limpiar datos para habilitar la minería de procesos. Los datos pueden distribuirse entre varias fuentes de datos. También puede estar incompleto o contener diferentes etiquetas o niveles de granularidad. Tener en cuenta estas diferencias será importante para la información que proporciona un modelo de proceso.
- Cambios en los conceptos: a veces, los procesos cambian a medida que se analizan, lo que da como resultado una deriva del concepto.
Se han utilizado técnicas de minería de procesos para mejorar los flujos de procesos en una amplia variedad de industrias. Dado que los mapas de procesos resaltan los indicadores clave de rendimiento (KPI) más relevantes, han estimulado a las empresas a reexaminar sus ineficiencias operativas. Algunos casos de uso incluyen:
- Educación: la minería de procesos puede ayudar a identificar planes de estudio efectivos al supervisar y evaluar el rendimiento y los comportamientos de los alumnos, como cuánto tiempo pasan revisando los materiales de la clase.
- Finanzas: las instituciones financieras han utilizado software de minería de procesos para mejorar los procesos interorganizacionales, auditar cuentas, aumentar los ingresos y ampliar su base de clientes.
- Obras públicas: la minería de procesos se ha utilizado para agilizar el proceso de facturación de los proyectos de obras públicas, que involucran a varios grupos de interés, como empresas constructoras, empresas de limpieza y oficinas ambientales.
- Desarrollo de software: dado que los procesos de ingeniería suelen estar desorganizados, la minería de procesos puede ayudar a identificar un proceso claramente documentado. También puede ayudar a los administradores de TI a supervisar el proceso, permitiéndoles verificar que el sistema esté funcionando como se esperaba.
- Cuidado de la salud: la minería de procesos proporciona recomendaciones para reducir el tiempo de procesamiento del tratamiento de los pacientes.
- Comercio electrónico: este puede proporcionar información sobre los comportamientos de los compradores y brindar recomendaciones precisas para aumentar las ventas.
- Manufactura: la minería de procesos puede ayudar a asignar los recursos apropiados según los atributos del caso, es decir, del producto, lo que permite a los gerentes transformar sus operaciones de negocio. Pueden obtener insights de los tiempos de producción y reasignar recursos, como espacio de almacenamiento, máquinas o trabajadores, según corresponda.
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