Conceptos básicos de minería de procesos

¿Minería de procesos? ¿Data Mining? Business Intelligence? Hay muchos términos analíticos y puede ser difícil entenderlos a todos. Este curso lo ayudará a comprender los términos asociados con la minería de procesos y cómo se puede usar para mejorar los procesos de negocio. 

Antes de adentrarnos en el mundo de las analíticas de procesos, primero comprendamos: 

• ¿Qué es la minería de procesos?
• ¿Cuáles son los términos clave en la minería de procesos?
• ¿Cuáles son los beneficios de la minería de procesos?
• ¿Por qué las empresas utilizan analíticas de minería de procesos?

Process Mining combina diferentes campos analíticos para analizar procesos operativos en función de sus datos reales "tal cual", que están disponibles como archivos de log en sistemas ERP. Se deriva del campo de Data Mining, ya que utiliza tecnología similar para extraer procesos para realizar mejoras.

El objetivo de la minería de procesos es transformar los datos en información estratégica accionable revelando el estado actual de los procesos y creando oportunidades de mejora.

En comparación con Data Mining, la minería de procesos se centra en los procesos empresariales y sus datos transaccionales en los sistemas ERP. La idea de la minería de procesos es descubrir, supervisar y mejorar los procesos empresariales.

A lo largo de los procesos y operaciones, se registran todos los detalles. Estos detalles dejan un trace llamado huellas digitales y se pueden encontrar en diferentes sistemas de una organización. Process Mining captura estas huellas y le permite visualizarlas en una vista de recorrido paso a paso.

La mayoría de las tareas basadas en el sistema se registran en archivos de registro, los llamados registros de eventos.

La minería de procesos utiliza registros de eventos y datos relacionados con los procesos para "extraer" procesos y comprenderlos mejor. La comprensión completa de los procesos incluye:

• Identificar tendencias, patrones y desviaciones de procesos
• Visualización detallada de los procesos reales
• Descubrir nuevas formas de aumentar la eficiencia de los procesos

Todos los pasos ejecutados se revelan y se pueden analizar en busca de conformidad e ineficiencias (como trabajo de repaso o tareas redundantes). Process Mining utiliza técnicas de Business Intelligence para visualizar esta información y, por lo tanto, proporcionar información valiosa.

En función de los resultados, se pueden definir las mejoras del proceso correspondientes. Por ejemplo:

• Implementar pasos de aprobación para garantizar el cumplimiento
• Eliminación de tareas redundantes para reducir la duración del ciclo
• Modificar flujos de proceso para una ejecución eficiente

Cuando hablamos de minería de procesos, es importante aclarar los términos comunes. Veamos un ejemplo para explicar los términos clave. Imagine que trabaja en una empresa que vende camisetas con estampados personalizados a los clientes (los clientes también pueden comprar camisetas con impresión existente). Los siguientes términos se utilizan comúnmente.

Modelo de proceso: la mayoría de las empresas ya tienen modelos de proceso existentes, que describen visualmente la secuencia de tareas y responsabilidades (proceso "futuro"). El siguiente modelo de proceso muestra todas las tareas necesarias que se ejecutarán para completar el proceso.

Procesar casos: un caso define una ejecución única del proceso (completa o incompleta). Los puntos azules representan las diferentes tareas del departamento. El punto rojo representa las tareas que se han ejecutado en el proceso. 

Variantes de proceso: una variante es un conjunto de casos con el mismo flujo de proceso (mismas opciones, actividades, eventos). Solo pequeñas diferencias (decisión final diferente) conducirán a una nueva variante. El siguiente ejemplo muestra 3 variantes de proceso diferentes (basadas en 4 casos).

Eventos: En Process Mining, los eventos definen cada acción dentro de un sistema y estas acciones tienen un cronomarcador específico. Suponiendo que el proceso se ejecute por completo, cada tarea individual se considera un evento, ya que recibimos una marca de tiempo generada por el sistema en cada tarea. Por ejemplo, cuando la camiseta se envía para su impresión, se considera un evento y tiene una marca de tiempo asociada con esta tarea específica.

Atributos: además de las tareas específicas y los cronomarcadores, hay otra información relacionada con el proceso denominado Atributos. Los atributos de tarea proporcionan detalles adicionales sobre las tareas ejecutadas para determinados casos, como el centro de coste, el tipo de ejecución (usuario o sistema) y los costes. Los atributos de caso proporcionan detalles adicionales sobre los casos, como el tipo de pedido, el método de pago y la elección de la velocidad de envío. Consulte el ejemplo a continuación para los atributos de caso.

Los grandes procesos empresariales a menudo contienen millones de casos, que se distribuyen en cientos de variantes diferentes. El núcleo de la minería de procesos es identificar el estado real de los procesos y revelar las variantes ineficientes para mejorar los procesos.

Nuestro acelerado mundo de cambio ha hecho que la minería de procesos sea irresistible para las empresas que necesitan mejoras.

Hasta ahora, hemos aprendido que Process Mining captura huellas digitales de tareas basadas en el sistema para brindar información estratégica sobre el proceso operativo real. ¡Suena genial! Pero, ¿qué es exactamente esta información estratégica? 

La minería de procesos tiene tres capacidades importantes:

• Descubrimiento de procesos
• Conformidad del proceso
• Rendimiento del proceso

Process Discovery muestra la forma en que se realizan las tareas ejecutadas y realiza un seguimiento retroactivo del flujo del proceso.

Esto ayuda a las empresas a:

• Identificar el proceso real "tal cual" en un sistema
• Identificar desviaciones, excepciones o valores atípicos del proceso
• Identificar la vía de acceso crítica (la secuencia más larga de tareas de principio a fin) y el número total de ejecuciones
• Obtenga un punto de partida para profundizar en los procesos

La conformidad del proceso se centra en la asignación de datos "tal cual" a un proceso "futuro" predefinido existente, por ejemplo, un modelo de proceso BPMN.

Esto ayuda a las empresas a:

• Identificar el total de casos no conformes
• Identificar el curso raíz de cada caso
• Desarrollar medidas para garantizar el cumplimiento

El rendimiento del proceso consiste en medir el proceso y definir los indicadores de rendimiento que se muestran en un dashboard.

Esto ayuda a las empresas a:

• Crear y evaluar medidas para mejoras
• Rendimiento de referencia (por ejemplo, de diferentes regiones)
• Supervisar el proceso de rendimiento general en tiempo real para reaccionar más rápidamente en caso de cambios

Hay varias razones por las que las empresas investigan y mejoran sus procesos operativos, pero la principal es una razón común que afecta a casi todos los negocios.

La transformación digital es uno de los términos más utilizados en el mundo actual y será un desafío para muchas empresas en los próximos años. Esto significa que muchas empresas necesitan adaptar sus procesos de manera que se puedan implementar nuevas tecnologías para satisfacer las expectativas del cliente y obtener nuevos clientes. Los procesos analógicos anteriores deben transformarse en digitales.

La transformación digital significa el cambio en el proceso de una empresa para adaptarse al mercado global rápidamente cambiante y a las expectativas del cliente mediante el uso de tecnologías digitales y la implementación de una infraestructura digital. Combina las últimas herramientas y procesos innovadores con la experiencia de la empresa para satisfacer las expectativas del cliente y garantizar una posición competitiva para el negocio.

La transformación digital combina las últimas herramientas y procesos innovadores con la experiencia de la empresa para satisfacer las expectativas del cliente y garantizar una posición competitiva para el negocio.

• Big Data y analíticas de procesos en tiempo real

  Data Mining ayuda a identificar tendencias, patrones y el comportamiento de los clientes en un gran conjunto de datos. Combinado con la minería de procesos, esto permite un flujo fluido de procesos operativos y datos de producción para análisis en tiempo real.

• Tecnología en la nube

  Las tecnologías en la nube permiten recursos remotos, almacenamiento y datos de procesos on-demand, y la reducción de costos de hardware e infraestructura. Las herramientas de minería de procesos basadas en la nube proporcionan conectores potentes a muchos sistemas y analizan millones de casos en cuestión de segundos para ofrecer información estratégica sobre los procesos.

• Inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML)

  La IA proporciona a las empresas una base completamente nueva para la toma de decisiones, lo que les permite tomar decisiones más fundamentadas. Debido a su rápido desarrollo, ya se ha implementado en muchas industrias, incluyendo TI, servicios financieros, fabricación de automóviles y cuidado de la salud. La IA en la minería de procesos se basa en datos reales "tal cual" y puede predecir el proceso para casos, por ejemplo, pedidos entrantes.

Como ya saben, el foco central de la minería de procesos es revelar el estado tal cual es invisible de un proceso. ¿Cómo pueden aprovechar esto las empresas?

El éxito del negocio de una empresa depende de su propia comprensión del proceso. La disponibilidad de datos de un proceso es un requisito previo para un análisis de datos con herramientas de minería de procesos. Sin embargo, una vez que los datos se han cargado en la herramienta de minería, todos los pasos ejecutados son visibles, lo que ahora también revela ineficiencias y permite a la empresa desarrollar pasos para mejorar.

• Estandarización de procesos

  Process Mining identifica variantes, valores atípicos y casos de no conformidad. Además, los cambios manuales y las repeticiones de tareas (bucles) se vuelven transparentes, lo que ayuda a las empresas a centrarse en la causa raíz y estandarizar mejor el proceso.

• Costos reducidos

  Una vez que sabemos cómo se ejecuta el proceso, los programadores pueden crear bots de RPA para automatizar los procesos. El estado "tal cual" transparente de un proceso también revela qué pasos están obsoletos debido a los cambios y ahora pueden eliminarse con el fin de evitar costes innecesarios.

• Tiempo de reacción más rápido

  Debido a la supervisión constante en tiempo real a través de cuadros de mando para los KPI de proceso, las empresas pueden detectar rápidamente si se produce un problema y tomar las medidas necesarias para resolverlo.

• Cuellos de botella resueltos

  El tiempo dedicado a analizar cada paso se vuelve menos consumido y revela los pasos que consumen mucho tiempo y ralentizan el proceso general. Una vez identificado, la empresa puede simplificar esos pasos, asignarles más recursos o automatizarlos.

• Cumplimiento garantizado

  Una vez que se revelan los pasos y variantes reales, se pueden comparar fácilmente con un proceso "futuro" existente (por ejemplo, un modelo de proceso subyacente) para mostrar tareas no conformes (por ejemplo, aprobaciones faltantes) o flujos no cubiertos a través del proceso. Esto ayuda a las empresas a identificar e implementar medidas para garantizar el cumplimiento del proceso.

Los procesos solo se pueden extraer si se ejecutan completamente en uno o varios sistemas. Hay procesos comunes que son adecuados para los procesos y a menudo revelan hallazgos que vale la pena analizar más a fondo.