El potencial del process mining: Una revolución impulsada por los datos

Las empresas de éxito se basan en procesos sólidos y bien definidos. Al igual que los datos impulsan la toma de decisiones, los procesos eficaces garantizan la eficiencia operativa, la escalabilidad y la mejora continua. La diferencia entre las empresas de alto rendimiento y las que luchan por crecer, a menudo radica en la madurez y la adaptabilidad de sus procesos. Sin embargo, muchas empresas se enfrentan a un reto crítico: cuando intentan automatizar u optimizar los flujos de trabajo, descubren que falta alguna documentación sobre sus procesos, que está obsoleta o que simplemente es demasiado vaga para ser procesable. Esta situación crea ineficiencias, retrasos y costes innecesarios.

Aquí es donde el process mining y el BPMN (business process model and notation) proporcionan soluciones potentes. El process mining ayuda a analizar los flujos de trabajo existentes extrayendo información de los registros de eventos, mientras que el BPMN ofrece un método estandarizado para modelar y mejorar los procesos. Juntos, permiten a las empresas identificar los cuellos de botella, racionalizar las operaciones y aplicar optimizaciones basadas en datos. Antes de adoptar estas metodologías es esencial comprender sus principios, aplicaciones y ventajas. En las siguientes secciones, descubriremos cómo funcionan estas herramientas y cómo pueden transformar los procesos en tu empresa.

¿Qué es el process mining?

El process mining te ayuda a descubrir, supervisar y mejorar los procesos reales extrayendo información de los registros de eventos disponibles en todos los sistemas de información actuales. Desempeña el papel de puente entre el análisis de procesos basado en modelos (por ejemplo, BPMN) y el análisis centrado en datos, como el machine learning o el data mining.

¿Cómo funciona el data mining?

Podemos imaginar el data mining como una máquina formada por varias partes, que son las siguientes:

• Registros de eventos

• Process discovery (Descubrimiento de procesos)

• Comprobación de la conformidad

• Mejoras

A continuación, explicamos todas estas partes en detalle para que puedas comprender mejor el uso del data mining.

Registros de eventos

Es importante comprender el ciclo de vida del proceso antes de recrear el diagrama del mismo. Es necesario recopilar información de los registros de eventos sobre cada tarea implicada en el proceso. Los registros de eventos proporcionan información detallada sobre cada evento que ocurre en una empresa, incluyendo datos como el ID del caso, el nombre de la actividad, la hora o fecha registrada y algunos atributos adicionales.

El ID del caso, el nombre de la actividad y los registros de día y hora son algunos de los atributos que tienen una importancia clave en el process mining. Estos registros pueden extraerse de sistemas ERP (por ejemplo, SAP, Oracle), plataformas CRM (por ejemplo, Salesforce) o herramientas de gestión de flujos de trabajo mediante el uso de APIs, bases de datos o interfaces de sistemas.

Una vez extraídos los registros, la historia no acaba aquí. Es necesario preparar los registros eliminando la información duplicada, gestionando los valores que faltan y eliminando las imprecisiones para garantizar la fiabilidad. Los registros deben tener componentes clave como el identificador único del caso, el nombre de la actividad, registros de día y hora, información sobre recursos o métricas de rendimiento. En resumen, el nivel de limpieza de los datos es directamente proporcional al éxito del process mining.

Process Discovery

Una vez que tenemos los registros de eventos, se puede recrear el proceso aplicando la técnica de process discovery. Esta técnica consiste en crear un modelo del proceso a partir de los registros de eventos analizando la secuencia y la relación entre las actividades utilizando diferentes algoritmos como el algoritmo Alfa combinado con heuristic mining o inductive mining para visualizar modelos de proceso completos.

La visualización ofrece una vía de acceso a los mapas de procesamiento, un simple diagrama de flujo que ofrece una visión general de la secuencia de actividades. Por otro lado, el diagrama BPMN ofrece una representación detallada de los procesos. Para un análisis más profundo, las redes Petri (Petri nets) pueden ser una solución viable.

Comprobación de la conformidad

Visualizar un proceso te da la oportunidad de aplicar la técnica de comprobación de la conformidad. La técnica compara el comportamiento observado con el esperado, definido en el modelo del proceso. La comparación proporciona información crucial, como por ejemplo si los procesos se siguen según lo previsto o si se han producido desviaciones, así como información sobre patrones de incumplimiento habituales.

Las ventajas de hacer comprobaciones de conformidad son las siguientes:

• Cumplir con las políticas y normativas

• Identificar desviaciones

• Mejorar la eficacia de los procesos

• Mejorar la calidad de los procesos

Para comprobar la conformidad, se pueden utilizar varias técnicas. Algunas de ellas son la repetición basada en tokens, la comprobación basada en la alineación y el análisis del esqueleto del registro. Hablemos brevemente de cada una de estas técnicas.

• Repetición visual basada en tokens: esta técnica simula la ejecución del modelo de proceso junto con el seguimiento de las desviaciones a través de una visualización intuitiva, aunque no es eficaz para grandes grupos de datos.

• Comprobación basada en la alineación: esta técnica ofrece un análisis detallado y preciso, sirve para medir el coste de las desviaciones alineando el comportamiento observado con los resultados esperados. La única limitación es la necesidad de una gran potencia de cálculo.

• Log skeletons: Esta técnica nos ayuda a detectar y analizar discrepancias. Ofrece representaciones visuales y matemáticas del comportamiento de los procesos.

Para garantizar un análisis eficaz del proceso, hay que tener un modelo preciso y actualizado, al tiempo que se priorizan las actividades críticas y se itera para perfeccionarlo con el feedback de las partes interesadas. Se equilibra la eficiencia computacional con la profundidad del análisis para lograr una mejora continua y una aplicación óptima.

Mejoras

Una vez finalizada la comprobación de la conformidad, se inicia la fase de mejora. Esta fase se centra en mejorar los modelos de procesos existentes con la ayuda de los datos extraídos de los registros de eventos. Estas mejoras incluyen el análisis del rendimiento con la ayuda de métricas de rendimiento junto con el análisis predictivo. El análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir comportamientos futuros con la ayuda de modelos predictivos. La precisión de los datos históricos complementa entrenamiento más completo de los modelos de machine learning ofreciendo modelos predictivos eficaces.

El process mining y sus retos

El process mining es una técnica basada en datos que analiza los registros de eventos para descubrir, supervisar y mejorar los procesos de las empresas comparándolos con modelos predefinidos. ¿Recuerdas los modelos predictivos de los que hablamos en la sección anterior? Aunque se trata de una técnica eficaz, conlleva sus propios retos.

Por ejemplo, la precisión depende en gran medida de la calidad de los registros de eventos, por lo que la limpieza de los datos es necesaria para obtener conclusiones precisas. En segundo lugar, la complejidad de los procesos de las empresas en la vida real requiere de herramientas y técnicas sofisticadas. Por último y aunque no menos importante, la aplicación de mejoras basadas en los conocimientos del process mining requiere prácticas eficaces de gestión del cambio.

Logra una visualización completa

El process mining utiliza datos de eventos reales para revelar cómo funcionan realmente los procesos, lo que ayuda a las empresas a detectar ineficiencias, mejorar los flujos de trabajo y garantizar el cumplimiento de la normativa. Proporciona información clara e imparcial y visibilidad end-to-end, lo que permite una optimización continua y una mejor toma de decisiones.

La creación de un modelo BPMN es el resultado más importante de la técnica de process discovery. Es extremadamente compatible en un motor BPMN como por ejemplo Flowable. Flowable permite modelar y gestionar procesos complejos que requieren un enfoque basado en casos. Flowable también tiene la capacidad de integrarse con soluciones de Inteligencia Artificial, ayudando en la optimización de procesos en poco tiempo.