¿Qué es la minería de procesos?

La minería de procesos es una técnica que analiza datos de registros de eventos para ayudar a las empresas a descubrir, monitorizar y mejorar sus procesos empresariales. Se encuentra en la intersección de la ciencia de datos y la gestión de procesos. Mediante el uso de algoritmos especializados, la minería de procesos lee las huellas digitales que se dejan en sistemas como las herramientas de planificación de recursos empresariales (ERP) o de gestión de relaciones con clientes (CRM). Toma estos datos en bruto y los convierte en un mapa visual de tus procesos empresariales.

Cuando los desarrolladores o los líderes empresariales consultan estos mapas, pueden ver exactamente lo que está ocurriendo en tiempo real. Va más allá de adivinar o suponer cómo funciona un proceso. En cambio, ofrece una imagen objetiva basada en datos. Esto ayuda a las empresas a identificar cuellos de botella, detectar ineficiencias y encontrar oportunidades para que las operaciones se desarrollen de forma más fluida.

Cómo funciona la minería de procesos: de los registros de eventos a las estadísticas

La tecnología de minería de procesos funciona extrayendo información de los datos que ya existen en los sistemas de información de tu empresa. Sigue un flujo de trabajo específico para convertir datos dispersos en información valiosa y útil.

  • Ingestión: el primer paso consiste en recoger "registros de eventos". Cada vez que un usuario interactúa con un sistema de software, se crea un registro. Este registro suele incluir un ID de caso (una instancia específica de un proceso, como el pedido n.º 123), una marca de tiempo (cuándo ocurrió) y una actividad (qué ocurrió, como "pedido aprobado"). Las herramientas de minería de procesos ingieren estos datos para formar la base del análisis.
  • Descubrimiento: una vez que se han ingerido los datos, los algoritmos, como el algoritmo alfa o el algoritmo de minería inductiva, reconstruyen el flujo del proceso. Analizan la secuencia de actividades de cada caso y, a continuación, un software como Looker dibuja automáticamente un mapa de procesos. Este mapa representa visualmente las rutas que siguen los diferentes casos, mostrando las más comunes y los valores atípicos sin ningún sesgo humano.
  • Análisis: por último, los equipos usan el software para analizar los resultados. Buscan el "happy path", que es la ruta ideal y más eficiente que debería seguir un proceso. Después, lo comparan con las desviaciones, los bucles o los retrasos, lo que les ayuda a identificar dónde se atasca el trabajo o dónde los equipos están dando pasos innecesarios.

Tipos de minería de procesos

Hay tres técnicas principales de minería de procesos que las empresas utilizan en función de sus objetivos. Cada tipo tiene un propósito diferente a la hora de comprender y mejorar los flujos de trabajo.

El descubrimiento suele ser el punto de partida. En esta técnica, se crea un modelo desde cero usando solo los datos de registros de eventos. No se parte de una hipótesis ni de un modelo preexistente de cómo debería funcionar el proceso, ya que los algoritmos simplemente analizan los datos y producen un modelo que refleja la realidad. Esto puede ser útil cuando quieras ver lo que está pasando sin ideas preconcebidas.

La comprobación de la conformidad consiste en comparar la realidad con un estándar. En este caso, se toman los datos del mundo real y se comparan con un modelo "ideal" predefinido o con un conjunto de reglas. El objetivo es encontrar infracciones. Por ejemplo, si una orden de compra debe aprobarse antes de que se pague una factura, la comprobación de conformidad marcará todas las instancias en las que el pago se haya realizado primero. Ayuda a que los equipos sigan las reglas.

La mejora implica usar datos para mejorar o ampliar un modelo de proceso ya existente. No se trata solo de encontrar errores, sino de aportar valor. Por ejemplo, puedes tomar un mapa de procesos y superponer datos de marcas de tiempo para ver exactamente dónde se producen los retrasos. Esto te ayuda a reparar el modelo o ajustar el proceso para que se adapte mejor a la realidad del entorno empresarial.

Minería de procesos frente a minería de datos frente a modelado de procesos

Es fácil confundir estos términos, pero se refieren a disciplinas diferentes. Aunque todas ellas están relacionadas con los datos y el análisis empresariales, abordan los problemas desde distintos puntos de vista.

  • El modelado de procesos es una tarea que tradicionalmente se ha hecho de forma manual. Se basa en que los analistas de negocio hagan entrevistas, organicen talleres y usen notas adhesivas para dibujar cómo se supone que funciona un proceso. Es subjetivo y representa el estado "debería ser".
  • La minería de datos es un campo muy amplio. Busca patrones en cualquier tipo de conjunto de datos, no solo en datos de procesos. Puede ayudar a responder a preguntas como "¿Qué clientes es probable que abandonen el servicio?" en lugar de "¿Por qué está tardando tanto el envío?".
  • La minería de procesos se centra específicamente en los datos centrados en los procesos para visualizar secuencias y flujos.

Función

Modelado de procesos

Minería de datos

Minería de procesos

Fuente principal

Entrevistas y talleres

Grandes conjuntos de datos

Registros de eventos (datos del sistema)

Enfoque

Cómo debería funcionar un proceso

Patrones y correlaciones

Cómo funciona realmente un proceso

Objetividad

Subjetivo (basado en opiniones)

Objetivo (basado en hechos)

Objetivo

Resultado

Diagramas estáticos

Modelos predictivos o clústeres

Mapas de procesos dinámicos

Función

Modelado de procesos

Minería de datos

Minería de procesos

Fuente principal

Entrevistas y talleres

Grandes conjuntos de datos

Registros de eventos (datos del sistema)

Enfoque

Cómo debería funcionar un proceso

Patrones y correlaciones

Cómo funciona realmente un proceso

Objetividad

Subjetivo (basado en opiniones)

Objetivo (basado en hechos)

Objetivo

Resultado

Diagramas estáticos

Modelos predictivos o clústeres

Mapas de procesos dinámicos

Casos prácticos de minería de procesos por sector

Las aplicaciones de minería de procesos abarcan diversos sectores. Cualquier departamento que dependa de flujos de trabajo estructurados puede usar estas técnicas para mejorar su rendimiento.

Los departamentos de finanzas suelen ser los primeros en adoptar la minería de procesos. Pueden usarla para optimizar las cuentas por pagar y por cobrar, por ejemplo, para reducir los tiempos de los ciclos del procesamiento de facturas. Ayuda a detener los pagos duplicados y a evitar los proveedores no aprobados, lo que a menudo se denomina "Maverick buying" (compras aleatorias). Al ver el flujo exacto de una factura, los equipos de finanzas pueden asegurarse de que aprovechan los descuentos por pago anticipado y evitan los recargos por pago tardío.

En el caso de las empresas que trabajan con bienes materiales, la minería de procesos puede ayudar a gestionar las complejidades de la cadena de suministro, como optimizar las líneas de producción identificando qué estaciones causan retrasos.

En logística, ayuda a visualizar el movimiento exacto de las mercancías a través de la cadena de suministro, desde el almacén hasta el cliente. Esta visibilidad ayuda a los responsables a predecir los retrasos, gestionar los traspasos de inventario de forma más fluida y asegurarse de que los calendarios de producción se ajustan a la demanda de los clientes.

En el sector sanitario, la minería de procesos puede utilizarse para mejorar la experiencia del paciente. Los hospitales pueden usarla para visualizar el recorrido del paciente, desde su ingreso hasta el alta. Al analizar el tiempo que transcurre entre las distintas fases (por ejemplo, el triaje, las pruebas y el tratamiento), los administradores pueden identificar los cuellos de botella que provocan largos tiempos de espera. Esto puede aumentar la eficiencia del triaje y garantizar que los recursos se asignen donde más se necesitan para mejorar la atención al paciente.

Las empresas de telecomunicaciones pueden usar la minería de procesos para mejorar el servicio de atención al cliente y la incorporación de nuevos usuarios. El proceso de activar una nueva línea o configurar un servicio de Internet conlleva muchos pasos e implica a numerosos departamentos. La minería de procesos ayuda a identificar los puntos de fricción en los que los clientes abandonan el proceso. Puede revelar por qué los tickets de activación se atascan o pasan continuamente del departamento técnico al de asistencia y viceversa, lo que permite a las empresas solucionar la causa raíz y mejorar la satisfacción del cliente.

El papel de la IA en la minería de procesos

La inteligencia artificial (IA) está transformando la minería de procesos, que ha pasado de ser una herramienta de diagnóstico a una de predicción. Mientras que la minería de procesos tradicional analiza lo que ha ocurrido en el pasado, la minería de procesos con IA usa el aprendizaje automático para predecir resultados futuros. Por ejemplo, un modelo podría analizar los casos abiertos y marcar un pedido concreto, prediciendo que el pedido llegará tarde basándose en patrones observados en datos históricos. De esta forma, los equipos pueden intervenir antes de que se produzca un problema.

La IA generativa también está haciendo que la tecnología sea más accesible. En lugar de necesitar un científico de datos para escribir consultas complejas, los usuarios pueden consultar los datos de sus procesos con lenguaje natural. Un gestor podría simplemente pedir "Muéstrame los 3 cuellos de botella principales en la planta de Berlín", y el sistema generaría el análisis. De esta forma, se democratiza el acceso a la información, lo que permite a los usuarios no técnicos tomar decisiones basadas en datos.

Ventajas de la minería de procesos para las operaciones empresariales

La implementación de la minería de procesos puede conllevar mejoras significativas en la forma en que opera una empresa. Al usar los datos para tomar decisiones, las empresas suelen obtener un retorno de inversión claro.

Transparencia

La minería de procesos ofrece una visibilidad casi total de las operaciones. Como analiza todas las transacciones registradas en el sistema, no se le escapa nada. Los directivos pueden ver la realidad de sus procesos en los distintos departamentos y ubicaciones, lo que aporta transparencia en las operaciones complejas.

Eficiencia

La tecnología destaca por su capacidad para identificar y eliminar los cuellos de botella. Por ejemplo, en una cadena de suministro, podría revelar que los pedidos permanecen en estado "pendiente" durante tres días debido a que se requiere una forma obligatoria. Al detectar estos retrasos, las empresas pueden optimizar los pasos y hacer llegar los productos a los clientes más rápido.

Cumplimiento

Ayuda a detectar comportamientos que no cumplen las políticas, como las compras no autorizadas, en las que los empleados se saltan los procedimientos de aprovisionamiento estándar. También monitoriza las infracciones de los acuerdos de nivel de servicio para garantizar que se cumplen las obligaciones contractuales y reducir el riesgo de sanciones.

Automatización

La minería de procesos es un gran precursor de la automatización. Identifica los pasos que son lo suficientemente repetitivos y estables como para que los gestione la automatización robótica de procesos (RPA). En lugar de adivinar qué automatizar, las empresas usan los datos para elegir los procesos que les aportarán las mayores mejoras en eficiencia.

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Ejemplo de creación de un flujo de procesamiento de minería de procesos

Para un desarrollador, la minería de procesos no consiste solo en visualizar un panel con información, sino en crear el flujo de procesamiento de datos que permita obtenerla. Aquí tienes un ejemplo práctico de cómo podrías diseñar una solución con Google Cloud para optimizar un sistema de pedidos de una tienda online.

  • Paso 1: Centralizar los registros. Lo primero que debes hacer es extraer los datos en bruto de tu aplicación y trasladarlos a un lugar donde se puedan analizar. Podrías configurar tu aplicación de comercio electrónico (que se ejecuta en Google Kubernetes Engine o Compute Engine) para que envíe los registros de la aplicación a Cloud Logging. A continuación, crea un sumidero para exportar automáticamente esos registros a BigQuery. De esta forma, cada evento de pedido realizado, pago procesado y artículo enviado se almacena de forma permanente en un almacén de datos escalable.
  • Paso 2: Transformar los datos en registros de eventos. Los registros de aplicaciones en bruto suelen ser blobs JSON caóticos. Debes convertirlos a un formato de registro de eventos limpio que los algoritmos de minería de procesos puedan leer. Puedes usar BigQuery SQL o Dataform para escribir un flujo de procesamiento de transformación. Este flujo extrae las tres columnas críticas: ID de asistencia (Número de pedido), Marca de tiempo (Fecha y hora del evento) y Nombre de actividad (por ejemplo, "Pago aprobado").
  • Paso 3: Predecir resultados con IA. Una vez que tengas la tabla de registro de eventos limpia en BigQuery, puedes usar Vertex AI para añadir inteligencia predictiva. Puedes entrenar un modelo de clasificación tabular directamente con tus datos de BigQuery para predecir resultados binarios, como "¿Llegará tarde este pedido? (Sí/No)". Después, puedes volver a escribir estas predicciones en BigQuery para enriquecer los datos de tus procesos con probabilidades futuras.
  • Paso 4: Visualización y alertas. Por último, puedes conectar Looker a tus tablas de BigQuery para visualizar el flujo del proceso y los retrasos previstos. También puedes configurar una función de Cloud Run que active una alerta al equipo de atención al cliente cuando Vertex AI prediga una alta probabilidad de que se produzca un retraso en la entrega. De esta forma, el equipo podrá ponerse en contacto con el cliente de forma proactiva.

Recursos adicionales

Consulta más información sobre los conceptos, los fundamentos de datos y las tecnologías de Google Cloud que hacen posible la minería de procesos.

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