¿Qué es la minería de procesos?

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

Cuando los desarrolladores o los líderes empresariales miran estos mapas, pueden ver exactamente lo que está sucediendo en tiempo real. Va más allá de adivinar o suponer cómo funciona un proceso. En cambio, proporciona una imagen basada en datos y hechos. Esto ayuda a las organizaciones a identificar cuellos de botella, detectar ineficiencias y encontrar oportunidades para que las operaciones se ejecuten de manera más fluida.

Cómo funciona la minería de procesos: De registros de eventos a estadísticas

La tecnología de minería de procesos funciona extrayendo conocimiento de los datos que ya existen en los sistemas de información corporativos. Sigue un flujo de trabajo específico para convertir datos dispersos en estadísticas prácticas.

  • Transferencia: El primer paso consiste en recopilar "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 núm. 123), una marca de tiempo (cuándo ocurrió) y una actividad (qué ocurrió, como "pedido aprobado"). Las herramientas de minería de procesos transfieren estos datos para formar la base del análisis.
  • Descubrimiento: Una vez que se transfieren los datos, los algoritmos como el algoritmo alfa o el minero inductivo reconstruyen el flujo del proceso. Analizan la secuencia de actividades de cada caso y, luego, un software como Looker dibuja automáticamente un mapa de procesos. Este mapa visualiza las rutas que toman 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 "camino feliz", que es la ruta ideal y más eficiente que debe seguir un proceso. Luego, comparan esto con las desviaciones, los bucles o los retrasos, lo que ayuda a identificar dónde se atasca el trabajo o dónde los equipos están dando pasos adicionales innecesarios.

Tipos de minería de procesos

Existen tres técnicas principales de minería de procesos que las organizaciones utilizan en función de sus objetivos. Cada tipo tiene un propósito diferente en la comprensión y mejora de los flujos de trabajo.

El descubrimiento suele ser el punto de partida. En esta técnica, compilas un modelo desde cero usando solo los datos del registro de eventos. No empiezas con una hipótesis o 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 quieres ver lo que realmente está sucediendo sin ideas preconcebidas.

La verificación de conformidad consiste en comparar la realidad con un estándar. Aquí, tomas los datos del mundo real y los comparas con un modelo "ideal" predefinido o un conjunto de reglas. El objetivo es encontrar incumplimientos. Por ejemplo, si una orden de compra debe aprobarse antes de que se pague una factura, la verificación de conformidad marcará cada instancia en la que el pago se realizó primero. Ayuda a garantizar que los equipos sigan las reglas.

La mejora implica usar datos para mejorar o extender un modelo de proceso existente. No se trata solo de encontrar errores, sino de agregar valor. Por ejemplo, puedes tomar un mapa de procesos existente y superponer datos de marca de tiempo para ver exactamente dónde ocurren 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 versus minería de datos versus modelado de procesos

Es fácil confundir estos términos, pero se refieren a disciplinas diferentes. Si bien todos se ocupan del análisis de datos y de negocios, abordan el problema desde diferentes ángulos.

  • El modelado de procesos es tradicionalmente una tarea manual. Se basa en que los analistas de negocios realicen entrevistas, organicen talleres y usen notas adhesivas para describir cómo se supone que debe funcionar un proceso. Es subjetivo y representa el estado "que debería ser".
  • La minería de datos es un campo muy amplio. Busca patrones en cualquier tipo de conjunto de datos, no solo en los datos de procesos. Puede ayudar a responder preguntas como “¿Qué clientes es probable que abandonen la empresa?” en lugar de “¿Por qué el envío tarda tanto?”.
  • La minería de procesos se enfoca específicamente en datos centrados en procesos para visualizar secuencias y flujos.

Función

Modelado de procesos

Extracción de datos

Minería de procesos

Fuente principal

Entrevistas con personas, talleres

Conjuntos de datos grandes

Registros de eventos (datos del sistema)

Enfoque

Cómo debería funcionar un proceso

Patrones y correlaciones

Cómo funciona realmente un proceso

Objetividad

Subjetiva (basada en opiniones)

Objetivo (basado en hechos)

Objetivo

Resultado

Diagramas estáticos

Modelos predictivos/clústeres

Mapas de procesos dinámicos

Función

Modelado de procesos

Extracción de datos

Minería de procesos

Fuente principal

Entrevistas con personas, talleres

Conjuntos de datos grandes

Registros de eventos (datos del sistema)

Enfoque

Cómo debería funcionar un proceso

Patrones y correlaciones

Cómo funciona realmente un proceso

Objetividad

Subjetiva (basada en opiniones)

Objetivo (basado en hechos)

Objetivo

Resultado

Diagramas estáticos

Modelos predictivos/clústeres

Mapas de procesos dinámicos

Casos de uso por industria para la minería de procesos

Las aplicaciones de la minería de procesos abarcan varias industrias. Cualquier departamento que dependa de flujos de trabajo estructurados puede usar estas técnicas para mejorar el rendimiento.

Los departamentos de finanzas suelen ser los primeros en adoptar el proceso de minería. Pueden usarla para optimizar las cuentas por pagar y por cobrar, como usarla para ayudar a reducir los tiempos de ciclo para el procesamiento de facturas. Ayuda a detener los pagos duplicados y a prevenir los proveedores no aprobados, a menudo llamados "Maverick Buying". Al ver el flujo exacto de una factura, los equipos de finanzas pueden asegurarse de aprovechar los descuentos por pago anticipado y evitar los cargos por mora.

Para las empresas que se dedican a los bienes físicos, la minería de procesos puede ayudar a administrar las complejidades de la cadena de suministro, como la optimización de las líneas de producción identificando qué estaciones causan retrasos.

En logística, ayuda a visualizar el movimiento exacto de los productos a través de la cadena de suministro, desde el almacén hasta el cliente. Esta visibilidad ayuda a los gerentes a predecir retrasos, administrar las transferencias de inventario de manera más fluida y garantizar que los programas de producción coincidan con la demanda de los clientes.

En el sector de la salud, la minería de procesos puede usarse para mejorar la experiencia de los pacientes. Los hospitales pueden usarlo para visualizar el "recorrido del paciente" desde el ingreso hasta el alta. Con el análisis del tiempo entre las diferentes etapas (como la clasificación, las pruebas y el tratamiento), los administradores pueden identificar los cuellos de botella que causan largos tiempos de espera. Esto puede mejorar la eficiencia de la clasificación y garantizar que los recursos se asignen donde más se necesitan para mejorar los resultados de los pacientes.

Las empresas de telecomunicaciones pueden usar la minería de procesos para mejorar la atención al cliente y la incorporación. El proceso de activación de una nueva línea o configuración de un servicio de Internet implica muchos pasos y departamentos. La minería de procesos ayuda a identificar los puntos de fricción en que los clientes abandonan el proceso. Puede revelar por qué los tickets de activación se atascan o rebotan entre los departamentos técnicos y de asistencia, lo que permite a la empresa solucionar la causa raíz y mejorar la satisfacción del cliente.

El rol de la IA en la minería de procesos

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la minería de procesos de una herramienta de diagnóstico en una predictiva. Mientras que la minería de procesos tradicional analiza lo que sucedió en el pasado, la IA de minería de procesos usa aprendizaje automático para predecir resultados futuros. Por ejemplo, un modelo podría analizar los casos abiertos actuales y marcar un pedido específico prediciendo que "Este pedido llegará tarde" en función de los patrones observados en los datos históricos. Esto permite que los equipos intervengan antes de que ocurra un problema.

La IA generativa también está haciendo que la tecnología sea más accesible. En vez de necesitar un científico de datos para escribir consultas complejas, los usuarios pueden consultar sus datos de proceso con lenguaje natural. Un gerente podría simplemente preguntar: "Muéstrame los 3 principales cuellos de botella en la planta de Berlín", y el sistema generaría el análisis. Esto democratiza el acceso a las estadísticas, lo que permite que los usuarios no técnicos tomen decisiones fundamentadas en datos.

Beneficios de la minería de procesos para las operaciones comerciales

Implementar la minería de procesos puede generar mejoras significativas en la forma en que opera una empresa. Cuando las organizaciones usan los datos para tomar decisiones, suelen obtener un claro retorno de la inversión (ROI).

Transparencia

La minería de procesos ofrece una visibilidad de casi el 100% de las operaciones. Como analiza cada transacción registrada en el sistema, nada queda oculto. Así, los líderes pueden ver la realidad de sus flujos de trabajo en diferentes departamentos y ubicaciones, lo que elimina la naturaleza de "caja negra" de las operaciones complejas.

Eficiencia

La tecnología se destaca por identificar y quitar 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 un requisito de firma manual. Cuando se detectan estos retrasos, las empresas pueden optimizar los pasos y entregar los productos a los clientes más rápido.

Cumplimiento

Ayuda a detectar comportamientos que no cumplen con las políticas, como “Maverick Buying”, en que los empleados evitan los procedimientos de adquisición estándar. También supervisa los incumplimientos del Acuerdo de Nivel de Servicio (ANS), lo que garantiza que se cumplan las obligaciones contractuales y reduce el riesgo de sanciones.

Automatización

La minería de procesos es un gran precursor de la automatización. Identifica qué pasos son repetitivos y lo suficientemente estables como para que los maneje la automatización robótica de procesos (RPA). En vez de adivinar qué automatizar, las empresas usan los datos para elegir los procesos que generarán las mayores ganancias de eficiencia.

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Ejemplo de creación de una canalización de minería de procesos

Para un desarrollador, la minería de procesos no se trata solo de ver un panel, sino de crear la canalización de datos que hace posible esas estadísticas. Aquí tienes un ejemplo práctico de cómo podrías diseñar una solución con Google Cloud para optimizar un sistema de pedidos de comercio electrónico.

  • Paso 1: Centraliza los registros. Tu primera tarea es extraer los datos sin procesar de tu aplicación y colocarlos en un lugar donde puedan analizarse. Podrías configurar tu aplicación de comercio electrónico (que se ejecuta en Google Kubernetes Engine o Compute Engine) para enviar registros de la aplicación a Cloud Logging. Desde allí, crearás un "receptor" para exportar automáticamente estos registros a BigQuery. Esto garantiza que cada evento "Pedido realizado", "Pago procesado" y "Artículo enviado" se almacene de forma permanente en un almacén de datos escalable.
  • Paso 2: Transforma datos en registros de eventos. Los registros de aplicaciones sin procesar suelen ser BLOB de JSON desordenados. Debes transformarlos en un formato de "Registro de eventos" limpio que puedan leer los algoritmos de minería de procesos. Puedes usar BigQuery SQL o Dataform para escribir una canalización de transformación. Esta canalización extrae las tres columnas fundamentales: ID del caso (número de pedido), Marca de tiempo (hora del evento) y Nombre de la actividad (p. ej., "Pago aprobado").
  • Paso 3: Predicción de resultados con IA Una vez que tu tabla de registro de eventos limpia esté en BigQuery, puedes usar Vertex AI para agregar 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)". Luego, puedes volver a escribir estas predicciones en BigQuery, lo que enriquece tus datos de proceso 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 asistencia al cliente cada vez que Vertex AI prediga una alta probabilidad de retraso en la entrega, lo que les permitirá comunicarse de forma proactiva con el cliente.

Recursos adicionales

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