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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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