A mineração de processos é uma técnica que analisa dados de registros de eventos para ajudar as organizações a descobrir, monitorar e melhorar os processos de negócios. Ela está na intersecção da ciência de dados e do gerenciamento de processos. Usando algoritmos especializados, a mineração de processos lê as pegadas digitais deixadas em sistemas como ferramentas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou de gestão de relacionamento com o cliente (CRM). Ela pega esses dados brutos e os transforma em um mapa visual dos seus processos de negócios.
Quando desenvolvedores ou líderes empresariais analisam esses mapas, eles podem ver exatamente o que está acontecendo em tempo real. Ela vai além de adivinhar ou presumir como um processo funciona. Em vez disso, ela fornece um panorama factual e baseado em dados. Isso ajuda as organizações a identificar gargalos, detectar ineficiências e encontrar oportunidades para melhorar o fluxo das operações.
A tecnologia de mineração de processos funciona extraindo conhecimento dos dados que já existem nos seus sistemas de informações corporativas. Ele segue um fluxo de trabalho específico para transformar dados dispersos em insights úteis.
Existem três técnicas principais de mineração de processos que as organizações usam dependendo dos objetivos. Cada tipo tem uma finalidade diferente na compreensão e melhoria dos fluxos de trabalho.
A descoberta costuma ser o ponto de partida. Nessa técnica, você cria um modelo do zero usando apenas os dados do registro de eventos. Você não começa com uma hipótese ou um modelo preexistente de como o processo deve funcionar, porque os algoritmos simplesmente analisam os dados e produzem um modelo que reflete a realidade. Isso pode ser útil quando você quer ver o que realmente está acontecendo sem preconceitos.
A verificação de conformidade consiste em comparar a realidade com um padrão. Aqui, você usa os dados do mundo real e os compara com um modelo "ideal" predefinido ou um conjunto de regras. O objetivo é encontrar violações. Por exemplo, se uma ordem de compra precisar ser aprovada antes do pagamento de uma fatura, a verificação de conformidade vai sinalizar todas as instâncias em que o pagamento aconteceu primeiro. Ele ajuda a garantir que as equipes sigam as regras.
O aprimoramento envolve o uso de dados para melhorar ou estender um modelo de processo atual. Não se trata apenas de encontrar erros, mas de agregar valor. Por exemplo, você pode pegar um mapa de processos atual e sobrepor dados de carimbo de data/hora para ver exatamente onde ocorrem os atrasos. Isso ajuda a reparar o modelo ou ajustar o processo para se adequar melhor à realidade do ambiente de negócios.
É fácil confundir esses termos, mas eles se referem a disciplinas diferentes. Embora todos lidem com dados e análise de negócios, eles abordam o problema de ângulos diferentes.
Recurso | Modelagem de processos | Prospecção de dados | Mineração de processos |
Fonte principal | Entrevistas com pessoas, workshops | Conjuntos de dados grandes | Logs de eventos (dados do sistema) |
Foco | Como um processo deve funcionar | Padrões e correlações | Como um processo realmente funciona |
Objetividade | Subjetiva (baseada em opinião) | Objetivo (baseado em fatos) | Objetivo |
Resultado | Diagramas estáticos | Clusters/Modelos preditivos | Mapas de processos dinâmicos |
Recurso
Modelagem de processos
Prospecção de dados
Mineração de processos
Fonte principal
Entrevistas com pessoas, workshops
Conjuntos de dados grandes
Logs de eventos (dados do sistema)
Foco
Como um processo deve funcionar
Padrões e correlações
Como um processo realmente funciona
Objetividade
Subjetiva (baseada em opinião)
Objetivo (baseado em fatos)
Objetivo
Resultado
Diagramas estáticos
Clusters/Modelos preditivos
Mapas de processos dinâmicos
Os aplicativos de mineração de processos abrangem vários setores. Qualquer departamento que dependa de fluxos de trabalho estruturados pode usar essas técnicas para melhorar o desempenho.
Os departamentos financeiros costumam ser os primeiros a adotar a mineração de processos. Eles podem usar a IA para simplificar as contas a pagar e a receber, como reduzir os tempos de ciclo para o processamento de faturas. Ele ajuda a interromper pagamentos duplicados e a impedir fornecedores não aprovados, muitas vezes chamados de "compras não autorizadas". Ao ver o fluxo exato de uma fatura, as equipes financeiras podem aproveitar os descontos de pagamento antecipado e evitar taxas de atraso.
Para empresas que trabalham com produtos físicos, a mineração de processos pode ajudar a gerenciar as complexidades da cadeia de suprimentos, como otimizar as linhas de produção identificando quais estações causam atrasos.
Na logística, ela ajuda a visualizar o movimento exato das mercadorias na cadeia de suprimentos, do armazém ao cliente. Essa visibilidade ajuda os gerentes a prever atrasos, gerenciar transferências de inventário com mais facilidade e garantir que os cronogramas de produção correspondam à demanda dos clientes.
No setor de saúde, a mineração de processos pode ser usada para melhorar a experiência do paciente. Os hospitais podem usar essa ferramenta para visualizar a "jornada do paciente" desde a internação até a alta. Ao analisar o tempo entre diferentes etapas, como triagem, testes e tratamento, os administradores podem identificar gargalos que causam longos tempos de espera. Isso pode melhorar a eficiência da triagem e garantir que os recursos sejam alocados onde são mais necessários para melhorar os resultados dos pacientes.
As empresas de telecomunicações podem usar a mineração de processos para melhorar o atendimento ao cliente e a integração. O processo de ativação de uma nova linha ou configuração de um serviço de Internet envolve muitas etapas e departamentos. A mineração de processos ajuda a identificar pontos de atrito em que os clientes desistem. Ela pode revelar por que os tíquetes de ativação ficam presos ou são enviados de um lado para o outro entre os departamentos técnico e de suporte, permitindo que a empresa corrija a causa raiz e melhore a satisfação do cliente.
A inteligência artificial (IA) está transformando a mineração de processos de uma ferramenta de diagnóstico em uma ferramenta preditiva. A mineração de processos tradicional analisa o que aconteceu no passado, enquanto a IA de mineração de processos usa o machine learning para prever resultados futuros. Por exemplo, um modelo pode analisar casos abertos atuais e sinalizar um pedido específico, prevendo que "Este pedido vai atrasar" com base em padrões vistos em dados históricos. Isso permite que as equipes intervenham antes que um problema realmente ocorra.
A IA generativa também está tornando a tecnologia mais acessível. Em vez de precisar de um cientista de dados para escrever consultas complexas, os usuários podem consultar os dados do processo com linguagem natural. Um gerente pode simplesmente perguntar: "Mostre os três principais gargalos da fábrica de Berlim", e o sistema gera a análise. Isso democratiza o acesso a insights, permitindo que usuários sem conhecimento técnico tomem decisões baseadas em dados.
A implementação da mineração de processos pode levar a melhorias significativas na forma como uma empresa opera. Ao usar dados para orientar as decisões, as organizações costumam ter um retorno do investimento (ROI) claro.
Transparência
A mineração de processos oferece visibilidade de quase 100% das operações. Como ela analisa todas as transações registradas no sistema, nada fica escondido. Os líderes podem ver a realidade dos fluxos de trabalho em diferentes departamentos e locais, removendo a natureza de "caixa preta" das operações complexas.
Eficiência
A tecnologia é excelente para identificar e remover gargalos. Por exemplo, em uma cadeia de suprimentos, pode revelar que os pedidos ficam no status "pendente" por três dias devido a um requisito de assinatura manual. Ao identificar esses atrasos, as empresas podem simplificar as etapas e entregar os produtos aos clientes com mais rapidez.
Compliance
Ele ajuda a detectar comportamentos não conformes, como a "compra independente", em que os funcionários ignoram os procedimentos padrão de aquisição. Ele também monitora violações de contrato de nível de serviço (SLA), garantindo que as obrigações contratuais sejam cumpridas e reduzindo o risco de penalidades.
Automação
A mineração de processos é um ótimo precursor da automação. Ela identifica quais etapas são repetitivas e estáveis o suficiente para serem tratadas pela automação de processos robóticos (RPA). Em vez de adivinhar o que automatizar, as empresas usam os dados para escolher os processos que vão gerar os maiores ganhos de eficiência.
Para um desenvolvedor, a mineração de processos não é apenas visualizar um painel, mas também criar o pipeline de dados que torna esses insights possíveis. Aqui está um exemplo prático de como você pode projetar uma solução usando o Google Cloud para otimizar um sistema de pedidos de e-commerce.
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