O que é mineração de processos?

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.

Como funciona a mineração de processos: de registros de eventos a insights

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.

  • Ingestão: a primeira etapa envolve a coleta de "registros de eventos". Cada vez que um usuário interage com um sistema de software, ele cria um registro. Esse registro normalmente inclui um ID de caso (uma instância específica de um processo, como o pedido nº 123), um carimbo de data/hora (quando aconteceu) e uma atividade (o que aconteceu, como "pedido aprovado"). As ferramentas de mineração de processos ingerem esses dados para formar a base da análise.
  • Descoberta: depois que os dados são ingeridos, algoritmos como o algoritmo alfa ou o minerador indutivo reconstroem o fluxo do processo. Eles analisam a sequência de atividades de cada caso, e softwares como o Looker desenham automaticamente um mapa de processos. Esse mapa mostra os caminhos que diferentes casos seguem, exibindo as rotas mais comuns e os outliers sem nenhum viés humano.
  • Análise: por fim, as equipes usam o software para analisar os resultados. Elas procuram o "caminho feliz", que é a rota ideal e mais eficiente que um processo deve seguir. Depois, eles comparam isso com desvios, loops ou atrasos, o que ajuda a identificar onde o trabalho fica parado ou onde as equipes estão realizando etapas extras e desnecessárias.

Tipos de mineração de processos

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.

Mineração de processos versus mineração de dados versus modelagem de processos

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.

  • A modelagem de processos é tradicionalmente uma tarefa manual. Ele depende de analistas de negócios que conduzem entrevistas, realizam workshops e usam post-its para descobrir como um processo deve funcionar. É subjetivo e representa o estado "ideal".
  • A mineração de dados é um campo muito amplo. Ele procura padrões em qualquer tipo de conjunto de dados, não apenas em dados de processo. Ele pode ajudar a responder perguntas como "Quais clientes provavelmente vão cancelar a assinatura?" em vez de "Por que o envio está demorando tanto?".
  • A mineração de processos se concentra especificamente em dados centrados no processo para visualizar sequências e fluxos.

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

Casos de uso por setor para mineração de processos

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.

O papel da IA na mineração de processos

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.

Benefícios da mineração de processos para operações comerciais

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.

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Como criar um exemplo de pipeline de mineração de processos

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.

  • Etapa 1: centralizar os registros. Sua primeira tarefa é extrair os dados brutos do aplicativo e colocá-los em um local onde possam ser analisados. Você pode configurar seu aplicativo de e-commerce (executado no Google Kubernetes Engine ou no Compute Engine) para enviar registros de aplicativos ao Cloud Logging. A partir daí, você cria um "Coletor" para exportar automaticamente esses registros para o BigQuery. Isso garante que todos os eventos "Pedido feito", "Pagamento processado" e "Item enviado" sejam armazenados permanentemente em um data warehouse escalonável.
  • Etapa 2: transformar dados em registros de eventos Os registros brutos de aplicativos costumam ser blobs JSON desorganizados. Você precisa transformá-los em um formato de "Registro de eventos" limpo que os algoritmos de mineração de processos possam ler. Você pode usar o SQL do BigQuery ou o Dataform para escrever um pipeline de transformação. Esse pipeline extrai as três colunas críticas: ID do caso (número do pedido), Timestamp (horário do evento) e Nome da atividade (por exemplo, Pagamento aprovado").
  • Etapa 3: prever resultados com IA: depois que a tabela de registro de eventos limpa estiver no BigQuery, você poderá usar a Vertex AI para adicionar inteligência preditiva. Você pode treinar um modelo de classificação tabular diretamente nos seus dados do BigQuery para prever resultados binários, como "Este pedido vai atrasar? (Sim/Não)." Em seguida, você pode gravar essas previsões de volta no BigQuery, enriquecendo seus dados de processo com probabilidades futuras.
  • Etapa 4: visualização e alertas Por fim, você pode conectar o Looker às suas tabelas do BigQuery para visualizar o fluxo do processo e os atrasos previstos. Você também pode configurar uma função do Cloud Run que aciona um alerta para a equipe de suporte ao cliente sempre que a Vertex AI prevê uma alta probabilidade de atraso na entrega, permitindo que ela entre em contato com o cliente de forma proativa.

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