El proceso de minería es una técnica de análisis de datos que utiliza registros de eventos para descubrir, monitorizar y mejorar los procesos empresariales en la vida real. Implica extraer conocimientos de los datos generados por varios sistemas y procesos, y utilizar ese conocimiento para identificar cuellos de botella, ineficiencias y otras oportunidades de mejora.

La minería de procesos se puede utilizar en una amplia gama de industrias, como la fabricación, la atención médica, las finanzas y la logística. Es especialmente útil para las organizaciones que dependen de procesos complejos y dinámicos, ya que les permite analizar y entender cómo funcionan realmente esos procesos en la práctica.

Existen varios enfoques diferentes para la minería de procesos, incluyendo el descubrimiento de procesos, la conformidad de procesos y el mejoramiento de procesos.

El descubrimiento de procesos implica el uso de registros de eventos para descubrir automáticamente el flujo de proceso de un sistema. Esto se puede hacer mediante algoritmos como el algoritmo Alpha o el Heuristics Miner. El flujo de proceso resultante se puede visualizar en forma de mapa de procesos, que muestra las diferentes actividades y sus secuencias.

La conformidad de procesos implica comparar el flujo de proceso real con el flujo de proceso esperado, con el fin de identificar desviaciones. Esto se puede hacer mediante técnicas como el análisis de sus desviación y comprobación de la conformidad de dichos procesos.

El mejoramiento de procesos implica utilizar “los hallazgos” de información relevante obtenidos de la minería de procesos para mejorar la eficiencia y efectividad de estos. Se puede hacer identificando cuellos de botella e ineficiencias, y luego implementando cambios en el proceso para abordar estos problemas.

Estas herramientas y paquetes de software de minería suelen incluir características como la visualización de procesos, el análisis de procesos y recomendaciones de mejora de procesos.

Hemos de insistir que uno de los principales beneficios de la minería de procesos es que permite a las organizaciones tener una mejor comprensión de sus procesos e identificar oportunidades de mejora.

Haciendo historia uno de los primeros en utilizar la minería de procesos fue el profesor Wil van der Aalst, quien desarrolló el algoritmo Heuristics Miner en la década de 1990. Desde entonces, han surgido muchas otras herramientas y algoritmos de minería de procesos, como ProM y Alpha, además de herramientas complementarias, basadas en IA como IBM Watson.

Herramientas de minería de procesos y la importancia de la diferenciación

 

Hay varias herramientas de minería de procesos disponibles en el mercado, cada una con sus propias características y ventajas. Algunas de las herramientas más populares incluyen Disco, Celonis, ProcessGold e IBM Process Mining.

Una de las principales diferencias entre estas herramientas es el enfoque que tienen. Por ejemplo, algunas herramientas se centran más en el descubrimiento de procesos y la visualización de datos, mientras que otras se enfocan más en la conformidad de procesos y la detección de desviaciones. También hay herramientas que se centran en el mejoramiento de procesos, proporcionando recomendaciones y soluciones para optimizar los procesos.

Otra diferencia importante es la plataforma en la que se basan las herramientas. Algunas herramientas son independientes y pueden ser utilizadas con cualquier sistema o proceso, mientras que otras están diseñadas para ser utilizadas con una plataforma específica o están mejor integradas con paquetes del mismo fabricante.

Además, las herramientas de minería de procesos pueden diferenciarse en términos de su facilidad de uso, configuración y precio. Algunas herramientas son más sencillas de instalar y utilizar, mientras que otras pueden ser más complejas y requerir una configuración y una capacitación más detalladas.

La diferenciación es importante porque ayuda a las organizaciones a elegir la herramienta de minería de procesos que mejor se adapte a los requisitos y nivel de madurez de la organización. Al comparar las diferentes herramientas, las organizaciones pueden determinar qué herramienta es la mejor opción en términos de características, plataforma y facilidad de uso. Esto ayuda a asegurar que la herramienta elegida proporcione el mayor valor y beneficio para la organización.

Primeros pasos con su primer proyecto de minería de procesos

 

Para comenzar a trabajar en un primer proyecto de minería de procesos, a continuación algunos pasos que se pueden seguir, además de contactar con nosotros, son:

1. Familiarizarse con los conceptos básicos de minería de procesos: para empezar, es importante que comprendas qué es la minería de procesos y cómo puede ser útil. Puedes leer algunos libros o artículos o mirar tutoriales en línea para obtener más información. Algunos:
   1. https://processmining.org/introduction.html
   2. https://www.ibm.com/docs/en/process-mining/1.12.0.5?topic=overview
2. Elige una herramienta de minería de procesos: hay muchas herramientas de minería de procesos disponibles, así que es importante elegir la que mejor se adapte a tus necesidades. Algunas de las opciones más populares incluyen ProM, Disco y YAWL.
3. Recopila los datos: para realizar una minería de procesos efectiva, necesitarás un conjunto de datos que incluya información sobre el proceso que deseas analizar. Puedes recopilar estos datos de diferentes fuentes, como sistemas de seguimiento de procesos o encuestas a empleados.
4. Prepara los datos: una vez que tengas tus datos, es importante que los prepares para el análisis. Esto puede incluir eliminar datos irrelevantes o incompletos, y normalizar los datos para que sean más fáciles de trabajar.
5. Ejecuta el análisis: ahora puedes utilizar tu herramienta de minería de procesos para analizar los datos y obtener información valiosa sobre el proceso en cuestión.
6. Interpreta los resultados: una vez que hayas obtenido los resultados del análisis, es importante que los intérpretes para poder entender lo que significan y cómo pueden ser útiles para mejorar el proceso.
7. Aplica los cambios: con base en los resultados del análisis, puedes implementar cambios para mejorar el proceso y hacerlo más eficiente. Es importante seguir monitoreando el proceso para asegurarte de que los cambios realmente tienen el efecto deseado.

Por qué IBM Process Mining

 

Hay varias razones por las que IBM Process Mining puede ser una buena opción para tu empresa:

1. Ofrece una visión detallada y en tiempo real de tus procesos de negocio: IBM Process Mining te permite ver cómo se están ejecutando tus procesos de negocio y detectar áreas de mejora.
2. Ayuda a identificar cuellos de botella y otras áreas de mejora: con IBM Process Mining, puedes ver dónde se están produciendo retrasos o problemas en el proceso y encontrar soluciones para mejorar la eficiencia.
3. Permite ver cómo los cambios en el proceso afectan el rendimiento: al tener una visión detallada del proceso, puedes ver cómo los cambios que haces afectan el rendimiento y tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar el proceso.
4. El IBM Process Mining se integra con otras herramientas complementarias de IBM para la gestión y automatización de procesos de negocio como BPM/ODM/ECM, y así obtener una visión más completa de los procesos de negocio y tomar decisiones informadas y más automatizadas.
5. Ofrece una amplia gama de funcionalidades y herramientas: IBM Process Mining ofrece una amplia gama de funcionalidades y herramientas para ayudarte a comprender y mejorar tus procesos de negocio, como análisis de procesos, identificación de patrones y detección de problemas.
6. Permite poder abordar iniciativas de identificación de mejora de procesos de forma económica y sin intrusión en los sistemas productivos de la empresa. Una vez se extraen los datos de los procesos a analizar, esta solución permite identificar puntos de mejora, analizando el resultado esperado en sus diferentes escenarios (a través de lo que se denomina un” gemelo digital”).
7. Analizar tareas de usuario (task mining), de forma que se pueda analizar el uso del tiempo de los usuarios, para poder identificar posibles tareas a automatizar (da incluso la posibilidad de generar los scripts de RPA de forma automática).

 

El futuro de la minería de procesos

 

Es difícil predecir exactamente cómo evolucionará la minería de procesos en el futuro. Algunas tendencias que podrían influir en su desarrollo son:

1. Mayor uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático: es posible que veamos un mayor uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la minería de procesos, lo que permitiría a las herramientas de minería de procesos aprender y mejorar de manera autónoma.
2. Mayor integración con otras tecnologías empresariales: es probable que veamos una mayor integración de la minería de procesos con otras tecnologías empresariales, como la automatización de procesos y la gestión de casos de negocio.
3. Mayor uso de datos en tiempo real: la minería de procesos puede utilizar datos en tiempo real para proporcionar una visión más precisa y actualizada de los procesos de negocio.
4. Mayor uso en la toma de decisiones: es posible que veamos un mayor uso de la minería de procesos en la toma de decisiones, ya que puede proporcionar información valiosa para mejorar la eficacia (mejora sustancial del proceso con la consecución del objetivo fijado) y la eficiencia (optimización de los costes del mismo) de los procesos de negocio.
5. Mayor uso en la mejora de la experiencia del cliente: la minería de procesos también puede ser útil para mejorar la experiencia del cliente, identificando áreas de mejora en los procesos de servicio al cliente y proporcionando información valiosa para la toma de decisiones.

 

Tecnologías mencionadas

 

Alpha es el nombre de un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado por Google DeepMind. Fue diseñado para aprender de manera autónoma a través de la experiencia, sin necesidad de programación explícita. Alpha ha sido utilizado en una amplia gama de aplicaciones, como el juego de Go y el procesamiento del lenguaje natural.

Alpha utiliza una técnica llamada «aprendizaje por refuerzo», en la que se le da una recompensa o un castigo en función de su rendimiento. A medida que Alpha experimenta y aprende, puede mejorar su rendimiento y tomar decisiones más efectivas.

Alpha ha sido utilizado en varios proyectos de investigación y ha demostrado ser muy efectivo en la resolución de problemas complejos.

Heuristics Miner es un algoritmo de minería de procesos que se utiliza para analizar datos de seguimiento de procesos y generar un modelo visual del proceso. El algoritmo utiliza técnicas de minería de datos y heurísticas (reglas de experiencia) para detectar patrones y descubrir información valiosa sobre el proceso.

Heuristics Miner es conocido por ser muy efectivo en la detección de patrones y la identificación de áreas de mejora en los procesos de negocio. También es muy rápido y puede procesar grandes cantidades de datos en poco tiempo.