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El conocimiento de los procesos operativos es un factor importante para poder optimizarlos. Sin embargo, a menudo los procesos no están suficientemente documentados o existe una discrepancia entre el proceso cotidiano llevado a cabo y el registro. La minería de procesos puede ayudar a comprender mejor y optimizar los procesos de la empresa.
¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es una técnica que permite utilizar los datos existentes para reconstruir y evaluar los procesos empresariales. Los datos existentes en los sistemas informáticos operativos se utilizan para reconstruir y analizar los procesos empresariales. El método se centra en el conocimiento implícito del proceso para definir, combinar y visualizar sus etapas. El objetivo de la minería de procesos es reconocer un proceso de principio a fin con todos sus pasos, interrelaciones y dependencias, compararlo con el proceso deseado y averiguar cómo debería ser en realidad o dónde puede optimizarse.
Minería de procesos frente a minería de datos
La minería de datos es una técnica analítica que, de forma similar a la minería de procesos, analiza grandes cantidades de datos para proporcionar una mejor comprensión. Sin embargo, al analizar los datos, la minería de datos se centra en las correlaciones empíricas, las conexiones cruzadas y las tendencias, y proporciona cifras clave individuales y resultados selectivos. La minería de procesos, en cambio, analiza cómo se han generado los datos y, por tanto, también puede hacer predicciones e identificar desviaciones en tiempo real. La minería de procesos hace visibles todos los procesos de la empresa y permite identificar los problemas y el potencial de optimización.
5 herramientas habituales para la minería de procesos
Celonis
Celonis es una de las plataformas de minería de procesos más conocidas y ofrece una amplia gama de funciones, como visualización de procesos, optimización de procesos y análisis predictivo. La plataforma es fácil de usar y puede implantarse rápidamente.
Minit
Minit ofrece una interfaz de usuario intuitiva para visualizar y optimizar procesos. La plataforma puede combinar datos de distintas fuentes y ofrece funciones como análisis de procesos, comparación de procesos y optimización de procesos.
Discoteca
Disco es un software de minería de procesos fácil de usar que ofrece una amplia gama de funciones, como visualización de procesos, análisis de procesos y optimización de procesos. La plataforma también es compatible con una amplia gama de fuentes de datos y puede implantarse rápidamente.
ProcesoOro
ProcessGold ofrece un completo conjunto de funciones para visualizar, analizar y optimizar los procesos empresariales. La plataforma es compatible con una amplia gama de fuentes de datos y ofrece una interfaz fácil de usar.
Analizador de procesos QPR
QPR ProcessAnalyzer ofrece una amplia gama de funciones para visualizar, analizar y optimizar los procesos empresariales. La plataforma es compatible con una amplia
de fuentes de datos y ofrece una automatización y optimización integradas de los procesos. La plataforma es fácil de usar y puede implantarse rápidamente.
El papel de la calidad de los datos
La calidad de los datos es un factor importante a la hora de llevar a cabo un proyecto de minería de procesos. Es importante pensar en los datos de antemano y comprenderlos incluyendo toda la información contextual. Hay que seleccionar y preparar los datos pertinentes, lo que a menudo requiere vincular datos de distintas fuentes. Sólo así es posible extraer al final las conclusiones correctas del modelo y tomar decisiones, conclusiones o recomendaciones basadas en hechos.
Mejorar la calidad de los datos mediante la IA documental
Para mejorar aún más la calidad de los datos, puede ser útil la aplicación de la IA Documental (Inteligencia Artificial). La IA documental es una tecnología que utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar, extraer y clasificar documentos y datos.
Aplicando la IA documental, los documentos pueden reconocerse y analizarse automáticamente para extraer la información pertinente y estructurarla de forma coherente. La tecnología puede ayudar a fusionar y limpiar datos de distintas fuentes para garantizar una mayor calidad de los datos.
Con Document AI se pueden capturar y procesar automáticamente, por ejemplo, facturas, albaranes, pedidos o contratos. La tecnología puede extraer de los documentos los datos pertinentes, como el nombre del cliente, el importe o las condiciones de pago, y estructurarlos de forma uniforme. Esto evita errores de introducción manual y aumenta la calidad de los datos.
En combinación con la minería de procesos, la IA documental puede ayudar a mejorar la calidad de los datos que se introducen en el software de minería de procesos. Al extraer y estructurar automáticamente los datos, se evitan errores e incoherencias y se obtienen mejores resultados y perspectivas.
En general, la aplicación de la IA documental ofrece la oportunidad de mejorar la calidad de los datos y crear así la base para el éxito de los proyectos de minería de procesos.
Fases del proceso de extracción
Un proyecto de minería de procesos consta de varias fases. En la primera, se planifica el proyecto y se seleccionan los datos pertinentes. En la segunda, se definen las preguntas y se crea un modelo. En la tercera fase, los registros de eventos se vinculan al modelo y éste se adapta si es necesario. En la cuarta fase, el modelo se amplía con otros factores y, por último, puede utilizarse para predecir sucesos, planificar intervenciones o formular recomendaciones.
Conclusión
La minería de procesos es un enfoque importante para comprender y optimizar los procesos empresariales. Esta técnica utiliza los datos existentes para reconstruir y analizar los procesos empresariales. Actualmente hay muchos proveedores de software que ofrecen herramientas de minería de procesos. Entre las más comunes se encuentran Celonis, Minit, Disco, ProcessGold y QPR ProcessAnalyzer. Al llevar a cabo un proyecto de minería de procesos, es importante pensar de antemano en la calidad de los datos y seleccionar y preparar los datos pertinentes. Sólo así es posible tomar decisiones, conclusiones o recomendaciones basadas en hechos.
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