¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es una técnica utilizada para descubrir, analizar y mejorar los procesos empresariales mediante métodos de minería de datos. La minería de procesos se considera una forma objetiva y basada en datos de evaluar el estado real de los procesos y flujos de trabajo de una organización.
La minería de procesos puede considerarse la intersección entre la gestión de procesos empresariales y la ciencia de datos. Las herramientas de minería de procesos interactúan con los sistemas de software empresarial para extraer información sobre los procesos, normalmente en forma de datos de eventos u objetos empresariales, con el fin de descubrir y mejorar los procesos empresariales.
La minería de procesos da visibilidad a los procesos de extremo a extremo, proporcionando así a las empresas datos valiosos que pueden utilizarse para mejorar los procesos empresariales reales y alcanzar un mejor rendimiento de la empresa. También puede denominarse radiografía de los flujos de trabajo y procesos empresariales clave.
¿Por qué explotar los procesos empresariales?
El análisis de procesos empresariales no es un concepto nuevo. En el pasado, el análisis de los procesos empresariales podía basarse en encuestas de tiempo y movimiento, mapeo de procesos o entrevistas de descubrimiento de procesos con personal clave. Los resultados del análisis manual se resumían a menudo en iniciativas de inteligencia empresarial, como parte de las conclusiones de auditorías, o se visualizaban en un mapa de procesos.
El análisis de procesos puede considerarse una forma de evaluar el estado "tal cual" de los procesos empresariales y un método para diseñar y modelar el estado "que debería ser" de los procesos. Aunque muchas empresas tienen modelos de procesos y procedimientos normalizados de trabajo (PNT) perfectamente diseñados, la realidad de los procesos empresariales no suele coincidir con esas expectativas.
¿Cómo funciona la minería de procesos?
La minería de procesos puede considerarse un método de cuatro pasos, desde la extracción de datos hasta su análisis.
- Extraer datos : se utiliza una herramienta de minería de procesos para extraer datos de procesos de los sistemas informáticos.
- Reconstruir los datos : se recopilan y armonizan los datos del proceso para prepararlos para el análisis.
- Visualización de datos: los algoritmos de minería de procesos se utilizan para mostrar el estado actual de los procesos.
- Analizar los datos: los datos del proceso se analizan para identificar las oportunidades de mejora del proceso.
Principales casos de uso de la minería de procesos
Hasta ahora hemos discutido los qués, cómos, y ahora los porqués de la minería de procesos. Ahora podemos ver algunos ejemplos más concretos de cómo la minería de procesos podría aportar valor a las diferentes unidades / roles dentro de una organización.
- Descubrimiento de procesos. Este es el caso de uso más típico y más genérico para la minería de procesos es el descubrimiento de procesos - donde el objetivo es identificar el estado "tal cual" de los procesos de negocio.
- Análisis de la causa raíz. Otro caso de uso clave es simplemente cuantificar e identificar la causa raíz de los retos clave del proceso mediante el uso de datos reales del proceso.
- Comprobación de la conformidad. La minería de procesos le permite supervisar y realizar un seguimiento continuo de la alineación de los procesos con los procedimientos normalizados de trabajo y los modelos de procesos mediante la comprobación de la conformidad.
- Identificación de oportunidades. La minería de procesos descubre oportunidades para racionalizar o automatizar procesos, por ejemplo, con la automatización robótica de procesos (RPA).
- Optimización de procesos. En la optimización de procesos, el estado final de una minería de procesos eficaz es que los procesos se supervisan y mejoran continuamente.
Cada uno de los ejemplos de casos de uso anteriores puede aplicarse a un equipo, a una unidad de negocio o a toda la organización.
Algunos casos de uso comunes para la minería de procesos en los negocios empresariales incluyen:
- Finanzas: mejorar el capital circulante, aumentar la productividad del equipo financiero o garantizar el cumplimiento de las operaciones financieras.
- Adquisiciones: simplificación de los procesos de aprobación, reducción de las compras caprichosas o identificación de errores en el rendimiento de los proveedores.
- Servicio de atención al cliente: reducción del plazo de respuesta al cliente, identificación de las causas profundas de los problemas y mejora de la satisfacción del cliente.
- Logística: garantizar la fiabilidad del suministro, optimizar el inventario y mejorar la productividad dentro de la logística y el transporte.
- Relaciones humanas: contratación, incorporación de empleados y nóminas.
¿Cómo encaja la minería de procesos en la gestión de procesos empresariales y la BPA?
Mientras que el análisis de procesos se ha convertido en una parte probada y establecida de la gestión eficaz de procesos empresariales, la minería de procesos resolvió algunas de las limitaciones clave del análisis manual:
- El análisis manual del proceso se basa en las opiniones subjetivas de los entrevistados o los analistas de la encuesta;
- Para llevar a cabo el análisis se necesitan tiempo, costes y recursos de equipo considerables;
- Sólo se obtiene una instantánea única de los procesos, en lugar de resultados continuos que se pueden seguir y mejorar.
En resumen, la minería de procesos ofrece una solución automatizada de descubrimiento de procesos que proporciona a las empresas una forma basada en datos para gestionar las iniciativas de mejora de procesos.
¿La minería de procesos es sólo descubrimiento automatizado de procesos?
Sería una simplificación excesiva decir que la minería de procesos es sólo una solución automatizada de descubrimiento de procesos. En realidad, la solución ofrece un método basado en datos para mejorar continuamente los procesos empresariales y puede utilizarse de forma flexible no solo para descubrir procesos, sino también para modelizar y prever las repercusiones de las mejoras de los procesos.
Existen otras soluciones de descubrimiento que no requieren una minería de datos complicada de los datos de registro de eventos. Por ejemplo, las soluciones de minería de tareas pueden utilizarse eficazmente para descubrir procesos en curso a partir de las actividades de la interfaz de usuario. La inteligencia de procesos es otra solución que combina las tecnologías de minería de procesos y tareas en una única plataforma y proporciona una visión unificada de todos los procesos y flujos de trabajo.
¿Por qué es tan popular la minería de procesos?
La minería de procesos ayuda a descubrir ineficiencias en las operaciones empresariales, cuellos de botella en los procesos y oportunidades de automatización de forma más sistemática y a mayor escala que el análisis manual basado en entrevistas. Además, la minería de procesos es más rápida y, por lo general, más fiable a la hora de gestionar grandes cantidades de datos, por lo que proporciona información más precisa.
Hoy en día, la minería de procesos es una de las áreas más activas del desarrollo de software empresarial. En una encuesta reciente realizada a ejecutivos de empresas de Global 5000, HFS Research descubrió que la extracción y el descubrimiento de procesos era la nueva tecnología emergente prioritaria para la inversión. Según Deloitte, el 63% de las empresas utilizan o tienen previsto adoptar software de minería de procesos en un futuro próximo.
Minería de procesos frente a minería de tareas
En términos sencillos, la minería de procesos analiza los procesos empresariales a partir de los datos de registro de eventos del sistema informático, mientras que la minería de tareas analiza las tareas del flujo de trabajo a partir de las interfaces de usuario. En la práctica, la minería de procesos y la minería de tareas están estrechamente relacionadas, pero difieren en los tres factores siguientes.
Diferencia 1: cómo se recopilan los datos
La minería de procesos normalmente implica la recopilación de registros de eventos de los sistemas de TI de origen, tales como la planificación de recursos empresariales (ERP) o sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) utilizados por las empresas. En la práctica, el software de minería de procesos está configurado para integrar y extraer los registros de eventos de cada sistema fuente diferente, y los algoritmos de minería de procesos se utilizan para fusionar y visualizar los procesos y las variaciones de los procesos en un tablero de inteligencia de negocios.
El software de minería de tareas suele recopilar el flujo de trabajo y la actividad de las tareas desde la interfaz de usuario de los empleados, normalmente desde un agente en un ordenador de sobremesa o, en algunos casos, extensiones de los navegadores web utilizados para acceder a las aplicaciones empresariales. Algunas soluciones populares de minería de tareas utilizan algoritmos de captura de imágenes para registrar automáticamente los datos de actividad que luego se visualizan en cuadros de mando de análisis de tareas y flujos de trabajo.
Diferencia 2: alcance del análisis de datos
La minería de procesos suele implicar el análisis de procesos empresariales y flujos de trabajo definidos más amplios a gran escala, como los procesos de cuentas por pagar, del pedido al cobro o del ciclo de vida del cliente. Por otro lado, el análisis de tareas puede entrar en detalles específicos sobre tareas concretas dentro de un flujo de trabajo o proceso específico, describiendo los pasos individuales que se dan, por ejemplo, para crear un pedido de compra.
Diferencia 3: el objetivo del análisis de datos
La tercera diferencia clara en el ámbito de la minería de procesos y la minería de tareas es el objetivo final del análisis. Como una amplia generalización de la minería de tareas puede ser utilizado en los equipos y unidades de negocio con una gran cantidad de trabajo repetitivo para medir y comparar el rendimiento de los empleados, mientras que la minería de procesos se utiliza a menudo en relación con la reingeniería de procesos o iniciativas de excelencia operativa.
Ventajas y limitaciones habituales de la minería de procesos
La minería de procesos es una herramienta excelente para analizar los procesos de principio a fin. Sin embargo, como cualquier software empresarial, hay consideraciones importantes antes de iniciar una iniciativa de este tipo. En este capítulo, vamos a discutir los beneficios clave de la minería de procesos y las limitaciones a tener en cuenta.
Ventajas de la minería de procesos
La extracción de datos de procesos tiene una serie de ventajas evidentes. Entre las siete mayores ventajas se incluyen:
- Reducción de costes. El descubrimiento automático de procesos encuentra los procesos más manuales, repetitivos y, en general, ineficaces, que suelen ser los de mayor coste para las distintas unidades.
- Mejora de la calidad. La minería de procesos puede ayudar a descubrir fallos, retrasos o errores que reducen la calidad de los bienes o servicios.
- Reducción del tiempo de espera. La eficiencia es una de las principales prioridades de cualquier empresa, y una de las principales ventajas de la minería de procesos es la reducción del tiempo de espera o rendimiento en los procesos básicos.
- Mejora de la satisfacción del cliente. La calidad del servicio al cliente depende directamente de la eficiencia de los procesos de cara al cliente.
- Automatización de procesos facilitada. Junto con herramientas de automatización como RPA, la minería de procesos ayuda a optimizar procesos que antes eran ineficientes.
- Decisiones basadas en datos. La minería de procesos fomenta la toma de decisiones basada en datos, cerrando las brechas de datos en bruto y analizando los procesos recreados.
- Mayor transparencia. En las grandes empresas, la mayoría de las decisiones se basan en la experiencia de los directivos, sus conocimientos y su intuición. Con la minería de procesos, es posible ver cómo funcionan los procesos de facto.
Limitaciones habituales de las herramientas de minería de procesos
Aunque la minería de procesos puede hacer maravillas para las organizaciones y ha demostrado su eficacia durante muchos años, hay áreas en las que la minería de procesos se queda corta.
Análisis de los datos más recientes, pero no en tiempo real
La minería de procesos analiza los datos más recientes extraídos de los sistemas de información, pero eso sigue sin garantizar la imagen completa del rendimiento actual de una empresa. Los datos de los registros de eventos se obtienen primero en un momento dado, se limpian y sólo después se analizan. De este modo, el proceso de extracción nunca proporciona datos totalmente en tiempo real.
Costes iniciales elevados
A menudo, el despliegue de soluciones de minería de procesos requiere mucho esfuerzo y aportaciones de múltiples unidades y equipos, lo que se traduce en costes muy elevados. Por ejemplo, un equipo de TI tendría que realizar un desarrollo inicial e integraciones de software antes de que el software pueda empezar a funcionar. En muchos casos, hay que crear y mantener integraciones con todos los sistemas de recursos de la empresa, y los costes se acumulan rápidamente.
Gran dependencia de los analistas humanos
Aunque la minería de procesos pretende en última instancia facilitar la automatización de los procesos, sigue dependiendo en gran medida del cerebro humano y del trabajo de los analistas de negocio, los analistas de datos y los informáticos. Dos grandes áreas en las que las personas son absolutamente necesarias para la minería de procesos son:
- Interpretación de los datos: una vez analizados, los insights por sí solos no son suficientes, y se necesita un analista de negocio que interprete esos datos y encuentre casos de uso concretos acordes con los objetivos iniciales.
- Limpieza y extracción de datos: los datos de los registros de sucesos pueden estar incompletos, ser incorrectos o estar duplicados, por lo que los analistas de datos deben tomarse su tiempo y limpiar los datos para prepararlos para su uso posterior.
Mucho tiempo para obtener valor
Dependiendo de su complejidad, los distintos sistemas requieren mucho tiempo de "preparación" antes de que puedan siquiera empezar a proporcionar registros de eventos. Debido a las grandes necesidades de integración de datos de la mayoría de las soluciones de minería de procesos, no es raro que las implantaciones tarden entre 12 y 18 meses.
Argumentos a favor de la minería de procesos
Una vez que haya establecido un claro beneficio y caso de uso para la minería de procesos, puede preparar un caso de negocio para implementarlo en su organización. Cómo esto sucede depende mucho de sus recursos y alcance - y esto puede variar mucho entre las pequeñas, medianas y grandes empresas.
Funciones y responsabilidades del equipo
La minería de procesos es una iniciativa de gran envergadura que puede reportar enormes beneficios siempre y cuando se ejecute correctamente. Dicho esto, también requiere un gran esfuerzo por parte de las organizaciones que lo adoptan. Un proyecto típico de minería de procesos requiere que al menos los siguientes roles estén involucrados en él:
Propietario del proceso. Es la persona responsable de la parte estratégica del proyecto. El propietario del proceso fija las metas, define los objetivos y dirige el proceso, proporcionando al equipo toda la ayuda y el apoyo necesarios.
Experto en bases de datos. La persona principal que obtiene los datos de múltiples sistemas de información comprueba la calidad de los datos y los entrega para su posterior análisis. Suele ser alguien del equipo de TI o de análisis, o de ambos, y se le puede llamar realmente un "gurú de los datos".
Expertos en minería de procesos. Suele tratarse de un pequeño equipo de especialistas, en el que uno lleva a cabo la parte más técnica del análisis propiamente dicho y el otro evalúa el proceso y encuentra oportunidades de automatización basadas en las percepciones de los datos en consonancia con los objetivos fijados inicialmente por el propietario del proceso.
En organizaciones más grandes, el equipo puede estar formado por más personas, lo que hace que sus funciones sean más limitadas y específicas.
Elegir el proveedor de minería de procesos adecuado
En el mercado existen más de 35 soluciones diferentes de minería de procesos para distintos tipos de organizaciones y clientes. No importa cuáles sean sus necesidades específicas, es bueno tener en cuenta estas áreas clave que le ayudarán a elegir el mejor proveedor:
- Facilidad de uso: la minería de procesos no tiene por qué ser difícil de usar. Busque capturas de pantalla o una demostración del producto para ver si parece fácil de usar o navegar.
- Configurabilidad: algunas soluciones sólo se adaptan a casos de uso específicos o requieren un esfuerzo considerable para configurarlas o integrarlas con distintos sistemas de origen.
- Análisis e informes: si busca una solución de nivel empresarial, es probable que necesite funciones avanzadas y fiables de análisis e informes.
- Visibilidad de extremo a extremo (E2E): a medida que se digitaliza más trabajo, se necesita una visibilidad E2E completa de todo el recorrido del proceso a través de diferentes herramientas y sistemas.
- Nivel de apoyo: tanto si se trata de un analista de procesos novel como de un arquitecto de procesos experimentado, es probable que tenga diferentes necesidades de apoyo e incorporación.
- Coste total de propiedad: las soluciones de minería de procesos tienen distintos costes y niveles de servicio. Conviene tener en cuenta el coste total de propiedad, que incluye el coste de implantación y el coste del análisis continuo de los procesos.
¿Cuándo solicitar una RFP?
Cuando esté evaluando diferentes proveedores de software, puede considerar la posibilidad de redactar una RFP para software de inteligencia de procesos.
Una solicitud de propuesta es un documento que se crea cuando se buscan y evalúan varias ofertas para una o varias soluciones o artículos adquiridos. Suelen utilizarse cuando se necesita una solución con más conocimientos técnicos o un enfoque especializado para necesidades empresariales únicas.
Las RFP son una práctica habitual en el software empresarial, pero no son la única opción. También puede explorar pruebas gratuitas o de pago, pruebas de concepto o simplemente solicitar información directamente a distintos proveedores. En algunas organizaciones, las RFP son simplemente una parte común del proceso de adquisición.
Algunos criterios críticos de puntuación de la RFP que deben tenerse en cuenta:
- ¿Busca una solución de minería de procesos, minería de tareas o inteligencia de procesos completa que abarque sistemas, procesos y trabajo?
- ¿Busca una solución llave en mano que requiera una implantación limitada o recursos de implantación más amplios?
- ¿Tiene o necesita capacidad para implantar la solución en toda su organización, o necesitará un amplio apoyo del proveedor o de uno de sus socios?
- ¿Cuál es el plazo y la urgencia del proyecto? ¿Se trata de semanas, meses o años?
- ¿Busca una solución que pueda poner a prueba y ampliar con el tiempo en toda su organización, o espera resultados claros y cuantificables desde el principio?
- ¿Qué importancia tiene el estado actual de la solución y cuánto peso concede a la visión y la hoja de ruta futura del socio elegido?
- ¿Puede estimar el coste total de propiedad de la solución basándose en las respuestas de la propuesta, y se ajustará a sus requisitos presupuestarios?
Considere una nueva alternativa - ProcessMaker Process Intelligence (PI)
Aunque la minería de procesos es muy popular, hay otra alternativa que vale la pena considerar. El software híbrido de inteligencia de procesos, como ProcessMaker PI, cubre los casos de uso proporcionados por la minería de procesos, al tiempo que elimina la necesidad de integración y minería de datos requerida por las herramientas de minería de procesos. En su lugar, aprovecha las tecnologías avanzadas de captura de datos y la IA para recopilar datos empresariales relevantes de las interfaces de usuario. La plataforma híbrida engloba las ventajas tanto de la minería de procesos como de la minería de tareas y proporciona beneficios adicionales.
Análisis de datos en tiempo real
ProcessMaker PI realiza análisis de datos en tiempo real, revelando el desempeño actual de una organización y alertando rápidamente sobre cualquier desviación. Cubre de forma exhaustiva todas las aplicaciones, sistemas y flujos de trabajo relacionados con la actividad empresarial. No deja espacio para procesos "en la sombra" que podrían pasar desapercibidos por los registros de eventos.
Sin necesidad de desarrollo inicial
La plataforma híbrida puede implantarse inmediatamente, sin necesidad de múltiples integraciones ni de ocupar el tiempo del personal informático en la extracción de datos.
Análisis previos y posteriores automatizados
La plataforma PI recopila de forma autónoma datos anónimos observando todas las actividades relacionadas con el trabajo dentro de los equipos. Estos datos representan la verdadera naturaleza del trabajo, eliminando la necesidad de depurar o limpiar los datos. Una vez que los datos están listos, la plataforma los analiza automáticamente y ofrece recomendaciones para futuras acciones,
actuando así como analista de negocio y analista de datos.
Resultados más rápidos
ProcessMaker PI empieza a generar casos de negocio y recomendaciones de soluciones basadas en datos en cuestión de días. Aborda las limitaciones antes mencionadas de la minería de procesos y proporciona un análisis más completo y matizado de los procesos.
