Artículo de Jorge León, Socio y AWS Cell Leader en Mática Partners.

Imagina que tu rutina de cada mañana es levantarte, tomar café, lavarte los dientes, ducharte, vestirte, coger las llaves y salir de casa. Ahora imagina millones de personas con rutinas distintas a la tuya y distintas entre sí. ¿Por dónde empezarías a analizarlas para obtener patrones de comportamiento, similitudes o cualquier información que necesites?

La minería de procesos o Process Mining es la solución a este tipo de problema que, llevado al plano empresarial, afecta directamente a la toma de decisiones estratégicas y, por ende, a sus costes e ingresos.

El Process Mining a menudo se percibe como un proceso difícil de entender. Sin embargo, comprender esta disciplina no es tan difícil como parece y supone grandes ventajas para las organizaciones. Te las contamos en este artículo.

¿Qué es el process mining? Hacer frente a los obstáculos iniciales

El Process Mining es una disciplina que combina conceptos de minería de datos, procesos de negocio y sistemas de información con el objetivo de mejorar la eficiencia, reducir los costes, mejorar la calidad y aumentar la transparencia de los procesos de negocio.

Para poder poner en marcha este proceso y garantizar que los resultados obtenidos son precisos y fiables, la calidad de los datos es clave. Sin embrago, se trata de un problema recurrente que sale a la luz en las fases iniciales de su implementación. Esto se debe a que los datos registrados en los sistemas de información pueden ser incompletos, inconsistentes y contener errores, lo que afecta negativamente a los resultados obtenidos.

Otro obstáculo común que se puede encontrar al realizar Process Mining es la falta de estandarización en los datos. En ocasiones, los datos registrados en los sistemas de información están en diferentes formatos, lo que dificulta su integración, análisis y obtención de resultados precisos. Además, las organizaciones suelen tener muchos procesos diferentes, y puede ser difícil identificar cuáles de ellos son relevantes para analizar.

Una vez superados estos baches iniciales, ¿cómo se realiza este proceso? ¿Qué fases conlleva y que beneficios aporta en cada una?

Pre-procesamiento de los datos

Para poder realizar una minería de procesos de forma correcta, es necesario realizar una fase de Pre-procesamiento de los datos que nos permita normalizar y limpiar toda esta información. Esta primera fase requiere de sistemas pensados para procesar grandes volúmenes de datos. Para ello, desde Mática utilizamos AWS siendo esta una plataforma de Cloud pública que cuenta con una serie de servicios idóneos para realizar todas las acciones necesarias, a veces incluso sin necesidad de código.

Esta fase se divide en 4 etapas:

La Ingesta:  donde se obtienen los datos necesarios para el análisis, incluso de sistemas SaaS, utilizando un servicio No-Code de AWS.

Data Quality: donde se analiza la calidad de los datos y se eliminan aquellos que no cumplan ciertas reglas de calidad. Para ello, Mática cuenta con un producto propio, Aqtiva, que permite crear, validar y desplegar estas reglas en la plataforma de AWS de forma sencilla y eficiente.

Transformación: se preparan los datos para su visualización, normalizando y uniendo la información proveniente de diferentes orígenes. AWS proporciona servicios Low-Code para abordar esta fase sin aprovisionamiento.

Almacenamiento y Servicio: se almacena la información de manera definitiva y se hace accesible para herramientas internas o externas a través de servicios de construcción de DataLake de AWS.

En general, el preprocesamiento es un paso crítico en Process Mining, ya que permite obtener datos limpios y consistentes para garantizar resultados precisos y confiables. Una vez hemos complido este paso, nos encontramos con la fase final.

Fase final

En la fase final del análisis de Process Mining, se realiza la propia minería de procesos. Existen diversas soluciones en el mercado que se adaptan a las necesidades del cliente. Entre ellas, destaca Celonis, la herramienta de Process Mining más conocida, que proporciona un gran análisis y genera de forma automática las métricas necesarias para comprender y analizar los flujos de negocio.

Otra opción es PowerBI, la herramienta de BI del paquete Office que cuenta con múltiples visualizaciones para generar las métricas necesarias y con aplicaciones de pago desarrolladas por terceros para pintar los flujos y visualizar cualquier problema y además recientemente incorporó a través de Power Automate una herramienta de Process Mining llamada Process Advisor. Tableau es una alternativa muy similar a PowerBI, que puede ser usada en caso de no contar con Windows para desarrollar con PowerBI y que también cuenta con aplicaciones de terceros para este fin.

Existen diversas herramientas y soluciones en el mercado para realizar el Process Mining, y todas tienen la capacidad de conectarse con AWS. Esta capacidad de conexión permite una mayor eficiencia en el análisis de procesos y facilita la identificación de áreas de mejora y oportunidades para optimizar la eficiencia empresarial.

¿Por qué necesitas aplicar Process Mining en tu empresa?

Básicamente, para ser capaz de…

– Detectar de cuellos de botella en los procesos

– Detectar incumplimientos del proceso establecido

– Extraer mediciones como tiempos medios, máximos y mínimos de las tareas.

– Detectar procesos bloqueados.

– Establecer tiempo medio, máximo y mínimo en completar el flujo completo.

¿Quieres controlar los procesos en tu negocio y poder sacar el máximo partido a los datos que generan?

Las herramientas y servicios de AWS y los servicios de Mática podrás aplicar el Proces Mining en tu organización, para obtener los datos clave que te ayuden a mejorar tus procesos empresariales. Con nuestro equipo de expertos, no importará cuantos millones de rutinas tengas que analizar, sabrás por donde empezar y tendrás claro qué información recoger y analizar para decidir con éxito.