La minería de procesos o process mining es una técnica de extracción de conocimiento que se basa en el análisis de archivos de registro. Este método nos permite analizar los procesos de negocio y descubrir dónde hay potencial para mejorarlos.
La minería de procesos o process mining comprende un conjunto de técnicas pertenecientes a la gestión de procesos y destinadas a analizar procesos de negocio. Estos métodos utilizan información y datos anotados en registros de eventos para realizar un análisis del proceso real a posteriori. Las herramientas de process mining toman como base una serie de algoritmos específicos propios de la minería de datos que, aplicados a los archivos de registro y a las variables obtenidas, permiten identificar tendencias y patrones. El objetivo final es mejorar la comprensión de los procesos de negocio estudiados para poder optimizarlos y lograr que sean más eficientes.
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En los trabajos de investigación, en algunas ocasiones el término process mining es referido como “descubrimiento automatizado de procesos de negocio” (en inglés, automated business process discovery o ABPD). Este concepto describe un conjunto de técnicas que se usan para crear, evaluar y ampliar los modelos de procesos. El manifiesto del Grupo de Trabajo del IEEE sobre minería de procesos diferencia tres tipos de técnicas de process mining:
El Grupo de Trabajo del IEEE en minería de procesos es un grupo de investigación del Instituto de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (IEEE) de la Universidad Tecnológica de Eindhoven creado para promover el desarrollo y aplicación de la minería de procesos a través de actividades de investigación y educación.
La minería de procesos combina técnicas pertenecientes a la minería de datos y a la inteligencia computacional (IC) con el análisis y el modelado de procesos. Un proceso se describe como una secuencia lógica de actividades o tareas relacionadas entre sí, que pueden registrarse como eventos.
El punto de partida de cualquier técnica de process mining se encuentra en los datos que figuran en los registros y que muestran los eventos en orden cronológico. Estos a su vez pueden clasificarse entre etapas de proceso o instancias de proceso.
Por lo general, el concepto “proceso” hace referencia a un proceso de negocio en términos de planificación. Una instancia, en cambio, es la ejecución particular de ese proceso. Las instancias de proceso pueden ser determinadas de forma individual teniendo en cuenta parámetros como el tiempo, la ubicación o las personas y dispositivos involucrados. Por ejemplo, una solicitud de póliza de seguro de vida a una empresa aseguradora se consideraría un proceso. La tramitación de esta solicitud por parte del Sr. Martínez será una instancia del proceso estándar establecido previamente.
EL IEEE ha creado un esquema estándar para cada tipo de process mining.
Las técnicas de process mining del tipo Discovery toman un registro de eventos y producen un modelo de proceso sin utilizar ninguna información a priori, solo con la ayuda de algoritmos de process mining. Utilizan los registros de eventos de los sistemas informáticos que se están usando en las organizaciones.
El resultado de este tipo de minería de procesos es, generalmente, un modelo de proceso. Un modelo de este tipo podría derivarse, por ejemplo, de una fábrica en la que los productos se marcan con un sello de tiempo para determinar en qué momento pasan por cada una de las fases de producción.
Las principales técnicas de representación aplicadas a los modelos de proceso son:
Las técnicas de process mining no se limitan necesariamente a descubrir, validar y mejorar los modelos de procesos, sino que también se pueden utilizar para representar estructuras corporativas y crear organigramas, normas o directrices empresariales.
Las técnicas de process mining del tipo Conformance se utilizan para validar modelos de procesos. Si un modelo de proceso ya se está aplicando, resulta recomendable compararlo cada cierto tiempo con los nuevos datos procedentes del registro de eventos para comprobar que se corresponde con los procesos reales. Estas técnicas de minería de procesos se utilizan para comparar un modelo existente con los datos de eventos actuales y así poder determinar cuáles son las desviaciones entre el modelo y la realidad. El resultado de estas comprobaciones de conformidad será un diagnóstico del que podremos sacar conclusiones sobre la calidad del modelo de proceso que hemos analizado. Las pruebas de conformidad pueden realizarse tanto sobre modelos de procesos normativos como descriptivos.
Los modelos descriptivos sirven para describir procesos que están siendo ejecutados en la realidad. Los modelos normativos aportan información sobre cómo debería ejecutarse un proceso en el mejor de los casos. También se habla de modelos reales y modelos deseados u objetivos.
Las técnicas de process mining del tipo Enhacement tienen como objetivo desarrollar y mejorar los modelos de proceso ya existentes haciendo uso de la información descubierta. El resultado es un modelo de proceso nuevo y ampliado.
La minería de procesos engloba cuatro niveles diferentes de observación:
En la práctica, hoy en día la minería de procesos se utiliza principalmente para detectar flujos de control. Las técnicas de process mining más utilizadas son las del tipo Discovery centradas en los flujos de control. Gracias a ellas, es posible identificar secuencias cronológicas y lógicas de las etapas individuales de un proceso para luego poder compararlas con el estado deseado.
La IEEE ha desarrollado el modelo de ciclo de vida L* como referencia para la aplicación de las técnicas de process mining. Este modelo divide los proyectos de process mining en cinco fases:
| Fase | Procedimiento | |
|---|---|---|
| Planificación y clasificación | Según el modelo de ciclo de vida L*, los proyectos de process mining empiezan con una fase de planificación.En esta fase, se responden las siguientes preguntas:- ¿Qué proceso queremos estudiar?- ¿Cuáles son los eventos importantes?- ¿Cuáles son los indicadores más relevantes?- ¿Qué actores y sistemas de TI están involucrados?- ¿Cómo podemos obtener los datos que necesitamos?- ¿Cuáles son los objetivos del proyecto de process mining? | |
| 1 | Extracción de datos relevantes | Tras la fase de planificación, se extraen los datos relevantes de los sistemas de TI disponibles:- Archivos de registro- Modelos- Otros |
| 2 | Creación de un modelo de flujo de control | En la fase 2, se crea un modelo de flujo de control a partir de los datos obtenidos y se relaciona con los archivos de registro. |
| 3 | Creación de un modelo integrado | Si se cuenta con suficientes datos, el modelo creado en la fase 2 puede ampliarse introduciendo nuevas perspectivas en la fase 3. |
| 4 | Apoyo operativo | En la fase 4 se utiliza el modelo para dar apoyo a los procesos operativos. |
La minería de procesos puede utilizarse siempre que exista información sobre los pasos individuales de los procesos de negocio, detallada, registrada y almacenada de manera constante mediante sistemas de TI. Sirve a las empresas, por ejemplo, en los siguientes casos:
Por lo tanto, las técnicas de minoría de procesos pueden utilizarse en ámbitos tan diversos como el comercio minorista, la fabricación de equipos originales, la banca, los seguros, el desarrollo o los departamentos de ventas con el fin de mejorar procesos de negocio como los pedidos, la producción o los flujos de caja.
Los principales campos de aplicación de las técnicas de minería de procesos son la gestión del flujo de trabajo y la gestión del conocimiento. Además, el conocimiento extraído a partir del process mining se utiliza en el desarrollo de sistemas de asistencia.
Son innumerables las empresas que utilizan tecnologías como bases de datos, sistemas ERP o sistemas de gestión del conocimiento para descubrir y hacer uso de la información. Normalmente, los procesos no se analizan directamente: gracias a los métodos utilizados por el process mining, es posible extraer conocimientos explícitos de los procesos implícitos.
Los sistemas de gestión de flujos de trabajo describen los procesos de negocio desde un punto de vista normativo y automatizan la coordinación y control de los pasos individuales de cada proceso. El sistema proporciona al usuario interfaces para llevar a cabo tareas de comunicación y acceder a los datos y programas. La gestión del flujo de trabajo se basa en flujos de trabajo modelados que permiten al sistema reconocer eventos (como recibir un documento por correo electrónico) y reaccionar de forma automática ante ellos. Este procedimiento automatizado se basa en modelos de proceso que pueden crearse, supervisarse y mejorarse gracias a los métodos de la minería de procesos.
Las técnicas de minoría de procesos pueden aplicarse siempre que se registren los procesos de negocio y cada una de sus fases. Gracias a los algoritmos procedentes de las áreas de la minería de datos y la inteligencia computacional, es posible analizar datos de eventos cada vez más complejos y extraer conclusiones sobre las formas de mejorar y hacer más eficientes y seguros los procesos de negocio.
Lo que distingue al process mining de otras técnicas más clásicas empleadas en la creación de modelos de proceso es su alto grado de automatización. Como la información se obtiene de eventos reales que ocurren en un negocio en funcionamiento, los métodos empleados en el process mining son un reflejo fiel de los flujos de procesos. Si la comparamos con las técnicas manuales, la minería de procesos es mejor en términos de velocidad y precisión. Además, debido a que cada vez se maneja un volumen mayor de datos, ya no es posible seguir gestionándolos manualmente.
Otra ventaja de las aplicaciones del process mining en los entornos profesionales radica en la gran cantidad de opciones de visualización disponibles. Los modelos de proceso se presentan a los empleados y directivos a través de paneles interactivos que permiten ver los flujos de proceso de forma dinámica y, en muchas ocasiones, incluyen herramientas de análisis adicionales.
Muchas empresas encuentran dificultades a la hora de implementar las técnicas de process mining cuando el cuerpo de datos que hay que analizar es inconsistente por proceder de una infraestructura de TI heterogénea. Si no existe una descripción uniforme de los eventos, hay que preparar primero los archivos de registro. Esto implica no solo un esfuerzo adicional, sino que puede acabar corrompiendo los datos, lo que significa que dejan de servir como datos reales.
Además, las empresas tienen que hacer frente a obstáculos técnicos durante la implementación. El uso de la minería de datos solo es efectivo si todas las aplicaciones tienen acceso a todos los sistemas de TI pertinentes. Esto implica la necesidad de contar con las interfaces apropiadas y con una configuración compleja de los sistemas conectados, lo que generalmente requiere una estrecha colaboración con el proveedor de la aplicación de process mining.
El esfuerzo de implementación aumenta todavía más en caso de que las empresas deban combinar aplicaciones estándar de gestión de procesos empresariales con herramientas desarrolladas por ellas mismas para cubrir sus necesidades individuales.
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