Analizando los datos de los sistemas y aplicaciones empresariales para entender y optimizar procesos de negocio
El Process Mining o minería de procesos es una disciplina de análisis de procesos que busca descubrir, monitorizar y mejorar procesos a través de la extracción de conocimiento de registros de eventos.
Su objetivo es utilizar y transformar la gran cantidad de datos existentes disponibles en los sistemas de información corporativos en conocimiento en término de procesos de negocio. De esta manera se pueden identificar cuellos de botella, retrabajos, desviaciones y fuentes de desperdicio en los procesos, y descubrir oportunidades para optimizar el rendimiento y maximizar los resultados empresariales.
El Process Mining o minería de datos tiene 5 fases principales:
1. Captura
Recoge automáticamente los datos transaccionales de las trazas de eventos digitales que dejan los procesos.
- Captura los datos de las diferentes aplicaciones y sistemas relacionados con los procesos.
- Adicionalmente se pueden incorporar también datos obtenidos del estudio de descubrimiento de procesos manuales.
2. Visualización
Crea un modelo visual de cómo funcionan los procesos, mostrando claramente qué se hace en la realidad frente a un modelo teórico esperado o que se pretende ocurra.
- Identifica las tareas, con sus tiempos, frecuencias, variaciones de secuencia, quién las realiza, cuándo, retrabajos, etc.
- Crea automáticamente un modelo visual end-to-end de los procesos. Tanto en forma de grafo como la construcción automatizada de modelos BPMN (flujo de trabajo) como DMN (reglas de decisión).
3. Análisis
Las capacidades avanzadas de análisis detectan los puntos débiles y las áreas de mejora basándose en los KPIs.
- Analiza detalladamente los procesos para identificar desviaciones, ineficiencias, cuellos de botella y demás puntos de mejora.
4. Optimización
Permite simular diferentes escenarios, identificar los más beneficiosos y optimizar los procesos en consecuencia.
- Determina qué debe optimizarse, cómo hacerlo y cuál será el retorno estas iniciativas.
- Crea y prioriza fácilmente la hoja de ruta de automatización e iniciativas de optimización de procesos.
5. Monitorización
Una vez optimizados permite supervisar el rendimiento de los procesos para poder adaptarlos y mejorarlos incluso en función de los datos en tiempo real.
- Controla en todo momento los indicadores de rendimiento para realizar un seguimiento y mantener la conformidad.
- Prevé posibles desviaciones de los KPIs previstos.
- Permite comparar los procesos, tareas, indicadores y trazas resultantes después de aplicar las acciones de automatización y optimización con los datos del punto de partida.
Antiguamente para mapear los procesos de negocio se necesitaban equipos expertos y días de trabajo. Pero gracias a los potentes algoritmos de Process Mining, la identificación, mapeo y optimización de procesos empresariales se realiza de manera más rápida y eficiente.
Capacidades y beneficios del Process Mining
El Process Mining proporciona técnicas y herramientas que permiten:
- Identificar y analizar los procesos para comprender cómo se ejecutan las operaciones empresariales.
- Visualizar y entender cómo los procesos contribuyen al valor del negocio en cualquier área funcional.
- Identificar cuellos de botella, desviaciones o procesos ineficientes que deben repensarse o automatizarse, y relacionar estos puntos de fricción con los KPIs.
- Comprender las causas fundamentales de las desviaciones y cuantificar el impacto de estas desviaciones en el rendimiento del proceso.
- Predecir el rendimiento futuro de un proceso en diferentes escenarios para tomar mejores decisiones y priorizar los esfuerzos de automatización y mejora de procesos.
- Monitorizar continuamente los procesos y dimensionar las mejoras.
- Determinar acciones de buenas prácticas y/o correcciones sobre las personas involucradas en la ejecución de las tareas de los procesos estudiados.
Pudiendo responder a preguntas como:
- ¿Existen diferencias muy grandes entre el proceso definido y la realidad? ¿Cuánto? ¿En qué punto y en qué variantes hay desvíos?
- ¿Conozco el desempeño real de mis procesos? ¿Cuáles son los puntos de dolor?
- ¿Estoy cumpliendo con la normativa vigente?
- ¿Cuáles son los costes, tiempos y recursos involucrados en cada una de las variantes del proceso? ¿Qué variante o tareas conviene optimizar?
- ¿Cuál es el desempeño financiero del proceso? ¿Por qué han aumentado los costes?
- ¿Cuál es la satisfacción del cliente para cada una de las variaciones? ¿Por qué hemos perdido clientes el último mes?
- ¿Controlo la omnicanalidad en el intercambio y proliferación de datos provenientes de diferentes canales digitales?
- ¿Cuáles son las tareas candidatas dentro de un proceso para aplicar automatización?
- ¿Cuál es el ROI de la aplicación de los desarrollos de automatización antes de ser ejecutados?
- ¿Los proyectos de transformación, digitalización, automatización, etc., están cumpliendo con los resultados esperados?
En la última década, la minería de procesos se ha convertido en un conjunto de herramientas esenciales de inteligencia empresarial y gestión de procesos de negocio, utilizándose en casi todos los sectores industriales: banca y servicios financieros, telecomunicaciones, energía, sanidad, logística, fabricación, etc.
Cada vez son más las compañías que tienen una mayor conciencia de la importancia de poder analizar y comprender el desempeño real de sus operaciones y procesos de negocio, por ejemplo, antes de comenzar cualquier iniciativa de rediseño y automatización de procesos.
En un enfoque de Hiperautomatización el Process Mining aporta grandes ventajas y proporciona un contexto completo para mejorar los procesos y garantizar que se obtiene el máximo beneficio de las iniciativas de automatización.
El 78% de las compañías que han implantado automatización dicen que el Process Mining ha sido clave para viabilizar sus iniciativas en esta área.
Process Mining Sector Scan, January 2020
Conclusiones
Process Mining tiende un puente entre el análisis de procesos tradicional basado en modelos (por ejemplo, la simulación y otras técnicas de gestión de procesos empresariales) y las técnicas de análisis centradas en los datos, como el aprendizaje automático y la minería de datos.
Esta tecnología está disponible desde hace poco tiempo, pero puede aplicarse a cualquier tipo de procesos de negocio. Ayuda a conseguir objetivos significativos en términos de eficacia, transparencia organizativa y servicio al cliente de forma acelerada, interconectando los datos provenientes de diferentes procesos y sistemas existentes en la organización. Además de la utilización de herramientas y algoritmos de minería de procesos y reglas; y la experiencia en el análisis, interpretación y prescripción de acciones.
En decide4AI contamos con los equipos expertos en los cuatro bloques fundamentales para llevar a cabo un proyecto exitoso con el uso de Process Mining:
- Equipo de integración y arquitectura: captura de datos.
- Equipo de BPM: análisis y optimización de procesos.
- Área Digital Decisioning: conformidad y compliance.
- Equipo de Inteligencia Analítica: desarrollo de modelos predictivos y transformación de datos.
¿Interesado en aprovechar todo el poder de sus datos para lograr la excelencia operativa?
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