Optimización de procesos: La clave está en los datos
El éxito de cualquier estrategia de optimización de procesos radica en la capacidad de extraer, analizar y utilizar datos de calidad. En TecnoFor, con nuestra amplia experiencia en formación, implementación y consultoría, hemos identificado los factores clave para lograrlo de manera eficiente. Uno de ellos es la extracción del histórico de eventos en el formato adecuado y con una calidad óptima.
En este artículo exploraremos los desafíos y soluciones asociados a la extracción de datos, el primer paso esencial para cualquier análisis de Process Mining.
La importancia de la extracción de datos en Process Mining
El Process Mining permite a las organizaciones descubrir, analizar y optimizar sus procesos operativos a partir de los datos generados por sus sistemas de información. Pero para que este análisis sea efectivo, es indispensable contar con datos de alta calidad. Aquí es donde la extracción de datos juega un papel crítico.
¿Por qué es esencial la extracción de datos?
- Identifica el proceso, cadena de valor o flujo de trabajo a analizar.
- Relaciona los sistemas y aplicaciones que generan la información necesaria.
- Permite un análisis confiable, que optimiza procesos y mejora la toma de decisiones.
Retos en la extracción de datos: Aplicaciones propias vs. paquetes estándar
Aplicaciones Propias
Las aplicaciones personalizadas ofrecen flexibilidad, pero su falta de estandarización puede complicar la extracción de datos. Estas herramientas requieren:
- Conocimiento específico del modelo de datos.
- Procesos personalizados para la integración.
Paquetes Estándar
Sistemas como ERP o CRM suelen ser más uniformes, facilitando la extracción de datos. Sin embargo, su capacidad de adaptarse a necesidades únicas puede generar desafíos similares a las aplicaciones personalizadas.
Entornos On-Premises: Oportunidades y obstáculos
En sistemas alojados en las instalaciones del cliente (on-premises), el acceso directo a los modelos de datos puede facilitar la extracción, pero no está exento de complicaciones:
Principales Retos:
- Diversidad Tecnológica: Sistemas legados y bases de datos heterogéneas.
- Interoperabilidad Limitada: Falta de estándares comunes.
- Restricciones de Seguridad: Políticas internas y niveles de autorización.
- Escalabilidad Física: Limitaciones en hardware y almacenamiento.
- Mantenimiento Costoso: Actualizaciones y soporte que requieren inversión constante.
Entornos Cloud: Nuevos desafíos para la extracción de datos
En la nube, la extracción de datos depende en gran medida de APIs y conectores. Esto puede ser un desafío para las organizaciones sin experiencia en estas tecnologías:
Consideraciones clave:
- Seguridad y Cumplimiento Normativo: Implementar cifrado y respetar regulaciones como GDPR.
- Costos Variables: Dependiendo del volumen de datos procesados.
- Latencia: Transferencia de datos entre la nube y sistemas locales.
Situaciones que retrasan los proyectos de optimización
A lo largo de nuestra experiencia, hemos identificado los principales obstáculos que frenan los proyectos de Process Mining:
- Accesibilidad de los Datos: Complejidades técnicas, de diseño o de seguridad.
- Calidad de los Datos: Datos incompletos o inconsistentes generan resultados poco confiables.
- Cambios en los Requisitos: Iteraciones constantes para ajustar los análisis.
- Falta de Experiencia: Herramientas y enfoques iterativos poco conocidos.
- Problemas de Comunicación: Falta de alineación entre TI y usuarios finales.
Nuestra solución: Process Analytics for Jira
En TecnoFor, hemos desarrollado Process Analytics For Jira, una app diseñada para optimizar los flujos de trabajo en Jira de manera eficiente. Esta herramienta permite:
- Extraer datos de procesos directamente desde Jira.
- Optimizar procesos en minutos, en lugar de semanas.
- Iterar rápidamente hasta alcanzar conclusiones accionables.
Conclusión
La extracción de datos es el cimiento de cualquier análisis de Process Mining. Tanto en entornos on-premises como en la nube, superar los desafíos relacionados con la integración, seguridad y calidad de datos es crucial para garantizar el éxito de los proyectos. Con herramientas como Process Analytics For Jira y nuestra experiencia, las organizaciones pueden acelerar sus procesos de optimización y generar un impacto tangible en su operativa. Si quieres descubrir más sobre el poder de Process Mining y Process Analytics en en tu organización, estaremos encantados/as de mostrártelo.
En el próximo artículo, exploraremos un caso de uso práctico que ilustra cómo maximizar el valor de la información disponible en Jira. ¡No te lo pierdas!
