Extracción de datos en Process Mining: Claves para un análisis preciso
La minería de procesos (Process Mining) permite analizar y optimizar los flujos de trabajo de una organización mediante el estudio de datos históricos. Pero antes de obtener insights valiosos, es fundamental extraer esos datos de forma eficiente y estructurada. Dependiendo del tipo de análisis, la frecuencia de actualización y la tecnología utilizada, las estrategias de extracción pueden variar considerablemente.
Modelos de extracción: De «One Shot» a la optimización online
Los entornos de análisis de datos en Process Mining pueden dividirse en tres grandes categorías:
- Extracción puntual («One Shot»): Se realiza una sola vez para un análisis específico. Es ideal para auditorías o revisiones periódicas de procesos.
- Extracción periódica: Se lleva a cabo a intervalos regulares (diarios, semanales, mensuales) para hacer seguimiento y optimización continua.
- Extracción en tiempo real: Se necesita cuando el análisis de los procesos debe ser inmediato, permitiendo el monitoreo y control en tiempo real. Para ello, se utilizan plataformas como Kafka para sincronizar eventos de manera continua.
Principales métodos de extracción de datos
La selección del método adecuado depende del tipo de sistema donde residen los datos:
- Acceso directo a los modelos de datos: Ideal para sistemas on-premise.
- Uso de APIs: Común en aplicaciones cloud, ERPs y CRMs.
- Eventos publicados en plataformas tipo Kafka: Permiten una sincronización casi en tiempo real con las plataformas de optimización de procesos.
Extracción de datos: Puntual vs. corporativa
Un factor clave en la extracción de datos es decidir si se debe realizar de forma puntual o almacenar un histórico completo en un Data Lake para futuras consultas. Mientras que las extracciones puntuales se centran en procesos específicos, los modelos de Big Data pueden incorporar «footprints» (huellas digitales) de eventos, permitiendo análisis más avanzados y relacionales.
Además, la evolución de la minería de procesos ha llevado a la adopción de OCEL 2.0 (Object-Centric Event Log), un nuevo estándar que mejora la capacidad de análisis al capturar relaciones entre eventos y objetos.
Formatos de extracción de datos en Process Mining
Los registros de eventos pueden generarse en distintos formatos, cada uno con sus propias ventajas:
- CSV: Formato común, simple y compatible con la mayoría de las herramientas.
- XES (eXtensible Event Stream): Estándar reconocido por el IEEE y soportado por la mayoría de herramientas de Process Mining.
- OCEL 2.0 (Object-Centric Event Log): Permite representar eventos relacionados con múltiples objetos, lo que facilita el análisis de procesos complejos.
En las extracciones no siempre se obtienen todos los atributos a la primera y es necesario iterar hasta encontrar toda la información correcta. Nuestro conector Process Analytics For Jira ayuda a que los usuarios puedan iterar rápidamente sin consumir horas de programación e investigación de como están guardados y como esos datos. Process Anaylitcs es una solución que permite extraer y optimizar tus procesos en minutos.
Conclusión
La extracción de datos es la piedra angular del éxito en Process Mining. Elegir el método correcto de extracción según la necesidad del análisis y el propósito de la optimización es fundamental para obtener valor real en el negocio.
En TecnoFor, acompañamos a las organizaciones en cada fase del proceso: desde pruebas de concepto hasta implementaciones a gran escala. ¡Consúltanos para llevar tu análisis de procesos al siguiente nivel! ¿Hablamos?
