La importancia de los datos en el Process Mining

Como ya hemos comentado en artículos anteriores, Process Mining (minería de procesos) es una nueva disciplina de gran crecimiento que podemos encontrar justo entre la ciencia de datos y la ciencia de procesos.

La importancia de los datos es sustantiva, ya que el foco principal es ayudar, de una forma objetiva y sustentada en evidencias, en el descubrimiento, monitorización y optimización de los procesos (es decir, no asumidos) al extraer información directamente de los registros de eventos disponibles en los sistemas de información.

Los datos, el core de Process Mining

Los datos, por lo tanto, son el corazón de la minería de procesos. Sin ellos, sería imposible realizar cualquier tipo de análisis. Y no es únicamente cantidad, la calidad de los mismos es muy relevante.

Simplificando mucho, las soluciones de Process Mining solo necesitan tres datos para poder construir un modelo de procesos: un identificador único de proceso, un identificador de estado (los estados por los que el proceso pasa durante su ejecución), y una huella de tiempo asociada a cada cambio de estado.

Evidentemente, el resultado sería exclusivamente -y no es poco- el modelo completo de ejecución de un proceso, con todas sus variantes (alternativas de ejecución de un mismo proceso) así como la identificación inmediata de algunas ineficiencias.

No obstante, para poder determinar bajo qué circunstancias se producen determinados hechos, son necesarios datos adicionales de negocio que nos permiten analizar en detalle las circunstancias reales: cuando lo ejecuta un determinado grupo de trabajo, para incidencias de nivel 1, en una región concreta.

Durante el descubrimiento de procesos, probablemente la parte más conocida del Process Mining, se utilizan las evidencias (los datos disponibles) para descubrir un modelo de proceso. Este modelo se utiliza para entender cómo realmente se ejecuta el proceso de forma objetiva.

Gracias a los datos, y a la modelización de los procesos, también podemos verificar si los procesos existentes se están ejecutando como se supone que deben hacerlo. Esto se conoce como verificación de conformidad.

Conoce tus datos a la perfección para identificar oportunidades de mejora

Finalmente, los datos son utilizados para diseñar una estrategia objetiva de optimización. Una vez descubierto el modelo de proceso y verificada su conformidad, utilizamos los datos disponibles para identificar oportunidades de mejora. Esto podría implicar la eliminación de cuellos de botella, la reducción de la variabilidad, la mejora de la eficiencia, entre otros.

Cuando diseñamos nuestra estrategia de optimización vamos a contar siempre con dos alternativas de actuación. Por un lado, la automatización, empleando tecnologías de automatización robótica de procesos (RPA), y por otro, volviendo al modelado de los procesos utilizando, por ejemplo, herramientas de BMPN.
La minería de procesos es una disciplina poderosa que puede proporcionar a las organizaciones una visión profunda de sus procesos.

Cualquier organización que esté utilizando Jira Service Management o Jira Software, ya dispone de datos para hacer un análisis de sus procesos. Habitualmente, en los proyectos de minería de procesos, la etapa de preparación y consolidación de los datos suele hacerse en unas dos semanas. Pero gracias a Process Analytics For Jira, hemos optimizado este paso para reducirlo a horas.

Con los resultados obtenidos, podemos llevar los datos a cualquier herramienta de Process Mining para comenzar el análisis de los procesos, de tal forma que podrás ver tus procesos de TI como nunca los habías visto hasta ahora.