La minería de procesos es una técnica avanzada que tiene como objetivo central optimizar y mejorar los procesos que se llevan a cabo en la vida cotidiana, las organizaciones y la industria. Esta metodología sofisticada combina herramientas de minería de datos, modelado de procesos y aprendizaje automático, enfocándose en la automatización del análisis de procesos. Su finalidad es identificar y resolver los cuellos de botella, detectar problemas de eficiencia y señalar áreas de mejora potencial.
- Explicación
- Tipos de Minería de Procesos
- Técnicas de Minería de Procesos
- Relación Con Data Science & Machine Learning
- Utilidad De Esta Técnica
- Problemas Asociados
- Conclusión
Explicación
La aplicación de la minería de procesos es amplia y diversa. Su alcance puede abarcar desde la atención médica, pasando por la producción en cadena, hasta llegar al desarrollo de software. Con esta técnica, es posible responder a preguntas críticas sobre los procesos que se llevan a cabo diariamente, por ejemplo: ¿Cómo operan? ¿Cuánto tiempo tardan? ¿Dónde existen ineficiencias? ¿Qué riesgos están asociados? ¿Cómo pueden ser mejorados?
La minería de procesos puede proporcionar información de valor para la mejora y optimización de procesos, lo que a su vez puede resultar en una reducción de costes y facilitar el cumplimiento de las regulaciones legales. Sin embargo, para comprender plenamente su alcance, es esencial conocer la terminología asociada. Un término esencial es “registro de eventos”, que en este contexto se refiere a todos los datos almacenados relacionados con lo que ocurre durante un proceso específico en el negocio
Tipos de Minería de Procesos
Hay cinco tipos de minería de procesos, cada uno con características particulares que los hacen adecuados para diferentes situaciones:
1. Basada en Descubrimiento: se pretende descubrir automáticamente el modelo de proceso a partir de registros de eventos. Resulta conveniente cuando no hay datos previos sobre el proceso a tratar o cuando este ha cambiado significativamente.
2. Basada en Concordancia: se compara el proceso real con el modelo de proceso esperado, útil para detectar irregularidades, las causas de potenciales errores y el cumplimiento de las normativas.
3. Basada en Reconocimiento: se identifican los patrones y relaciones entre los datos de los eventos con el fin de obtener información útil para la toma de decisiones y optimización de procesos.
4. Basada en Tiempo Real: se analizan y comprenden los procesos en tiempo real, permitiendo a las organizaciones una rápida reacción y adaptabilidad ante cualquier cambio o imprevisto.
5. Basada en Metas: se enfoca únicamente en el cumplimiento de objetivos específicos, y utiliza técnicas de análisis de datos para evaluar la eficiencia de los procesos en relación con dichas metas.
Técnicas de Minería de Procesos
Las técnicas de minería de procesos se pueden clasificar en tres categorías principales, cada una con su propio conjunto de herramientas y enfoques. Aunque se presentan por separado, en la práctica a menudo se utilizan en combinación para proporcionar una visión más completa y precisa de los procesos en estudio:
- Modelado de procesos: consiste en crear una representación gráfica del proceso, basándose en los datos del registro de eventos. Los principales tipos de modelos son los diagramas de flujo, redes de Petri y BPMN (acrónimo de Business Process Model and Notation).
- Análisis de procesos: se analiza el modelo de procesos para detectar cuellos de botella, problemas de eficiencia y posibles mejoras. Esto se consigue, normalmente, mediante la puesta en práctica de análisis de rendimiento, causa raíz y sensibilidad.
- Mejora de procesos: en esta categoría se utiliza la información obtenida en el análisis de procesos para diseñar e implementar mejoras en el proceso. Puede variar desde el rediseño del proceso hasta la introducción de nuevas tecnologías o cambiar la forma en la que el proceso se gestiona.
Relación Con Data Science & Machine Learning
La minería de procesos está estrechamente relacionada con la ciencia de datos y el machine learning, ya que se extrae información de grandes cantidades de datos y se utilizan técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizarlos. La minería de procesos requiere de lo siguiente:
- Preparación de datos: se limpian y preprocesan los datos del registro de eventos, los cuales normalmente se encuentran con ruido – es decir, con datos contaminados que perjudican el modelo.
- Ingeniería de características: se extraen características relevantes de los datos del registro de eventos, la información extraída se puede usar como entrada en algoritmos de aprendizaje automático.
- Entrenamiento y evaluación: se entrenan algoritmos de aprendizaje automático con los datos del registro y posteriormente se evalúa el rendimiento.
- Implementación y monitorización: se implementa el modelo en un entorno de producción y se monitoriza el rendimiento a lo largo del tiempo para asegurarse de que no quede obsoleto.
En el ecosistema de la analítica de negocios, la minería de procesos actúa como una capa adicional que combina y orquesta varias técnicas de data science y machine learning. Además, la minería de procesos puede generar modelos de procesos que proporcionan un marco para interpretar los resultados de los algoritmos de machine learning, facilitando el entendimiento y la aceptación por parte de los tomadores de decisiones.
Utilidad De Esta Técnica
La minería de procesos tiene una amplia gama de aplicaciones:
- Mejora de procesos comerciales: se identifican problemas de rendimiento en los procesos con el objetivo de diseñar e implementar mejoras. Ahorrando costes y mejorando la eficiencia.
- Cumplimiento: la minería de procesos se puede utilizar para verificar el cumplimiento de regulaciones, como las relacionadas con la protección de datos.
- Control de calidad: para identificar defectos ocurridos en el proceso de fabricación, e idear-implementar mejoras para arreglar los productos e incluso mejorarlos.
- Atención médica: la minería de procesos puede ayudar mejorar la rápidez y calidad de atención al cliente.
- Desarrollo de software: puede ayudar a detectar problemas en los procesos de desarrollo del software, mejorando la calidad de código y funcionamiento.
Problemas Asociados
Hay múltiples aspectos que debemos de tener en cuenta a la hora de aplicar la minería de procesos:
- Calidad de los datos: hay que asegurarse de la integridad de los datos del registro de eventos, con el fin de facilitar un análisis preciso del proceso.
- Privacidad de los datos: los datos contenidos en el registro pueden contener información confidencial, lo que implicaría más problemas.
- Complejidad del modelo: en algunos casos, los modelos de proceso descubiertos pueden ser complejos, dificultando su interpretación.
- Validación del modelo: es muy importante asegurarse de que los modelos sean precisos y fiables para su futura -y correcta- aplicación.
- Implementación: es probable que implementar las mejoras identificadas por la minería de procesos requiera de cambiar la ejecución o el funcionamiento general del proceso.
Conclusión
La minería de procesos se basa en datos para optimizar los procesos que se lleva a cabo en una organización. Combinando, entre otras, técnicas de machine learning y minería de datos. Se utiliza en ámbitos tan importantes como el cumplimiento de normativas y servicio de atención en el sector sanitario; sin embargo, debemos de tener en cuenta los aspectos importantes escritos en este artículo para asegurarnos de la calidad y correcta implementación del modelo.
