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Mineração de Processos: o que é e como aplicar

Saiba como a ciência de dados pode ser útil na descoberta, entendimento, análise e diagnóstico de processos através da Mineração de Processos.

A missão dos analistas de processos é identificar continuamente formas para melhorar e aperfeiçoar as operações da organização de forma a refletir em ganhos nos negócios da empresa. Fazemos isso buscando oportunidades de redução de custos e desperdícios e de melhoria da qualidade e da experiência dos clientes com os produtos e serviços da organização.

Esta avaliação envolve compreender de forma holística um processo de negócio, entendendo questões como: responsabilidades na execução de tarefas, passos operacionais, sequência de atividades, tempo decorrido na execução da atividade, custo dos recursos e da execução do processo, distribuição de trabalho, disponibilidade de recursos, gargalos e outros problemas.

Análise de Processos

A análise de processos clássica normalmente confia na observação do trabalho sendo realizado, coleta de dados em pontos de controle dos processos e nas informações fornecidas pelas pessoas para possibilitar a elaboração de um mapa compreensivo sobre como o fluxo de trabalho é realizado (AS IS), para que então seja possível estabelecer um diagnóstico, propor soluções (o famoso TO BE) e finalmente executar os investimentos e projetos necessários para implementá-las.

Esta atividade de análise do processo atual (AS IS) sempre foi um tema de grande debate entre os profissionais envolvidos com a disciplina de melhoria de processos.

William Deming já dizia que não se pode gerenciar o que não medimos, e não podemos medir o que não conhecemos. Ao mesmo tempo, é preciso ter cuidado com a profundidade e o esforço despendido na atividade para evitar o conhecido risco de paralisia da análise (quando a organização não consegue sair da fase análise para um diagnóstico e uma proposta efetiva de solução e acaba perdendo o impulso da transformação do processo).

Mesmo com todo o esforço de levantamento, estruturação e estudo dos dados coletados, ainda assim é comum que esta visão não consiga perceber variações, gargalos e retrabalhos no processo porque simplesmente não foram medidas ou relatadas pelos envolvidos.

Mas o analista de processos agora pode contar com um aliado tecnológico nessa empreitada.

Mineração de Processos (Process Mining)

Com as organizações cada vez mais utilizando sistemas de informação e gerando milhares de registros de dados sobre as transações realizadas em cada tarefa, podemos encontrar na ciência de dados uma ferramenta essencial para a descoberta, entendimento, análise e diagnóstico de processos: a Mineração de Processos.

A Mineração de Processos (Process Mining) é a combinação da aplicação de técnicas de ciência de dados (para coletar, tratar e analisar grandes volumes de informações) com a disciplina de gerenciamento de processos de negócio (BPM), que dá aos dados o contexto necessário para entender como as ações realizadas nos sistemas colaboram no fluxo de geração de valor do produto ou serviço, possibilitando assim para mapear todas as rotas executadas pelo processo em cada caso através das suas pegadas digitais.

Process Mining é a aplicação de técnicas de data science (ciência de dados) contextualizada pela disciplina de gerenciamento de processos de negócio (BPM).

Basicamente, a mineração de processos envolve três etapas essenciais.

Os estágios de process mining: 1. Coletar e transformar dados, 2. Analisar o processo, 3. Otimizar continuamente.

O que é uma pegada digital?

Uma pegada digital na mineração de processos é uma chave composta por três dados:

  • Uma chave de identificação (quem é o caso do processo)
  • Uma referência da atividade (o que é a atividade)
  • Um timestamp (quando a atividade foi executada para este caso)

Que tal um exemplo?

Pensando em um processo típico de compras, digamos que normalmente o processo tenha essas características:

  • A nota fiscal chega por um meio eletrônico, como exemplo por e-mail;
  • De posse da nota fiscal, uma pessoa coleta os dados do fornecedor e precisa acessar o ERP para consultar se já está cadastrado;
  • Depois, precisa acessar o site do órgão emissor e verificar os dados da nota fiscal;
  • Depois localizar o pedido no ERP a partir dos dados da nota e do fornecedor;
  • Então, cadastrar os dados da nota fiscal para o respectivo pedido;
  • Daí passa por aprovação de algumas pessoas;
  • E enfim após a aprovação é possível agendar o pagamento.

Cada uma dessas ações costuma deixar suas pegadas digitais em diferentes sistemas, junto com outas informações que podem ajudar a analisar o contexto de cada caso – como o nome dos executores, os fornecedores que emitiram as notas, a origem dos documentos, os tipos de compras, as áreas que criaram os pedidos, etc.

A mineração de processos é a solução que nos ajudará a transformar os grandes volumes de dados, obtidos da execução dos processos, colocando-as em uma timeline que quando analisadas em conjunto nos possibilitam identificar não só os processos que foram executados da forma certa, mas também:

  • Com que frequência atividades são feitas em uma ordem diferente.
  • Que outras atividades são realizadas que não estavam previstas no mapeamento, que podem ser mitigações a problemas ou retrabalhos em função de uma tarefa mal feita.
  • Em que pontos o processo para com mais frequência.
processo minerado com Process Mining
Processo minerado a partir dos dados. A cor do azul nas tarefas indica a frequência da sua execução nos dados analisados. Quanto mais escuro, maior a ocorrência da tarefa.

E com os parâmetros de contexto, podemos criar filtros de análise para identificar as características específicas que levam à ocorrência das variações.

Você pode ver na prática algumas análises possíveis com a mineração de processos em demonstrações que fizemos nos webinares:

 

Que tipo de insights em processos podem ser observadas com a Mineração de Processos?

Compreender ineficiências

  • Onde estão os gargalos dos processos?
  • Onde as pessoas perdem mais tempo?
  • Onde precisamos investigar mais profundamente?

Descobrir erros

  • Onde as pessoas estão cometendo mais falhas?
  • Onde o processo está fora de compliance?
  • Onde há retrabalho em função de erros ou informações faltantes?

Avaliar oportunidades

  • Onde estão as oportunidades de automatizar que impactam nos KPIs?
  • Adicionar um novo robô fará alguma diferença real?
  • Podemos adicionar recomendações com IA?

 

Confira o Mineração de Oportunidades de Automação com Task & Process Mining para conhecer mais e ver exemplos aplicados de mineração de processos.

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