Big data era la gran noticia de tecnología que nos llegaba a principio de 2010 y que como tal “moría” en 2014 por múltiples excesos. Nos dejó legítimos herederos y una cantidad siempre creciente de datos en el mundo. Y primero la conciencia y hoy la experiencia, de investigar y actuar a partir de ellos. Process mining y eficiencia de datos.
Hoy las empresas reúnen muchísima información sobre su operación, a partir de sus sistemas corporativos muy sofisticados. Se suman a ellos las interacciones en las redes sociales, y de manera creciente, los datos que se obtienen a través de la Internet de las Cosas.
En esta situación, el análisis por técnicas tradicionales de gestión de procesos de negocio (BPM) se queda corto para tratar la enormidad de datos. La inteligencia de negocios (BI) y también la Ciencia de Datos (DS) se pierden al no integrar la estructura de la información que representan los procesos.
La solución viene de un punto de encuentro de ambas, *Process Mining* que combina el manejo y análisis a partir de grandes volúmenes de datos de la realidad. Que hereda de la Ciencia de Datos, de la estructura esperada de las actividades que viene de la gestión de procesos.
En un mundo donde el cliente está cada día más empoderado, ofrecerle un producto excepcional, o deleitarlo con un servicio está impulsando la transformación digital en las organizaciones. Cuando en ese camino de transformación llegue el momento de trabajar sobre los procesos, las preguntas más importantes serán:
- ¿Cómo está funcionando un proceso dado?
- ¿Dónde se manifiestan, y cuáles son las causas reales de las ineficiencias?
- ¿Estamos siguiendo el proceso previsto? ¿Y si no es el caso, cuáles son las desviaciones?
- ¿Dónde están los cuellos de botella?
- ¿Cuánto me está costando hoy un proceso que está desincronizado?
- ¿Cómo puedo optimizar o automatizar un proceso, y cuánto tiempo y dinero ahorro con eso?
¿Por qué Process Mining?
A medida que las empresas crecen, utilizan sistemas de información empresarial para recopilar, procesar, almacenar y distribuir información corporativa. Entre ellos, se pueden encontrar sistemas para: gestión de relaciones con los clientes (CRM), gestión de la contabilidad, planificación de recursos empresariales (ERP), BPM, soluciones de software personalizadas y diversas bases de datos, entre otros.
Estos guardan en su back-end datos que tienen un gran potencial de información para analizar y que no están siendo usados. Representan información exacta sobre quién hizo qué y cuándo en la organización, lo cual provee conocimiento de gran valor. Con Process Mining, se pueden utilizar estos datos y obtener información que sirve de guía para la toma de decisiones estratégicas.
Al extraer de los registros de eventos la información más relevante de negocio y analizarla en profundidad. Se evidencia qué acciones tomar para mejorar el rendimiento del negocio.
¿Por qué no siempre funciona el enfoque tradicional de mejora de procesos?
Los métodos tradicionales de mejora se suelen realizar a partir de talleres o reuniones de relevamiento con representantes de las diferentes áreas dentro de la organización que participan del proceso. En los talleres se realizan dinámicas de análisis por un tiempo acotado donde las personas comparten su visión de cómo ven el proceso, y las actividades que realizan.
Estas actividades dependen de la disponibilidad de los recursos, a veces recursos claves y experimentados que no siempre están disponibles. En la práctica, las organizaciones suelen funcionar en silos y los resultados que se obtienen suelen ser la suma de miradas parciales y no de la visión de conjunto. Este proceso en sí es costoso en tiempo y en esfuerzo.
La mirada que aporta en muchos casos es sesgada y subjetiva. Los hallazgos o evidencias para la mejora no suelen estar sustentados con datos reales o ponderados por las estadísticas de ocurrencia de las diferentes casuísticas.
Por otro lado, aplicar Process Mining es más eficiente en cuanto al tiempo que ocupa de estos recursos clave de la organización y también es más objetivo, ya que los hallazgos y resultados están basados en los datos reales del comportamiento del proceso y no en la opinión de algunas personas que ejecutan el proceso.
Resumiendo, Process Mining es más eficiente y permite tener resultados más fiables que con los métodos tradicionales de mejora de procesos basados en relevamiento. Que requieren mayor participación de usuarios y en muchos casos de equipos de consultores externos. Con Process Mining se pueden identificar acciones de mejora y remediación de procesos que largamente justifican la inversión en proyecto con altos retornos de inversión en corto plazo.
Encontrando ineficiencias en los procesos
Las herramientas de Process Mining ofrecen diferentes capacidades de visualización que permiten identificar numerosos problemas y llegar hasta el detalle último del caso, evento y actividad que evidencian una problemática.
Son herramientas fáciles de usar e intuitivas sobre todo para usuarios habituados a tableros de BI. Permiten visualizar los modelos de procesos como se ejecutan en la realidad. Ccompararlos con un modelo predefinido, entender las diferencias de conformance, comparar modelos en periodos antes de realizar cambios y después de hacerlos.
Tienen capacidades para filtrar por múltiples dimensiones, visualizar datos para diferentes periodos de tiempo. Mostrar la evolución de los indicadores e histogramas que permiten entender promedios, variaciones y desviaciones.
Además, estas herramientas ayudan a detectar rápidamente una amplia gama de problemas, demoras innecesarias en los procesos, retrabajos, cuellos de botella, falta de personal para ciertas actividades, o actividades manuales. Que pueden automatizarse y también aspectos que son propios de la forma en que se clasifican por grupos de complejidad los casos y se ejecutan las actividades correspondientes.
Abordar los problemas en etapas tempranas siempre permite prevenir los peores escenarios. Hay que destacar que el factor humano incide fuertemente en cómo se ejecutan los procesos. Es habitual que diferentes personas ejecuten los procesos de manera diferente. Saltearse un paso, agregar otro, dejar para el día siguiente una tarea, incluir a otra área o persona en parte del flujo suelen ser temas habituales en los procesos. En el análisis de estas variaciones es donde se pueden encontrar los desvíos e identificar la mejor forma de ejecutar los procesos para alinearlos y mejorarlos.
Aplicar los resultados de análisis
Luego de analizar los hallazgos y resultados con las herramientas de Process Mining, es posible identificar el esfuerzo requerido y estimar el beneficio con datos reales para aplicar las mejoras. Es posible priorizar las mejoras y elaborar un plan de acción concreto para incrementar la eficiencia operativa. Posteriormente, la concreción de estas mejoras se podrá corroborar comparando los modelos y observando el impacto de los ajustes. Al basarse en datos reales y no en supuestos es posible obtener mejores resultados en los incrementos de eficiencia y ahorro de costos para la empresa.
Monitoreo continuo de procesos
Process Mining no es un ejercicio de una sola vez, está diseñado para la optimización continua de los procesos. Por lo tanto, también puede utilizarse para descubrir oportunidades de automatización de tareas manuales en los procesos y acortar tiempos de ejecución o su eficiencia en general. En este caso, una herramienta de Process Mining escanea los procesos en busca de oportunidades de mejora y hace recomendaciones proactivas a los usuarios finales.
Inclusive podría predecir si se excederá una fecha de vencimiento, utilizando datos históricos y actuales; como así también, realizar predicciones que pueden hacerse sobre el desempeño esperado del proceso. Los equipos de gestión pueden realizar un análisis preciso de las operaciones core y detectar las causas fundamentales de las ineficiencias y los cuellos de botella.
Luego con Process Mining se pueden identificar donde residen las ineficiencias y los problemas de incumplimiento. Por lo tanto, los usuarios de negocio pueden tomar decisiones con información concreta sobre cuáles son las áreas de mejora en donde poner foco.
Conclusiones
Como dice la comunidad de Process Mining en su manifiesto “La idea … es descubrir, monitorear y mejorar los procesos reales (i.e., no los procesos supuestos)”. Esa mejora se inicia al mostrar las desviaciones en los procesos e iluminar así las oportunidades de mejorar la eficiencia. Relacionadas con los tiempos, las repeticiones, los cuellos de botella, y análisis más elaborados. Process Mining se vuelve con el tiempo la manera más efectiva de evaluar y mejorar la eficiencia de nuestros procesos. Sumándole a las prácticas de Gestión de Procesos la potencia de la Ciencia de Datos.
¿Te interesa Process Mining? Te invitamos a ver una presentación más completa de este tema en nuestro canal de youtube, y acompañarnos en próximas charlas.
Comentarios recientes