En la actualidad, los datos se han convertido en el activo más importante de las empresas, y en torno a ellos se han desarrollado varias tecnologías que buscan la optimización de los negocios. La inteligencia empresarial y la minería de procesos son algunas de estas, que aunque son diferentes comparten similitudes, pueden complementarse y utilizan los datos como base.
A continuación nos centraremos en explicar las definiciones de cada una y los aspectos que tienen en común.
Business Intelligence (BI) es un conjunto de prácticas y herramientas que transforman los datos comerciales sin procesar en información significativa para ayudar a las empresas en la toma de decisiones. El objetivo de la inteligencia de negocios es identificar patrones en las operaciones y oportunidades comerciales para aumentar las ganancias y el crecimiento comercial.
Hay muchas formas de implementar soluciones de BI con docenas de tecnologías y software que pueden representar gráficamente y proporcionar informes sobre datos para su análisis. Los datos, tanto de los sistemas como de los empleados, se recopilan y almacenan en un repositorio donde posteriormente se puede acceder a los conjuntos de datos para el proceso de análisis.
Process Mining descubre, monitorea y optimiza los procesos comerciales. La tecnología de minería de procesos de negocio descubre automáticamente un modelo de proceso a partir de los datos de los sistemas de una empresa. Una vez que se ha descubierto el modelo de proceso, Process Mining profundiza en las actividades dentro del proceso y ejecuta análisis exhaustivos para descubrir el comportamiento del proceso y las ineficiencias como cuellos de botella y reprocesos, realiza la verificación de conformidad y descubre roles en un proceso, proporcionando información procesable para respaldar toma de decisiones para la mejora de procesos.
Process Mining y BI tienen cosas en común: ambos se enfocan en la gestión y el análisis de datos de negocio para proporcionar información procesable que respalde la toma de decisiones comerciales. Los dos benefician a las empresas al traer datos fríos y duros a la fase de análisis, lo que es ideal para comprender exactamente lo que ha sucedido y lo que no ha sucedido en las operaciones comerciales; pero los conjuntos de datos utilizados, la profundidad del análisis y los resultados que producen dan lugar a diferentes tipos de conocimientos.
BI y Process Mining a menudo explorarán los mismos procesos para obtener información, pero el nivel de análisis es diferente. El análisis de BI en comparación con Process Mining es de alto nivel, más enfocado en medir los resultados de una actividad. Los datos contextuales son esenciales para la inteligencia de negocios, que busca tendencias comerciales y problemas relacionados con KPIs en ventas, marketing y otras operaciones críticas..
Por su lado, la minería de procesos se enfoca completamente en el descubrimiento y entendimiento de los procesos de un extremo a otro y, por lo tanto, solo se ocupa del subconjunto de datos de eventos (registros de eventos) relevantes para un proceso comercial en particular. Utiliza los datos para derivar automáticamente el proceso de principio a fin, definiendo cada actividad, conocida o desconocida, mapeando tiempos y tareas asociadas, para crear el flujo de trabajo del proceso. Process Mining luego realiza un análisis detallado de cada actividad para buscar cuellos de botella, reprocesos, desviaciones y otras ineficiencias que aumentan el tiempo y los costos en el proceso.
BI no realiza un análisis de la causa raíz para comprender por qué hubo un cambio en el comportamiento esperado del proceso. Esto se debe en gran parte a que BI no comienza con el mapeo del modelo de proceso, sino que asume que el flujo del proceso junto con todas las actividades que lo componen son conocidas. Es decir, la inteligencia de negocios hace un gran trabajo para contarle los resultados del proceso, pero no cómo y por qué se dio dicho resultado ni las variaciones que existieron en el proceso que llevó al mismo.
Mientras tanto, la transparencia que el Process Mining aporta a procesos completos significa que no solo es posible localizar problemas dentro del proceso, sino también realizar análisis de causa raíz para descubrir dónde se originan, quién está involucrado y por qué está sucediendo, al revelar cuellos de botella, retrabajos y desviaciones. Además, puede mostrar el impacto que tiene el problema en otras actividades del proceso.
Las herramientas de BI muestran tendencias, patrones y correlaciones entre conjuntos de datos. Una vez que se completa el análisis, depende de los analistas de negocios decidir cómo interpretar esos datos para obtener información. Si un proceso no cumple con un KPI, el analista tiene que decidir no solo por qué no se cumple el KPI, sino qué acción tomar para que el proceso vuelva a alinearse con el KPI. En cambio, los conocimientos de la minería de procesos casi siempre son procesables.
Mientras que BI puede identificar que un proceso no cumple con el KPI esperado, el Process Mining identifica claramente el cuello de botella que desperdicia más tiempo y actúa para eliminarlo. Además, una gran ventaja es que la minería no solo puede comprender eventos pasados, sino que los software de monitoreo para negocios también permiten probar iniciativas de cambio antes de la implementación para mostrarle cómo se verán sus procesos en el futuro una vez que se tomen las medidas necesarias.
Debido a que la inteligencia de negocios y la minería de procesos se basan en datos, pero brindan análisis con alcances diferentes, su organización se puede beneficiar tanto de la una como de la otra. Además, es posible complementarlas para brindarle los mejores resultados de optimización de su empresa.
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