Esenciales de Datos para Process Mining Efectivo

¿Tienes datos en bruto? ¡Eso es solo el primer ingrediente! Process Mining adora los datos limpios, así que explora, prepara y sazona tus datos de eventos a la perfección. ¡Es la salsa secreta para descubrir potentes insights de procesos!

Qué datos se necesitan para empezar

Imagina que diriges un puesto de limonada, ¡pero tienes una memoria terrible! Para entender qué tan bien le va a tu puesto, decides registrar algunas informaciones básicas:

• ID del Cliente (CaseID): Es como un número que le das a cada cliente. Te deja saber que es la misma persona regresando por más limonada (o tal vez quejándose de un lote agrio).
• Acción Realizada (Activity): ¡Esto es lo que sucedió! ¿Tomaste la orden, preparaste la limonada o quizá resolviste una queja de cliente molesto? (¡esperemos que no muy a menudo!).
• Hora de la Acción (Timestamp): Esto es cuando realizaste las acciones. ¡Conocer el orden de tus acciones es crucial!

Con solo estas tres piezas de datos, Process Mining puede ser como un pequeño espía en tu puesto. Puede ver el flujo básico de clientes, identificar cualquier cuello de botella (¡quizá estás lento haciendo limonada!), e incluso decirte si algunos clientes están más gruñones que otros (¡es hora de mejorar tu receta!).

Aquí tienes un ejemplo de cómo podrían verse los datos en una tabla:*

Esto puede parecer poca información, pero es suficiente para que Process Mining comience a hacer preguntas y descubra algunos insights básicos sobre la eficiencia de tu puesto de limonada.

Capítulo 2: El caso de los registros de limonada faltantes

¡Nuestro puesto de limonada fue todo un éxito! A los clientes les encantó nuestra receta secreta (en su mayoría), y el negocio floreció. Pero con el gran éxito vino un nuevo desafío: estábamos abrumados de clientes. Las filas eran largas, los ánimos se caldeaban, ¡y lo peor de todo, no sabíamos por qué!

¿Recuerdas al pequeño espía que contratamos (Process Mining)? Resulta que no puede hacer milagros. Necesita buena información, y todo lo que teníamos eran unos garabatos en una servilleta. Aquí es donde las cosas se complicaron:

• El Detective de Datos: Nuestro primer problema fue encontrar todos los detalles jugosos. Los pedidos de los clientes estaban esparcidos en notas adhesivas, recibos sueltos e incluso una servilleta arrugada en nuestro bolsillo (¡qué asco!). Era como una historia de detectives, juntando información de todas estas fuentes aleatorias (bases de datos, archivos planos, registros de mensajes, ¡lo que sea!).
• Hablando el Mismo Idioma: Incluso cuando encontramos los datos, no siempre eran claros. Algunas notas decían “¡Cliente Feliz!” mientras que otras solo tenían una carita triste. Necesitábamos un traductor (estandarización de datos) para asegurarnos de que el espía entendiera qué significaba cada garabato.
• Haciendo las Preguntas Correctas: Finalmente, teníamos que averiguar qué queríamos saber realmente. ¿Eran las filas largas porque las personas tardaban mucho en ordenar, o quizá estábamos tardando mucho en hacer la limonada? Hacer las preguntas correctas nos ayudó a enfocar nuestra recolección de datos (diferentes vistas de los datos).

Resultó que limpiar este lío de datos fue toda una nueva aventura. Pero en el próximo capítulo verás cómo, con un poco de trabajo de detectives y la ayuda de nuestro espía amante de datos, ¡pudimos optimizar nuestro puesto de limonada y convertirnos en la envidia del vecindario!

Capítulo 3: La Gran Excavación de Datos

Nuestro puesto de limonada fue un gran éxito, ¡pero las filas eran una pesadilla! Sabíamos que necesitábamos a nuestro espía de datos (Process Mining) para que nos ayudara, pero primero teníamos que darle buena información. Eso significaba sumergirnos en el mundo de la extracción de datos, básicamente encontrar todas las pistas ocultas sobre nuestros clientes y convertirlas en algo que nuestro espía pudiera entender.

Esto es lo que descubrimos:

• Búsqueda del Tesoro: A veces, los datos eran como un tesoro enterrado, escondidos en rincones polvorientos de nuestros sistemas (páginas web, correos electrónicos, PDFs). Tuvimos que convertirnos en arqueólogos de datos, escarbando en archivos antiguos y usando herramientas sofisticadas (screen scraping) para desenterrar la información que necesitábamos.
• Perdidos en la Traducción: Incluso cuando encontramos los datos, no siempre eran claros. Algunas pistas estaban garabateadas en servilletas (datos no estructurados) y otras estaban encerradas en un código secreto (metadata faltante). Necesitábamos un traductor (estandarización de datos) para descifrarlos.
• El Enfoque es Clave: Con tantas fuentes de datos (¡miles de tablas!), era tentador querer capturarlo todo. Pero al igual que no probarías todas las combinaciones de sabores en una heladería, necesitábamos centrarnos en las preguntas que queríamos responder. ¿Los clientes tardaban demasiado en ordenar, o éramos nosotros el cuello de botella haciendo limonada? Focalizarnos en estas preguntas clave nos ayudó a priorizar qué datos extraer.

No fue fácil, pero con un poco de esfuerzo y una dosis saludable de curiosidad, logramos desenterrar un tesoro de datos. En el próximo capítulo, veremos cómo limpiamos este lío ¡y finalmente logramos que nuestro espía de datos trabaje para nosotros!

Capítulo 4: El Detox de Datos

Teníamos una montaña de datos, gracias a nuestros heroicos esfuerzos de extracción (ver Capítulo 3). ¡Pero agárrate, porque estos datos eran una mezcla! Información útil de clientes, algunos garabatos aleatorios, y un montón de cosas que simplemente no necesitábamos. ¡Era hora de un detox de datos!

El filtrado se convirtió en nuestro nuevo mejor amigo. Piensa en ello como clasificar una caja de herramientas desordenada. Comenzamos con lo general (delimitación de gran escala) al extraer los datos. Ahora, era momento de detallar (delimitación de pequeña escala).

Así afrontamos el desafío del filtrado:

• Enfócate en las Estrellas: Imagina los pedidos más frecuentes de clientes como las herramientas más nuevas y brillantes de nuestra caja. Decidimos centrarnos en las 10 actividades más comunes (ordenar, esperar, recibir limonada) para mantener las cosas manejables para nuestro espía de datos. El resto podía esperar en el fondo de la bodega (por ahora).
• La Iteración es Clave: El filtrado no era algo de una sola vez. A medida que nuestro espía de datos comenzó a analizar los datos limpios, nos señaló nuevas áreas en las que enfocarnos. Era como un detective siguiendo pistas, refinando constantemente nuestro filtro basado en nuevos insights.

Con los datos relucientes (bueno, casi limpios), ¡finalmente era hora de desatar el verdadero poder de nuestro espía de datos (Process Mining) en el próximo capítulo! Exploraríamos diferentes técnicas como discovery, conformance y enhancement para diagnosticar los problemas de nuestro puesto de limonada ¡y convertirnos en la operación de limonada más eficiente del vecindario!

Capítulo 5: El Cambio de Imagen de Datos

Nuestro detox de datos (Capítulo 4) hizo maravillas, pero aún había un paso crucial antes de desatar a nuestro espía de datos (Process Mining): ¡el cambio de imagen de datos! Imagina un cliente entrando a nuestro puesto con un billete arrugado. No lo rechazaríamos, pero sería mucho más fácil manejarlo si el billete estuviera nítido y limpio. Esa es la idea detrás de la limpieza de datos.

Esto es lo que necesitábamos hacer:

• Caso Cerrado: Un proceso es como el viaje de un cliente: tiene un inicio, un medio y un fin. Necesitábamos conectar todos los eventos relacionados con un solo cliente (case) – su orden, tiempo de espera y finalmente, recibir su limonada. Piensa en ello como organizar todos los recibos de una única visita de cliente.
• Hablando el Proceso: Nuestros datos no siempre hablaban el lenguaje del proceso. Las actividades necesitaban estar claramente definidas como cambios de estado para cada viaje del cliente (case). Por ejemplo, “¡Cliente Feliz!” no era lo suficientemente específico. Necesitábamos un estado claro como “Limonada Entregada”.

No fue la parte más glamorosa de la aventura, pero con un poco de manipulación de datos y algo de pensamiento claro, ¡finalmente tuvimos un conjunto de datos reluciente y limpio! Con estos datos que nuestro espía de datos transformó, ¡descubrimos los secretos detrás de nuestras largas filas y convertimos nuestro puesto de limonada en un burbujeante faro de eficiencia (¡y deliciosidad)!