7 retos de datos comunes en Process Mining
Retos comunes al preparar datos para Process Mining
Preparar datasets para Process Mining es una forma potente de obtener insights reales sobre el funcionamiento de tus procesos de negocio. Sin embargo, recolectar y estructurar data de distintos sistemas para este análisis presenta retos. Asegurar la calidad, coherencia y completitud de la data es clave para un buen análisis. A continuación, te mostramos los retos más frecuentes y consejos para resolverlos.
1. Data incompleta
Uno de los problemas más habituales en Process Mining es tener datasets incompletos. Muchas veces, los sistemas no capturan todos los events o actividades del proceso. Por ejemplo, tareas manuales, flujos en papel o actividades fuera de los sistemas principales pueden no quedar registradas en la data disponible. Esto puede dar una visión fragmentada del proceso y llevar a conclusiones erradas.
Cómo solucionarlo:
- Completa los huecos con diseño de procesos: Si la data está incompleta, usa process modeling para mapear manualmente las etapas que faltan. Plataformas como ProcessMind permiten juntar procesos diseñados manualmente con data obtenida por minería.
- Complementa con otras fuentes de data: Ubica otros sistemas o repositorios que puedan tener la información faltante. Por ejemplo, si algunas aprobaciones son manuales, asegúrate de registrar al menos el resultado en un sistema digital para mejor visibilidad.
2. Case IDs inconsistentes
Process Mining necesita un Case ID único para identificar cada instancia (por ejemplo, pedido, solicitud de cliente o ticket). Sin embargo, en la práctica un mismo proceso puede tener distintos IDs en varios sistemas. Por ejemplo, el número de pedido en un CRM puede no coincidir con el que aparece en finanzas, lo que complica el seguimiento del ciclo completo del proceso.
Cómo solucionarlo:
- Crea una correspondencia de Case IDs: Desarrolla una estrategia para mapear diferentes identificadores de varios sistemas a un único Case ID. Esto se logra mediante procesos de transformación de data en los que relaciones o combines datos de distintas plataformas.
- Herramientas de integración de data: Usa herramientas ETL (Extract, Transform, Load) como Talend o Informatica para estandarizar y unificar los IDs entre varias fuentes de data.
3. Baja calidad de data
La calidad de la data es un aspecto clave en Process Mining. Timestamps erróneos, registros incompletos, detalles de actividades faltantes o secuencias de events incorrectas pueden distorsionar el análisis. Por ejemplo, si el timestamp de un event es incorrecto o falta, puede afectar el orden del proceso y dificultar el análisis del flujo o desempeño.
Cómo solucionarlo:
- Data cleaning: Realiza una limpieza exhaustiva antes de subir los datasets a la herramienta de Process Mining. Esto puede requerir completar datos faltantes, corregir formatos o eliminar duplicados.
- Mecanismos de validación: Implementa controles para asegurar la precisión de los timestamps y otros datos clave. Por ejemplo, revisa flujos de actividades en busca de secuencias ilógicas, como un “Order Completed” antes de un “Order Created”.
4. Data en silos
En muchas organizaciones, la data está dispersa en varios sistemas desconectados como ERP, CRM y herramientas de gestión de proyectos. Estos silos dificultan obtener una visión end-to-end del proceso, especialmente si distintas partes están en sistemas separados.
Cómo solucionarlo:
- Integración de data entre sistemas: Rompe los silos integrando data de distintos sistemas en un solo dataset. Herramientas como Apache Nifi o Microsoft Power BI ayudan a extraer y combinar data de diferentes fuentes en un formato único.
- Colaboración con stakeholders: Trabaja con diferentes áreas para identificar todos los sistemas involucrados en el proceso. Colaborar es esencial para considerar todas las fuentes relevantes al extraer la data.
5. Manejar grandes datasets
Para procesos complejos o empresas grandes, la cantidad de data puede ser abrumadora. Process Mining necesita muchos registros, pero lidiar con datasets enormes puede afectar el desempeño y dificultar la preparación. Extraer, limpiar y analizar estos grandes volúmenes lleva tiempo y requiere infraestructura avanzada.
Cómo solucionarlo:
- Data sampling: Aplica técnicas de muestreo para trabajar con subconjuntos de data si el dataset es muy grande. Asegúrate de que la muestra sea representativa para evitar sesgos.
- Carga incremental de data: En vez de cargar todo de una vez, procesa la data por partes. Algunas herramientas de Process Mining soportan carga continua, permitiendo analizar pequeños lotes y evitar saturaciones.
6. Problemas de granularidad de events
En algunos casos, el nivel de detalle de los logs de events no es el ideal para Process Mining. Los events pueden ser muy generales y faltar detalles claves, o ser demasiado específicos y registrar información innecesaria. Ambas situaciones dificultan lograr insights precisos. Si la granularidad es muy gruesa, se pierden variantes importantes; si es demasiado fina, la data resulta difícil de manejar e interpretar.
Cómo solucionarlo:
- Define el nivel correcto de detalle: Colabora con expertos en el proceso para definir el nivel adecuado de detalle de los events. Es clave equilibrar entre recoger detalles útiles y evitar saturar el dataset con info innecesaria.
- Agregación de data: Si tienes data muy detallada, agrupa events cuando corresponda. Por ejemplo, puedes juntar ciertos events técnicos en actividades de negocio más relevantes para el análisis.
7. Seguridad y privacidad de la data
Al extraer y preparar data para Process Mining, especialmente en sectores como salud, finanzas o legal, hay que tratar la información sensible con cuidado. Cumplir normativas de privacidad como GDPR es fundamental.
Cómo solucionarlo:
- Anonimiza data sensible: Antes de procesar, anonimiza información personal o sensible, como nombres de clientes, direcciones o datos financieros. La mayoría de plataformas de Process Mining permiten ocultar data sensible en la fase de análisis.
- Limita el acceso a la data: Asegúrate de que solo personal autorizado acceda a los datasets extraídos. Usa controles de acceso por roles (RBAC) y cifrado para proteger la data tanto en tránsito como almacenada.
Conclusión: Cómo superar retos de datos en Process Mining
Preparar data para Process Mining es un paso clave que requiere planificación y atención al detalle. Ya sea frente a data incompleta, distintos Case IDs o asegurando calidad, el éxito está en una buena preparación y en usar herramientas adecuadas. Resolver estos retos temprano mejora la precisión y los insights de Process Mining.
Identificar estos desafíos y aplicar buenas prácticas para extraer, limpiar y estructurar datos asegura que tus proyectos de Process Mining generen los insights que necesitas para optimizar tu negocio. Con soluciones como ProcessMind y otras plataformas, y colaborando entre equipos, el camino a la optimización de procesos es más fluido.
Para más información sobre sistemas específicos y cómo extraer data, revisa estos recursos:
Abordando estos retos de forma proactiva, tus iniciativas de Process Mining estarán mejor preparadas y lograrán mejoras reales impulsadas por data en tu organización.