7 Desafíos Comunes de Datos en Process Mining

Desafíos comunes de datos al preparar conjuntos de datos para Process Mining

Preparar conjuntos de datos para Process Mining puede ser una manera poderosa de obtener información sobre cómo realmente operan tus procesos empresariales. Sin embargo, recopilar y estructurar datos de varios sistemas para Process Mining no está exento de desafíos. Garantizar la calidad, consistencia y totalidad de tus datos es crucial para un análisis exitoso. A continuación, se presentan algunos desafíos comunes de datos que las organizaciones enfrentan al preparar conjuntos de datos para Process Mining y consejos sobre cómo abordarlos.

1. Datos incompletos

Uno de los problemas más comunes en Process Mining son los conjuntos de datos incompletos. En muchos casos, los sistemas no capturan todos los eventos o actividades que forman parte de un proceso. Por ejemplo, tareas manuales, flujos de trabajo en papel o actividades realizadas fuera de los sistemas principales podrían no estar registradas en los datos disponibles. Esto puede resultar en una visión fragmentada del proceso, lo que puede llevar a conclusiones incorrectas.

Cómo abordarlo:

Rellenar vacíos con diseño de procesos: Si los datos están incompletos, utiliza el modelado de procesos para mapear manualmente los pasos faltantes. Plataformas como ProcessMind te permiten crear una vista completa integrando procesos diseñados manualmente con los datos minados.
Complementar con fuentes de datos adicionales: Identifica otros sistemas o repositorios de datos que puedan contener la información faltante. Por ejemplo, si ciertas aprobaciones se realizan manualmente, asegúrate de que al menos los resultados o consecuencias de esas aprobaciones estén registrados en un sistema digital para una mejor visibilidad.

2. Case IDs inconsistentes

Process Mining se basa en tener un Case ID único para identificar cada instancia de proceso (por ejemplo, un pedido, una solicitud de cliente o un ticket de servicio). Sin embargo, en escenarios reales, el mismo proceso puede estar representado por diferentes IDs en múltiples sistemas. Por ejemplo, un número de pedido en un sistema CRM podría no coincidir con el mismo número de pedido en el sistema financiero, lo que lleva a dificultades para rastrear el ciclo de vida completo de un proceso.

Cómo abordarlo:

Crear un mapeo unificado de Case ID: Desarrolla una estrategia para mapear diferentes identificadores de varios sistemas a un único Case ID unificado. Esto se puede lograr mediante procesos de transformación de datos donde fusionas o concilias datos de diferentes sistemas.
Herramientas de integración de datos: Utiliza herramientas ETL (Extract, Transform, Load) como Talend o Informatica para estandarizar y fusionar Case IDs en diferentes fuentes de datos.

3. Calidad de datos deficiente

La calidad de los datos es una preocupación significativa en Process Mining. Sellos de tiempo inexactos, registros incompletos, detalles de actividades faltantes o secuencias incorrectas de eventos pueden distorsionar gravemente tu análisis. Por ejemplo, si el sello de tiempo de un evento se registra incorrectamente o falta por completo, puede interrumpir la secuenciación del proceso, dificultando analizar con precisión el flujo o rendimiento del proceso.

Cómo abordarlo:

Limpieza de datos: Realiza un proceso de limpieza de datos exhaustivo antes de cargar conjuntos de datos en la herramienta de Process Mining. Esto puede implicar rellenar datos faltantes, corregir formatos inconsistentes o eliminar duplicados.
Mecanismos de validación: Implementa verificaciones de validación para garantizar la corrección de los sellos de tiempo y otros puntos de datos clave. Por ejemplo, busca secuencias de actividades que no tengan sentido lógico, como un evento de “Pedido completado” que aparece antes de un evento de “Pedido creado”.

4. Silos de datos

En muchas organizaciones, los datos se distribuyen en varios sistemas desconectados, como un sistema ERP, CRM y herramientas de gestión de proyectos. Estos silos pueden dificultar la obtención de una vista completa de un proceso de principio a fin, especialmente si diferentes partes del mismo proceso se gestionan en sistemas separados.

Cómo abordarlo:

Integración de datos entre sistemas: Rompe los silos integrando datos de múltiples sistemas en un solo conjunto de datos. Herramientas como Apache Nifi o Microsoft Power BI pueden ayudar a extraer datos de varias fuentes y combinarlos en un formato unificado.
Colaboración con las partes interesadas: Trabaja con diferentes departamentos o unidades de negocio para identificar todos los sistemas implicados en el proceso. La colaboración es clave para garantizar que todas las fuentes de datos relevantes se consideren durante el proceso de extracción.

5. Manejo de grandes conjuntos de datos

Para procesos complejos o grandes organizaciones, el volumen de datos puede ser abrumador. Process Mining a menudo requiere un gran número de registros para ser útil, pero manejar grandes conjuntos de datos puede llevar a problemas de rendimiento y dificultades durante la preparación de datos. Extraer, limpiar y analizar estos grandes conjuntos de datos puede llevar tiempo y requerir infraestructura avanzada.

Cómo abordarlo:

Muestreo de datos: Utiliza técnicas de muestreo de datos para extraer subconjuntos representativos de datos si manejar conjuntos de datos masivos es poco práctico. Sin embargo, asegúrate de que la muestra refleje con precisión el conjunto de datos completo para evitar sesgos en los resultados.
Carga incremental de datos: En lugar de trabajar con un conjunto de datos completo de una sola vez, considera cargar y procesar datos de manera incremental. Algunas herramientas de Process Mining pueden manejar carga continua de datos, lo que te permite analizar fragmentos más pequeños sin abrumar el sistema.

6. Problemas de granularidad de eventos

En algunos casos, la granularidad de los registros de eventos puede no ser ideal para Process Mining. Los eventos pueden ser demasiado generales, faltando detalles críticos, o demasiado específicos, capturando información innecesaria o irrelevante. Ambos escenarios pueden dificultar la obtención de conocimientos precisos. Si la granularidad es demasiado gruesa, podrías perder variaciones importantes, mientras que si es demasiado fina, los datos se vuelven difíciles de gestionar e interpretar.

Cómo abordarlo:

Definir el nivel adecuado de detalle: Trabaja con expertos en el dominio para determinar el nivel de detalle apropiado para los eventos en tu proceso. Es importante equilibrar entre capturar suficiente detalle para un análisis preciso y no abrumar el conjunto de datos con información innecesaria.
Agregación de datos: Si tienes datos muy detallados, considera agregar eventos donde sea apropiado. Por ejemplo, puedes agrupar ciertos eventos técnicos de bajo nivel en actividades empresariales más amplias que sean más significativas para el análisis.

7. Preocupaciones de seguridad y privacidad de datos

Al extraer y preparar datos para Process Mining, especialmente en industrias como la salud, finanzas o servicios legales, necesitas manejar la información sensible con cuidado. Asegurarte de que se sigan las regulaciones de privacidad de datos, como el GDPR, es crítico.

Cómo abordarlo:

Anonimización de datos sensibles: Antes de procesar los datos, anonimiza cualquier información personal o sensible, como nombres de clientes, direcciones o detalles financieros. La mayoría de las plataformas de Process Mining ofrecen opciones para enmascarar datos sensibles durante la fase de análisis.
Limitar el acceso a los datos: Asegúrate de que solo el personal autorizado tenga acceso a los conjuntos de datos que extraes. Utiliza controles de acceso basados en roles (RBAC) y cifrado para proteger los datos tanto en tránsito como en reposo.

Conclusión: Superando los desafíos de datos en Process Mining

Preparar datos para Process Mining es un paso crítico que requiere una planificación cuidadosa y atención a los detalles. Ya sea lidiando con datos incompletos, gestionando diferentes Case IDs o garantizando la calidad de los datos, la clave del éxito reside en una preparación exhaustiva de los datos y en utilizar las herramientas adecuadas. Abordar estos desafíos desde el principio puede mejorar significativamente la precisión y el conocimiento obtenido de Process Mining.

Al identificar estos desafíos comunes y adoptar las mejores prácticas para la extracción, limpieza y estructuración de datos, puedes asegurarte de que tus proyectos de Process Mining proporcionen los conocimientos necesarios para mejorar tus operaciones comerciales. Con herramientas como ProcessMind y otras plataformas, y colaborando eficazmente entre equipos, el camino hacia la optimización de procesos se vuelve mucho más fluido.

Para más información sobre sistemas específicos y cómo extraer datos, no dudes en explorar los siguientes recursos:

Al enfrentar estos desafíos de datos comunes de frente, puedes configurar tus iniciativas de Process Mining para el éxito y generar mejoras significativas basadas en datos en tu organización.