Cómo obtener y estructurar data para Process Mining
Cómo obtener data de sistemas y estructurarla para Process Mining
El process mining es una técnica potente para analizar y mejorar workflows empresariales mediante la extracción de data de sistemas actuales. Sin embargo, uno de los pasos más importantes es conseguir la data adecuada y estructurarla bien para el análisis. En esta guía te explicamos cómo recopilar data de sistemas como SAP, Oracle, ServiceNow y otros, y cómo prepararla para un uso eficaz en process mining. También te damos enlaces a recursos adicionales de integración con sistemas específicos.
1. Fundamentos: ¿Qué data necesitas para Process Mining?
Antes de extraer, es fundamental saber qué tipo de data requiere el process mining. Se basa en tres elementos clave para reconstruir y analizar workflows:
- Case ID: Identificador único para cada instancia del proceso (por ejemplo, número de orden, ticket ID o solicitud de cliente).
- Activity: Los pasos o acciones dentro del proceso (por ejemplo, crear orden, aprobar solicitud, cerrar ticket).
- Timestamp: Fecha y hora de cada acción, lo que permite secuenciar y entender cómo evoluciona el proceso.
Estos tres elementos te permiten mapear cómo opera el proceso, detectar cuellos de botella y hallar ineficiencias. Además de estos datos clave, puedes sumar info como responsable, departamento o tipo de tarea, según los insights que quieras lograr.
2. Extracción de data de sistemas de negocio populares
Las organizaciones suelen usar varios sistemas software para gestionar sus procesos, como ERP, CRM y sistemas de tickets. Así puedes extraer data de las principales plataformas:
SAP
SAP es uno de los sistemas ERP más usados y gestiona desde finanzas hasta cadena de suministro. Para extraer data para process mining, normalmente usarás funciones de reporte y exportación de SAP. También puedes conectar con bases SAP usando herramientas como SAP Business Connector, SAP Data Services o SAP BW (Business Warehouse).
Para detalles, revisa estos recursos:
Oracle
La suite de soluciones ERP y bases de datos de Oracle es otra fuente común de data para process mining. Puedes sacar datos con consultas Oracle SQL, Oracle Data Integrator (ODI) o Oracle Business Intelligence (BI). En Oracle sueles trabajar con bases relacionales, por lo que saber SQL es útil.
Más información:
ServiceNow
ServiceNow es muy usado para gestión de servicios IT (ITSM) y es excelente fuente de data para analizar procesos de servicios. Puedes usar las herramientas de reporte de ServiceNow para crear datasets o REST APIs de ServiceNow para extraer los datos directo. También puedes integrarlo con otras herramientas de analytics para exportar y analizar la data de ServiceNow.
Más información:
Salesforce
Salesforce, como CRM líder, ofrece varias formas de extraer data para process mining. Puedes usar Salesforce Reports, Salesforce Data Loader o REST APIs para obtener info. La data en Salesforce se estructura en objetos, por lo que es clave entender cómo están configurados tus procesos comerciales y de atención para capturar la info correcta.
Consulta:
3. Cómo estructurar data para Process Mining: buenas prácticas
Una vez extraída la data, es esencial estructurarla bien para lograr un process mining efectivo. Aquí algunas buenas prácticas:
a. Limpia y da formato a la data
La data en crudo puede tener duplicados, valores faltantes o formatos inconsistentes. Limpiar la data implica:
- Eliminar duplicados para no alterar el análisis.
- Asegurar formato consistente en fechas, nombres y otros datos.
- Gestionar valores faltantes completándolos cuando se pueda o descartando registros incompletos.
b. Crea un Event Log unificado
El event log es la base del process mining. Es una tabla donde cada fila es un evento (o actividad) de un proceso. Los campos clave son:
- Case ID: Para agrupar eventos de la misma instancia de proceso.
- Activity Name: Para saber qué acción se realizó.
- Timestamp: Para secuenciar las actividades correctamente.
Según la complejidad, puedes sumar:
- Resource: Persona o equipo responsable de la actividad.
- Department: Para saber qué área participa.
- Duration: Tiempo que tarda cada paso.
Ejemplo de event log estructurado:
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Garantiza consistencia de data entre sistemas
Si extraes data de varios sistemas, es clave que sea consistente. Por ejemplo, asegúrate de que el case ID de cada sistema coincida. Así puedes unificar fuentes de data sin perder contexto y lograr análisis más completos. También estandariza los nombres de actividades para evitar confusiones.
d. Gestiona la privacidad y seguridad de la data
Al extraer y estructurar data para process mining, mantén siempre la privacidad y seguridad en la mente. Anonimiza o elimina la info sensible y restringe el acceso solo a personal autorizado. Considera regulaciones como GDPR para datos de clientes.
4. Ingesta en ProcessMind
Cuando tu data está estructurada, el siguiente paso es cargarla en ProcessMind. ProcessMind te permite ingresar data en distintos formatos para empezar a analizar workflows. Según la herramienta, hay opciones extra de integración que facilitan importar data de varios sistemas.
Por ejemplo, ProcessMind permite mapear los campos para alinearlos con el canvas de diseño de procesos. Si tu data está incompleta, puedes agregar pasos usando las funciones de diseño y obtener así una visión más completa de tus procesos.
5. Recursos adicionales para extracción e integración de data
Extraer y estructurar data puede ser complejo, especialmente si trabajas con varios sistemas o grandes volúmenes de información. Aquí tienes algunos recursos adicionales que pueden ayudarte:
- Herramientas ETL (Extract, Transform, Load): Soluciones como Talend, Informatica y Alteryx te ayudan a automatizar la extracción y transformación de data.
- SQL para principiantes: Aprende a crear consultas SQL para extraer data de bases de datos relacionales.
- Guía de Process Mining: Guía práctica para abordar el process mining, incluyendo cómo estructurar la data.
Conclusión: Prepara tu data para un Process Mining efectivo
Obtener la data correcta y estructurarla para Process Mining es clave para revelar insights sobre tus procesos. Sabiendo la data que necesitas, usando las herramientas adecuadas y aplicando buenas prácticas, preparas tus proyectos para el éxito. Plataformas como ProcessMind simplifican la ingesta, el análisis y la optimización de workflows, impulsando decisiones de negocio más eficientes y basadas en data.