Dónde Obtener y Estructurar Data para Process Mining
Cómo Obtener Datos de los Sistemas y Estructurarlos para Process Mining
Process mining es una técnica poderosa que ayuda a las empresas a analizar y mejorar sus flujos de trabajo extrayendo data de sus sistemas existentes. Sin embargo, uno de los pasos más críticos en process mining es obtener la data correcta y asegurarse de que esté estructurada adecuadamente para el análisis. En este blog, te guiaremos sobre cómo recopilar data de sistemas como SAP, Oracle, ServiceNow, y otros, y cómo prepararla para un uso efectivo en process mining. También compartiremos enlaces a recursos adicionales donde puedes encontrar más información detallada sobre la integración de sistemas específicos.
1. Comprensión de lo Básico: ¿Qué Datos Necesitas para Process Mining?
Antes de comenzar a extraer data, es esencial entender qué tipo de data se requiere para process mining. Process mining se basa en tres elementos clave para reconstruir y analizar flujos de trabajo:
- Case ID: Un identificador único para cada instancia de proceso (por ejemplo, un número de pedido, ID de ticket, o ID de solicitud de cliente).
- Activity: Los pasos o acciones individuales dentro del proceso (por ejemplo, crear un pedido, aprobar una solicitud, cerrar un ticket).
- Timestamp: La fecha y hora en que ocurrió cada actividad, lo que ayuda a secuenciar las acciones y entender cómo se desarrolla el proceso a lo largo del tiempo.
Tener estos tres componentes te permite mapear cómo opera un proceso, identificar cuellos de botella, y descubrir ineficiencias. Además de estos datos fundamentales, es posible que desees incluir otra información, como la persona responsable de cada acción, el departamento o el tipo de tarea, dependiendo de los insights que quieras obtener.
2. Extracción de Data de Sistemas Empresariales Populares
La mayoría de las organizaciones utilizan múltiples sistemas de software para gestionar diferentes aspectos de sus procesos de negocio, como ERP, CRM y sistemas de tickets. Así puedes extraer data de algunas de las plataformas más populares:
SAP
SAP es un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) ampliamente utilizado que maneja todo, desde finanzas hasta la gestión de la cadena de suministro. Para extraer data para process mining, generalmente usarás las funciones de informes y exportación de datos de SAP. Alternativamente, puedes conectarte a bases de datos de SAP usando herramientas como SAP Business Connector, SAP Data Services o SAP BW (Business Warehouse).
Para instrucciones más detalladas, consulta estos recursos:
Oracle
El conjunto de soluciones ERP y de bases de datos de Oracle es otra fuente común de data para process mining. Puedes extraer data usando consultas SQL de Oracle, Oracle Data Integrator (ODI), o herramientas de Oracle Business Intelligence (BI). Con Oracle, a menudo trabajarás con bases de datos relacionales, por lo que saber cómo escribir consultas SQL será beneficioso.
Para más guía, visita:
ServiceNow
ServiceNow se utiliza ampliamente para la gestión de servicios de TI (ITSM) y puede ser una excelente fuente de data para analizar procesos de servicio. Puedes usar las herramientas de informes de ServiceNow para crear datasets o usar ServiceNow REST APIs para obtener data directamente. También es posible integrarse con otras herramientas analíticas para exportar y analizar data de ServiceNow.
Aprende más en:
Salesforce
Salesforce, como plataforma CRM líder, ofrece varias formas de extraer data para process mining. Puedes usar Salesforce Reports, Salesforce Data Loader o REST APIs para obtener data. La data de Salesforce generalmente está estructurada en torno a objetos, por lo que es esencial entender cómo están configurados tus procesos de ventas y atención al cliente para capturar la información correcta.
Consulta:
3. Estructuración de Data para Process Mining: Mejores Prácticas
Una vez que hayas extraído la data, es crucial estructurarla correctamente para asegurar un process mining efectivo. Aquí tienes algunas mejores prácticas:
a. Limpia y Formatea la Data La data cruda a menudo contiene duplicados, valores faltantes o formatos inconsistentes. Limpiar la data implica:
- Remover entradas duplicadas para evitar sesgos en tu análisis.
- Asegurar un formato consistente para fechas, nombres y otros atributos.
- Manejar los valores faltantes rellenándolos si es posible o excluyendo entradas incompletas.
b. Crea un Registro de Eventos Unificado Un event log es la base del process mining. Es esencialmente una tabla donde cada fila representa un evento (o actividad) dentro de un proceso. Los campos clave deben incluir:
- Case ID: Para agrupar eventos que pertenecen a la misma instancia de proceso.
- Activity Name: Para identificar la acción específica realizada.
- Timestamp: Para secuenciar las actividades correctamente.
Dependiendo de la complejidad de tu proceso, también puedes agregar:
- Resource: La persona o equipo responsable de la actividad.
- Department: Para entender qué parte de la organización está involucrada.
- Duration: Para calcular cuánto tiempo dura cada paso.
Aquí tienes un ejemplo de un 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. Asegura Consistencia de Data entre Sistemas Si estás extrayendo data de múltiples sistemas, es importante asegurar la consistencia. Por ejemplo, asegúrate de que un Case ID usado en un sistema coincida con el identificador en otro. Esto te permitirá combinar fuentes de data sin perder contexto, permitiendo un análisis más completo. También es útil estandarizar cómo se nombran las actividades para evitar confusiones.
d. Maneja la Privacidad y Seguridad de la Data Al extraer y estructurar data para process mining, siempre ten en mente la privacidad y seguridad de la data. Asegúrate de que la información sensible esté anonimizada o eliminada, y solo el personal autorizado tenga acceso a la data. Considera los requisitos de cumplimiento como el GDPR si manejas data de clientes.
4. Ingesta a ProcessMind
Una vez que tu data está estructurada, el siguiente paso es subirla a ProcessMind. ProcessMind te permite ingerir data en diferentes formatos de archivos para comenzar a analizar tus flujos de trabajo. Dependiendo de la herramienta que estés usando, es posible que tengas opciones de integración adicionales que puedan simplificar el proceso de incorporación de data de varios sistemas.
Por ejemplo, ProcessMind te permite mapear campos de data para asegurarte de que se alineen correctamente con el lienzo de diseño de procesos de la plataforma. Si tu data está incompleta, puedes usar las características de diseño de procesos para completar los pasos faltantes, ayudándote a crear una visión más completa de tus procesos.
5. Recursos Adicionales para Extracción e Integración de Data
La extracción y estructuración de data puede ser compleja, especialmente si trabajas con múltiples sistemas o datasets grandes. Aquí tienes algunos recursos adicionales que pueden ayudar:
- Herramientas ETL (Extract, Transform, Load): Herramientas como Talend, Informatica y Alteryx te ayudan a automatizar la extracción y transformación de data.
- SQL para Principiantes: Aprende a escribir consultas SQL para extraer data de bases de datos relacionales.
- Guía de Process Mining: Una guía completa sobre cómo abordar process mining, incluyendo cómo estructurar data.
Conclusión: Preparando Data para un Process Mining Efectivo
Obtener data de tus sistemas y estructurarla para process mining es un paso crucial para descubrir información valiosa sobre tus procesos de negocio. Al entender qué data necesitas, usar las herramientas correctas para extraerla, y seguir las mejores prácticas de estructuración, puedes preparar tus proyectos de process mining para el éxito. ProcessMind y otras plataformas facilitan la ingestión, el análisis y la optimización de flujos de trabajo, lo que lleva a decisiones de negocio más eficientes y basadas en data.