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Limpieza y Preparación de Datos para Process Mining

El process mining efectivo comienza con datos de buena calidad, y una parte crucial de esto es la limpieza y preparación de datos. Una mala calidad de datos puede provocar insights inexactos o incompletos, dificultando la mejora de procesos. En este documento, cubriremos los pasos esenciales de limpieza y preparación de datos para asegurarte de que tus datasets estén listos para un process mining exitoso.

¿Por Qué es Importante la Limpieza y Preparación de Datos?

El process mining se basa en los logs de eventos—datasets que contienen la secuencia detallada de actividades dentro de un proceso de negocio. Si estos datasets están incompletos, son inconsistentes o contienen errores, los insights que obtengas del process mining serán poco confiables. Los datos limpios y estructurados correctamente aseguran que tu herramienta de process mining pueda mapear con precisión los flujos de trabajo, detectar cuellos de botella y resaltar áreas de mejora.

Pasos Clave en la Limpieza y Preparación de Datos

1. Recolección e Integración de Datos

El primer paso en el proceso de limpieza es asegurar que todos los datos relevantes se recolecten de los diferentes sistemas involucrados en tu proceso. Los datos pueden provenir de distintas fuentes, como ERP, CRM u otros sistemas operacionales. Aquí es donde entra en juego la integración de datos.

Consolidar fuentes de datos: Recolecta datos de todos los sistemas que contribuyen al proceso. Por ejemplo, si estás analizando un proceso de pedido a cobro, podrías necesitar recolectar datos tanto de tu sistema de ventas (e.g., Salesforce) como del sistema financiero (e.g., SAP).
Asegurar formatos consistentes: Antes de avanzar, estandariza cómo se exportan y formatean los datos. Por ejemplo, asegúrate de que todos los timestamps, divisas e IDs tengan un formato uniforme.

Una vez que tengas tus datos, es momento de limpiarlos y prepararlos para el process mining.

2. Eliminar Duplicados

Los registros duplicados pueden distorsionar considerablemente el análisis de process mining al inflar conteos de actividad o mostrar múltiples instancias del mismo evento. Identificar y eliminar estos duplicados es esencial para crear logs de eventos precisos.

Identificar duplicados: Revisa los registros donde el ID de caso, la actividad y el timestamp sean idénticos, ya que probablemente son duplicados.
Eliminar o fusionar: En los casos donde se identifiquen duplicados, elimínalos o fusiona registros similares según sea necesario.

3. Gestionar Datos Faltantes

Los valores faltantes son otro problema común que puede afectar tus resultados de process mining. Timestamps, actividades o IDs de caso faltantes pueden interrumpir la secuencia de eventos y crear modelos de procesos incompletos.

Identificar valores faltantes: Usa herramientas o scripts para detectar campos faltantes (e.g., timestamps en blanco, nombres de actividad vacíos o IDs de caso nulos).
Rellenar los vacíos: Si es posible, completa los datos faltantes usando fuentes externas, conocimiento del dominio o estimaciones basadas en otros puntos de datos. Por ejemplo, si falta el timestamp de una actividad específica, usa los tiempos de eventos circundantes para aproximarlo.
Estrategias de imputación: Para datos críticos faltantes como timestamps o IDs de caso, utiliza técnicas de imputación (e.g., sustitución de media o modelos de regresión) para predecir valores, o elimina casos donde los datos no puedan recuperarse.

4. Normalizar Formatos de Datos

El formato de datos consistente es crucial para asegurar que la herramienta de process mining pueda interpretar correctamente el log de eventos. La normalización de datos incluye el formateo de timestamps, la estandarización de nombres de actividades y asegurar estructuras uniformes de IDs de caso.

Timestamps: Asegúrate de que todas las fechas y horas sigan el mismo formato (e.g., YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Si tus datos contienen zonas horarias, conviértelas a una consistente o utiliza UTC para evitar malinterpretaciones. Más información sobre nuestros formatos de fecha soportados aquí
Nombres de actividades: Las actividades pueden registrarse de manera diferente en varios sistemas. Estandariza nombres para asegurar consistencia (e.g., “Aprobar Pedido” y “Aprobación de Pedido” deben fusionarse).
IDs de caso: Asegúrate de que el ID de caso sea consistente en todos los sistemas y que cada instancia de proceso esté correctamente identificada por un ID único.

5. Eliminar Datos Irrelevantes

No toda actividad o evento en tu sistema será relevante para tu análisis de process mining. Por ejemplo, ciertas tareas de fondo o eventos no relacionados con el proceso pueden saturar el dataset.

Filtrar eventos irrelevantes: Identifica y elimina actividades que no contribuyen al proceso que estás analizando. Por ejemplo, inicios de sesión del sistema o tareas administrativas no relacionadas pueden excluirse para evitar saturar el mapa de procesos.
Enfocarse en actividades clave: Usa el conocimiento del dominio para identificar qué eventos son críticos para comprender el proceso y enfoca el dataset en torno a ellos.

6. Gestionar Valores Atípicos y Ruido

Los valores atípicos o “ruido” en tu dataset pueden distorsionar tus resultados de process mining al ofrecer una imagen inexacta de cómo funciona normalmente el proceso. Por ejemplo, una tarea que tomó un tiempo inusualmente largo debido a un evento raro puede sesgar tu análisis.

Identificar valores atípicos: Usa métodos estadísticos para detectar valores atípicos en tu dataset. Por ejemplo, tareas que toman significativamente más tiempo que el promedio podrían considerarse valores atípicos.
Determinar si conservar o eliminar: Evalúa si los valores atípicos proporcionan información valiosa (e.g., representando fallos críticos del proceso, aunque raros) o si deben eliminarse para centrarse en el flujo de proceso estándar.

7. Secuenciación Consistente de Casos y Actividades

Uno de los aspectos más importantes del process mining es asegurar la secuenciación adecuada de eventos. Si los datos están desordenados, la herramienta puede interpretar incorrectamente el flujo del proceso.

Revisar secuencia de actividades: Asegúrate de que las actividades sigan una secuencia lógica basada en los timestamps. Por ejemplo, un evento de “Pedido Aprobado” nunca debería aparecer antes que un evento de “Pedido Creado” en la misma instancia del proceso.
Ordenar eventos por timestamp: Ordena los datos para cada caso por el campo de timestamp para asegurar que los eventos estén en el orden correcto.

8. Crear un Log de Eventos

Una vez que tus datos estén limpios, formateados y consistentes, es momento de crear un log de eventos—el dataset principal para el process mining. El log de eventos debe contener:

ID de Caso: Un identificador único para cada instancia de proceso.
Nombre de actividad: El nombre de cada paso del proceso.
Timestamp: La hora exacta en la que ocurrió cada actividad, asegurando el orden de los eventos.
Campos opcionales: Dependiendo del análisis, podrías incluir campos adicionales como el recurso responsable de la actividad, departamento o categoría del proceso.

9. Validar el Dataset

Después de que los datos estén limpios y estructurados, es esencial validar el dataset para asegurarse de que representa correctamente el proceso y está listo para el análisis.

Revisión al azar de casos: Revisa manualmente algunas instancias de proceso para asegurarte de que los datos tienen sentido y las secuencias de eventos son lógicas.
Ejecutar análisis de prueba: Si es posible, realiza un análisis de prueba en tu herramienta de process mining para ver si surgen errores o inconsistencias.
Ciclo de retroalimentación: Trabaja con expertos del negocio para confirmar que el dataset refleja el comportamiento real del proceso.

Herramientas para la Limpieza y Preparación de Datos

Varias herramientas pueden ayudar a automatizar el proceso de limpieza y preparación de datos. Aquí algunas opciones comunes:

Python/Pandas: Un lenguaje de programación y librería poderosa para la manipulación y limpieza de datos. Puedes guionizar flujos de trabajo personalizados de limpieza de datos para eliminar duplicados, normalizar formatos y más.
Excel/Google Sheets: Útiles para datasets más pequeños, estas herramientas ofrecen varias características de limpieza de datos como eliminar duplicados, filtrar filas irrelevantes y formatear columnas.
Herramientas ETL (Extracción, Transformación, Carga): Herramientas como Talend, Informatica o Apache Nifi pueden ayudar a automatizar la extracción, transformación y carga de datos desde diferentes sistemas hacia una herramienta de process mining.
OpenRefine: Una herramienta gratuita y de código abierto para la limpieza de datos que te permite limpiar datos desordenados, eliminar duplicados y estandarizar formatos.

Conclusión

La limpieza y preparación de datos son pasos críticos en el ciclo de vida del process mining. Al asegurarte de que tus datasets estén completos, consistentes y precisos, puedes evitar análisis engañosos y obtener insights accionables sobre cómo funcionan tus procesos. Siguiendo los pasos detallados en este documento—eliminando duplicados, rellenando datos faltantes, estandarizando formatos y creando un log de eventos limpio—estarás bien preparado para extraer el máximo valor de tus iniciativas de process mining.