Solución de problemas de data en ProcessMind

Problemas comunes de data y soluciones

Al preparar data para Process Mining, pueden surgir problemas comunes que afectan la precisión y calidad del análisis. Aquí tienes una guía para identificar y resolver estos problemas frecuentes.

1. Registros duplicados en Event Logs

Síntomas

• El mismo event aparece varias veces en la misma instancia de proceso (mismo Case ID, Activity y Timestamp).
• Números inusualmente altos de ciertas actividades o events en el MAP del proceso.

Posibles causas

• La data fue registrada varias veces por problemas de integración de sistemas o errores en los logs.
• El proceso de ingesta de data repitió eventos accidentalmente.

Solución

• Elimina duplicados: Utiliza herramientas de limpieza de data para detectar y eliminar entradas duplicadas. En Excel o Google Sheets usa “Quitar duplicados”; en bases de datos, utiliza queries SQL que borren registros repetidos según Case ID, Activity y Timestamp.
• Filtra durante la ingesta: Configura filtros para que solo eventos únicos se importen a la herramienta de Process Mining.

2. Timestamps faltantes

Síntomas

• Timestamps incompletos o ausentes impiden ordenar correctamente los eventos.
• El MAP del proceso muestra huecos o conexiones faltantes entre actividades.

Posibles causas

• Algunos sistemas no registran timestamps para cada actividad.
• Procesos manuales o tareas no digitales que no tienen timestamps.

Solución

• Estima timestamps faltantes: Si puedes, estima los timestamps ausentes basado en datos conocidos (por ejemplo, usando el promedio entre tareas previas y siguientes).
• Agrega data manual: En tareas manuales o no digitales, ingresa los timestamps basados en estimaciones o registros alternativos.
• Imputación de data: Usa métodos de imputación, como predecir los timestamps faltantes a partir de otros eventos de la secuencia o la duración promedio del proceso.

3. Case IDs inconsistentes

Síntomas

• Eventos de la misma instancia terminan repartidos entre diferentes Case IDs, fragmentando el modelo de proceso.
• Múltiples representaciones de una misma instancia, generando confusión y análisis imprecisos.

Posibles causas

• Diferentes sistemas o áreas emplean nombres o estructuras distintas para los Case IDs.
• Errores de registro o formatos inconsistentes entre sistemas.

Solución

• Case ID Mapping: Desarrolla una estrategia de Case ID Mapping para unificar los identificadores en todos los sistemas. Usa plataformas ETL (Extract, Transform, Load) o SQL para combinar y estandarizar los Case IDs.
• Usa herramientas de transformación de data: Si los Case IDs tienen distintos formatos, conviértelos para normalizarlos antes de la ingesta de data.

4. Secuenciación incorrecta de actividades

Síntomas

• Los eventos están desordenados, apareciendo actividades posteriores antes que las previas (por ejemplo, “Order Completed” antes de “Order Placed”).
• El MAP del proceso muestra flujos ilógicos o loops sin sentido.

Posibles causas

• Los timestamps fueron ingresados incorrectamente o faltan.
• Se cargó la data sin el orden adecuado.

Solución

• Ordena por timestamp: Verifica que los eventos estén ordenados cronológicamente para cada Case ID. Usa Excel, SQL o Pandas (Python) para ordenar bien.
• Verifica el formato de los timestamps: Comprueba que todos los timestamps usen el mismo formato y zona horaria, preferiblemente ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS).
• Valida la calidad de la data: Revisa casos puntuales de forma manual para asegurar el orden correcto y evitar errores de secuencia.

5. Inconsistencias de data entre sistemas

Síntomas

• Datos no coinciden entre sistemas que participan en el mismo proceso.
• Algunos events aparecen en los datos de un sistema pero faltan en otro, generando vacíos en el MAP del proceso.

Posibles causas

• Los sistemas usan diferentes métricas, nombres o formatos para los mismos eventos.
• Extracción de data incompleta o integración parcial de sistemas.

Solución

• Estandariza la data: Antes de la ingesta, estandariza campos clave (Case ID, Activity Name, Timestamps) en los distintos sistemas. Usa herramientas de transformación para asegurar la consistencia de nombres y formatos.
• Combina datasets con cuidado: Usa plataformas ETL para unir data de varios sistemas y mantener una estructura coherente. Asegúrate de la consistencia en nombres de eventos, timestamps y Case IDs antes de fusionar datasets.

6. Grandes volúmenes de data causando problemas de rendimiento

Síntomas

• Performance lento al cargar o analizar grandes volúmenes de data en la herramienta de Process Mining.
• Caídas del sistema o timeouts al cargar data.

Posibles causas

• El dataset contiene demasiados registros para que el sistema los procese bien.
• La herramienta de Process Mining no puede procesar grandes volúmenes de data de un solo tirón.

Solución

• Data Sampling: Usa un muestreo representativo en vez de procesar todo el dataset para reducir el tamaño sin perder insights relevantes.
• Filtra eventos innecesarios: Elimina eventos irrelevantes (como logs del sistema) antes de cargar la data en la herramienta de Process Mining.
• Carga incremental de data: En vez de cargar todo de una vez, hazlo por partes y analiza cada segmento por separado.

7. Data irrelevante o ruidosa

Síntomas

• El MAP del proceso está saturado de events que no son parte del proceso principal.
• Muchas pequeñas variaciones dificultan encontrar insights clave.

Posibles causas

• Event logs de background, registros del sistema o tareas no relacionadas incluidas en el dataset.
• Ruido generado por tareas de baja prioridad o procesos del sistema.

Solución

• Filtra eventos innecesarios: Excluye eventos que no aportan al proceso analizado. Por ejemplo, elimina logs del sistema o actividades fuera del workflow del negocio.
• Agrupa eventos de bajo nivel: Si es necesario, agrupa o fusiona eventos técnicos en actividades más generales para simplificar el modelo y centrarte en lo principal.

8. Manejo de outliers

Síntomas

• El MAP del proceso muestra grandes variaciones en la duración de tareas o asignación de recursos, no alineadas con el rendimiento habitual.
• El análisis se ve afectado por casos poco frecuentes o excepcionales.

Posibles causas

• Hay outliers (por ejemplo, tareas con tiempos atípicos o patrones anormales) en el dataset.
• Casos poco comunes afectan desproporcionadamente el MAP del proceso.

Solución

• Identifica outliers: Usa análisis estadístico para detectar y marcar outliers según duración, uso de recursos u otras métricas.
• Decide incluir o excluir: Evalúa si estos outliers aportan insights (como detectar problemas críticos poco frecuentes) o mejor excluirlos para analizar procesos estándar. Si los excluyes, documenta la decisión para mayor claridad.

9. Zonas horarias no alineadas en la data

Síntomas

• Los eventos secuenciales parecen mal alineados por diferentes zonas horarias.
• Los cálculos de duración del proceso son incorrectos por esas inconsistencias.

Posibles causas

• Data de diferentes sistemas o áreas usa distintas zonas horarias, lo que causa inconsistencias en los timestamps.
• Las zonas horarias no se estandarizaron antes de la ingesta de data.

Solución

• Convertir a una zona horaria común: Antes de importar la data, convierte todos los timestamps a una zona horaria estándar (como UTC). Herramientas como Excel o Python permiten hacer este ajuste.
• Documenta los ajustes de zona horaria: Registra la zona horaria original de cada dataset y documenta cualquier conversión realizada.

10. Event Logs desbalanceados

Síntomas

• Algunos cases tienen pocos events y otros demasiados, generando un MAP de proceso desbalanceado.
• Algunas actividades o cases dominan el análisis por una distribución desigual de la data.

Posibles causas

• Logs inconsistentes o captura incompleta de eventos en ciertos casos.
• Hay un desbalance donde algunas instancias de proceso están sobre representadas.

Solución

• Normaliza el Event Log: Asegúrate de que cada instancia tenga un nivel de detalle similar. Si algún caso carece de eventos clave, investiga la causa y completa los datos manualmente o elimina esos casos del análisis.
• Pondera la data: Si se requiere, asigna peso a eventos o casos para evitar que los sobre representados distorsionen el análisis.

Conclusión

La calidad de la data es esencial en Process Mining. Si detectas y solucionas estos problemas comunes, lograrás análisis precisos y útiles. Aplica buenas prácticas de limpieza, preparación y validación para aprovechar al máximo tus iniciativas de Process Mining.