Por Que Ignoramos Conectores Prontos (e Nossa Alternativa)
Conectores prontos para process mining prometem facilidade, mas trazem complexidade, atrasos e vendor lock-in. Descubra nossa abordagem com templates de dados.
O Que Você Aprenderá
Este guia o conduzirá por seis passos práticos para transformar dados de process mining em insights significativos. Você aprenderá a entender dashboards, explorar padrões, focar sua análise e apresentar descobertas que geram melhorias reais.
”Basta usar o Process Mining e você terá insights!” É o que se ouve frequentemente. Mas a verdade é: insights não surgem do nada. Embora ferramentas modernas de Process Mining como o ProcessMind descubram automaticamente seus processos e calculem métricas, transformar esses números em melhorias acionáveis exige esforço e habilidade.
Sim, as recomendações impulsionadas por IA podem fornecer insights valiosos sem custo, que antes demandariam horas de trabalho manual. As recomendações de IA do ProcessMind identificam automaticamente gargalos potenciais e oportunidades de melhoria. Mas, mesmo com a assistência da IA, você ainda precisa direcionar a análise para o caminho certo.
Algumas pessoas analisam dados naturalmente. Outras não sabem por onde começar. Esteja você no primeiro ou no segundo grupo, este guia o ajudará a obter insights melhores dos seus dados de Process Mining. Vamos focar especificamente na fase de análise: você tem dashboards, e agora, o que fazer com eles?
Este blog faz parte de nossa série sobre melhoria de processos. Veja também nossos guias sobre implementação de melhorias e monitoramento contínuo para o ciclo completo de melhoria.
Antes de mergulhar na análise, dedique um tempo para entender o que seus dashboards estão realmente mostrando.
Comece examinando cada visualização nos seus dashboards de process mining:
Não apresse esta etapa. Mesmo analistas experientes às vezes interpretam gráficos erroneamente porque presumiram em vez de verificar.
Pergunte a si mesmo: Posso explicar esses números com base no que sei sobre o processo?
Se o seu dashboard mostra um tempo de ciclo médio de 5 dias para o processamento de pedidos, isso corresponde às suas expectativas? Se o diagrama de fluxo do processo mostra 40% dos casos seguindo um caminho inesperado, você entende o porquê?
Quando os números não correspondem ao seu entendimento, você encontrou sua primeira oportunidade de aprendizado.
Quando você não consegue explicar o que está vendo, aprofunde-se em casos individuais. O case explorer permite examinar casos específicos passo a passo:
Frequentemente, você descobrirá que os dados contam uma história ligeiramente diferente da que você esperava. Talvez certas etapas não estejam sendo capturadas no sistema, ou as atividades tenham significados diferentes dos que você presumia.
Aqui está uma verdade importante: os dados nunca são perfeitos. Partes do processo podem não ser capturadas, os timestamps podem ser aproximados ou os nomes das atividades podem ser inconsistentes.
Em vez de tentar consertar tudo, aprenda a trabalhar com o que você tem. Anote as limitações e leve-as em consideração em sua análise.
Escreva o que você aprendeu:
Essa documentação ajuda outras pessoas a entender seu trabalho e o ajuda a relembrar seu raciocínio ao apresentar as descobertas mais tarde.
Pro Tip
Mantenha suas ideias de melhoria de dados em uma lista separada. Começar a iterar na qualidade dos dados muito cedo pode desviar sua análise. Obtenha seus insights primeiro, depois melhore os dados para a próxima rodada.

Agora que você entende seus dashboards, é hora de explorar. Nesta fase, você não está procurando por nada específico. Você está se familiarizando com os dados e descobrindo o que é interessante.
As animações de processo são a maneira mais rápida de entender como o seu processo realmente flui:
Deixe a animação rodar por alguns minutos. Padrões surgirão que você pode não perceber em gráficos estáticos.
Use os filtros para segmentar os dados de diferentes maneiras:
Cada alteração de filtro mostra algo novo sobre seu processo.
Use os seletores para analisar por diferentes dimensões:
Você pode descobrir que o que parece ser um único processo são, na verdade, vários processos diferentes operando sob um mesmo nome.
Cada caso segue um caminho através do seu processo. As variantes de processo mostram todos os caminhos únicos e a frequência com que ocorrem:
Frequentemente, um pequeno número de variantes responde pela maioria dos seus casos, enquanto dezenas de variantes raras representam exceções e casos extremos.
Enquanto você explora, tente explicar o que está vendo. Crie narrativas sobre por que certos padrões existem:
Essas histórias ajudam você a lembrar padrões e a formar hipóteses para uma análise mais profunda.
Observe Problemas de Qualidade dos Dados
Você inevitavelmente encontrará problemas de qualidade dos dados durante a exploração. Se puder contorná-los, faça isso. Caso contrário, anote-os para melhorias futuras, mas não deixe que eles interrompam sua análise.
Após a exploração, você provavelmente terá mais perguntas do que tinha no início. Isso é ótimo! Agora é hora de priorizar.
Revise suas anotações das Etapas 1 e 2:
Combine suas observações com o conhecimento do domínio. Quais são, na opinião dos especialistas em processos, os maiores problemas? Onde eles acreditam que existem oportunidades?
Anote as perguntas de análise específicas que você deseja responder. Por exemplo:
Você não pode responder a tudo de uma vez. Classifique suas perguntas e escolha as 3-5 principais para focar.
Para cada pergunta prioritária:
A análise de processo é iterativa. Você ouvirá coisas como:
Leva tempo para chegar a insights significativos. Mantenha o foco nas suas perguntas prioritárias e evite se distrair com cada caminho interessante.
Você sempre pode fazer outra rodada de análise. Responder às suas principais perguntas primeiro mostra progresso e constrói credibilidade para uma investigação mais profunda.
Agora começa o trabalho detalhado. Para cada pergunta prioritária, investigue sistematicamente usando suas ferramentas de Process Mining.
Perguntas diferentes precisam de ferramentas analíticas diferentes:
| Tipo de Pergunta | Ferramentas a Usar |
|---|---|
| Para onde vai o tempo? | Gráfico de Processo com métricas de tempo |
| Onde estão os gargalos? | Animação de Processo, gráficos de tempo por atividade |
| Por que os casos se desviam? | Análise de Variantes, filtros de caminho |
| Quais são os caminhos mais comuns? | Gráfico de processo, análise de variantes |
| Quem faz o quê? | Seletores de recurso, gráficos de carga de trabalho |
Para cada pergunta:
À medida que você descobre insights:
Você pode exportar gráficos diretamente do ProcessMind para usar em apresentações.
Nesta etapa, se a qualidade dos dados estiver bloqueando sua análise (e não apenas imperfeita), resolva-a. Mas seja seletivo: corrija apenas o que está impedindo respostas às suas perguntas prioritárias.
Apresentamos técnicas de análise específicas que você pode aplicar para responder a perguntas comuns sobre processos. Cada técnica utiliza diferentes funcionalidades do ProcessMind para revelar insights.
Objetivo: Entender quanto tempo os casos levam e onde o tempo é gasto.
Ferramentas: Gráfico de processo com métricas de tempo, gráficos de distribuição de tempo
Como fazer:
O que procurar:
Principal insight: Tempos de ciclo longos frequentemente resultam de tempo de espera, não de tempo de processamento. Um processo de 5 dias pode ter apenas 2 horas de trabalho real.
Objetivo: Encontrar onde os casos ficam presos ou atrasados em seu processo.
Ferramentas: Animação de processo, grafo de processo, gráficos de tempo por atividade
Como fazer:
Animação de Processo: Observe a animação e procure por atividades onde os pontos se acumulam. Esses “engarrafamentos” indicam gargalos onde os casos esperam.
Grafo de Processo: Mude para as métricas de tempo e encontre conexões com as maiores durações. Um tempo alto em uma conexão de entrada geralmente significa que os casos estão em fila antes dessa atividade.
Gráficos de Barras: Analise o gráfico “Tempo por Atividade” para ver quais atividades consomem mais tempo no geral.
O que procurar:
Insight Principal: Gargalos frequentemente ocorrem antes da atividade lenta, e não nela. Os casos podem concluir uma etapa rapidamente, mas depois ficam esperando em uma fila pela próxima etapa.
Objetivo: Encontrar onde os casos retornam para repetir etapas desnecessariamente.
Ferramentas: Grafo do processo, animação do processo, análise de variantes
Como fazer:
O que observar:
Principal insight: Algum retrabalho é esperado (verificações de qualidade, correções), mas o retrabalho excessivo frequentemente indica requisitos pouco claros, problemas de qualidade ou falhas de comunicação.
Objetivo: Comparar o que realmente acontece com o que deveria acontecer.
Ferramentas: Grafo de processo, análise de variantes, filtros
Como fazer:
O que procurar:
Insight Principal: Desvios nem sempre são ruins. Às vezes, as soluções alternativas indicam uma maneira melhor de trabalhar que deveria se tornar o novo padrão.
Objetivo: Entender quem faz o quê e como a carga de trabalho é distribuída.
Ferramentas: Selectors, filters, gráficos de recursos
Como fazer:
O que observar:
Principal insight: Diferenças de performance entre recursos podem indicar necessidades de treinamento, problemas com ferramentas ou falhas no design do processo, em vez de apenas a capacidade individual.
Objetivo: Entender padrões no volume de casos ao longo do tempo.
Ferramentas: Filtros de tempo, gráficos de tendência, comparação de períodos
Como fazer:
O que observar:
Principal insight: Problemas de performance podem ser causados por picos de volume, não por problemas no processo. Entender os padrões de volume ajuda a planejar a capacidade.
Objetivo: Entender as diferentes rotas que os casos percorrem em seu processo.
Ferramentas: Gráfico de processo, análise de variantes, filtros de caminho
Como fazer:
O que procurar:
Principal insight: Frequentemente, 80% dos casos seguem apenas alguns caminhos, enquanto dezenas de variantes respondem pelos 20% restantes. Concentre seus esforços de melhoria nos caminhos de alto volume primeiro.
Combine Techniques
Essas técnicas de análise funcionam melhor em combinação. Uma análise de gargalos pode revelar onde os casos ficam presos, então uma análise de recursos ajuda você a entender o porquê, e uma análise de retrabalho mostra o que acontece depois.
Análise sem comunicação é apenas exploração. Para impulsionar a mudança, você precisa apresentar as descobertas de forma eficaz.
Para cada pergunta prioritária que você investigou:
Crie uma apresentação que conte uma história:
Use visualizações dos seus dashboards de Process Mining para ilustrar os pontos. Você pode apresentar ao vivo diretamente do ProcessMind se estiver à vontade, ou exportar gráficos como imagens.
Sempre que possível, traduza as descobertas para termos de negócios:
Casos de negócio de alto nível ajudam os stakeholders a entender por que as descobertas são importantes.
Antes de apresentar aos executivos, revise suas descobertas com:
Esse ciclo de feedback detecta erros e fortalece sua análise.
ProcessMind Tip
Use os marcadores para salvar as visualizações exatas do dashboard que levaram aos seus insights. Você pode retornar a elas durante as apresentações para responder a perguntas de acompanhamento ou demonstrar como chegou às suas conclusões.
Sua análise está completa e você apresentou as descobertas. E agora?
Após sua apresentação, provavelmente haverá:
Acompanhe-os e garanta que não se percam nas operações do dia a dia.
Os insights da análise precisam se transformar em mudanças reais nos processos. Consulte nosso guia sobre implementação de otimização de processos para os passos práticos de transformar insights em melhorias.
Uma vez que as mudanças são implementadas, você precisa verificar se estão funcionando. Nosso guia sobre monitoramento contínuo de processos explica como acompanhar as melhorias ao longo do tempo.
Crie documentação para que seu trabalho possa ser aproveitado:
Esse conhecimento institucional é valioso para futuros esforços de análise.
Obter insights reais dos dados de processo é uma conquista. Seja confirmando suspeitas, descobrindo surpresas ou identificando oportunidades de melhoria, você agregou valor à sua organização.
Agora, comece o ciclo novamente. A melhoria de processos é contínua, e sempre há mais a aprender com seus dados.
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