Por Que Ignoramos Conectores Prontos (e Nossa Alternativa)

Procurando por templates de dados? Confira nossos guias de melhoria contínua de processos com templates prontos para uso em processos como Ciclo de Compras ao Pagamento, Do Pedido ao Recebimento, e Contas a Pagar.

Process Mining Precisa de Dados — Mas Estamos Fazendo Errado

”Dados representam 80% do trabalho em Process Mining.”

Você provavelmente já ouviu essa estatística. E, de fato, a vivenciamos. Mas aqui está a verdade incômoda: o fato de os dados representarem 80% do trabalho não é uma lei natural — é um sintoma de que algo está sendo feito de forma errada.

Quando a extração de dados se transforma em um projeto que dura meses, algo se desviou do caminho. O objetivo do Process Mining não são pipelines de dados perfeitos. São insights. É descobrir que faturas ficam paradas por 12 dias antes que alguém as analise. É identificar que 40% dos pedidos exigem intervenção manual por conta de um sistema mal configurado.

Dados são um meio para um fim, não o fim em si.

Então, por que tantos projetos de Process Mining ficam travados na fase de dados? Frequentemente, tudo se resume a uma única decisão: escolher conectores prontos para uso.

A Promessa dos Conectores Prontos para Uso

Sendo justo, a promessa é bastante sedutora.

Conectores prontos para uso são integrações pré-construídas que prometem extrair dados de processos de sistemas como SAP, Salesforce, ServiceNow ou Oracle. A proposta se desenrola assim:

• Aponte para o seu sistema
• Pressione um botão
• Seus dados aparecem, perfeitamente formatados
• Configure atualizações diárias
• Pronto, está feito.

Em um mundo ideal, isso seria transformador. E, para ser franco, já vimos isso funcionar — em demonstrações. Às vezes, até mesmo em ambientes de produção simples com configurações de sistema padrão.

Mas a verdade é esta: sua empresa não é um ambiente de demonstração.

A Realidade dos Fatos

Passamos anos ajudando organizações com Process Mining. Vimos o que funciona e o que não funciona. E, repetidas vezes, observamos conectores prontos para uso criarem mais problemas do que soluções.

A “Configuração Rápida” Que Demora um Ano

Um de nossos clientes iniciou sua jornada de process mining animado com o conector SAP de um fornecedor. “Três semanas para as primeiras descobertas,” foi o que lhes prometeram.

Dezoito meses depois, eles ainda estavam depurando problemas de qualidade de dados.

Isso não é um caso isolado. Vimos projetos de conectores se arrastarem por mais de um ano, consumindo orçamentos e entusiasmo na mesma proporção. A configuração “simples” torna-se tudo, menos simples, quando a realidade encontra o discurso de vendas.

Por Que os Conectores Enfrentam Dificuldades no Mundo Real

• Seu sistema não é padrão. Conectores são construídos para versões específicas de softwares específicos. Mas as empresas personalizam. Elas adicionam campos, modificam workflows, alteram estruturas de tabela. Aquele sistema ERP que você usa? Provavelmente tem evoluído há uma década. O conector espera uma instalação ‘de livro’; você tem um sistema vivo, respirando, moldado por anos de decisões de negócios.

• Conectores tentam resolver tudo. Um conector projetado para lidar com todos os possíveis casos de uso de process mining torna-se incrivelmente complexo. Ele precisa dar suporte a casos de exceção que você nunca encontrará, ao mesmo tempo em que pode não suportar a análise específica de que você realmente precisa. Essa abordagem ‘tamanho único’ significa que você está lutando contra uma complexidade que não agrega valor ao seu projeto.

• O labirinto das múltiplas tabelas. A maioria dos conectores funciona com múltiplas tabelas de origem, o que parece poderoso — e é. Mas configurar e manter esses relacionamentos de tabela é complexo. Você precisa entender não apenas o seu processo de negócio, mas o modelo de dados do conector, o modelo de dados do sistema de origem e como eles devem se mapear. Isso é um monte de modelos.

• Caixas-pretas geram desconfiança. Quando algo dá errado com um conector (e algo sempre dá errado), você não consegue ver o que está acontecendo internamente para entender o porquê. Os dados estão incorretos no sistema de origem? O conector está transformando-os de forma errada? Existe um problema de configuração? Você está depurando às cegas, o que é frustrante para todos os envolvidos — e torna quase impossível explicar os resultados aos stakeholders.

• Trabalho duplicado. Aqui está uma ironia: muitas organizações já possuem dados limpos e preparados em seus data warehouses ou data lakes. Seus engenheiros de dados passaram anos construindo pipelines, resolvendo problemas de qualidade de dados e criando datasets confiáveis. Um conector ignora todo esse trabalho e começa do zero, potencialmente introduzindo inconsistências com os dados que sua organização já confia.

• Nomes genéricos que confundem a todos. Conectores usam terminologia padronizada que pode não corresponder à forma como sua organização fala sobre seus processos. Quando o conector chama algo de “Confirmação de Pedido” mas sua equipe chama de “Reconhecimento de Vendas”, você criou uma camada de tradução que atrasa cada conversa.

• A armadilha do ETL. A maioria dos conectores te força a usar as ferramentas ETL do fornecedor. Isso significa aprender sistemas proprietários, depender de recursos específicos do fornecedor e construir uma expertise que não se transfere para outras ferramentas. Enquanto isso, sua empresa provavelmente já possui infraestrutura ETL e pessoas que sabem como usá-la.

• Vendor lock-in por design. Sejamos diretos: pipelines de dados complexos e proprietários são uma característica, não um bug, da perspectiva do fornecedor. Uma vez que você investiu seis meses construindo uma infraestrutura baseada em conector, mudar para uma ferramenta diferente torna-se enormemente caro. Isso não é um acidente.

Os Custos Ocultos

Além dos desafios técnicos, a abordagem dos conectores acarreta custos reais:

• Tempo: Meses gastos na extração de dados em vez da análise
• Dinheiro: Licenças caras para conectores, mais taxas de consultoria para a configuração
• Oportunidade: Melhorias de processo atrasadas enquanto o pipeline é construído
• Moral: Equipes perdem o entusiasmo quando os projetos param na fase de dados
• Confiança: Partes interessadas questionam o valor do process mining quando os projetos iniciais excedem o prazo

Nossa Abordagem: Templates de Dados

Tomamos um caminho diferente. Em vez de construir conectores, criamos templates de dados.

A filosofia é simples: definir os dados necessários em um formato que seja intuitivo para o seu processo e fácil de gerar.

Comece com Excel

Sim, de verdade. Você pode começar com Excel.

Novo em logs de eventos? Nosso guia sobre como criar um log de eventos para process mining te orienta na construção do seu primeiro log de eventos, passo a passo, com exemplos em Excel e SQL.

Nossos templates de dados definem exatamente quais colunas você precisa para cada tipo de análise. Para muitos processos, isso significa um Case ID, um Timestamp e um nome de Atividade — além de quaisquer atributos adicionais que sejam relevantes para o seu negócio.

Você pode criar isso sozinho. Hoje. Sem esperar pela TI. Sem processo de aquisição. Sem contratação de consultor. Exporte alguns dados do seu sistema, organize-os em nosso formato de template, faça o upload e pronto: você já está analisando seu processo.

É perfeito? Não. É rápido? Com certeza. E a velocidade importa mais do que a perfeição quando você está tentando entender seu processo.

Por que uma Única Tabela?

Optamos deliberadamente por um formato de tabela única para a maioria das análises. Embora isso possa parecer uma limitação, a lógica por trás é clara:

1. Fácil de entender: Qualquer pessoa consegue olhar para uma planilha e compreender o que está acontecendo.
2. Fácil de criar: Não são necessárias junções complexas ou gerenciamento de relacionamentos.
3. O Process Mining já faz isso por si só: Mesmo ferramentas que processam múltiplas tabelas as consolidam em um event log para análise.

Você ainda pode trabalhar com múltiplas tabelas no ProcessMind — explorando diferentes perspectivas, processos diversos e até mesmo abordagens de object-centric process mining. Mas não é preciso começar por aí. Comece pelo mais simples e adicione complexidade apenas quando isso realmente agregar valor.

Trabalhe com Sua Equipe de Dados

Aqui está algo que aprendemos: a abordagem dos conectores frequentemente ignora seus engenheiros de dados. Isso é um erro.

Sua equipe de dados conhece seus sistemas. Eles sabem onde estão os problemas de qualidade de dados. Sabem quais campos confiar e quais verificar. Provavelmente já resolveram muitos dos problemas que um conector encontraria.

Nossos templates de dados criam uma linguagem comum. Entregue o template ao seu engenheiro de dados e ele entenderá imediatamente o que é necessário. Eles podem usar as ferramentas que já conhecem — SQL, sua plataforma ETL existente, seu data warehouse — para gerar exatamente os dados requeridos.

Nenhum novo sistema para aprender. Nenhum treinamento proprietário de fornecedor. Apenas requisitos claros que profissionais de dados experientes podem atender rapidamente.

Aproveite o que Você Já Tem

A maioria das organizações já possui uma infraestrutura de dados significativa:

• Data warehouses com dados limpos e validados
• Pipelines ETL que movem informações de forma confiável
• Data lakes com registros históricos
• Ferramentas de business intelligence com queries estabelecidas

A abordagem de templates permite que você aproveite tudo isso. Não reconstrua o que já existe. Não crie pipelines de dados paralelos. Use os investimentos que você já realizou.

Isso também significa que os dados que você prepara para o process mining podem ser reutilizados em outros lugares. Construa um dataset uma vez, utilize-o para process mining, machine learning, BI tradicional e o que vier a seguir. Isso é eficiência.

Flexibilidade Impulsionada por IA

Mesmo com templates claros, sabemos que os dados nem sempre chegam perfeitamente formatados. É por isso que incorporamos o mapeamento de dados impulsionado por IA no ProcessMind.

Faça o upload dos seus dados, e nosso sistema frequentemente os entenderá automaticamente — reconhecendo qual coluna é o case ID, qual é o timestamp, e qual contém os nomes das atividades. Se algo não for mapeado corretamente, você pode ajustá-lo manualmente com alguns cliques.

O objetivo é eliminar o atrito entre você e a obtenção de insights.

Pronto para Começar?

Construímos o ProcessMind com base nestes princípios. Requisitos de dados simples. Rápida geração de valor. Você mantém o controle.

Explore nossos guias de melhoria contínua de processos para encontrar templates de dados para processos comuns. Cada guia inclui:

• Atividades do processo e quais dados devem ser capturados
• Arquivos de template que podem ser usados imediatamente
• Orientações para sistemas populares como SAP, Oracle e Microsoft Dynamics
• Melhores práticas para preparação de dados

Ou simplesmente inicie um teste gratuito e faça o upload de alguns dados. Você pode se surpreender com a rapidez com que os insights surgem quando não está à espera de um conector ser configurado.

Dados não são o objetivo final. Entender o seu processo sim. Vamos chegar lá mais rápido.