7 desafios comuns de dados em Process Mining
Principais Desafios de Dados ao Preparar Datasets para Process Mining
Preparar datasets para Process Mining é uma forma poderosa de obter insights sobre como os processos do seu negócio realmente funcionam. No entanto, coletar e estruturar data de diferentes sistemas para Process Mining apresenta muitos desafios. Garantir a qualidade, consistência e integridade dos dados é fundamental para uma análise eficaz. Veja os desafios comuns enfrentados por organizações ao preparar datasets para Process Mining e dicas de como superá-los.
1. Dados Incompletos
Um dos problemas mais comuns em Process Mining é lidar com datasets incompletos. Muitas vezes, os sistemas não registram todos os events ou atividades do processo. Por exemplo, tarefas manuais, fluxos em papel ou etapas fora dos sistemas principais podem não estar no data disponível. Isso gera uma visão fragmentada e leva a conclusões erradas.
Como Resolver:
- Preencha Lacunas com Modelagem de Processos: Se o data estiver incompleto, use process modeling para mapear manualmente as etapas faltantes. Plataformas como ProcessMind permitem criar uma visão completa integrando processos desenhados manualmente ao data extraído.
- Aumente com Outras Fontes: Identifique outros sistemas ou repositórios que possam ter as informações ausentes. Por exemplo, se aprovações ocorrem fora do sistema, registre pelo menos os resultados dessas etapas em sistema digital para garantir visibilidade.
2. Case IDs Inconsistentes
Process Mining depende de ter um Case ID único para identificar cada instância do processo (por exemplo, pedido, solicitação ou ticket de serviço). Porém, na prática, sistemas diferentes podem usar IDs distintos para o mesmo processo. Por exemplo, um número de pedido no CRM pode não ser igual ao do sistema financeiro, dificultando o acompanhamento do ciclo completo.
Como Resolver:
- Mapeamento Unificado de Case ID: Crie uma estratégia para mapear diferentes identificadores dos sistemas em um Case ID único. Isso pode ser feito por processos de transformação de dados, conciliando e integrando os registros.
- Ferramentas de Integração de Dados: Use ferramentas ETL (Extract, Transform, Load), como Talend ou Informatica, para padronizar e unir os case IDs das várias fontes de dados.
3. Baixa Qualidade dos Dados
A qualidade do data é um ponto essencial no Process Mining. Timestamps errados, registros incompletos, detalhes ausentes ou ordem errada de events podem distorcer a análise. Por exemplo, um timestamp errado ou ausente pode inverter a ordem dos processos e dificultar a análise do fluxo ou desempenho.
Como Resolver:
- Data Cleaning: Realize uma limpeza completa dos dados antes de subir os datasets na ferramenta de Process Mining. Isso inclui preencher campos, corrigir formatos e tirar duplicidades.
- Validação: Faça checagens para garantir a coerência dos timestamps e outros dados importantes. Analise se há sequências ilógicas, como “Order Completed” antes de “Order Created”.
4. Silos de Dados
Em muitas empresas, os dados ficam espalhados em diferentes sistemas, como ERP, CRM e ferramentas de gestão de projetos. Esses silos dificultam ter uma visão completa do processo, principalmente quando etapas estão em sistemas diferentes.
Como Resolver:
- Integração de Dados entre Sistemas: Elimine silos integrando dados de vários sistemas em um único dataset. Ferramentas como Apache Nifi ou Microsoft Power BI ajudam a extrair e juntar information de diferentes fontes.
- Colaboração entre Áreas: Trabalhe com diferentes áreas para identificar todos os sistemas envolvidos. O trabalho conjunto garante que todas as fontes relevantes entrem na extração.
5. Gerenciamento de Grandes Datasets
Em processos complexos ou empresas grandes, o volume de dados pode ser muito alto. O Process Mining costuma precisar de muitos registros, mas lidar com datasets grandes pode causar problemas de performance e dificultar a preparação. Extrair, limpar e analisar muito data pode demorar e exigir infraestrutura robusta.
Como Resolver:
- Data Sampling: Use técnicas de amostragem para pegar subconjuntos representativos caso não dê para usar o dataset completo. Verifique se a amostra representa bem o total para evitar distorções.
- Carregamento Incremental: Ao invés de processar todos os dados de uma vez, faça o carregamento e análise em partes. Algumas ferramentas aceitam carga contínua, permitindo analisar blocos menores sem sobrecarregar o sistema.
6. Problemas de Granularidade dos Events
Às vezes, a granularidade dos event logs não é adequada para Process Mining. Events podem ser muito gerais, faltando detalhes, ou muito detalhados, com dados desnecessários. Ambos dificultam insights corretos. Se for amplo demais, você perde variações; se for detalhado demais, o data fica difícil de gerir.
Como Resolver:
- Defina o Nível de Detalhe: Junte-se a especialistas para definir o nível de detalhe certo dos events em seu processo. Busque equilíbrio entre o suficiente para análise e evitar excesso de informação.
- Agregação de Dados: Se os dados estiverem detalhados demais, agregue events quando for possível. Por exemplo, agrupe events técnicos em atividades do negócio mais relevantes para análise.
7. Segurança e Privacidade dos Dados
Ao extrair e preparar dados para Process Mining, especialmente em áreas como saúde, finanças ou jurídico, é essencial tratar dados sensíveis com cuidado. Cumprir normas de privacidade como o GDPR é obrigatório.
Como Resolver:
- Anonimize Dados Sensíveis: Antes de processar, anonimize dados pessoais ou confidenciais, como nomes, endereços ou dados financeiros. As principais plataformas de Process Mining têm opções para mascarar esses dados durante a análise.
- Restrinja o Acesso: Garanta que só pessoas autorizadas tenham acesso aos datasets extraídos. Use RBAC (Role-Based Access Control) e criptografia para proteger o dado em trânsito e em repouso.
Conclusão: Superando Desafios de Dados no Process Mining
Preparar dados para Process Mining é uma etapa essencial que exige planejamento e atenção aos detalhes. Seja lidando com data incompleta, diferentes case IDs ou garantindo a qualidade do dataset, o sucesso depende de uma preparação detalhada e das ferramentas certas. Superar esses desafios logo no início aumenta a precisão e os insights obtidos.
Ao identificar esses desafios comuns e adotar boas práticas de extração, limpeza e estruturação, seus projetos de Process Mining geram insights valiosos para melhorar suas operações. Com ferramentas como ProcessMind, outras plataformas e colaboração entre equipes, o caminho para otimizar processos fica muito mais simples.
Para saber mais sobre extração de dados de sistemas específicos, confira:
Enfrentando esses desafios desde o início, suas iniciativas de Process Mining estarão preparadas para gerar melhorias reais baseadas em dados na sua organização.