> recursos > docs > dados > Limpeza e Preparação de Dados para Process Mining

Limpeza e Preparação de Dados para Process Mining

Um Process Mining eficaz começa com dados de boa qualidade, e uma parte crucial disso é a limpeza e preparação dos dados. A má qualidade dos dados pode levar a insights imprecisos ou incompletos, dificultando a melhoria dos processos. Neste documento, abordaremos as etapas essenciais de limpeza e preparação de dados para garantir que seus conjuntos de dados estejam prontos para um Process Mining bem-sucedido.

Por que a Limpeza e Preparação de Dados é Importante?

O Process Mining depende de logs de eventos—conjuntos de dados que contêm a sequência detalhada de atividades dentro de um processo de negócios. Se esses conjuntos de dados estiverem incompletos, inconsistentes ou contiverem erros, os insights derivados do Process Mining serão pouco confiáveis. Dados limpos e devidamente estruturados garantem que sua ferramenta de Process Mining possa mapear fluxos de trabalho com precisão, detectar gargalos e destacar áreas para melhoria.

Etapas Principais na Limpeza e Preparação de Dados

1. Coleta e Integração de Dados

O primeiro passo no processo de limpeza é garantir que todos os dados relevantes sejam coletados dos diversos sistemas envolvidos no seu processo. Os dados podem vir de diferentes fontes, como ERP, CRM ou outros sistemas operacionais. Aqui entra a integração de dados.

Consolidar fontes de dados: Colete dados de todos os sistemas que contribuem para o processo. Por exemplo, se você está analisando um processo de pedido a recebimento, pode ser necessário coletar dados tanto do seu sistema de vendas (e.g., Salesforce) quanto do sistema financeiro (e.g., SAP).
Assegurar formatos consistentes: Antes de prosseguir, padronize como os dados são exportados e formatados. Por exemplo, certifique-se de que todos os timestamps, moedas e IDs tenham um formato uniforme.

Após coletar seus dados, é hora de limpá-los e prepará-los para o Process Mining.

2. Remover Duplicatas

Registros duplicados podem distorcer severamente a análise de Process Mining ao inflar contagens de atividades ou mostrar múltiplas instâncias do mesmo evento. Identificar e remover essas duplicatas é essencial para criar registros de eventos precisos.

Identificar duplicatas: Verifique registros onde o ID do caso, a atividade e o timestamp são idênticos, pois são provavelmente duplicatas.
Remover ou mesclar: Nos casos onde as duplicatas são identificadas, remova-as ou mescle registros similares conforme necessário.

3. Manipular Dados Faltantes

Valores ausentes são outra questão comum que pode impactar seus resultados de Process Mining. Timestamps, atividades ou IDs de casos faltando podem interromper a sequência de eventos e criar modelos de processos incompletos.

Identificar valores ausentes: Use ferramentas ou scripts para detectar campos ausentes (e.g., timestamps em branco, nomes de atividades vazios ou IDs de casos nulos).
Preencher lacunas: Se possível, preencha os dados ausentes usando fontes externas, conhecimento de domínio ou estimativas baseadas em outros pontos de dados. Por exemplo, se o timestamp de uma atividade específica estiver faltando, use os tempos dos eventos adjacentes para aproximá-lo.
Estratégias de imputação: Para dados críticos ausentes como timestamps ou IDs de casos, use técnicas de imputação (e.g., substituição pela média ou modelos de regressão) para prever valores, ou remova casos onde os dados não podem ser recuperados.

4. Normalizar Formatos de Dados

A formatação consistente dos dados é crucial para garantir que a ferramenta de Process Mining possa interpretar corretamente o log de eventos. A normalização de dados inclui a formatação de timestamps, a padronização dos nomes das atividades e a garantia de estruturas uniformes de ID de caso.

Timestamps: Certifique-se de que todas as datas e horários sigam o mesmo formato (e.g., YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Se os dados contêm fusos horários, converta-os em um único fuso ou use UTC para evitar interpretações errôneas. Mais informações sobre nossos formatos de data suportados podem ser encontradas aqui
Nomes de atividades: As atividades podem ser registradas de maneira diferente em vários sistemas. Padronize os nomes para garantir consistência (e.g., “Aprovar Pedido” e “Aprovação de Pedido” devem ser mesclados).
IDs de caso: Certifique-se de que o ID do caso é consistente em todos os sistemas e que cada instância de processo é corretamente identificada por um ID único.

5. Remover Dados Irrelevantes

Nem toda atividade ou evento no seu sistema será relevante para a sua análise de Process Mining. Por exemplo, certas tarefas de fundo ou eventos não relacionados ao processo podem poluir o conjunto de dados.

Filtrar eventos irrelevantes: Identifique e remova atividades que não contribuem para o processo que você está analisando. Por exemplo, logins no sistema ou tarefas administrativas não relacionadas podem ser excluídas para evitar poluir o mapa do processo.
Focar em atividades-chave: Use o conhecimento de domínio para identificar quais eventos são críticos para entender o processo e foque o conjunto de dados nesses acontecimentos.

6. Lidar com Outliers e Ruídos

Outliers ou “ruídos” em seu conjunto de dados podem distorcer seus resultados de Process Mining, fornecendo uma imagem imprecisa de como o processo normalmente funciona. Por exemplo, uma tarefa que demorou muito devido a um evento raro pode induzir sua análise ao erro.

Identificar outliers: Use métodos estatísticos para detectar outliers em seu conjunto de dados. Tarefas que demoram significativamente mais do que a média podem ser consideradas outliers.
Determinar se deve manter ou remover: Avalie se os outliers fornecem informações valiosas (e.g., representam falhas raras mas críticas no processo) ou se devem ser removidos para focar no fluxo padrão do processo.

7. Sequenciamento Consistente de Casos e Atividades

Um dos aspectos mais importantes do Process Mining é garantir o sequenciamento adequado dos eventos. Se os dados estiverem fora de ordem, a ferramenta pode interpretar o fluxo do processo incorretamente.

Verificar sequência de atividades: Certifique-se de que as atividades seguem uma sequência lógica com base nos timestamps. Por exemplo, um evento “Pedido Aprovado” nunca deve aparecer antes de um evento “Pedido Criado” na mesma instância de processo.
Ordenar eventos por timestamp: Organize os dados de cada caso pelo campo de timestamp para garantir que os eventos estejam na ordem correta.

8. Criar um Log de Eventos

Depois que seus dados estiverem limpos, formatados e consistentes, é hora de criar um log de eventos—o conjunto de dados principal para o Process Mining. O log de eventos deve conter:

ID de Caso: Um identificador único para cada instância de processo.
Nome da atividade: O nome de cada etapa do processo.
Timestamp: O tempo exato em que cada atividade ocorreu, garantindo a ordem dos eventos.
Campos opcionais: Dependendo da análise, você pode incluir campos adicionais como o recurso responsável pela atividade, departamento ou categoria do processo.

9. Validar o Conjunto de Dados

Depois que os dados estiverem limpos e estruturados, é essencial validar o conjunto de dados para garantir que ele represente com precisão o processo e esteja pronto para análise.

Verificação pontual de casos: Revise manualmente algumas instâncias de processo para garantir que os dados fazem sentido e que as sequências de eventos são lógicas.
Executar análise de teste: Se possível, execute uma análise de teste na sua ferramenta de Process Mining para verificar se surgem erros ou inconsistências.
Ciclo de feedback: Trabalhe com especialistas de negócio para confirmar que o conjunto de dados reflete o comportamento real do processo.

Ferramentas para Limpeza e Preparação de Dados

Várias ferramentas podem ajudar a automatizar o processo de limpeza e preparação de dados. Aqui estão algumas opções comuns:

Python/Pandas: Uma linguagem de programação poderosa e biblioteca para manipulação e limpeza de dados. Você pode escrever scripts personalizados de workflows de limpeza de dados para remover duplicatas, normalizar formatos e mais.
Excel/Google Sheets: Útil para conjuntos de dados menores, essas ferramentas oferecem diversos recursos de limpeza de dados, como remoção de duplicatas, filtragem de linhas irrelevantes e formatação de colunas.
Ferramentas ETL (Extract, Transform, Load): Ferramentas como Talend, Informatica ou Apache Nifi podem ajudar a automatizar a extração, transformação e carregamento de dados de diferentes sistemas para uma ferramenta de Process Mining.
OpenRefine: Uma ferramenta gratuita e de código aberto para limpeza de dados que permite limpar dados bagunçados, remover duplicatas e padronizar formatos.

Conclusão

A limpeza e preparação de dados são etapas críticas no ciclo de vida do Process Mining. Ao garantir que seus conjuntos de dados sejam completos, consistentes e precisos, você pode evitar análises enganosas e obter insights acionáveis sobre o funcionamento dos seus processos. Seguindo as etapas descritas neste documento—removendo duplicatas, preenchendo dados faltantes, padronizando formatos e criando um log de eventos limpo—você estará bem preparado para extrair o máximo valor de suas iniciativas de Process Mining.