Como Obter e Estruturar Dados para Process Mining
Como extrair dados dos sistemas e estruturar para Process Mining
Process Mining é uma técnica poderosa para analisar e melhorar workflows por meio da extração de dados dos sistemas existentes. Porém, um passo essencial é obter os dados certos e garantir a estrutura adequada para análise. Neste guia, explicamos como coletar dados de sistemas como SAP, Oracle, ServiceNow, entre outros, e preparar essas informações para um Process Mining eficiente. Também listamos links com recursos detalhados sobre integração de sistemas específicos.
1. Entenda o básico: Quais dados são necessários para Process Mining?
Antes de extrair dados, é essencial saber quais tipos de dados são necessários no Process Mining. O Process Mining utiliza três elementos principais para reconstruir e analisar workflows:
- Case ID: Identificador único de cada instância do processo (exemplo: número do pedido, ID do ticket ou solicitação).
- Activity: Etapas ou ações dentro do processo (exemplo: criar pedido, aprovar solicitação, fechar ticket).
- Timestamp: Data e hora de cada atividade, fundamental para organizar as ações em sequência e entender a evolução do processo.
Tendo esses três componentes, é possível mapear o funcionamento do processo, identificar gargalos e detectar ineficiências. Podem ser incluídas ainda informações como responsável, área (departamento) ou tipo de tarefa, de acordo com o insight desejado.
2. Extraindo dados de sistemas empresariais populares
A maioria das empresas usa vários softwares para gerenciar diferentes áreas dos processos de negócio, como ERP, CRM e sistemas de chamados. Veja como extrair dados das principais plataformas:
SAP
O SAP é um ERP muito usado e gerencia desde finanças até supply chain. Para extrair dados para Process Mining, use relatórios e exportação do SAP. Também pode usar ferramentas como SAP Business Connector, SAP Data Services ou SAP BW (Business Warehouse).
Veja mais detalhes nestes recursos:
Oracle
A suíte de ERP e bancos de dados Oracle é uma fonte comum para Process Mining. Dá para extrair dados por queries SQL, Oracle Data Integrator (ODI) ou ferramentas de Oracle Business Intelligence (BI). Quase sempre se trabalha com bancos relacionais, então saber SQL é útil.
Para mais informações, acesse:
ServiceNow
O ServiceNow, bastante utilizado em ITSM (gestão de serviços de TI), é ótima fonte de dados para análise de processos de atendimento. Use as ferramentas de relatórios do ServiceNow para criar datasets ou as ServiceNow REST APIs para extrair dados direto. Também pode integrar com ferramentas de analytics para exportar e analisar.
Saiba mais em:
Salesforce
O Salesforce, principal CRM do mercado, oferece várias opções para extrair dados para Process Mining. Use Salesforce Reports, Salesforce Data Loader ou REST APIs. Os dados ficam organizados em objetos, então entenda como os processos de vendas e atendimento estão configurados para captar as informações certas.
Confira:
3. Estruturando dados para Process Mining: melhores práticas
Depois que os dados são extraídos, é fundamental estruturá-los corretamente para garantir eficiência no Process Mining. Confira as melhores práticas:
a. Limpeza e formatação dos dados
Dados brutos normalmente têm duplicidade, valores ausentes ou formatos diferentes. Fazer a limpeza inclui:
- Remover entradas duplicadas para não distorcer a análise.
- Garantir formatação igual para datas, nomes e outros campos.
- Tratar valores ausentes, preenchendo onde possível ou excluindo registros incompletos.
b. Crie um Event Log unificado
O event log é a base do Process Mining. É basicamente uma tabela onde cada linha representa um evento (ou atividade) no processo. Os campos essenciais incluem:
- Case ID: Para agrupar eventos que pertencem à mesma instância do processo.
- Activity Name: Para identificar a ação realizada.
- Timestamp: Para ordenar corretamente as atividades.
Dependendo da complexidade, também pode-se incluir:
- Resource: Pessoa ou equipe responsável.
- Department: Para ver qual área participou.
- Duration: Tempo de execução de cada etapa.
Exemplo de event log estruturado:
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Garanta a consistência dos dados entre sistemas
Se você estiver coletando dados de vários sistemas, garantir a consistência é fundamental. Exemplo: use o mesmo Case ID em todos os sistemas, permitindo combinar as fontes sem perder contexto. Assim, a análise fica mais completa. Também padronize nomes das atividades para não causar confusão.
d. Gerencie privacidade e segurança dos dados
Ao extrair e estruturar dados para Process Mining, priorize privacidade e segurança. Garanta que informações sensíveis estejam anonimizadas ou removidas, e restrinja o acesso a pessoas autorizadas. Lembre-se de regras como a GDPR ao tratar dados de clientes.
4. Importando para o ProcessMind
Depois de estruturar seus dados, o próximo passo é fazer upload para o ProcessMind. O ProcessMind permite importar dados em vários formatos de arquivo para começar a analisar seus workflows. Dependendo da ferramenta usada, pode haver outras opções de integração para simplificar a ingestão de dados de diferentes sistemas.
Por exemplo, o ProcessMind permite mapear campos dos dados para garantir alinhamento com o canvas de design do processo. Caso faltem dados, utilize os recursos de design para preencher etapas e construir uma visão mais completa dos processos.
5. Recursos adicionais para extração e integração de dados
Extrair e estruturar dados pode ser complexo, principalmente quando se trabalha com vários sistemas ou grandes volumes de dados. Veja alguns recursos que ajudam:
- Ferramentas ETL (Extract, Transform, Load): Ferramentas como Talend, Informatica e Alteryx ajudam a automatizar a extração e transformação de dados.
- SQL para Iniciantes: Aprenda a usar SQL para acessar dados em bancos relacionais.
- Guia de Process Mining: Guia completo de como aplicar Process Mining, incluindo estruturação dos dados.
Conclusão: Preparando dados para Process Mining eficiente
Coletar dados dos sistemas e estruturá-los para Process Mining é fundamental para descobrir insights valiosos sobre seus processos. Ao saber quais dados são necessários, usar boas ferramentas e seguir as melhores práticas de estruturação, seus projetos de Process Mining terão sucesso. O ProcessMind e outras plataformas facilitam a ingestão, análise e otimização de workflows, gerando decisões mais eficientes e orientadas por dados.