Onde Captar e Estruturar Dados para Process Mining
Como Obter Dados dos Sistemas e Estruturá-los para Process Mining
Process Mining é uma técnica poderosa que auxilia as empresas a analisar e melhorar seus fluxos de trabalho através da extração de dados de seus sistemas existentes. No entanto, um dos passos mais críticos no Process Mining é garantir que os dados corretos sejam obtidos e estruturados adequadamente para a análise. Neste blog, vamos orientá-lo sobre como coletar dados de sistemas como SAP, Oracle, ServiceNow e outros, e como prepará-los para uso eficaz em Process Mining. Também compartilharemos links para recursos adicionais onde você pode encontrar informações mais detalhadas sobre a integração de sistemas específicos.
1. Entendendo o Básico: Quais Dados Você Precisa para Process Mining?
Antes de começar a extrair dados, é essencial entender que tipo de dados são necessários para Process Mining. O Process Mining se baseia em três elementos chave para reconstruir e analisar fluxos de trabalho:
- Case ID: Um identificador único para cada instância do processo (ex.: número de pedido, ID de bilhete ou ID de solicitação do cliente).
- Atividade: As etapas ou ações individuais dentro do processo (ex.: criar um pedido, aprovar uma solicitação, fechar um bilhete).
- Timestamp: A data e hora em que cada atividade ocorreu, o que ajuda a sequenciar as ações e entender como o processo se desenvolve ao longo do tempo.
Ter esses três componentes permite mapear como um processo funciona, identificar gargalos e descobrir ineficiências. Além desses pontos de dados principais, você pode querer incluir outras informações, como a pessoa responsável por cada ação, o departamento ou o tipo de tarefa, dependendo dos insights que você pretende obter.
2. Extraindo Dados de Sistemas Empresariais Populares
A maioria das organizações usa múltiplos sistemas de software para gerenciar diferentes aspectos de seus processos de negócio, como ERP, CRM e sistemas de tickets. Veja como você pode extrair dados de algumas das plataformas mais populares:
SAP
SAP é um sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP) amplamente utilizado que lida com tudo, desde finanças até a gestão da cadeia de suprimentos. Para extrair dados para Process Mining, você normalmente usará os recursos de relatórios e exportação de dados do SAP. Alternativamente, você pode se conectar a bancos de dados SAP usando ferramentas como SAP Business Connector, SAP Data Services ou SAP BW (Business Warehouse).
Para instruções mais detalhadas, confira esses recursos:
Oracle
A suíte de soluções ERP e de banco de dados da Oracle é outra fonte comum de dados para Process Mining. Você pode extrair dados usando consultas SQL Oracle, ferramentas como Oracle Data Integrator (ODI) ou Oracle Business Intelligence (BI). Com a Oracle, você geralmente trabalhará com bancos de dados relacionais, então saber como escrever consultas SQL será benéfico.
Para mais orientações, visite:
ServiceNow
ServiceNow é amplamente utilizado para gestão de serviços de TI (ITSM) e pode ser uma excelente fonte de dados para análise de processos de serviço. Você pode usar as ferramentas de relatórios do ServiceNow para criar conjuntos de dados ou usar ServiceNow REST APIs para extrair dados diretamente. Também é possível integrar com outras ferramentas de análise para exportar e analisar os dados do ServiceNow.
Saiba mais em:
Salesforce
Salesforce, como a principal plataforma CRM, oferece várias maneiras de extrair dados para Process Mining. Você pode usar Salesforce Reports, Salesforce Data Loader ou REST APIs para obter dados. Os dados do Salesforce geralmente são estruturados em torno de objetos, portanto, é essencial entender como seus processos de vendas e serviço ao cliente estão configurados para capturar as informações corretas.
Confira:
3. Estruturando Dados para Process Mining: Melhores Práticas
Depois de extrair os dados, é crucial estruturá-los corretamente para garantir um Process Mining eficaz. Aqui estão algumas melhores práticas:
a. Limpar e Formatar os Dados Dados brutos frequentemente contêm duplicatas, valores ausentes ou formatos inconsistentes. Limpar os dados envolve:
- Remover entradas duplicadas para evitar distorcer sua análise.
- Garantir formatação consistente para datas, nomes e outros atributos.
- Tratamento de valores ausentes preenchendo-os onde possível ou excluindo entradas incompletas.
b. Criar um Log de Eventos Unificado Um log de eventos é a base do Process Mining. É essencialmente uma tabela onde cada linha representa um evento (ou atividade) dentro de um processo. Os campos-chave devem incluir:
- Case ID: Para agrupar eventos que pertencem à mesma instância do processo.
- Nome da Atividade: Para identificar a ação específica realizada.
- Timestamp: Para sequenciar corretamente as atividades.
Dependendo da complexidade do seu processo, você também pode adicionar:
- Recurso: A pessoa ou equipe responsável pela atividade.
- Departamento: Para entender qual parte da organização está envolvida.
- Duração: Para calcular quanto tempo cada etapa leva.
Aqui está um exemplo de log de eventos estruturado:
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Pedido Criado | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Vendas |
| 1001 | Pedido Aprovado | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Vendas |
| 1002 | Ticket Aberto | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | Suporte TI |
c. Garantir a Consistência dos Dados Entre os Sistemas Se você estiver extraindo dados de vários sistemas, é importante garantir a consistência. Por exemplo, certifique-se de que um Case ID usado em um sistema corresponda ao identificador em outro. Isso permitirá combinar fontes de dados sem perder contexto, possibilitando uma análise mais abrangente. Também é útil padronizar como as atividades são nomeadas para evitar confusão.
d. Gerenciar a Privacidade e Segurança dos Dados Ao extrair e estruturar dados para Process Mining, sempre tenha em mente a privacidade e a segurança dos dados. Garanta que informações sensíveis sejam anonimizadas ou removidas, e que apenas pessoal autorizado tenha acesso aos dados. Considere requisitos de conformidade, como o GDPR, se você estiver lidando com dados de clientes.
4. Ingestão para ProcessMind
Uma vez que seus dados estão estruturados, o próximo passo é carregá-los no ProcessMind. ProcessMind permite que você ingira dados em diferentes formatos de arquivo para começar a analisar seus fluxos de trabalho. Dependendo da ferramenta que você está usando, pode haver opções adicionais de integração que simplifiquem o processo de trazer dados de vários sistemas.
Por exemplo, o ProcessMind permite que você mapear campos de dados para garantir que eles se alinhem corretamente com o canvas de design de processos da plataforma. Se seus dados estiverem incompletos, você pode usar os recursos de design de processo para preencher as etapas faltantes, ajudando a criar uma visão mais abrangente de seus processos.
5. Recursos Adicionais para Extração e Integração de Dados
Extrair e estruturar dados pode ser complexo, especialmente se você estiver trabalhando com múltiplos sistemas ou grandes volumes de dados. Aqui estão alguns recursos adicionais que podem ajudar:
- 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 escrever consultas SQL para extrair dados de bancos de dados relacionais.
- Guia para Process Mining: Um guia abrangente sobre como abordar o Process Mining, incluindo como estruturar dados.
Conclusão: Preparando Dados para um Process Mining Eficaz
Obter dados dos seus sistemas e estruturá-los para Process Mining é um passo crucial para revelar insights valiosos sobre seus processos de negócio. Ao entender quais dados são necessários, usar as ferramentas certas para extraí-los e seguir as melhores práticas de estruturação, você pode preparar seus projetos de Process Mining para o sucesso. ProcessMind e outras plataformas facilitam a ingestão, análise e otimização dos fluxos de trabalho, gerando decisões de negócios mais eficientes e baseadas em dados.