13 Razones para Process Mining en cualquier ITSM

Con Process Mining será posible detectar o diagnosticar problemas basados en hechos y no en conjeturas o intuiciones.

¿Cuántas veces al intentar detectar o diagnosticar problemas en los procesos de la gestión de servicio, no se identifica qué ocurre? Con Process Mining, o la minería de procesos (metodología y tecnología perteneciente a Business Process Managament), se aplica un método de análisis de procesos que facilita un análisis gráfico para poder diagnosticar problemas y sugerir mejoras de la calidad de los modelos de procesos.

La minería de procesos busca la confrontación entre los datos de eventos (es decir, el comportamiento observado) y los modelos de procesos (hechos a mano o descubiertos automáticamente).  Mediante el emparejamiento de datos de eventos y modelos de procesos, será posible comprobar conformidades, detectar desviaciones, predecir retrasos, soportar la toma de decisión y recomendar rediseños de procesos.

Process Mining es un componente clave de cualquier Gestión de Servicio, por el siguiente decálogo de razones principales:

1. Facilita el descubrimiento de los procesos de la gestión de servicio, tomando un registro de eventos fácilmente disponibles en los sistemas de información actuales de una organización,y produce un modelo de proceso sin utilizar ninguna información a priori, solo con la ayuda de algoritmos de Process Mining.
2. Proporciona la estandarización de procesos de negocio mediante la captura de la información del proceso a mejorar para representarlo como modelo de proceso.
3. Permite descubrir, supervisar y mejorar procesos reales (es decir, procesos no asumidos) mediante la extracción de conocimiento de registros de eventos, aplicando un método de análisis de procesos.
4. Otorga capacidades de verificación de conformidad y análisis de brechas, al comparar los registros de eventos (procesos reales) y los modelos de procesos correspondientes (procesos ideales y predefinidos en BPMN), y se identifican las coincidencias o diferencias resultantes, con el fin de diagnosticar las desviaciones o ineficiencias entre el modelo de proceso de negocio derivado y los procesos ideales.
5. Permite el descubrimiento automatizado de modelos de procesos, excepciones e instancias de procesos (casos) junto con frecuencias básicas y estadísticas. Así como, el descubrimiento y análisis automatizados de las interacciones de los clientes, así como la alineación con los procesos internos.
6. Facilita el análisis predictivo, análisis prescriptivo, prueba de escenarios y simulación con datos contextuales. Facilitando la monitorización de indicadores claves de rendimiento usando cuadros de mando en tiempo real, conociendo la eficiencia, eficacia y efectividad de los procesos. Y proporciona conocimiento de qué tareas se deberían automatizar.
7. Preparación de datos y soporte de limpieza de datos, permitiendo adaptar y mejorar los modelos de proceso, en función de los datos del proceso real.
8. Detectar cuellos de botella en los procesos de servicios, facilitando cambiar el proceso o dedicar recursos suficientes para resolver el cuello de botella.
9. Reducir basura del proceso, es decir, eliminar aquellas actividades que a menudo se ejecutan de manera adicional pero que no deberían ocurrir, o al menos no tan a menudo. Al controlar cuándo sí realizar este tipo de actividades, se reducen los costes de manera significativa.
10. Asegura el cumplimiento normativo y el control interno, para facilitar auditorías de la aplicación de la Legislación, así como de los marcos de trabajo o estándares que la organización requiere o desea aplicar en sus procesos.
11. Facilita la visibilidad y la transparencia en la gestión de incidencias, identificando los pasos principales, las excepciones, cómo se escalan (qué reglas se siguen), calculando ratios (SLA, tiempo de resolución…), encontrando las causas raíz de los problemas, analizando costes y, encontrando puntos de mejora y recomendaciones de automatización de tareas.
12. Facilita establecer claramente los objetivos de mejora e identificar dónde se crea el valor empresarial en diferentes partes de la organización y cómo los procesos de alto nivel afectan a la creación de valor.
13. Proporciona la visibilidad y la comprensión del desempeño real de las operaciones y procesos de negocio antes de comenzar cualquier iniciativa de rediseño y automatización de procesos, y mediante análisis detectar oportunidades dentro del contexto de la digitalización.

En mi artículo «Tendencias Business Process Management en 2021» (https://bit.ly/350mt8z) publicado en la  Revista Tecnología y Sentido Común, (Páginas 58-60. Enero 2021), indico que en 2021 la venta en software Process Mining aumentará un 25% y el 80% de las empresas se focalizarán en Process Mining. La minería de procesos se ha convertido en la tecnología necesaria no solo para descubrir procesos, sino para la analítica de los procesos para buscar la mejora continua y así conseguir la excelencia operacional.

Pedro Robledo

Team Leader del Grupo de Expertos ITSM4BPM

Comité de Estándares de itSMF España