minería de procesos vs Minería de datos

minería de procesos y la minería de datos son dos campos distintos dentro del dominio más amplio de la analítica de datos. Aunque ambos pretenden extraer información valiosa de los datos, tienen objetivos, metodologías y aplicaciones diferentes.

minería de procesos puede considerarse como la adaptación de técnicas y tecnologías de minería de datos a Gestión de Procesos Empresariales (BPM). Toma muchos aspectos de la minería de datos y la ciencia de datos para el objetivo de análisis de procesos y optimización de procesos.

A un nivel más amplio, existen más similitudes y diferencias entre ambos términos. He aquí una comparación entre minería de procesos y la minería de datos:

minería de procesos

minería de procesos se centra en analizar y optimizar los procesos empresariales de una organización. Utiliza registros de eventos generados por diversos sistemas, como plataformas ERP, CRM o BPM , para crear una representación visual de los procesos reales seguidos dentro de la organización. Esto permite a las partes interesadas comprender el flujo de actividades, las dependencias y las interacciones entre las distintas tareas y subprocesos, identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora.

Algunos aspectos clave de minería de procesos incluyen:

Análisis de registros de eventos para comprender y visualizar los procesos empresariales.
Identificación de desviaciones de los flujos de procesos previstos, posibles cuellos de botella y oportunidades de optimización.
Apoyo a las iniciativas de mejora continua y optimización de procesos.

¿Cómo beneficia process intelligence a las empresas? Lea el estudio de caso sobre cómo una mediana empresa de contabilidad descubrió más de 2 millones de euros (2,17 millones de dólares) en residuos de procesos.

Minería de datos

La minería de datos, por su parte, es un campo más amplio que se centra en descubrir patrones, relaciones y tendencias en grandes conjuntos de datos. Emplea diversas técnicas de estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial para analizar datos procedentes de diversas fuentes, como bases de datos, almacenes de datos o incluso datos no estructurados como texto o imágenes. El objetivo principal de la minería de datos es extraer información valiosa que pueda utilizarse para la toma de decisiones, la predicción o el descubrimiento de conocimientos.

Algunos aspectos clave de la minería de datos son:

Analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, relaciones y tendencias.
Emplea técnicas de estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Apoyo a la toma de decisiones, la predicción y el descubrimiento de conocimientos en diversos ámbitos, como el marketing, las finanzas o la atención sanitaria.

Diferencias entre minería de procesos y la minería de datos

Enfoque: minería de procesos se centra específicamente en analizar y optimizar los procesos empresariales dentro de una organización, mientras que la minería de datos tiene un alcance más amplio, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias dentro de grandes conjuntos de datos.
Fuente de datos: minería de procesos se basa principalmente en los registros de eventos generados por diversos sistemas, como las plataformas ERP, CRM o BPM . La minería de datos, por su parte, puede analizar datos de diversas fuentes, como bases de datos, almacenes de datos o incluso datos no estructurados como texto o imágenes.
Metodología: minería de procesos utiliza técnicas como process discovery, la comprobación de la conformidad y la mejora para crear una representación visual de los procesos reales, identificar ineficiencias y sugerir mejoras. La minería de datos emplea diversas técnicas de estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial para descubrir patrones y tendencias en los datos.
Aplicación: minería de procesos se utiliza principalmente para el análisis de procesos, la optimización y las iniciativas de mejora continua dentro de las organizaciones. La minería de datos se aplica en diversos ámbitos, como el marketing, las finanzas, la sanidad o el comercio minorista, para la toma de decisiones, la predicción y el descubrimiento de conocimientos.

Similitudes entre minería de procesos y la minería de datos

Información basada en datos: Tanto minería de procesos como la minería de datos se centran en extraer información valiosa de los datos para apoyar la toma de decisiones informadas y mejorar el rendimiento empresarial.
Técnicas: Ambos campos emplean una serie de técnicas de análisis de datos, como la agrupación, la clasificación, la regresión o la detección de anomalías, para analizar e interpretar los datos.
Herramientas: Existe cierto solapamiento en las herramientas utilizadas para minería de procesos y la minería de datos, como la visualización de datos, el preprocesamiento de datos y las herramientas de transformación de datos.
Valor: Tanto minería de procesos como la minería de datos pueden aportar un valor significativo a las organizaciones ayudándolas a descubrir patrones ocultos, identificar ineficiencias y tomar decisiones basadas en datos para la mejora de los procesos y el crecimiento del negocio.

Cómo minería de procesos adapta la minería de datos a Gestión de Procesos Empresariales (BPM)

También se puede ver minería de procesos como la aplicación especializada de técnicas de minería de datos en el contexto de Gestión de Procesos Empresariales (BPM) (BPM). He aquí una explicación de cómo minería de procesos aplica técnicas de minería de datos en el dominio BPM :

Registros de eventos como fuentes de datos: En minería de procesos, los registros de eventos son la principal fuente de datos para el análisis. Estos registros contienen registros de actividades, junto con sus marcas de tiempo, recursos asociados y otra información contextual. Las técnicas de minería de datos se aplican a estos registros de eventos para descubrir modelos de procesos, analizar su rendimiento e identificar áreas de mejora.
Técnicas de minería de datos: minería de procesos aprovecha diversas técnicas de minería de datos dentro de los algoritmos deminería de procesos , como la agrupación, la clasificación y la minería de secuencias, para analizar los registros de eventos y extraer información valiosa sobre los procesos empresariales. Por ejemplo, las técnicas de clustering pueden utilizarse para agrupar instancias de procesos similares, mientras que la minería de secuencias puede ayudar a identificar patrones frecuentes y desviaciones en el flujo del proceso.
Process discovery: Una de las principales aplicaciones de la minería de datos en minería de procesos es process discovery. Process discovery pretende crear una representación visual de los procesos reales seguidos dentro de la organización, basándose en los datos del registro de eventos. Se aplican técnicas de minería de datos para descubrir automáticamente modelos de procesos que representen con precisión los procesos subyacentes.
Comprobación de la conformidad: Otra aplicación de la minería de datos en minería de procesos es la comprobación de la conformidad, que compara los modelos de proceso descubiertos con modelos de proceso predefinidos o mejores prácticas para identificar desviaciones, incumplimientos o ineficiencias. Para evaluar la similitud entre los modelos descubiertos y los de referencia, se utilizan técnicas de minería de datos para calcular parámetros de conformidad, como la adecuación, la precisión y la generalización.
Mejora de procesos: minería de procesos también utiliza técnicas de minería de datos para la mejora de procesos, lo que implica sugerir mejoras de los procesos existentes basadas en los conocimientos derivados del análisis. Esto puede incluir la identificación de cuellos de botella, la reducción de los tiempos de ciclo o la reasignación de recursos para optimizar el rendimiento del proceso.

En conclusión, minería de procesos es una aplicación especializada de técnicas de minería de datos en el contexto de la Gestión de Procesos Empresariales (BPM). Existen muchas similitudes y algunas diferencias entre minería de procesos y la minería de datos, pero en su naturaleza son aspectos relacionados de la ciencia de datos. Mediante el aprovechamiento de los datos de registro de eventos y la aplicación de técnicas de minería de datos, minería de procesos permite a las organizaciones descubrir, analizar y mejorar sus procesos de negocio, impulsando en última instancia la eficiencia, el ahorro de costes y la mejora del rendimiento empresarial.