Nuestro blog sobre modelización de procesos empresariales comparte las ideas, los ejemplos y los consejos que los equipos de las empresas necesitan para comprender cómo funciona realmente el trabajo y en qué aspectos se puede mejorar.
La inteligencia de procesos es lo que ocurre cuando el descubrimiento, la modelización, la supervisión y la predicción dejan de ser herramientas independientes.
Una introducción a la minería de procesos en un lenguaje sencillo, que parte de ejemplos que todo el mundo reconoce, en lugar de hacerlo desde la teoría.
Los formatos CSV, XES, MXML y OCEL presentan distintos niveles de estructura. El que necesites dependerá de lo que quieras analizar.
Los algoritmos de minería de datos alfa, heurístico, difuso, inductivo y genético equilibran la precisión y la legibilidad de forma diferente. Una explicación sencilla de cómo funciona cada uno.
Los patrones de adopción varían según el país y el sector, pero el problema subyacente es el mismo en todas partes: nadie sabe cómo funciona realmente el proceso.
La minería de procesos tardó dos décadas en pasar de ser una técnica académica a convertirse en una prioridad para los consejos de administración. Repasamos cómo ocurrió y qué nos depara el futuro.
La minería de procesos analiza el flujo completo a partir de los datos del sistema. La minería de tareas analiza lo que ocurre en el escritorio entre esos pasos. La mayoría de los equipos acaban queriendo ambas cosas.
Gran parte de un proceso lo llevan a cabo las personas, y su forma de trabajar determina el resultado. Los datos de eventos pueden mostrar ese patrón sin que ello suponga una vigilancia.
La minería de procesos no se limita a los procesos empresariales. En este caso, se aplica a los datos de seguimiento de los clústeres de Google Borg para detectar cuellos de botella y orientar la planificación de la capacidad.
Las ventajas de la minería de procesos se reducen a un cambio fundamental: se deja de debatir cómo funciona el proceso y se empieza a medirlo.
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