De acordo com uma pesquisa da Gartner de 2021, apenas 16% dos CFOs enxergam o real potencial dos dados para orientar a tomada de decisão. A boa notícia é que o process mining pode ajudar a reverter este cenário.
Neste artigo, entenda com mais detalhes as etapas da mineração de processos, os benefícios e veja como aplicá-la à sua TI!
O que é process mining?
Process mining, ou mineração de processos, é uma técnica de análise de dados que permite a descoberta, modelagem e otimização de processos de negócios por meio de dados históricos.
Isso quer dizer que, a partir do process mining, é possível compreender como os processos são executados na prática, identificando falhas e oportunidades de melhoria. Trata-se de uma técnica que utiliza abordagens de aprendizado de máquina para extrair informações dos bancos de dados de uma empresa.
Esses dados podem ser provenientes de sistemas de gerenciamento de processos de negócios (BPM), sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), sistemas integrados de gestão empresarial (ERP) e outros sistemas de informação que registrem eventos de processos.
Tipos de process mining
A mineração de processos, ou process mining, é geralmente realizada de três formas, a saber: descoberta, conformidade e melhoria.
Abaixo, confira mais sobre cada uma delas:
Process mining de descoberta
Trata-se do tipo mais básico de process mining. Ele é usado para identificar o processo real, ou seja, como o processo é realmente executado. Isso porque o processo real pode ser diferente do processo prescrito, isto é, de como o processo deveria ser executado.
O process mining de descoberta pode ser utilizado para uma variedade de propósitos, incluindo:
- Validar o processo prescrito: isto é, verificar se o processo prescrito está de acordo com a realidade;
- Identificar desvios do processo prescrito: neste caso, pode apontar problemas de conformidade ou ineficiências;
- Atualizar o processo prescrito: o objetivo é fazer com que o processo prescrito reflita o processo real.
Process mining de conformidade
O process mining de conformidade é empregado para verificar se os processos estão sendo executados de acordo com as políticas e procedimentos estabelecidos pela empresa.
Diante disso, é bastante útil para:
- Verificar a conformidade com regulamentos: a técnica é capaz de checar se os processos estão em conformidade com regulamentos governamentais ou setoriais;
- Verificar a conformidade com políticas internas: também pode verificar se os processos estão seguindo as políticas estabelecidas internamente pela empresa;
- Identificar oportunidades de melhorar a conformidade: este aspecto nos leva ao tópico a seguir.
Process mining de melhoria
O process mining de melhoria ajuda a identificar ineficiências, assim como oportunidades de automação e de otimizar o desempenho dos processos.
Explicamos com mais detalhes:
- Identificar ineficiências: é possível levantar as atividades que são desnecessárias, redundantes ou demoradas;
- Identificar oportunidades de automação: auxilia os gestores a entenderem quais tarefas não precisam de intervenção humana para que sejam executadas de forma eficaz e, por isso, podem ser automatizadas;
- Melhorar a experiência do cliente: o process mining de melhoria também é capaz de ajudar a otimizar a jornada do cliente ao longo do processo.
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Benefícios do process mining
O process mining torna o entendimento dos processos factual, transparente e dinâmico, dado que se baseia puramente em dados, sem interferência de vieses ocasionados pela intuição humana.
Desta forma, é possível realizar análises mais precisas e bem embasadas, por fatos, para orientar uma estratégia de melhoria contínua do negócio.
Em outras palavras, a sua organização tem a possibilidade de compreender a complexidade dos processos, com uma visão ampla da capacidade operacional, gargalos, lead times, gatilhos, entre uma série de outros aspectos referentes aos negócios da empresa.
Vale destacar que, independentemente do tamanho e da maturidade da companhia, ela certamente possui processos que determinam todo o fluxo de atividades e envolvimento de recursos (humanos ou materiais) em algum grau.
Logo, possui dados passíveis de análises, com possibilidade de correção de rota e aprimoramentos.
Em síntese, o process mining possui uma série de benefícios:
- Economia do tempo gasto com análises manuais, apresentando diversos dados em uma única tela;
- Tomada de decisões muito mais assertivas e baseadas em fatos, em vez de intuição ou instinto humanos;
- Acesso de todos os times ao mesmo conjunto de informações factuais;
- Redução de custos operacionais, com a combinação entre process mining e automação inteligente;
- Redução de risco de erro humano;
- Ciclo de tempo de processos mais ágeis, em relação à execução manual;
- Análise rápida de compliance de processos e detecção de fraudes.
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Diferenças entre process mining, data mining, RPA e BPM
Process mining, data mining, RPA e BPM são técnicas que podem ser usadas para melhorar os processos de negócios. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre elas.
A mineração de processos, ou process mining, como explicamos até aqui, é uma técnica de análise de dados que permite a descoberta, modelagem e otimização de processos de negócios a partir de dados históricos.
Já o data mining é um termo mais amplo e genérico, utilizado para a prática de análise de grandes volumes de dados, que tem o objetivo de identificar padrões e obter insights ou descobrir tendências. Neste sentido, o process mining é uma forma de data mining, empregada para encontrar padrões dentro dos processos de uma empresa.
O RPA em TI, por sua vez, é uma tecnologia que automatiza tarefas repetitivas e manuais. Ela pode ser utilizada para automatizar processos de negócios, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Por fim, o BPM é uma disciplina que visa à melhoria de processos de negócios. Envolve a identificação, o mapeamento, a análise, o redesign e a otimização desses processos.
Como usar o process mining aliado ao RPA?
O process mining e o RPA são duas tecnologias complementares, que podem ser empregadas juntas, a fim de melhorar a eficiência e a eficácia dos processos de negócios.
Enquanto o process mining fornece uma visão precisa e atualizada do fluxo real dos processos, o RPA automatiza tarefas repetitivas e propensas a erros.
De acordo com o estudo Process Mining Sector Scan, publicado em janeiro de 2020, 78% dos clientes de mineração de processos dizem que esta tecnologia é a chave para possibilitar seus esforços de RPA.
Vale destacar ainda que, segundo a Grand View Research, publicada em abril de 2021, o tamanho do mercado global de automação robótica de processos deve chegar a 11 bilhões de dólares até 2027.
Mas, para usar o process mining aliado ao RPA, é importante ter uma compreensão de ambas as tecnologias. As ferramentas de process mining podem ser usadas para coletar dados de eventos de sistemas de gestão, analisar esses dados e gerar visualizações do fluxo real dos processos.
Já os robôs de RPA podem ser utilizados para automatizar tarefas de acordo com um conjunto de regras ou lógica de negócios.
Por exemplo, se o process mining mostrar que uma tarefa é executada manualmente em várias etapas, ela pode ser automatizada com um robô de RPA, que execute todas as etapas em uma única operação.
Exemplo prático
Uma empresa de seguros pode usar o process mining para identificar que o seu processamento de sinistros é lento e ineficiente. Neste sentido, o process mining pode mostrar que há muitos atrasos entre as etapas do processo e que algumas tarefas são executadas manualmente.
A empresa pode, então, usar o RPA para automatizar as tarefas manuais e reestruturar o processo para torná-lo mais eficiente. Entendeu como as duas tecnologias são grandes aliadas?
Benefícios da combinação entre mineração de processos e RPA
A implementação bem-sucedida do process mining e do RPA requer um planejamento cuidadoso e a participação de todas as partes interessadas.
É importante definir objetivos claros para o projeto, identificar os processos adequados para automação e desenvolver uma estratégia de implementação.
Cumpridas essas prerrogativas, a organização poderá identificar benefícios como:
- Melhoria da produtividade: os colaboradores podem se concentrar em atividades mais estratégicas e de alto valor agregado, ao serem dispensados das tarefas automatizáveis;
- Redução de custos: a automação de tarefas repetitivas e propensas a erros pode levar a uma redução de custos;
- Melhoria da conformidade: O monitoramento dos processos com o process mining pode ajudar a garantir a conformidade com regulamentações e políticas internas da companhia.
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