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Análise de processos de negócio através da mineração de dados


Ao longo das últimas décadas, observamos o crescimento das iniciativas de modelagem de processos de negócio, tanto em organizações públicas quanto privadas. Em geral, independentemente da metodologia utilizada, estas iniciativas envolvem o levantamento, análise e desenho das atividades e fluxos de trabalho executados nas organizações. Esse trabalho é quase sempre baseado em informações qualitativas, levantadas em entrevistas, reuniões e oficinas com as equipes envolvidas na execução dos processos. Informações quantitativas, quando existentes, são escassas ou não estão disponíveis no nível de detalhamento e abrangência necessário para as atividades de modelagem.

O grande desenvolvimento nos últimos anos de técnicas e ferramentas computacionais muda este cenário. Uma nova metodologia, a Mineração de Processos, permite que as organizações possam conduzir suas iniciativas de análise de processos mais baseadas na evidência dos dados que na força das opiniões.

A Mineração de Processos é uma combinação de métodos e ferramentas, originalmente desenvolvidos para mineração de dados e aplicações de aprendizado de máquinas, que exploram os registros existentes nos sistemas de informação da organização, A partir desses registros relativos à execução das atividades do processo, produz-se automaticamente modelos de processos que refletem a prática operacional registrada nesses sistemas. Além da produção de modelos, as ferramentas possibilitam filtrar os registros de execução de modo a, por exemplo, focar nossa análise nas atividades mais frequentes ou caminhos problemáticos, ou ainda apresentar visualizações dos modelos gerados em diferentes níveis de detalhamento.

O ciclo de trabalho típico da Mineração de Processos é mostrado na figura abaixo dividido em 3 etapas. Inicia-se com a montagem do Log de Eventos, que contém a compilação dos registros disponíveis sobre a execução das atividades. Em seguida, aplicam-se ferramentas especializadas que analisam o Log e produzem modelos e artefatos diversos que apoiam as atividades de análise na etapa seguinte. A última etapa do ciclo consiste na análise dos resultados obtidos e pode resultar em decisões para execução de novas iterações deste ciclo de trabalho.


De acordo com os objetivos desejados, a etapa de análise pode ter até 4 focos principais: a produção de modelos do processo, a verificação do desempenho dos processos executados, a verificação da conformidade entre a execução e modelos previstos, e o monitoramento de tendências na execução dos processos. Exemplos típicos de objetivos na mineração de processos são:


  • Produzir um modelo que represente o processo conforme executado: que atividades são realmente executadas e em que sequência?
  • Identificar desvios de conformidade: que atividades prescritas não estão sendo executadas?
  • Identificar em que pontos do processo vale mais a pena investir:  em que atividades uma melhoria será mais efetiva?
  • Identificar casos em risco: dado o histórico do processo qual a probabilidade de sucesso de cada caso ativo?


Como exemplo, considere o diagrama da figura abaixo. Ele foi gerado a partir das atividades de um processo de aprovação de documentos em um grande projeto de engenharia de infraestrutura.  O Log de Eventos foi produzido pela compilação dos registros do sistema de gestão de documentos usado no projeto, e conta com: 212.523 eventos distribuídos em 66.149 documentos analisados ao longo de 3,5 anos. No diagrama, cada caixa corresponde a uma ação sobre um documento, as setas são os caminhos seguidos na execução dessas atividades, enquanto que os números registram quantas vezes cada atividade foi executada ou o caminho seguido nos eventos registrados. Para melhor visualização, o diagrama mostra apenas 50% das atividades mais frequentemente executadas e os caminhos mínimos necessários para seu sequenciamento. 


Resumindo, a Mineração de Processos permite explorar as minas de dados enterrados nos sistemas de informação em benefício das organizações. Para saber mais, recomendo as referências:


  • Site da Eindhoven University of Technology (TU/e) dedicado à Mineração de Processos:  www.processmining.org
  • Site da  IEEE Task Force on Process Miningwww.win.tue.nl/ieeetfpm
  • Livro Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, Wil van der Aalst, Springer Verlag, 2011



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Comentários

  1. Excelente artigo Tales!
    Na sua opinião, poderíamos adicionar a Inteligência Artificial para criar, ampliar e melhorar os sistemas de serviços, estabelecendo os algoritmos que irão subsidiar o processo de tomada de decisão no ambiente das organizações, contribuindo para a solução dos problemas relacionados à gestão por resultados e visando à melhoria dos serviços públicos prestados?
    https://pt.slideshare.net/guttenbergpassos/anlise-da-disperso-dos-esforos-com-tdabc

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  2. Obrigado, Gutenberg.
    Sim, acredito que podemos inserir a inteligencia de máquina na gestão e operação das organizações. E dada a evolução e popularização dessa área nos últimos anos acho até inevitável. Inclusive porque algumas virão embutidas nas versões futuras dos produtos usados hoje. Mas tenho muitas dúvidas sobre a maturidade de nossas organizações para aproveitar essas aplicação de forma efetiva. Abraços

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