As diferenças entre o BI e a Mineração de Processos (Process Mining): Parte 1

Seria o Process Mining apenas um tipo especializado de BI – business insights?

Apesar de ser um questionamento comum, é como questionar se um unicórnio não é um certo tipo de pônei – e você entenderá a comparação neste texto.

Unicórnios (como as histórias de fantasia nos mostraram) e pôneis se parecem visualmente, de fato, assim como o BI e o Process Mining podem se parecer à primeira vista. Semelhanças visuais à parte, são seres – e soluções – totalmente diferentes.

Sem detalhar, aqui, as diferenças entre pôneis e unicórnios – que todos, especialmente os mais jovens, sabem distinguir.

BI vs Process Mining:

BI e Process Mining compartilham, mesmo, algumas semelhanças:

  • Ambas são ferramentas analíticas que buscam retratar a realidade a partir de dados gerados no dia a dia dos negócios.
  • Ambas, geralmente, possuem capacidades de fatiar e combinar dados, a fim de apoiar a correlação de informações e detalhar cenários e níveis específicos.
  • Ambas tendem a entregar suas capacidades de forma visual, através de diversos recursos gráficos.
  • Ambas flertam ou adotam métodos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para permitir análises avançadas.

No entanto, dois aspectos fundamentais distinguem o Process Mining do BI:

  • Um modelo pré-definido: em Process Mining, os dados têm a forma de eventos, que geralmente apresentam ao menos três informações – data/hora (timestamp), a identificação do caso (chave) e o nome da atividade. A presença dessas informações permite ao Process Mining as funcionalidades de Play-In (descoberta do fluxo / processo, mapeamento dos casos, visão de gargalos, ineficiências, retrabalhos, etc), Play-out (simulação) e Replay. São essas três informações que, também, alimentam modelos de processos para análises de conformidade (auditoria dos casos descobertos ao compará-los à modelos de referência definidos, na própria plataforma ou através de importação, pelos usuários). São capacidades indisponíveis em soluções de BI.
  • Visibilidade fim-a-fim: a filosofia de processar eventos em casos gera uma visão fim-a-fim dos fluxos e processos analisados. Isso evita análises parciais (amostragem) ou tendenciosas dos dados, que tipicamente não contam toda a história dos processos por trás dos dados e, certamente, não transmitem leituras fidedignas sobre o contexto do negócio. É essa capacidade inerente de visão fim-a-fim do Process Mining que o torna tão adequado a iniciativas de automação e transformação digital – entender, na íntegra e com acurácia, os processos que serão automatizados ou digitalizados.

Em que contexto utilizar o Process Mining (Mineração de Processos) ou o BI?

O BI será mais adequado em cenários nos quais os dados de entrada não possuem formato de eventos. Dados de séries temporais, por exemplo, não são objeto de análise do Process Mining, exceto quando for possível transformá-los em eventos ou quando utilizados para enriquecer outros conjuntos de dados já em exploração em uma plataforma de Process Mining.

Com as considerações acima, é justo dizer que o Process Mining é mais que um BI com um chifre mágico em sua testa. As duas soluções representam animais diferentes que, muitas vezes, podem ser combinados para entregar à uma organização análises e KPIs de diferentes perspectivas.

Via de regra, se seu conjunto de dados é baseado em eventos – ordens de serviço, chamados de suporte, tickets de incidentes / problemas / mudanças, ordens de compra, pagamentos, jornada de cliente ou paciente, chamadas de call center ou atendimento virtual a clientes, leads / oportunidades de vendas, reclamações, para citar alguns exemplos – e existe a necessidade de analisá-los ou gerenciá-los em tempo real de maneira fim-a-fim para identificação de ineficiências, oportunidades de melhoria e de digitalização e não-conformidades, uma plataforma de Process Mining como o EverFlow te entregará os melhores resultados.

Leia Mais: As diferenças entre o BI e Process Mining (Mineração de Processos): parte 2

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