Estoy profundizando en el conocimiento del llamado Process Mining, una disciplina que intenta obtener conocimiento sobre procesos de negocio a partir de la información contenida en los ‘logs’ de los sistemas que de una forma u otra intervienen en esos procesos.
La primera vez que oí hablar del Process Mining fue en el contexto de lo que en metodologías BPM (‘Business Process Management‘) se denomina el ‘descubrimiento’ del proceso, es decir el conocimiento inicial de ese proceso: las tareas que lo conforman, cómo se relacionan entre sí, quién las ejecuta, las decisiones que se producen, las excepciones…
Debo confesar que, a bote pronto, y aunque he preferido ‘congelar’ mis impresiones iniciales a la espera de un conocimiento más detallado, ese planteamiento me causaba un cierto escepticismo, no tanto a nivel teórico, sino acerca de su aplicación real en empresas reales con procesos reales y sistemas reales.
Escepticismo sobre si los sistemas en empresas reales contienen, y de forma accesible, la información necesaria y suficiente para generar un modelo. Escepticismo sobre si se puede realmente construir un modelo de proceso de forma tan automática como el Process Mining parece prometer. Y escepticismo sobre si, suponiendo que la respuesta a los dos puntos anteriores es afirmativa, si a pesar de todo esa forma de operar es realmente más eficiente y más eficaz que el modelado tradicional apoyado en elicitación de conocimiento a partir de documentación y sobre todo, interacción con expertos del negocio.
Y, más bien, me he quedado, de forma provisional, con la idea de que el Process Mining podría usarse combinado con el modelado tradicional sobre todo para descubrir excepciones, variantes o incluso malas praxis que no están en la mente de los expertos de negocio.
Leyendo ahora ‘Process Mining. Data Science in action‘ de Wil van der Aalst veo que este autor identifica tres áreas de aplicación del process mining, a saber:
- Descubrimiento: Consiste, como hemos mencionado, en generar un modelo de proceso de negocio a partir de la información de los logs, es decir, se corresponde con mi conocimiento inicial acerca de la naturaleza del Process Mining. Se trata, quizá, del uso más ‘espectacular’ del process mining pero sobre el que, como también he expresado, mantengo una cierta reserva preventiva.
- Cumplimiento: Se trata de comparar el modelo teórico de proceso con lo que realmente está sucediendo, obteniéndose la información sobre la realidad a partir de esos logs y, eventualmente, tomar las medidas correctoras oportunas.
- Enriquecimiento: Es decir, usar la información sobre la ejecución real del proceso (de nuevo, contenida en los logs) para generar ideas sobre su mejora y enriquecimiento.
Los dos últimos usos, ‘Cumplimiento’ y ‘Enriquecimiento’ me parecen muy claros y factibles. Sobre el ‘Descubrimiento’, espero obtener más información próximamente que me confirme o haga cambiar de opinión y supongo que algún rastro dejaré en este blog sobre mis avances y conclusiones.
