El Process Mining NO es utilizar BI para analizar procesos.

Process Mining NO es BI para procesos

Una pregunta recurrente cuando explicamos qué es Process Mining a nuestros clientes es: ¿Pero eso que me estás explicando no es un BI o un Data Mining para procesos?

Y hay que reconocer que, depende cómo lo expliques, se puede confundir. Pues para deshacer esa confusión vamos a intentar explicar algunas diferencias entre usar Process Mining y BI/Data Mining para analizar procesos:

  • El análisis de procesos con una herramienta BI parte de fotos estáticas, sin la historia del proceso. El análisis con Process Mining se realiza con la historia (traza) de cada instancia del proceso. Lo que hace más fácil determinar los casos problemáticos y el origen del problema (root analysis).
  • Data Mining busca y analiza patrones de datos, Process Mining patrones de procesos.
  • Process Mining es cómodo para analizar excepciones, Data Mining requiere identificar, y en su caso excluir, los outliers porque distorsionan su análisis.
  • Una herramienta BI requiere definir y preconfigurar un modelo de datos (dimensiones, ejes, segmentos, etc.). La herramienta de Process Mining trabaja con el log, con una estructura base mínima (id de instancia, id de evento y time stamp) sin prejuzgar el modelo de datos.
  • Y por último, una diferencia muy importante a la hora de decidirse a empezar un proyecto: el despliegue de una herramienta de Process Mining en general es más rápido porque requiere infraestructuras y capacidades técnicas más ligeras, además de un análisis preliminar de los datos menos exigente para empezar a obtener resultados.

¿Qué opináis? ¿Me dejo o estáis en desacuerdo con algo?

Si te interesa la práctica de Process Mining puedes encontrar más info en Process Mining Profesional.

Último Gartner de soluciones BI. Microsoft y Tableau destacan, Qlik se descuelga

Gartner(c) ha sacado su último MQ de soluciones BI (“Gartner’s 2017 Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms”).
Se aprecian dos claros destacados en el pelotón, Tableau y Microsoft, y Qlik un poco descolgado.
Destaca la progresión de Microsoft y Tableau, que hace un año estaban donde ahora está Qlik, que no se ha movido de ese mismo sitio.
Lo he dicho antes, y me reafirmo, el giro que está dando Microsoft a sus productos empresariales es muy relevante.

Bonus:  si queréis comparar con  el anterior MQ, aquí lo tenéis … visualizado con Power BI 🙂

https://community.powerbi.com/t5/Data-Stories-Gallery/Gartner-Magic-Quadrant-for-Business-Intelligence-and-Analytics/m-p/111809

 

O también aquí:

 

Technical Summary of #BW4HANA

SAP HANA, como todos sabéis – para eso leeis este blog 🙂 – es la base de datos en la que SAP se está volcando para sustituir a otras bases de datos sobre las que hasta ahora corrían los productos de SAP (Oracle principalmente).
En este artículo, Thomas Zurek hace una excelente introducción técnica al producto de Data Warehouse de SAP corriendo sobre HANA.
Espero que os sea de utilidad.

PS. Hay una traducción del artículo al castellano hecha por Luis Benavides

From Business Warehouse to Business Intelligence: Bell Helicopter’s Journey

 

Esta presentación [pdf] me ha parecido muy interesante, e ilustrativa de lo que supone un macro-proyecto de cambio de arquitectura tecnológica del entorno BI.

No dejéis de leer las conclusiones.

  • Technology roadmap should match the organization’s DNA and Industry Direction.
  • Technology Adoption Alone Does Not Solve Business Problems. Organization and Structure, Process and Technology need to be in sync.
  • Both SAP and non-SAP tools are rapidly evolving. Early adoption comes with a price. Not adopting new technologies is not an option either.

Los softwares más buscados

 

Esta es la nube de etiquetas correspondiente a las búsquedas más frecuentes  en un conocido directorio Web de sistemas de información de gestión.

Los que nos dedicamos a esto, ya sea como cliente o como proveedor, podemos extraer buenas conclusiones de esta nube, ¿verdad?

Y es que a veces la información más valiosa la tienes delante de tus narices.

 

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