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?
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