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El bombo de la minería de procesos

Es una cuestión central de la acción empresarial: si los objetivos de creación de valor están claramente definidos, la búsqueda de la mejor vía de proceso para alcanzarlos es una decisión sobre el éxito y el fracaso.
Prof. Dr. Andreas Hufgard, IBIS Prof. Thome
30 de mayo de 2022
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

Este reto también es asumido por el enfoque analítico de la minería de procesos. La idea básica es impresionante. A partir de la recopilación automática de datos de eventos registrados se obtienen enunciados para un análisis automatizado de los procesos empresariales. Libres de cualquier transfiguración conceptual y subjetiva - tal y como tuvieron lugar en realidad. Una imagen real de los procesos del sistema informático con sólo pulsar un botón.

Este método parece sencillo, resuelto y da esperanzas de ser más rápido y eficaz que cualquier inventario manual o basado en entrevistas de los flujos de trabajo operativos (análisis as-is). No en vano, gracias a esta idea, la minería de procesos ha encontrado un lugar firme en el análisis de los sistemas de aplicaciones empresariales. Esto se debe a que la minería de procesos ayuda a descubrir, reconstruir y supervisar procesos reales cercanos a la realidad.

Históricamente, este método no es un enfoque nuevo, sino que se remonta a muchos años de desarrollo. Las opiniones difieren en cuanto a cuándo surgió exactamente la idea de la minería de procesos, si se remonta a la década de 1990 o surgió en la década de 2000 a partir de proyectos de investigación que perseguían el objetivo de desarrollar nuevos metamodelos y ontologías para los flujos de procesos a partir de análisis basados en flujos de trabajo.

Hay muchas razones para llevar a cabo una investigación de este tipo: Los procesos existentes son cada vez más ineficaces y costosos debido a los cambios progresivos de los requisitos a lo largo del tiempo; los flujos de procesos y las responsabilidades no están claros, especialmente en el contexto de unidades organizativas distribuidas; existe heterogeneidad dentro del grupo empresarial, quizá debido al crecimiento; no se aplican las mejores prácticas específicas de la empresa o del proveedor; existe un bajo grado de estandarización, posiblemente debido a requisitos empresariales no estructurados y no estratégicos; el grado de automatización para reducir los costes de los procesos es demasiado bajo; o los costes de los procesos no se distribuyen en función de su situación de beneficio. Esto es motivación más que suficiente para luchar por la transparencia total de los procesos empresariales.

Registros de sucesos y visualización

Pero, ¿hace realmente justicia la minería de procesos a estas tareas y al bombo y platillo actual? ¿Hasta qué punto son significativos y fiables los resultados de la minería de procesos? Y ¿es lo mismo la minería de procesos que la minería de procesos?

Para responder a estas preguntas, es necesario tener una comprensión básica de su funcionamiento. Los registros de eventos, que registran el uso del proceso por parte de los empleados, constituyen la base de información. A partir de ella se pueden generar visualizaciones que ofrezcan una visión correcta y actualizada. Aquí es precisamente donde reside la gran fuerza de la minería de procesos, ya que al utilizar datos reales de transacciones empresariales, se crea una imagen objetiva de lo que ocurre en el proceso. La extracción de esta información suele realizarse mediante una deducción completa o la conexión directa al sistema investigado.

En cualquier caso, se necesita un acceso completo a todos los datos de documentos individuales para garantizar la integridad de las cadenas de procesos y poder procesar la primera preparación de datos de forma analíticamente significativa. La atención se centra en los datos de las transacciones para los que posteriormente se crea (filtra) un contexto, por ejemplo mediante datos maestros como clientes, materiales o unidades organizativas. 

Una estructuración y clasificación automática y genérica de los datos como actividades y rutas parece bastante engorrosa y se plantea la cuestión de si el examen de los registros de eventos no pasa por alto aspectos significativos de un sistema SAP en particular, como los parámetros de la configuración del sistema. Aquí es precisamente donde la minería de procesos clásica alcanza sus límites, un malentendido que se examinará junto con varios otros a continuación.

Seis conceptos erróneos

Malentendido 1: La minería de procesos permite diagnosticar rápidamente los problemas y detectar los cuellos de botella. La suposición básica de que los puntos débiles en el día a día de la empresa son desconocidos y deben identificarse primero ha quedado desmentida en muchos proyectos. Un sistema SAP proporciona al empleado individual una sólida visión de conjunto de los desequilibrios de su área de trabajo, aunque no de las causas estructurales ni del alcance total de sus efectos de integración. En consecuencia, las afirmaciones iniciales suelen pertenecer al ámbito de las constataciones banales o proporcionar falsos positivos. El resultado son iteraciones de investigación que consumen mucho tiempo. Esto puede remediarse con un modelo de análisis exhaustivo que se base en una amplia gama de ratios y esté disponible desde el principio. Sin embargo, éste debe ser compatible tanto con las especificidades de la empresa como con los conceptos objetivo almacenados en la personalización del software. De lo contrario, existe el riesgo de que los expertos tengan que realizar grandes esfuerzos y reajustes de los parámetros analíticos objetivo.

Malentendido 2: La minería de procesos ofrece una visión general rápida. Muchos proveedores de minería de procesos ofrecen la posibilidad técnica de realizar análisis, pero sólo incluyen plantillas sencillas sin orientación a la situación específica del cliente ni a las posibilidades diferenciadas del software. Este diseño también se traslada a menudo al ámbito de los servicios de pago. Es aconsejable comprobar exactamente la amplitud del contenido analítico disponible y qué competencias entran en juego y a qué coste con las correspondientes ofertas de servicios.

Malentendido 3: La minería de procesos ayuda a evaluar el cumplimiento, los riesgos u otras cuestiones. Por supuesto, la minería de procesos también puede ayudar a evaluar las oportunidades y los riesgos de las actividades empresariales, así como a examinar el cumplimiento de la normativa. Al fin y al cabo, el análisis accede a la totalidad de la información del proceso. Pero la aplicación de la lógica de auditoría requiere una sólida transformación, análisis, preparación y evaluación de los datos, así como la consideración de las características individuales de lo que son realmente los riesgos o requisitos específicos de la empresa. En consecuencia, estas afirmaciones también dependen en gran medida del contenido de referencia subyacente o de los servicios complementarios. A veces, las promesas hechas por los productores de software abandonan el planteamiento real.

Error 4: La minería de procesos permite consolidar los datos de los procesos en varios sistemas. La idea deseada de un sistema ERP central no suele ser el caso, especialmente en las grandes empresas o grupos corporativos. En la práctica, existen distintos paisajes de sistemas con procesos distribuidos. Para su análisis, la minería de procesos clásica es más bien inadecuada, porque la coordinación de cadenas de procesos entre sistemas está asociada a un gran esfuerzo, especialmente en el caso de lógicas de procesos ricas en variantes y sistemas técnicos heterogéneos. Una posibilidad de comparación directa a nivel de sistema técnico y de unidad organizativa podría remediar esta situación y también ofrecer enfoques para proyectos de consolidación y armonización, pero está disponible en muy pocos casos.

Error 5: La minería de procesos proporciona a las empresas una visión de principio a fin. El deseo de tener una visión completa de todos los procesos empresariales y de todos los pasos de trabajo implicados en un proceso de una empresa es comprensible, pero requiere múltiples niveles de análisis de procesos. Esta escalabilidad es útil y deseable, sobre todo para la documentación, las pruebas y los debates sobre los cambios, especialmente en áreas integradas y heterogéneas, como los vínculos entre logística y finanzas. Sin embargo, la construcción de una representación de este tipo es muy compleja y requiere ciertos conocimientos interdisciplinarios. Por eso, la minería de procesos rara vez utiliza modelos integrados, sino subprocesos fragmentados. 

Malentendido 6: La minería de procesos apoya la automatización de los procesos. La automatización en el sentido de la eliminación de funciones o pasos del proceso que ya no son llevados a cabo por usuarios dialogantes sino por el propio software puede ciertamente medirse mediante enfoques de minería de procesos. Sin embargo, la aplicación y la mejora de estos procesos corresponden en última instancia al ámbito de los conocimientos de los consultores, sobre todo porque requiere una coordinación clara de las divisiones de la empresa implicadas y de sus procesos de trabajo internos.

Modelos de referencia y de destino

En resumen, son más bien los aspectos de contenido los que deben utilizarse para la evaluación de la idoneidad de los enfoques específicos de la minería de procesos. En primer lugar, son los modelos analíticos de referencia para estructurar los datos del proceso y derivar las declaraciones económicas los que establecen el estándar de calidad. Esto incluye, en particular, la disponibilidad de modelos objetivo basados en software, así como sistemas de medición del rendimiento correctos y completos que puedan mirar entre bastidores.

Además, es la forma en que se extrae, transforma y procesa la base de datos técnicos lo que determina la calidad y corrección de las opciones de evaluación. Una base de datos totalmente exhaustiva no siempre cumple los requisitos de rentabilidad y necesita mucho trabajo y conocimientos especializados para desplegar el significado deseado. Enriquecer la información del registro de eventos con historiales de cambios, evaluaciones comparativas o información de configuración puede ser útil en este caso y acelerar significativamente la obtención de conocimientos. 

No obstante, sigue siendo necesario encontrar buenos consultores y recursos internos, así como llevar a cabo elaborados esfuerzos de modelización para la personalización. Como consejo para el uso inicial, es aconsejable centrar los proyectos de extracción de procesos. En primer lugar, hay que obtener una visión general del uso de los procesos y profundizar en el contenido existente cuando existan procesos muy individualizados.

Bandera CI IBIS
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Prof. Dr. Andreas Hufgard, IBIS Prof. Thome

El Prof. Dr. Andreas Hufgard es doctor en informática empresarial por la Universidad de Würzburg. Es cofundador y Director de Tecnología de IBIS Prof. Thome.


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Fecha del acontecimiento

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