Los algoritmos son la base de la programación informática y una parte esencial de la ciencia de datos. En este artículo, nos limitaremos a explicar los cinco algoritmos más populares utilizados en la minería de procesos.
¿Qué son los algoritmos de minería de procesos?
Los algoritmos de minería de procesos son conjuntos de reglas matemáticas que se utilizan para descubrir modelos de procesos a partir de sistemas empresariales mediante técnicas de minería de datos. Los algoritmos de minería de procesos permiten cartografiar el estado real de los procesos empresariales, identificar cuellos de botella y eficiencias, y mejorar los procesos empresariales en función de los datos.
Estos algoritmos constituyen la base del software de minería de procesos. Los cinco algoritmos de minería de procesos más populares son Alpha Miner, Heuristic Miner, Fuzzy Miner, Inductive Miner y Genetic Miner.
1. Minero Alfa
El Alpha Miner (o α-algoritmo, α-miner) conecta registros de eventos o datos observados y el descubrimiento de un modelo de proceso. Este algoritmo fue el primer algoritmo de descubrimiento de procesos desarrollado y propuesto por el Dr. Wil van der Aalst, el Dr. Ton Weijters y la Dra. Laura Măruşter.
Cómo funciona el minero alfa en la minería de procesos
El algoritmo alpha miner utiliza los registros de eventos como fuente de datos. Comienza transformando los registros de eventos en relaciones directas, secuenciales, paralelas y de elección, y luego las utiliza para crear una red de Petri que describe el modelo de proceso. En pocas palabras, crea un flujo de procesos empresariales con fecha y hora que puede visualizarse.
Una red de Petri es una herramienta gráfica y matemática utilizada para modelar y visualizar sistemas concurrentes. Fuente: Wikipedia.
Hoy en día, el algoritmo del minero alfa y sus variaciones pueden utilizarse ampliamente en aplicaciones de minería de procesos, por ejemplo, en el descubrimiento de procesos y en la comprobación de la conformidad.
2. Minero heurístico
El segundo algoritmo popular de minería de procesos, el Heuristic Miner, fue desarrollado por el Dr. Ton Weijters para solventar algunas de las principales limitaciones del Alpha Miner. En informática, una heurística es una técnica diseñada para resolver un problema más rápidamente encontrando una solución aproximada cuando los algoritmos clásicos buscan una solución exacta. Los algoritmos heurísticos son populares en inteligencia artificial, donde se dispone de grandes cantidades de datos y la capacidad de inferir respuestas suficientemente buenas basadas en el aprendizaje automático.
Cómo funciona el Heuristic Miner en la minería de procesos
Al igual que el algoritmo Alpha Miner, el minero heurístico utiliza un gráfico de seguimiento directo para mostrar la secuencia de los procesos de negocio basándose en los registros de eventos. La diferencia clave es que el minero heurístico aplica un filtrado para reducir el ruido, o los datos de registro de eventos sin sentido o incompletos, para proporcionar diagramas de flujo menos precisos pero más robustos que el minero alfa.
Ejemplo de red causal utilizada en los mineros heurísticos. Fuente: r-project.org.
Los algoritmos de minería heurística utilizan una representación denominada red causal para trazar todo el historial espacio-temporal de las distintas actividades. A continuación, observan la frecuencia con la que se producen los distintos acontecimientos y crean un modelo de proceso que excluye las rutas menos frecuentes del modelo visualizado. El resultado final funciona bien en entornos de datos complejos, por ejemplo, en la minería de procesos especialmente voluminosos.
3. Minero difuso
El Fuzzy Miner es un algoritmo de minería de procesos de tercer núcleo adecuado para la minería de procesos menos estructurados. Fue desarrollado por Christian W. Günther y tiene como objetivo tomar algunos de los datos más pesados de trituración de la minería de procesos, centrándose en lo que el usuario está buscando para descubrir y analizar.
Cómo funciona el Fuzzy Miner en la minería de procesos
El Fuzzy Miner utiliza métricas de significación/correlación para simplificar interactivamente el modelo de proceso al nivel de detalle deseado. En términos sencillos, realiza el nivel adecuado de minería de datos en función de dónde busque el usuario. Si el usuario mira con más detalle, el modelo incluirá más detalles. Cuando el usuario mira la vista de alto nivel, el modelo se agrupa y se vuelve más "difuso".
Ejemplo de minería difusa con la herramienta ProM. Fuente: tue.nl
4. Minero inductivo
El Inductive Miner es otro algoritmo común utilizado en la minería de procesos para descubrir modelos de procesos a partir de registros de eventos. Esta técnica se basa en la idea de cortar los registros de eventos en sub-registros más pequeños llamados cortes o divisiones y luego detectar varios cortes en los gráficos de seguimiento directo creados usando los registros de eventos. La principal ventaja del Inductive Miner es su flexibilidad y escalabilidad.
Cómo funciona el Inductive Miner en la minería de procesos
El aspecto único de Inductive Miners es la metodología de descubrir varias divisiones en el grafo seguido directamente y utilizar los componentes más pequeños tras la división para representar la secuencia de ejecución de las actividades. El algoritmo Inductive Miner explora iterativamente el espacio de posibles modelos de procesos y es capaz de detectar una amplia gama de estructuras de procesos, desde modelos lineales a otros más complejos con concurrencia, bucles y or-branches.
Ejemplo de Inductive Miner en minería de procesos. Fuente: S.J.J. Leemans slideserve.com
5. Minero genético
El Genetic Miner deriva su nombre de la biología y funciona de forma similar a la selección natural. Utiliza un algoritmo genético para buscar en un espacio de posibles modelos de procesos e identificar el más probable. El minero genético puede considerarse un enfoque evolutivo que consiste en mutar y combinar modelos de procesos para buscar otros mejores.
Cómo funciona el Genetic Miner en la minería de procesos
El algoritmo Genetic Miner evalúa cada modelo de proceso y utiliza operaciones de selección, cruce y mutación para generar nuevos modelos de proceso. Los modelos de proceso se evalúan y el modelo más apto se elige como modelo de proceso final. Genetic Miner es capaz de identificar modelos de proceso con múltiples variantes y de detectar estructuras de proceso complejas, como bucles y concurrencia.
Visualización del funcionamiento del Genetic Miner en la minería de procesos Fuente: mlwiki.org.
Tutorial rápido de minería de procesos en Python
Un ejemplo muy simplificado es que se puede acceder y utilizar rápidamente algoritmos de minería de procesos de código abierto con el lenguaje de programación Python.
Para realizar la minería de procesos en Python, puede utilizar la biblioteca pm4py, que proporciona varias funcionalidades para el descubrimiento de procesos, la comprobación de la conformidad y la mejora de procesos. Aquí tienes una sencilla guía paso a paso para empezar con la minería de procesos utilizando la librería pm4py:
Paso 1: Instalar pm4py
En primer lugar, necesitas instalar la librería pm4py. Puedes hacerlo usando pip:
bashCopiar código
pip install pm4py
Paso 2: Importar las bibliotecas necesarias
A continuación, importe las bibliotecas necesarias en su script Python:
código pythonCopy
importar pm4py
from pm4py.objects.log.importer.xes import importer as xes_importer
from pm4py.algo.discovery.alpha import algoritmo as alpha_miner
from pm4py.visualization.petrinet import visualizer as pn_visualizer
Paso 3: Cargar el registro de sucesos
Cargue los datos del registro de sucesos utilizando el importador adecuado. En este ejemplo, utilizaremos un archivo de registro de eventos XES:
código pythonCopy
archivo_registro_eventos = "ruta/a/tu/registro_eventos.xes"
log = xes_importer.apply(archivo_registro_eventos)
También puede crear un registro de eventos a partir de un archivo CSV utilizando la biblioteca pm4py. Aquí tienes un ejemplo:
pythonCopiar código
importar pandas como pd
from pm4py.objects.conversion.log import converter as log_converter
from pm4py.objects.log.util import dataframe_utils
csv_archivo = "ruta/a/tu/archivo_csv.csv"
dataframe = pd.read_csv(csv_file)
dataframe = dataframe_utils.convert_timestamp_columns_in_df(dataframe)
dataframe = dataframe.sort_values("timestamp_column_name")
log = log_converter.apply(dataframe)
Paso 4: Aplicar un algoritmo de descubrimiento de procesos
Aplique un algoritmo de descubrimiento de procesos a los datos del registro de eventos para extraer el modelo del proceso. En este ejemplo, utilizaremos el algoritmo Alpha Miner:
pythonCopiar código
net, marcado_inicial, marcado_final = alpha_miner.apply(log)
También puedes probar otros algoritmos de descubrimiento de procesos como el Inductive Miner o el Heuristics Miner, que están disponibles en la librería pm4py.
Paso 5: Visualizar el modelo de proceso
Visualice el modelo de proceso descubierto utilizando el visualizador de redes de Petri:
pythonCopiar código
gviz = pn_visualizer.apply(net, marcado_inicial, marcado_final)
pn_visualizer.view(gviz)
Esto mostrará la visualización de la red de Petri del modelo de proceso descubierto.
Paso 6: Realizar análisis adicionales (opcional)
Puede utilizar la biblioteca pm4py para realizar análisis adicionales como la comprobación de conformidad, el análisis de cuellos de botella o el análisis de rendimiento. Explora la documentación y los ejemplos de la biblioteca para obtener más información sobre estas funcionalidades.
Siguiendo estos pasos, puedes realizar minería de procesos básica en Python utilizando la librería pm4py. Para casos de uso y personalizaciones más avanzadas, consulta la documentación y los ejemplos oficiales de pm4py:
Documentación oficial: https://pm4py.fit.fraunhofer.de/documentation
Ejemplos: https://github.com/pm4py/pm4py-core/tree/stable/examples
El ejemplo anterior es una simplificación excesiva de las necesidades de la mayoría de los directivos de empresas. La realidad del desarrollo y la aplicación de análisis de procesos suele ser mucho más complicada, por lo que cada vez más empresas optan por soluciones específicas de proveedores.
Alternativa sin código a la minería de procesos
Si busca una alternativa sin esfuerzo a la minería de procesos, podría interesarle la Inteligencia de Procesos. Se trata de un enfoque híbrido que combina elementos de la minería de tareas y la minería de procesos sin necesidad de ciencia de datos ni complicaciones de integración. Para obtener más información, lea el último artículo técnico.
Preguntas y respuestas sobre minería de procesos:
1. ¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es una técnica que analiza los registros de eventos para crear modelos visuales de los procesos, proporcionando información valiosa sobre el estado actual de un proceso de negocio e identificando áreas de mejora.
2. ¿Cuál es la diferencia entre la minería de procesos y la minería de tareas?
La minería de procesos y la minería de tareas proporcionan información relevante para la gestión de procesos de negocio, pero funcionan de maneras ligeramente diferentes. La minería de procesos recoge datos de los registros de eventos en los sistemas fuente de la empresa, mientras que la minería de tareas recoge información de la interfaz de usuario de las estaciones de trabajo.
3. ¿La minería de procesos es adecuada para todos los sectores?
Si bien la minería de procesos se puede aplicar en diversas industrias, es particularmente beneficiosa para las empresas con procesos complejos y grandes volúmenes de datos. Estas organizaciones pueden aprovechar la minería de procesos para obtener información valiosa sobre sus procesos e impulsar mejoras significativas en la eficiencia, el ahorro de costes y la satisfacción del cliente.
4. ¿En qué se diferencia la minería de procesos de la inteligencia empresarial?
La minería de procesos es un subconjunto de la inteligencia empresarial en el que se combinan metodologías de BI y técnicas de ciencia de datos con la gestión de procesos empresariales.