La minería de procesos y la minería de datos son dos campos distintos dentro del dominio más amplio de la analítica de datos. Aunque ambos pretenden extraer información valiosa de los datos, tienen objetivos, metodologías y aplicaciones diferentes.
Los equipos de inteligencia empresarial aprovechan las técnicas de minería de datos para extraer conocimientos que sirvan de base a las estrategias empresariales, mejoren el servicio al cliente y optimicen los procesos operativos en diversas funciones como marketing, finanzas y gestión de riesgos.
Minería de procesos puede considerarse la adaptación de las técnicas y tecnologías de minería de datos a la gestión de procesos empresariales. Toma muchos aspectos de la minería de datos y la ciencia de datos con el objetivo de análisis del proceso y optimización del proceso. Las aplicaciones de minería de datos son esenciales para automatizar el análisis de grandes conjuntos de datos con el fin de descubrir patrones ocultos y fundamentar decisiones estratégicas en distintos sectores, como el análisis de mercados financieros, la detección de amenazas a la seguridad y la publicidad dirigida.
A un nivel más amplio, existen más similitudes y diferencias entre ambos términos. He aquí una comparación entre la minería de procesos y la minería de datos.
Minería de procesos
La minería de procesos se centra en el análisis y la optimización de los procesos empresariales dentro de una organización. Utiliza los registros de eventos generados por diversos sistemas empresariales, como las plataformas ERP y CRM, para crear una representación visual de los procesos reales seguidos dentro de la organización. Esto permite a las partes interesadas comprender el flujo de actividades, las dependencias y las interacciones entre las diferentes tareas y subprocesos, e identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora. Algunos aspectos clave de la minería de procesos son:
- Análisis de registros de eventos para comprender y visualizar los procesos empresariales.
- Identificación de desviaciones de los flujos de procesos previstos, posibles cuellos de botella y oportunidades de optimización.
- Apoyo a las iniciativas de mejora continua y optimización de procesos.
Minería de datos
La minería de datos, por su parte, es un campo más amplio que se basa en big data y procesos informáticos avanzados para descubrir patrones, relaciones y tendencias en grandes conjuntos de datos. Emplea diversas técnicas de estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial para analizar datos de diversas fuentes, como bases de datos, almacenes de datos o incluso datos no estructurados como texto o imágenes.
El software de minería de datos desempeña un papel crucial en la extracción de información valiosa de estos grandes conjuntos de datos. El objetivo principal de la minería de datos es extraer información valiosa que pueda utilizarse para la toma de decisiones, la predicción o el descubrimiento de conocimientos. Algunos aspectos clave de la minería de datos son:
- Analizar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, relaciones y tendencias.
- Emplea técnicas de estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial, siendo el análisis estadístico un componente clave.
- Apoyo a la toma de decisiones, la predicción y el descubrimiento de conocimientos en diversos ámbitos, como el marketing, las finanzas o la atención sanitaria.
Técnicas de minería de datos
La minería de datos emplea diversas técnicas para analizar grandes conjuntos de datos y descubrir información oculta. Estas herramientas son componentes esenciales de plataformas de software que incluyen una serie de funciones analíticas, como el modelado predictivo y la preparación de datos.
- Clasificación: Esta técnica consiste en clasificar los datos en clases o grupos predefinidos, lo que ayuda a predecir la categoría de las nuevas observaciones.
- Agrupación: El clustering agrupa puntos de datos similares sin etiquetas previas, lo que permite descubrir agrupaciones naturales dentro del conjunto de datos.
- Aprendizaje de reglas de asociación: Este método identifica relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos, comúnmente utilizadas en el análisis de la cesta de la compra para comprender los patrones de compra.
- Análisis de regresión: Las técnicas de regresión modelan la relación entre variables dependientes e independientes para predecir resultados futuros a partir de datos históricos.
- Detección de anomalías: Esta técnica identifica elementos, sucesos u observaciones poco frecuentes que levantan sospechas por diferir significativamente de la mayoría de los datos, útil en la detección de fraudes y la seguridad de las redes.
El software de minería desempeña un papel crucial en el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y extraer información valiosa, que puede servir de base para las estrategias empresariales y las decisiones operativas.
Diferencias entre minería de procesos y minería de datos
- Enfoque: La minería de procesos se centra específicamente en el análisis y la optimización de los procesos de negocio dentro de una organización, mientras que la minería de datos tiene un alcance más amplio, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias dentro de grandes conjuntos de datos. Las herramientas de minería de procesos aprovechan los datos de registro de eventos para visualizar y analizar los procesos de negocio, proporcionando información que permite a las organizaciones descubrir ineficiencias y mejorar la toma de decisiones.
- Fuente de datos: La minería de procesos se basa principalmente en los registros de eventos generados por diversos sistemas, como las plataformas ERP, CRM o BPM. La minería de datos, por su parte, puede analizar datos de diversas fuentes, como bases de datos, almacenes de datos o incluso datos no estructurados como texto o imágenes.
- Metodología: La minería de procesos utiliza técnicas como el descubrimiento de procesos, la comprobación de la conformidad y la mejora para crear una representación visual de los procesos reales, identificar ineficiencias y sugerir mejoras. La minería de datos emplea diversas técnicas de estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial para descubrir patrones y tendencias en los datos.
- Aplicación: La minería de procesos se utiliza principalmente para el análisis de procesos, la optimización y las iniciativas de mejora continua dentro de las organizaciones. La minería de datos se aplica en diversos ámbitos, como el marketing, las finanzas, la sanidad o el comercio minorista, para la toma de decisiones, la predicción y el descubrimiento de conocimientos.
Similitudes entre la minería de procesos y la minería de datos
- Información basada en datos: Tanto la minería de procesos como la de datos se centran en extraer información valiosa de los datos para respaldar la toma de decisiones informadas y mejorar el rendimiento empresarial.
- Técnicas: Ambos campos emplean una serie de técnicas de análisis de datos, como la agrupación, la clasificación, la regresión o la detección de anomalías, para analizar e interpretar los datos.
- Herramientas: Existe cierto solapamiento en las herramientas utilizadas para la minería de procesos y la minería de datos, como la visualización de datos, el preprocesamiento de datos y las herramientas de transformación de datos.
- Valor: Tanto la minería de procesos como la minería de datos pueden aportar un valor significativo a las organizaciones ayudándolas a descubrir patrones ocultos, identificar ineficiencias y tomar decisiones basadas en datos para la mejora de procesos y el crecimiento del negocio.
Cómo la minería de procesos adapta la minería de datos a la gestión de procesos empresariales
También puede ver la minería de procesos como la aplicación especializada de técnicas de minería de datos en el contexto de la Gestión de Procesos de Negocio (BPM). He aquí una explicación de cómo la minería de procesos aplica técnicas de minería de datos en el dominio BPM:
- Registros de eventos como fuentes de datos: En la minería de procesos, los registros de eventos son la principal fuente de datos para el análisis. Estos registros contienen registros de actividades, junto con sus marcas de tiempo, recursos asociados y otra información contextual. Las técnicas de minería de datos se aplican a estos registros de eventos para descubrir modelos de procesos, analizar su rendimiento e identificar áreas de mejora.
- Técnicas de minería de datos: La minería de procesos aprovecha una variedad de técnicas de minería de datos dentro de los algoritmos de minería de procesos, como la agrupación, la clasificación y la minería de secuencias, para analizar los registros de eventos y extraer información valiosa sobre los procesos de negocio. Por ejemplo, las técnicas de clustering pueden utilizarse para agrupar instancias de procesos similares, mientras que la minería de secuencias puede ayudar a identificar patrones frecuentes y desviaciones en el flujo del proceso.
- Descubrimiento de procesos: Una de las principales aplicaciones de la minería de datos en la minería de procesos es el descubrimiento de procesos. El descubrimiento de procesos tiene por objeto crear una representación visual de los procesos reales seguidos dentro de la organización, sobre la base de los datos de registro de eventos. Se aplican técnicas de minería de datos para descubrir automáticamente modelos de procesos que representen con precisión los procesos subyacentes.
- Comprobación de la conformidad: Otra aplicación de la minería de datos en la minería de procesos es la comprobación de la conformidad, que compara los modelos de procesos descubiertos con los modelos de procesos predefinidos o las mejores prácticas para identificar desviaciones, incumplimientos o ineficiencias. Las técnicas de minería de datos se utilizan para calcular las métricas de conformidad, como la aptitud, la precisión y la generalización, para evaluar la similitud entre los modelos descubiertos y de referencia.
- Mejora de los procesos: La minería de procesos también utiliza técnicas de minería de datos para la mejora de los procesos, lo que implica sugerir mejoras en los procesos existentes sobre la base de los conocimientos derivados del análisis. Esto puede incluir la identificación de cuellos de botella, la reducción de los tiempos de ciclo, o la reasignación de recursos para optimizar el rendimiento del proceso.
En conclusión, la minería de procesos es una aplicación especializada de las técnicas de minería de datos en el contexto de la gestión de procesos empresariales. Hay muchas similitudes y algunas diferencias entre la minería de procesos y la minería de datos, pero en su naturaleza, son aspectos relacionados de la ciencia de datos. Mediante el aprovechamiento de los datos de registro de eventos y la aplicación de técnicas de minería de datos, la minería de procesos permite a las organizaciones descubrir, analizar y mejorar sus procesos de negocio, en última instancia, impulsar la eficiencia, el ahorro de costes y mejorar el rendimiento empresarial.