En el entorno de trabajo digital actual, cada tarea, proceso y actividad deja un pequeño rastro y una señal a las distintas aplicaciones y sistemas informáticos utilizados. Estas señales se denominan registros de eventos - y forman la base de la ciencia de datos detrás de software de minería de procesos.
En este artículo, nos sumergimos en lo que son los registros de eventos, y cuáles son sus beneficios y limitaciones en la minería de procesos. Cada evento se refiere a un caso, una actividad y una marca de tiempo, destacando la importancia de los registros de eventos como colecciones completas que reflejan las secuencias de eventos dentro de un proceso dado.
¿Qué son exactamente los registros de sucesos?
Un registro de eventos es un archivo estructurado que contiene registros y tiempos de eventos y actividades de hardware y software dentro de una base de datos informática. Suelen utilizarse para realizar un seguimiento de los cambios en la base de datos, como los cambios en la estructura de datos, los registros de entrada de datos e incluso los inicios de sesión de los usuarios.
El registro de eventos proporciona una forma estándar y específica del sistema para que las aplicaciones de software y los sistemas operativos registren eventos o cambios importantes. Los registros de eventos pueden originarse en el propio sistema operativo y son habituales en muchos sistemas informáticos, como los ordenadores con Windows, los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y muchos sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP).
¿Cómo se utilizan los registros de eventos en las herramientas de minería de procesos?
Los registros de eventos constituyen la base de la minería de procesos. Pueden utilizarse para registrar varios procesos empresariales vinculados, así como una o varias variaciones de un proceso empresarial concreto en un equipo o unidad empresarial.
La minería de procesos presupone la existencia de un registro de eventos estructurado en el que se detallan los distintos eventos vinculados a casos, actividades y marcas de tiempo específicos.
Se pueden considerar los registros de eventos como huellas digitales en las operaciones empresariales. Cada registro de eventos nos dice algo sobre las tareas, los procesos y el trabajo ejecutado en un equipo o unidad de negocio analizados.
Ejemplos de registros de eventos en sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP)
Los eventos individuales se enumeran en el registro de eventos junto con las propiedades estándar:
- Caso - un caso puede ser visto como un rastro o secuencia de eventos en un proceso archivado en registros de eventos.
- CaseID - un CaseID es un identificador único para cualquier objeto de negocio o transacción que se rastrea en los registros de eventos.
- Actividad - una tarea o acción realizada dentro de un proceso de negocio, por ejemplo, "aprobar", "rechazar" o "solicitar".
- Marcas de tiempo - una marca de tiempo indica con precisión cuándo tuvo lugar cada una de las actividades.
- Atributos (meta) - puede haber atributos adicionales almacenados en los registros de sucesos, por ejemplo, la categoría de proceso o el tipo de producto que se está procesando, o información sobre qué persona o departamento realizó cambios en el registro de sucesos.
Cómo se utilizan los registros de sucesos en la minería de procesos
Los registros de eventos son el modelo de datos central y la fuente de datos utilizada en la minería de procesos. Son los datos de transacciones en bruto que se recopilan y armonizan a partir de diferentes sistemas para el análisis de procesos.
¿Cómo se convierten los datos de registro de eventos en análisis de procesos? Puede imaginarse el proceso en cuatro pasos clave:
- modelado de datos - identificar los sistemas fuente y los datos brutos que se utilizarán en el análisis de datos. Este paso puede incluir la evaluación de los atributos (meta) que pueden recopilarse y utilizarse en los registros de eventos de los distintos sistemas fuente.
- extracción de datos - en este paso se extraen, transfieren y cargan (ETL) los datos de distintos sistemas fuente a una base de datos central. El objetivo principal es formar un conjunto de datos coherente y limpio para el análisis del proceso.
- visualización de datos - una vez recopilados y armonizados los datos de los procesos a partir de los registros de eventos, pueden visualizarse utilizando algoritmos de visualización de minería de procesos, como los gráficos de variaciones de procesos.
- análisis de datos - el paso final y clave de la minería de procesos es el análisis de los datos del proceso con el objetivo de encontrar oportunidades para eliminar, estandarizar o automatizar procesos ineficientes.
Decir que la minería de procesos consta de 4 pasos es simplificar demasiado. En realidad, hay muchos pasos adicionales necesarios en función de donde se recogen los datos de registro de eventos o la cantidad de detalles que contienen los datos. Por lo general, tendrá que integrar y extraer datos de cada sistema de origen por separado y cada fuente de datos puede tener sus propios requisitos para la extracción de datos de eventos.
Los registros de eventos son el punto de partida de muchas soluciones de software de minería de procesos.
Hacia la normalización de los datos de registro de sucesos
Mientras que los registros de eventos pueden tener diferentes formatos en sistemas y bases de datos, ha surgido un estándar para la forma en que los datos de eventos se analizan y visualizan en las herramientas de minería de procesos. eXtensible Event Stream (XES) es un estándar abierto para la representación de datos de eventos para la minería de procesos. Es un formato basado en XML para representar registros de eventos, que son colecciones de eventos que ocurren dentro de un sistema o proceso.
XES proporciona un marco unificado para la codificación y el intercambio de datos de sucesos, lo que permite a distintos sistemas interoperar y compartir registros de sucesos. XES también permite crear extensiones y anotaciones personalizadas, lo que permite a las organizaciones añadir información más detallada a sus registros de eventos.
Aunque muchas herramientas de minería de procesos utilizan XES, los datos de minería de procesos también pueden almacenarse en distintos formatos, como archivos de valores separados por comas (CSV).
Limitaciones de los registros de sucesos en el análisis de procesos
Aunque la minería de procesos basada en registros de eventos puede hacer maravillas para las organizaciones y lo ha estado demostrando durante muchos años, todavía hay áreas en las que la minería de procesos se queda corta.
Análisis de los datos más recientes, pero no en tiempo real
La minería de procesos examina los datos más recientes extraídos de los sistemas de información, pero esto no proporciona necesariamente una imagen completa de cómo le va a una empresa en ese momento. Los análisis fuera de línea que son más "estáticos" se producen extrayendo primero los datos de los registros de eventos en un momento específico en el tiempo, limpiándolos, y sólo entonces analizándolos. Como resultado, las tecnologías estándar de minería de procesos son incapaces de alertar continuamente sobre posibles desviaciones del proceso.
Costes iniciales elevados
El despliegue de herramientas de minería de procesos requiere una gran cantidad de trabajo y aportaciones de numerosos equipos y unidades, lo que se traduce en un elevado coste total de propiedad. No es raro que un equipo de minería de procesos incluya científicos de datos dedicados y expertos en minería de procesos que requieren un profundo conocimiento del dominio.
Gran dependencia de los analistas humanos
Aunque el objetivo último de la minería de procesos es permitir la mejora de los procesos, este objetivo no puede lograrse sin la ayuda de analistas de negocio, analistas de datos y profesionales de TI. Para la minería de procesos, hay dos áreas principales en las que las personas son absolutamente necesarias:
- Interpretación de los datos: Una vez analizados los datos, las perspectivas por sí solas son insuficientes; se necesita un analista de negocio que interprete los datos e identifique casos de uso específicos que sean coherentes con los objetivos originales.
- Extracción y limpieza de datos: Dado que los datos del registro de eventos pueden faltar, ser imprecisos o estar duplicados, los analistas de datos deben dedicar tiempo a limpiar los datos antes de poder utilizarlos.
Larga vida útil
Los distintos sistemas requieren mucho tiempo de integración y preparación de los datos antes de poder empezar a proporcionar registros de eventos. Como es un paso necesario en la minería de procesos, acaba alargando el plazo de obtención de valor de los proyectos.
¿Y si no puedes utilizar los datos del registro de sucesos?
Mientras que los datos de registro de eventos están fácilmente disponibles en muchos sistemas de origen, como el sistema SAP ERP de uso común - hay muchas aplicaciones de negocio que no contienen los datos necesarios para crear registros de eventos para la minería de procesos.
Una herramienta útil para comprobar y ver los registros de sucesos de Windows es el Visor de sucesos, que es crucial para rastrear los problemas del sistema y localizar los archivos en el directorio especificado.
Las operaciones empresariales actuales utilizan un amplio conjunto de aplicaciones que no contienen registros de eventos fácilmente disponibles.
- Aplicaciones de productividad/trabajo en equipo (Outlook, Teams, etc.),
- Sistemas de información heredados (LIS),
- Sistemas de terceros/proveedores,
- Software propietario o informes,
- Portales gubernamentales.
La falta de datos de registro de eventos es especialmente importante en sectores que requieren muchos conocimientos, como los seguros, los servicios financieros y la contabilidad. En estos ejemplos, hay muchos procesos y flujos de trabajo manuales y lentos que suceden entre distintas aplicaciones para formar un proceso unificado.
Imaginemos, por ejemplo, una reclamación de seguros o una solicitud de préstamo. En estos casos, hay muchas actividades que no se registran en los registros de eventos del sistema ERP o CRM, ya que los expertos en casos revisan o procesan información específica de diferentes fuentes de datos.
Considere una alternativa: inteligencia de procesos híbrida
La minería de procesos puede ser una gran fuente de inteligencia de procesos, siempre que tenga acceso a los registros de eventos y disponga de datos estructurados de alta calidad. Si no dispone de acceso inmediato a los registros de eventos o sus flujos de trabajo abarcan muchas aplicaciones diferentes, puede que desee considerar la opción híbrida.
Los registros de eventos de Windows almacenan información crucial sobre eventos relacionados con el sistema, la seguridad y las aplicaciones. Estos registros incluyen niveles de gravedad y definiciones detalladas, que son esenciales para supervisar y diagnosticar problemas, así como para predecir problemas futuros en un sistema operativo Windows.
Ejemplo de inteligencia de procesos híbrida - Inteligencia de procesos ProcessMaker
ProcessMaker PI crea registros de eventos estandarizados basados en objetos de negocio en la UI
Con un enfoque híbrido, usted no está limitado a analizar los datos con registros de eventos - de hecho, soluciones como ProcessMaker Process Intelligence generan registros de eventos automáticamente a partir de datos de objetos de negocio en las interfaces de aplicación pertinentes. El resultado final son los conocidos beneficios de la minería de procesos sin la integración de datos y los problemas de los registros de eventos. Para obtener más información, consulte nuestro último whitepaper.
