A mineração de processos é uma técnica na qual os processos de negócios são extraídos dos logs de eventos do sistema de informações e analisados. É uma prática de gerenciamento de processos de negócios empregada com o objetivo de descobrir novos processos, comparar o processo existente com o modelo de fluxo de trabalho e melhorar o processo. A mineração de dados dos logs de eventos pode gerar informações valiosas que podem não ser obtidas por outros métodos.
Existem três categorias de mineração de processo. O primeiro é o modelo de descoberta, assim nomeado porque envolve a descoberta de processos anteriormente desconhecidos ou não documentados. Esse tipo de mineração de dados é realizado quando não há modelo existente para o fluxo de trabalho ou quando se sabe que a documentação existente está com defeito. Os logs de eventos são extraídos para obter informações, que são analisadas para poder recriar o processo. A documentação é criada para o processo, com base nos dados extraídos dos logs de eventos.
O segundo tipo de mineração de processo é o modelo de conformidade. O nome deriva de seu objetivo de verificar se o fluxo de trabalho em andamento está em conformidade com o processo planejado. Os logs de eventos são dados extraídos para localizar diferenças entre o processo existente e o modelo.
Uma vez localizadas essas diferenças, elas são analisadas para verificar se melhoraram o processo. Se tais alterações forem benéficas para o processo, o modelo será revisado para incluir esses desvios. As decisões tomadas nos pontos de verificação do processo são revisadas quanto às informações disponíveis em cada ponto e aos dados que afetam essas decisões. Se tais alterações forem desvantajosas, poderão ser feitas alterações no processo existente para permitir que ele se adapte mais rapidamente ao modelo.
A terceira classe de mineração de processo é o modelo de extensão. Esse tipo de mineração de dados procura estender um modelo existente com uma melhoria. Os dados dos logs de eventos são analisados para possíveis áreas de melhoria na estrutura do modelo. Gargalos, por exemplo, podem ser verificados quanto a possíveis rotas alternativas no fluxo de trabalho.
A mineração de processos não é sem dificuldades. Algumas tarefas são invariavelmente ocultas dos logs de eventos e não podem ser extraídas de dados. Estes podem ser reconstruídos por meio de uma análise cuidadosa das tarefas visíveis, mas nem sempre. Conclusões baseadas apenas em informações extraídas dos logs de eventos podem, portanto, ser de qualidade questionável.
Tarefas duplicadas no log de eventos também criam problemas, pois pode haver atividades variadas na mesma categoria ou nome de tarefa. Portanto, pode ser difícil distinguir tarefas com o mesmo nome, apesar de terem funções diferentes. Outros problemas incluem dados adequados sobre a tomada de decisões, a incorporação de tempo no modelo, perspectivas diferentes, dados gravados incorretamente e informações simplesmente insuficientes. A mineração de processos deve ser temperada com experiência e bom senso para superar esses problemas ao aplicar esta técnica.
Inteligente de ativos.