En el mundo TI es de sobra conocido el término SQL, acrónimo de Structured Query Language, que representa la sintaxis de consulta de bases de datos más popular hasta la fecha, soportada por todo tipo de bases de datos relacionales. MySQL, SQLite, PostgreSQL, Oracle SQL y SQL Server son ejemplos de bases de datos que utilizan una sintaxis basada en SQL.

Sin embargo, cuando tratamos con datos sobre procesos, las consultas con SQL resultan insuficientes, ya que este lenguaje está preparado para trabajar con tablas, filas y columnas, pero no maneja conceptos como actividades y transiciones. Para ello, existen otro tipo de bases de datos basadas en grafos, como Neo4j, que permiten almacenar y representar interacciones entre elementos, como redes sociales o flujos de procesos. Sin embargo, este tipo de soluciones no gestionan conceptos habituales en representación de procesos como son elecciones entre actividades o caminos de ejecución paralelos. 

El algoritmo de consultas Process Looks de InVerbis proporciona una solución directa a todas estas deficiencias, combinando la verificación del cumplimiento de un modelo (o submodelo) de proceso a consultar con condiciones temporales y restricciones sobre valores de KPIs. Para ello contamos con un lenguaje de consultas sencillo y soporte para BPMN.

Utilizando Process Looks podemos detectar cualquier tipo de casuística, desde casos en los que a los pacientes de un hospital se les han practicado varias pruebas en paralelo en un tiempo excesivo y con coste elevado a situaciones en las que los gestores de incidencias han reescalado varias veces un ticket para evitar cumplir el tiempo de servicio máximo establecido.

Además, si combinamos el potencial de Process Looks con la potencia de la computación en tiempo real, podemos ejecutar estas consultas bajo demanda y realizar una monitorización efectiva del proceso que se integre con nuestro sistemas. De este modo, cuando se detecta una situación de interés, el sistema lanza una alerta y nos proporciona toda la información necesaria para gestionarla.

Una vez identificamos qué tipo de procesos son relevantes para nuestra organización y determinamos aquellos a optimizar, siempre surge la cuestión de dónde encontrar los datos que nos permitan llegar a realizar ese análisis. En general, el departamento de TI podrá orientarnos y ayudarnos a extraer los datos (si estos se recogen digitalizados), pero existen una serie de situaciones bastante frecuentes que nos permiten centrar el tiro.

Por ejemplo, si se trata de procesos ya automatizados mediante una herramienta RPA o similar, la respuesta es sencilla: en su base de datos. Del mismo modo, si nuestro target son procesos relacionados con la gestión de incidencias TI y disponemos de herramientas ITIL como ServiceNow o EasyVista, podemos acceder a sus bases de datos o directamente extraer los datos de los procesos asociados desde dichas herramientas.

Datos de proceso ITIL

Otra situación bastante común se da cuando los datos se recogen con herramientas ad-hoc. En este caso es normal que la información sobre los eventos del proceso se encuentre repartida entre distintas tablas o distintas bases de datos. En ese caso, será necesario crear una nueva vista o tabla que asocie el identificador de caso de ejecución con las actividades ejecutadas y el sello de tiempo en el cual tuvieron lugar.

Por último, cabe la posibilidad de que los datos se recojan de forma manual y puedan ser digitalizados a través de un software de ofimática como Excel. La sencillez de la estructura de tablas que requiere minería de procesos permite que esto no suponga un obstáculo a la hora de aplicar esta técnica de análisis.

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