O Process Mining, ou mineração de processos, é uma técnica que combina ciência de dados com gestão de processos para revelar os segredos ocultos nos fluxos de trabalho empresariais. Em um mundo cada vez mais orientado por informações de diversas naturezas e fontes, ele se torna uma ferramenta estratégica de grande valor. Isso porque a eficiência operacional se configura, hoje, como um dos principais motores para a competitividade – e o Process Mining contribui muito para isso.
Essa tecnologia permite descobrir, validar e melhorar fluxos de trabalho, resultando em ganhos significativos de produtividade e redução de custos. Por isso, este artigo é essencial para profissionais de tecnologia que desejam entender como a mineração de processos pode transformar suas operações, entregando resultados tangíveis de maneira rápida e precisa.
O que é Process Mining?
O Process Mining é uma metodologia que utiliza dados gerados pelos sistemas de TI de uma organização para mapear, analisar e otimizar processos empresariais. Ele permite entender o que realmente está acontecendo dentro dos processos, identificando gargalos, ineficiências e desvios que, muitas vezes, ninguém percebe ao longo de um processo e por meio de abordagens tradicionais. Ou seja, ele oferece uma visão clara e detalhada de como os processos funcionam na prática, o que é fundamental para a melhoria contínua.
A principal vantagem do Process Mining é que ele elimina suposições e pressupostos, oferecendo análises baseadas em dados reais extraídos de sistemas como ERP, CRM e outras plataformas de TI. Detalhando mais a importância do Process Mining, temos:
- transparência e compreensão profunda: ele mapeia visualmente o fluxo de trabalho completo, identificando padrões e desvios nos processos. Isso proporciona uma compreensão detalhada do funcionamento interno, permitindo que gestores e equipes entendam como as coisas realmente acontecem;
- identificação de oportunidades de melhoria: ao analisar os dados reais dos processos, revela gargalos, ineficiências e atividades desnecessárias. Essas informações são valiosas para otimizar os fluxos de trabalho;
- redução de desperdícios e aumento do ROI: processos transparentes permitem tomar decisões mais assertivas. Quando as organizações utilizam o Process Mining, aumentam o retorno sobre o investimento (ROI) e reduzem custos.
Um estudo realizado em 2022 pela Deloitte em colaboração com a HFS Research (Global Process Mining Survey Insight) trouxe os seguintes dados depois de entrevistar líderes de 101 organizações globais líderes para medir a opinião deles sobre a ascensão do Process Mining:
- 86% alegaram que a mineração de processos agregou valor à sua empresa;
- 52% concordaram que os projetos de mineração de processos têm suporte ativo do C-suíte, levando a um retorno mais rápido;
- cerca de 70% concordam que estão usando mineração de processos em conjunto com automação de processos robóticos (RPA);
- 50% têm atualizado os dados pelo menos diariamente para obter os insights necessários para a melhoria do processo;
- 58% relataram ter recursos de mineração de processos totalmente dedicados;
- cerca de 55% encontraram valor na transparência do processo, redução do tempo de produção e na otimização tangível do processo e economia monetária;
- 25% começaram a usar IA junto com a mineração de processos;
- 96% planejam estender iniciativas de mineração de processos no futuro, incluindo projetos piloto de implementação em toda a empresa com um ou dois processos ou provas de conceito.
Mineração de Processos, Mineração de Dados e Gerenciamento de Processos de Negócios: quais as diferenças?
O Process Mining, a Mineração de Dados e o Gerenciamento de Processos de Negócios (BPM) são conceitos que frequentemente se sobrepõem, mas têm diferenças fundamentais. Enquanto a Mineração de Dados é mais genérica e aplicada em diversos contextos, a Mineração de Processos está diretamente vinculada ao desempenho operacional de uma empresa. O BPM oferece uma visão teórica dos processos, enquanto o Process Mining foca na realidade dos fluxos de trabalho. Vejamos cada uma:
Mineração de Processos (Process Mining)
Focada em descobrir, monitorar e melhorar processos com base em dados de eventos reais. Ela se concentra em entender como os processos são executados na prática, permitindo otimizações precisas.
Mineração de Dados (Data Mining)
Busca padrões em grandes volumes de dados para identificar tendências ou informações ocultas. Enquanto o Process Mining é voltado para processos específicos, o Data Mining é mais amplo, analisando qualquer tipo de dado para diferentes finalidades, como prever comportamentos ou detectar anomalias.
Gerenciamento de Processos de Negócios (BPM)
É uma abordagem mais ampla, centrada no desenho, modelagem e gerenciamento de processos de negócios para garantir eficiência. O BPM normalmente envolve o mapeamento de processos “idealizados”, enquanto o Process Mining trata da análise de processos reais.
Casos de uso
O Process Mining pode ser aplicado em uma ampla gama de setores e funções empresariais, além da identificação de oportunidades de melhoria, como vimos acima:
Verificação de conformidade
Um dos benefícios do Process Mining é a sua capacidade de realizar auditorias automáticas e contínuas dos processos, para verificar se eles estão sendo executados conforme as normas, políticas internas ou regulamentações externas. Ele compara o processo real com o processo ideal ou regulamentado, e se houver alguma discrepância, ele acusa. Exemplos:
- em um processo de aprovação de crédito, o Process Mining pode verificar automaticamente se todas as etapas obrigatórias foram seguidas;
- em um hospital, pode garantir que todos os protocolos de segurança para pacientes foram cumpridos em cada caso.
Testes de cenários
O Process Mining não apenas revela o estado atual dos processos, mas também permite testar cenários futuros. Isso é possível por meio de simulações. As empresas podem simular diferentes intervenções e mudanças nos processos, como:
- impacto de novas tecnologias: simular a automação de uma etapa manual para ver como isso afetaria o tempo de execução e os custos;
- redefinição de papéis: simular o efeito de realocar responsabilidades ou redistribuir tarefas para verificar como isso poderia melhorar o desempenho geral.
Estes testes ajudam a prever o impacto de mudanças antes que sejam implementadas. Isso permite decisões mais seguras.
Análises preditivas e prescritivas
O Process Mining também possui capacidades de análise preditiva e prescritiva, que utilizam algoritmos avançados e machine learning para:
- prever problemas futuros: com base no histórico de dados, o Process Mining pode prever quando e onde um gargalo ou problema ocorrerá no processo. Por exemplo, prever atrasos em entregas logísticas devido à sobrecarga em uma etapa de despacho;
- prescrever ações corretivas: além de prever, o Process Mining também pode sugerir ações corretivas para evitar problemas futuros. Isso transforma uma simples análise em uma ferramenta proativa que recomenda soluções para evitar que os problemas se repitam. E uma análise preditiva ajuda as empresas a se anteciparem a problemas, enquanto a análise prescritiva guia os gestores sobre como corrigir e otimizar os processos.
Como implantar Process Mining
A implementação do Process Mining envolve uma série de etapas para garantir que a análise de processos seja eficaz e traga resultados significativos. São elas:
Coleta de dados
É o primeiro passo. Esses dados são geralmente extraídos de sistemas como ERPs, CRMs e softwares de gestão, nos quais os registros de atividades são mantidos. Detalhe importante: os dados devem estar disponíveis e serem de alta qualidade, pois serão a base da análise.
Escolha da ferramenta
Existem várias ferramentas de Process Mining no mercado. A ferramenta certa deve ser baseada nas necessidades da empresa, considerando fatores como integração com sistemas existentes, capacidade de customização e facilidade de uso. Avaliar os custos e o suporte oferecido pelo fornecedor também fazem parte desse check-list.
Definição dos objetivos
Antes de iniciar a análise, defina quais são os objetivos da implantação. A empresa busca identificar gargalos em um processo específico? Ou ela quer otimizar a cadeia de suprimentos? Definir objetivos claros ajudam no uso da ferramenta e permite focar nas áreas que terão maior impacto nos resultados.
Mapeamento e análise de processos
Após a coleta dos dados, a ferramenta de Process Mining cria um mapeamento visual dos processos reais, com base nos registros extraídos. Isso permite uma compreensão clara de como os processos funcionam na prática. E é quando é possível identificar alguns desvios e gargalos. A partir daí, decisões fundamentadas já podem ser tomadas.
Implementação de melhorias
Gargalos e desvios identificados, é hora de agir. A empresa pode reestruturar os processos, modificar fluxos de trabalho ou até mesmo adotar novas tecnologias para automatizar partes do processo.
Monitoramento e otimização contínua
E o processo de otimização não para com a implementação inicial de melhorias. O Process Mining permite criar um ciclo contínuo de monitoramento e ajuste. À medida que os processos mudam ou surgem novas oportunidades de melhoria, a ferramenta pode ser usada para acompanhar o desempenho em tempo real, ajudando a empresa a manter seus fluxos de trabalho sempre otimizados.
O Process Mining surge como um processo poderoso para empresas que buscam otimizar seus fluxos de trabalho e maximizar a eficiência operacional. Ao fornecer insights valiosos sobre os processos reais e eliminar suposições, ele permite que as organizações tomem decisões baseadas em dados concretos, resultando em ganhos de produtividade, redução de custos e aumento do retorno sobre o investimento. Além disso, a possibilidade de realizar análises preditivas e prescritivas, juntamente com a capacidade de simulação, torna essa metodologia uma peça fundamental na estratégia de transformação digital.
No entanto, a otimização dos processos é apenas uma parte da jornada para alcançar uma operação verdadeiramente eficiente e orientada por dados. Para garantir que as mudanças implementadas sejam sustentáveis e integradas com outras práticas de TI, é essencial adotar uma abordagem que coordene o fluxo de dados de ponta a ponta. É aí que entra o DataOps, uma metodologia que visa aprimorar a gestão de dados em tempo real e garantir que todas as ferramentas e tecnologias funcionem em harmonia. No próximo artigo, exploraremos como o DataOps se aplica na prática, quais ferramentas e tendências estão moldando essa área e como ele pode ser o próximo passo para acelerar ainda mais a transformação digital nas empresas.
