Introdução

Quando um processo é executado, principalmente quando tem suporte de uma ferramenta de BPMS (Business Process Management System), ele pode gerar dados que muitas vezes são armazenados em logs. Esses logs são um histórico de execuções de processos, que indicam quando um processo iniciou, quais atividades foram executadas, quando elas aconteceram, entre outras informações. E pode ser interessante analisar esses dados para extrair conhecimento sobre os processos, certo? É sobre isso que vamos falar hoje.

Histórico de Execução de Processos

Já falamos anteriormente no blog sobre modelagem e execução de processos. Quando executamos um processo, podemos armazenar informações sobre ele, mas essa execução pode ocorrer em cenários diferentes. Podemos ter um processo que não é bem definido, e querer modelar formalmente esse processo (AS-IS); ou podemos querer melhorar um processo já modelado (TO-BE). Se temos dados sobre a execução, podemos utilizá-los como base para realizar as melhorias desejadas. Uma forma de extrair conhecimento sobre esses dados é através da Mineração de Processos.

Diferentes tipos de dados podem ser utilizados para mineração de processos. Os dados podem ser coletados e utilizados em tempo real, antes de um processo efetivamente acabar, ou podem ser coletados após o fim do processo. Neste último caso, os dados podem ser utilizados como base para melhorar processos futuros, ou servir como base para recomendação.

Mineração de Processos

Quanto mais capacidade de armazenamento e coleta de dados possuímos, mais dados coletamos. Porém, quanto maior a quantidade de dados, mais difícil fica de humanos conseguirem compreender e analisar os dados por conta própria. A mineração de dados pode ser utilizada para extrair de forma automatizada padrões dos dados, e nos ajudar a entender melhor seu comportamento (WITTEN e FRANK, 2005).

De forma análoga, empresas podem ter problemas em extrair conhecimento de um grande volume de dados de processos. O objetivo da Mineração de Processos é utilizar logs de eventos para extrair informações relacionadas aos processos. Em geral, através da mineração de processos são aplicadas técnicas de mineração de dados sobre os logs de eventos para atingir objetivos específicos.

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Diferentes Tipos de Mineração de Processos

Na literatura são descritos diferentes objetivos de aplicação da mineração de processos (SAKR et al., 2018). O primeiro é a “Descoberta do Processo” (Process Discovery) – técnica onde a partir de um log de eventos um algoritmo consegue automaticamente descobrir o modelo do processo.

Já a “Checagem de Conformidade” (Conformance Checking) busca comparar se a realidade das execuções dos processos (representada pelos logs de eventos) está em conformidade com o modelo de processo definido.

Além dessas técnicas, existe a “Reengenharia do Processo” (Business Process Reengineering – BPR), que busca reformular o processo a partir de necessidades detectadas através da mineração dos processos.

Por fim, o “Suporte Operacional” (Operational Support) busca analisar os dados, em geral em tempo real, para conseguir identificar problemas ou possíveis recomendações para melhorar as execuções dos processos.

Conclusão

O tema Mineração de Processos pode parecer complexo, mas cada vez mais empresas vêm utilizando essas técnicas para melhorar não só a modelagem dos processos, mas para ter suporte operacional. Quando existe um grande volume de dados de processos (BPM & Big Data), utilizar a Mineração de Processos pode ser um caminho para lidar com essa complexidade.

Referências

SAKR, S., MAAMAR, Z., AWAD, A., BENATALLAH, B., VAN DER AALST, W. M. (2018). Business process analytics and big data systems: A roadmap to bridge the gap. IEEE Access, 6, 77308-77320.

WITTEN, I. H., FRANK, E. (2005). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann. Second Edition.

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