Mejorando la gestión de procesos mediante la combinación de analítica
de procesos y machine learning
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En la era actual de los datos masivos y los avances tecnológicos, las organizaciones buscan constantemente mejorar sus operaciones y procesos de negocio. La analítica de procesos y el machine learning se han convertido en herramientas fundamentales en este proceso de mejora. Al combinar estas disciplinas, las organizaciones pueden obtener valiosos conocimientos y tomar decisiones informadas para optimizar sus operaciones.
El primer paso para mejorar la gestión de procesos es la recopilación de datos relevantes. Esto implica la captura y el almacenamiento de la información sobre los procesos como tiempos de ciclo, rendimiento, costos y otros indicadores clave. Una vez recopilados los datos, se realiza un proceso de limpieza y preparación para garantizar la calidad y la precisión de la información. Este paso es crucial, ya que los modelos de machine learning dependen de datos confiables y consistentes para generar resultados precisos y significativos.
En el segundo paso, la analítica de procesos será la responsable de analizar los datos recopilados. Mediante el uso de técnicas estadísticas y de análisis de datos, se examinan los procesos para comprender su rendimiento actual, identificar áreas problemáticas y descubrir oportunidades de mejora. El análisis puede incluir el estudio de tendencias, la identificación de cuellos de botella, la evaluación de variabilidad y la detección de patrones ocultos en los datos.
Una vez que se ha realizado el análisis de procesos, en el tercer paso se aplica el machine learning. Los modelos de machine learning se desarrollan utilizando algoritmos y técnicas que permiten extraer información significativa de los datos históricos. Estos modelos pueden ayudar a predecir resultados futuros, identificar factores críticos que afectan el rendimiento del proceso y optimizar parámetros para maximizar la eficiencia. Esto permite realizar predicciones en tiempo real, establecer recomendaciones y tomar decisiones con mayor grado de certidumbre. A medida que se recopilan nuevos datos y se obtienen resultados en tiempo real, los modelos se pueden ajustar y mejorar continuamente para adaptarse a los cambios en los procesos y mejorar su precisión. Además, los modelos pueden identificar patrones emergentes y nuevas oportunidades de mejora que pueden haber pasado desapercibidas anteriormente.
Por ello, concluimos que la combinación de la analítica de procesos y el machine learning proporciona a las organizaciones una poderosa herramienta para mejorar la gestión de procesos. Al recopilar y analizar datos y desarrollar modelos predictivos, las organizaciones pueden identificar áreas problemáticas, optimizar la eficiencia y tomar decisiones basadas en datos para mejorar su rendimiento operativo.
Referencias de consulta
Hernández, E. J. M. (2021). Analítica: Tendencia para optimizar la toma de decisiones a nivel empresarial. Dictamen Libre, (29), 207-215 . https://doi.org/10.18041/2619-4244/dl.29.7864
Rojas, E. M. (2020). Machine Learning: análisis de lenguajes de programación y herramientas para desarrollo. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologías de Información, (E28), 586-599. https://www.proquest.com/openview/c7e24c997199215aa26a39107dd2fe98/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393
Sánchez-Galán, J. (5 de diciembre de 2020). Machine Learning y sus aplicaciones [Conferencia magistral]. Actas del V Congreso en Investigación, Desarrollo e Innovación de la Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología - IDI-UNICYT 2020, Ciudad de Panamá, Panamá. http://dx.doi.org/10.47300/978-9962-5599-8-6-03
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