¿Qué es la minería de procesos?
La minería de procesos es una familia de técnicas que relacionan los campos de la ciencia de datos y la gestión de procesos para apoyar el análisis de los procesos operativos basados en registros de eventos. El objetivo de la minería de procesos es convertir los datos de eventos en ideas y acciones. La minería de procesos es una parte integral de la ciencia de datos, impulsada por la disponibilidad de datos de eventos y el deseo de mejorar los procesos.Las técnicas de minería de procesos utilizan los datos de eventos para mostrar lo que hacen realmente las personas, las máquinas y las organizaciones. La minería de procesos proporciona nuevas perspectivas que pueden utilizarse para identificar la ruta de ejecución que siguen los procesos operativos y abordar sus problemas de rendimiento y cumplimiento.

La minería de procesos parte de los datos de eventos. La entrada para la minería de procesos es un registro de eventos. Un registro de eventos contempla un proceso desde un ángulo particular. Cada evento del registro debe contener (1) un identificador único para una instancia concreta del proceso (llamado id de caso), (2) una actividad (descripción del evento que se está produciendo) y (3) una marca de tiempo. Puede haber atributos de evento adicionales referidos a recursos, costes, etc., pero son opcionales. Con cierto esfuerzo, estos datos pueden extraerse de cualquier sistema de información que soporte procesos operativos. La minería de procesos utiliza estos datos de eventos para responder a una serie de preguntas relacionadas con los procesos.
La minería de procesos reúne la minería de datos, la ciencia de datos y la gestión de procesos para encontrar eficiencias en los procesos.
What is process mining?
Process mining is a family of techniques relating the fields of data science and process management to support the analysis of operational processes based on event logs. The goal of process mining is to turn event data into insights and actions. Process mining is an integral part of data science, fueled by the availability of event data and the desire to improve processes.Process mining techniques use event data to show what people, machines, and organizations are really doing. Process mining provides novel insights that can be used to identify the executional path taken by operational processes and address their performance and compliance problems.

Process mining starts from event data. Input for process mining is an event log. An event log views a process from a particular angle. Each event in the log should contain (1) a unique identifier for a particular process instance (called case id), (2) an activity (description of the event that is occurring), and (3) a timestamp. There may be additional event attributes referring to resources, costs, etc., but these are optional. With some effort, such data can be extracted from any information system supporting operational processes. Process mining uses these event data to answer a variety of process-related questions.
Process mining brings together data mining, data science and process management to find process efficiencies.