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Se por um lado, o processo de mudança de pessoas pode ser mais difícil pois envolve aspectos mais profundas, também temos a melhoria dos processos empresariais. Assim, a automação e o RPA têm chamado a atenção de muitas empresas ultimamente. Isso porque trata do desenvolvimento de robôs, também conhecido como bots, que podem executar processos através de uma matriz de decisão pré-definida ou ainda ser associado à Inteligência Artificial e data process no intuito de aprender e simular processos operacionais digitais realizados por pessoas.

Ao automatizar esses processos a empresa sai na frente das demais.

Um deles é que pessoas com habilidades, conhecimentos e expertises em análises e estratégias (como os data wranglers por exemplo) poderão sair de tarefas repetitivas e operacionais para se dedicarem à função de realizarem de fato as análises ou até mesmo liderarem os seus times, guiando-os em busca de melhores resultados para o negócio. Isso possibilita uma gestão mais estratégica, com resultados expressivos, aumentando a efetividade das entregas em todas as frentes, pois aumenta a velocidade e a precisão, além de diminuir custos.

Os resultados, entretanto, podem variar de acordo com os parâmetros analisados, pois muitas variáveis podem ser levadas em consideração, como o tipo de processos, complexidades, integrações, tempo de processamento e entrega, volumes e repetições. Por exemplo, se levarmos em consideração a variável performance, o retorno de investimento pode chegar em 2000%, mas se considerarmos o financeiro, o retorno chegaria a 110% neste exemplo.

Essa possibilidade de ganhos consideráveis tem feito muitos negócios pesquisarem e optarem por introduzir a tecnologia nas suas rotinas de trabalho.

Mas, nessa tarefa, muitos gestores acabam cometendo um erro grave que é não considerar o nível cultural da empresa em relação a mudanças significativas. Sem esse conhecimento e alinhamento, os bots que serviriam para gerar mais resultados, acabam gerando ruídos internos na equipe, causando diversos desgastes e frustrações. Outro ponto que muitas vezes é deixado passar é o grau de maturidade da empresa. Nem todas estão preparadas ou acostumadas com processos tecnológicos ou até mesmo não possuem processos manuais bem definidos e, dependendo do nível em que estão, a forma como o RPA, ou automatização escolhida, deve ser introduzido muda.

E para estes casos, temos a nosso favor o “Process Mining”.

E é sobre isso que vamos nos aprofundar neste artigo, abordando o básico de Process Mining e também sobre seu real valor dentro das organizações.

Mas primeiro: O que é Process Mining e quais são seus tipos?

Process Mining, ou em português, Mineração de Processos, é uma metodologia utilizada em levantamento de processos de negócio que busca trazer resultados substancialmente positivos.

Ton Weijters e Wil Van Der Aalst criaram a metodologia em 1999. A proposta do conceito é justamente a de extrair a maior quantidade de dados possível de cada processo, trazendo assim uma visão abrangente do que está acontecendo no negócio, fortalecendo gestores com a quantidade de insumos fornecidos para tomadas de decisão, ou seja, o famoso “extract, transform, load”.

A metodologia do process mining está estruturada em três pilares:

1. Descobrir: Tire uma foto do processo identificando seus gargalos, retrabalhos e possíveis falhas.
2. Monitorar: Monitore o processo em tempo real mensurando os números gerados
3. Otimizar: Com base nos resultados e insights obtidos, melhore seus processos, trazendo resultados substanciais

Assim, com base no resultado obtidos ao se explorar os três pilares, podemos descobrir falhas e desvios nos processos, propondo desta forma, um plano de ação para correção. Vale lembrar, que após feitas, as correções devem seguir sendo monitoradas.

Que tipos de dados são extraídos do processo de mineração de dados?

A metodologia utiliza três dados principais, normalmente obtidos através de conexão no banco de dados dos sistemas envolvidos.

São eles:

• Nome da atividade (Name);
• Identificação do caso (Id);
• Data e hora da execução (Timestamp).

Um ponto importante a destacar é que esta metodologia de mineração de dados nos permite tirar uma foto do processo antes da correção, para efeitos de comparação após as correções aplicadas. Esse panorama acaba mostrando o real valor das melhorias dos processos. É a ciência de dados (ou o data Science) na sua forma mais pura!

Também vale a pena destacar que, os dados acima nos dão condições de uma análise rápida e simples do que está acontecendo no negócio. Porém nada nos impede de adicionar mais dados a esta análise, uma vez que, sem dúvidas, estes dados estarão disponíveis nos bancos de dados.

Desta forma, podemos ter em mãos uma visão detalha de gargalos e retrabalhos que podem ocorrer nos processos. Assim, quanto mais dados envolvidos na análise, mais assertiva e fiel será a resposta do Process Mining.

Mas afinal, por que devemos utilizar Process Mining em projetos RPA?

O dia a dia de analistas funcionais que trabalham em projetos RPA (Robotic Process Automation) passa obrigatoriamente pela análise dos processos candidatos a robotização.

Dessa forma, é bem comum nos depararmos com situações em que o cliente nos apresenta um processo que, identificamos já na primeira reunião que ele não vai apresentar o RoI ou que, pior ainda, não está preparado para automatização.

Mas como saber se o seu processo é automatizável?

Primeiramente, é preciso ter em mente o que um robô (RPA) é capaz ou não de executar de maneira eficaz. Algumas atividades podem ser:

• Tarefas repetitivas em geral
• Alimentação de sistemas de clientes e fornecedores
• Integração de sistemas
• Extração de informações de sistemas externos para abastecimento do sistema interno
• Navegação em sistemas web
• Gerenciamento de eventos
• Envio e recebimento de e-mails
• Captura de documentos para posterior transformação em dados estruturados

E essas são apenas algumas atividades que um RPA pode executar.

Segundo a McKinsey 30% das tarefas executadas atualmente nas organizações são operacionais e então poderiam ser automatizadas.

Em concordância, o Gartner aponta que até 2021 (já estamos no segundo semestre hein?!) 90% das médias e grandes empresas terão ao menos um processo apoiado por RPAs.