O Papel da Mineração de Processos na Ciência de Dados

O interesse pela ciência de dados está crescendo rapidamente. Muitos a consideram como a profissão do futuro. O hype relacionado à Big Data e à análise preditiva ilustra isso. (“Big” e “Small”) Data são essenciais para pessoas e organizações, aumentando sua importância. No entanto, não é suficiente se concentrar no armazenamento e análise de dados. Um cientista de dados também precisa relacionar dados a processos operacionais e ser capaz de fazer as perguntas certas. 

A relevância da Mineração de Processos

Na última década, Process Mining (Mineração de Processos) surgiu como um novo campo de pesquisa que se concentra na análise de processos usando dados de eventos. As técnicas clássicas de mineração de dados, como classificação, clustering, regressão, aprendizado de regras de associação, não se concentram nos modelos de processos de negócios e geralmente são usadas apenas para analisar uma etapa específica do processo geral. 

Mineração de Processos se concentra nos processos fim-a-fim e isso é possível devido à crescente disponibilidade de dados de eventos e novas técnicas de descoberta de processos e verificação de conformidade. A relevância prática da mineração de processos e os interessantes desafios científicos tornaram essa nova área um dos hot topics da ciência de dados. 

O que é a mineração de processos? 

Primeiro precisamos definir formalmente o que essa nova área aborda. O ponto de partida para a mineração de processos é um log de eventos. Cada evento nesse log refere-se a uma atividade (isto é, uma etapa bem definida em algum processo) e está relacionado a um caso específico (isto é, uma instância do processo). 

Os eventos pertencentes a um caso são ordenados e podem ser vistos como uma “execução” do processo. Os logs de eventos podem armazenar informações adicionais sobre eventos. De fato, sempre que possível, as técnicas de mineração de processo usam informações extras, como o recurso (ou seja, pessoa ou dispositivo) que executa ou inicia a atividade, o registro de data e hora do evento ou elementos de dados registrados com o evento (por exemplo, o tamanho de um pedido). 

Assim, a mineração de processos visa descobrir, monitorar e melhorar processos reais extraindo conhecimento dos logs de eventos disponíveis nos sistemas de informações atuais. Ao usar process mining é possível descobrir processos reais, checar sua conformidade, quantificar os desvios, descobrir o que causa a variação dos processos, encontrar gargalos, predizer saídas dos processos, entre outros benefícios. O objetivo dessa área é transformar dados de eventos em insights e ações. Process mining é parte integrante da ciência de dados, estimulada pela disponibilidade de dados e pelo desejo de melhorar os processos. 

As três classificações de Mineração de Processos

A descoberta de processos constrói um modelo a partir de um log de eventos, sem nenhuma informação a priori. Um exemplo disso é o algoritmo alpha. 

Já as técnicas de conformidade visam analisar a compatibilidade de um log de eventos a um modelo de processo já existente. A verificação de conformidade pode ser usada para verificar se a realidade do modelo condiz com o que foi registrado no log e vice-versa.

Por fim, o aprimoramento melhora automaticamente um modelo de processo de acordo com um log de eventos. Enquanto a conformidade mede o alinhamento entre o modelo e a realidade, esse terceiro tipo de mineração de processo visa alterar ou estender o modelo a priori. 

Em que contexto é aplicado? 

Uma aplicação para mineração de processos é a pesquisa de serviços de saúde. Esse é um campo científico que analisa os workflows e os processos de monitoramento à saúde no que diz respeito à eficiência e eficácia. Um dos seus principais objetivos é o desenvolvimento e implementação de conceitos de assistência médica baseada em evidências. Portanto, esse área busca melhorar a qualidade de atendimentos médicos, considerando que os recursos disponíveis são escassos. Um objetivo importante é a validação de ensaios clínicos na literatura.

No contexto educacional, foi criada uma nova vertente, chamada EPM – Educational Process Mining (Mineração de processos educacionais), que tem como objetivo construir modelos de processos educacionais completos e compactos que sejam capazes de reproduzir todo o comportamento observado. Os resultados da EPM podem ser usados para obter uma melhor compreensão dos processos educacionais subjacentes, gerar recomendações e conselhos para os alunos, fornecer feedback aos alunos, professores e pesquisadores, para detectar precocemente dificuldades de aprendizado. 

Já no contexto de Engenharia de Software, foi definida uma subárea chamada Software Process Mining (Mineração de Processos de Software). Nesta área, as pessoas se concentram na análise de rastreamentos de tempo de execução para melhorar a arquitetura e o desempenho dos sistemas de software, e na análise do comportamento do usuário para melhorar o design e a usabilidade dos sistemas de software. 

Por fim

Em resumo, as técnicas de mineração de processos podem ser aplicadas em qualquer contexto, desde que seja possível transformar os dados de entrada em logs de eventos. Ela se tornou uma ferramenta vital para as organizações modernas que precisam gerenciar seus processos operacionais complexos, e por conta disso, ela se tornou um dos principais pilares da ciência de dados.

Referências Bibliográficas 

BOGARÍN, Alejandro et al. Clustering for improving educational process mining. In: Proceedings of the fourth international conference on learning analytics and knowledge. 2014. p. 11-15. 

RUBIN, Vladimir; LOMAZOVA, Irina; AALST, Wil MP van der. Agile development with software process mining. In: Proceedings of the 2014 international conference on software and system process. 2014. p. 70-74. 

VAN DER AALST, Wil. Data science in action. In: Process mining. Springer, Berlin, Heidelberg, 2016. p. 3-23. 

VAN DER AALST, Wil. Process mining: Overview and opportunities. ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), v. 3, n. 2, p. 1-17, 2012. 

VOGELGESANG, Thomas; APPELRATH, H.-Jürgen. Multidimensional process mining: a flexible analysis approach for health services research. In: Proceedings of the Joint EDBT/ICDT 2013 Workshops. 2013. p. 17-22.