Mineração de Processos (Process Mining) e Inteligência Artificial: Diferenças e quando aplicar

Process Mining, ou Mineração de Processos, ganha cada vez mais holofotes na nova era da ciência de dados – a de Análises Aumentadas (Augmented Analytics). Ao mesmo tempo, companhias em transformação aceleram a adoção de Inteligência Artificial (IA) em busca da melhor experiência para seus clientes e, claro, ganho de eficiência.

Nesse contexto, uma questão cada vez mais frequente é: qual a diferença entre essas duas tecnologias? A Inteligência Artificial simula, em máquinas e dispositivos, a inteligência humana. Isto é, é um campo que procura por formas de empoderar computadores com capacidades cognitivas (pensar, aprender), de maneira a permitir a execução de atividades mais complexas. Uma das tecnologias chave por trás da IA é o machine learning (aprendizado de máquina) e, mais especificamente, o deep learning (aprendizagem profunda).

Nesse aprendizado, ao invés de codificar um algoritmo para que um computador execute tarefas bem delimitadas, o objetivo é ensinar ao computador a execução de atividades que variam de acordo com os dados disponibilizados como entrada (em alguns casos, muitos dados).

Esse treinamento requer algoritmos que permitam à máquina “aprender” com dados históricos para, então, modelar e atuar sobre os novos dados que receberá para processamento. Algoritmos de classificação, clusterização e regressão se tornam os blocos de construção dessa IA moderna. Em muitos projetos de IA, há uma importante jornada de preparação dos dados até que se encontre o modelo mais apropriado.

Principais aplicações Mineração de Processos e Inteligência Artificial:

Onde a IA tem obtido mais sucesso recentemente? Em cenários nos quais há uma estrutura mais fixa e estável para a inserção de dados. Imagens, por exemplo, são sempre matrizes de vermelho, verde ou azul (RGB), ou algo equivalente. A IA cai feito luva em aplicações de reconhecimento de imagens.

A IA, então, compartilha algo em comum com Process Mining: a existência de um modelo derivado dos dados. E é exatamente neste ponto no qual as principais diferenças residem. Devido à sua especialização, há uma estrutura particular nos dados ingeridos por uma solução de Process Mining, assim como há alguma orientação pré-definida para sua modelagem.

No Process Mining, entretanto, os dados de entrada tomam a forma de eventos, conectados entre si em formato de fluxo/processo e geralmente compostos de ao menos três pedaços: data/hora (timestamp), a identificação do caso e o nome da atividade. Essa estrutura mínima fornece uma série de abstrações que impulsionam este campo da ciência de dados: traços e modelos de processos, gargalos, desvios, retrabalhos, dentre outras. Essas abstrações suportam algoritmos de descoberta, análise de conformidade, simulações e muito mais – sempre com foco na visibilidade fim-a-fim do fluxo.

Há um aprendizado de máquina no qual a estrutura dos dados é mais presente e muito pode ser aprendido com pouco esforço. Atualmente, considerando que a interpretação é mais fácil através da estrutura de dados do Process Mining, é comum a aplicação dessa tecnologia na exploração de conjuntos de dados para, posteriormente, automatizá-los através de tecnologias baseadas em IA.

Em resumo: se o seu conjunto de dados é formado de eventos, e sua necessidade é analisar fluxos (processo ou algo com cara de processo), você encontrará um caminho mais curto para os resultados ao analisá-los com o Process Mining.

Leia Mais: Qual é a diferença entre BI e Process Mining? E como essas tecnologias podem melhorar seus negócios? 

January 13, 2022
Como a Inovação aberta e Parcerias com Startups estão transformando a Ingenico TSS LAR, do grupo Worldline

Quando falamos de um contexto de startups, onde soluções tecnológicas fazem parte da identidade das novas empresas, é possível perceber que o mindset de inovação é inerente ao core do negócio. Já em grandes empresas, com muitos anos de história, e que já possuem seu modelo de negócio e posição de marca bem definidos, muitas […]

Read More
December 28, 2021
Celebrando 2021 - Uma mensagem de nosso CEO, Kleber Stroeh

Olá a todos, O ano de 2021 está terminando e como todos os anos refletimos sobre os desafios e vitórias que compartilhamos na EverFlow.  2021 foi um ano ótimo para a EverFlow.  Nós expandimos nossa plataforma em funcionalidades (simulação, relatórios de insights, matriz de riscos e controles), em sua usabilidade (RCA, KPIs), em performance (caching), […]

Read More
December 21, 2021
Forrester: previsões para 2022

Ao final de todo ano a Forrester divulga um guia com suas previsões para o ano seguinte sobre os mais diversos assuntos que impactam o mundo executivo. O guia de 2022 foi publicado e aqui traremos alguns dos tópicos mais relevantes para líderes em relação a tecnologias de automação e inteligência artificial. Líderes em tecnologia […]

Read More

COMECE HOJE

Você apenas consegue transformar digitalmente seu negócio quando você domina como seu processo realmente executa. Ganhe visibilidade hoje para reduzir custos, melhorar seus serviços e fidelizar seus clientes.

EMAIL

info@everflow.ai

BRAZIL

Maria Monteiro 786,
Campinas, SP

USA

2 Embarcadero Center, 8th Floor, San Francisco, CA 94111

EverFlow combina avançadas técnicas de Process Mining e Aprendizado de Máquina em Big Data com uma eficiente interface de usuário, para prover uma plataforma inovadora e intuitiva para que todos possam analisar e melhorar seus processos e seus negócios.
© Copyright 2021 - Everflow 
linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram