Os processos nas organizações desempenham um papel fulcral na forma de como as mesmas atuam. Um processo eficiente trará certamente menor risco de erros e/ou fraudes e criará menor necessidade de dispêndio recursos da mesma, como seja, o tempo de execução despendido por parte dos seus colaboradores.

Uma componente significativa do sucesso de uma entidade passará também por uma boa gestão dos seus processos. Um bom alinhamento entre processos, a sua revisão tempestiva e testes periódicos são essenciais para a manutenção da sua eficiência e eficácia, contudo tal tarefa não é fácil ou eficiente.

O processo de compras, processo inerente a muitas atividades, tipicamente segregado entre áreas de Procurement, financeira e, por vezes, logística, é um bom exemplo de um processo que pode assumir elevada complexidade. A complexidade de sistemas, volume de dados e constante movimentação dos negócios (com fusões e aquisições), cria barreiras significativas à sua monitorização, revisão e verificação. Na procura por um processo fiável, coerente e que espelhe tanto quanto possível as políticas definidas na organização, é normal existir uma grande disparidade entre o que se encontra especificado como política a seguir e a realidade dos processos (ajustada pela existência de inúmeras exceções à política base).

Tendo como objetivo último realizar uma verificação e ou mesmo atingir a excelência operacional, é essencial ter um conhecimento total da realidade do processo (incluindo as suas exceções). Tradicionalmente tal é feito com amostras e complementado com a experiência dos intervenientes chave, originando que muitas realidades não sejam identificadas e/ou transmitidas.

Com a evolução tecnológica nas organizações constatamos que atualmente, quase todas as tarefas e ações que são realizadas ao longo de um processo deixam pegada digital, seja na própria solução de ERP (Enterprise Resource Planning) que suporta a maioria das atividades ou em outros sistemas complementares.

Neste contexto, porquê não tirar partido da enorme quantidade de dados gerada e deixar que os próprios dados nos expliquem os processos? É na resposta a esta questão que se identifica como chave para uma compreensão total do desempenho de um processo a utilização de uma abordagem suportada por Process Mining.

O Process Mining permite efetuar um diagnóstico completo ao processo, evidenciando todos os desvios relativamente ao que se encontra definido, identificar problemas críticos, descobrir padrões de situações de exceção que podem ser por ineficácia de sistemas ou intervenções manuais e também identificar pontos de melhoria, seja na simplificação ou automatização de partes ou a totalidade do processo.

Uma abordagem com Process Mining não implica criar novas fontes de dados, baseia-se em dados e logs já existentes nos sistemas, permitindo “desenhar” todos os cenários que realmente acontecem ao longo de todo o processo, quais os mais comuns e quais os mais distantes do cenário ideal.

Com o objetivo de conhecer detalhadamente processos complexos e torná-los mais eficientes, mais ágeis, com menos erros e mais automatizados, a abordagem com Process Mining será não só um acelerador como algo que permitirá ter um nível de detalhe que de outro modo seria impossível.