Descripción
El curso de Process Data Mining ofrece una introducción completa a las técnicas y herramientas utilizadas para analizar, descubrir y mejorar los procesos empresariales mediante la extracción de conocimiento a partir de datos de eventos.
Este curso de 30 horas proporciona una comprensión profunda de las metodologías y aplicaciones de Process Mining, explorando cómo las organizaciones pueden obtener valor de los datos de sus procesos para optimizar operaciones, identificar ineficiencias y tomar decisiones basadas en datos.
Está diseñado tanto para profesionales que desean implementar estas técnicas en sus empresas, como para estudiantes y personas interesadas en analizar procesos a través de datos.
Objetivos
El objetivo principal del curso es que los participantes comprendan los conceptos clave de Process Data Mining, conozcan sus aplicaciones en distintos contextos empresariales y adquieran habilidades prácticas para utilizar herramientas y técnicas de análisis de datos de procesos.
Al finalizar el curso, los alumnos serán capaces de:
- Comprender los fundamentos y tipos de Process Mining.
- Aplicar técnicas de extracción de datos y análisis de eventos a procesos de negocio reales.
- Interpretar y visualizar resultados de Process Mining para la toma de decisiones.
- Identificar oportunidades de optimización y mejora en procesos empresariales basados en datos.
Contenido
Módulo 1: Introducción a Process Data Mining
- Introducción a Process Mining
- Definición y conceptos clave: Event logs, trazas, actividades, procesos.
- Tipos de Process Mining: Descubrimiento, conformidad y mejora.
- Aplicaciones de Process Mining en diversos sectores.
- Ecosistema de Process Mining
- Herramientas y software disponibles: ProM, Disco, Celonis, Apromore, etc.
- Introducción al formato de datos y logs de eventos.
Módulo 2: Preparación y Extracción de Datos para Process Mining
- Obtención y estructuración de datos
- Identificación de fuentes de datos y requisitos para el análisis.
- Extracción de datos de sistemas de información empresariales (ERP, CRM).
- Limpieza y transformación de datos
- Preprocesamiento de logs de eventos.
- Estandarización y alineación de datos para el análisis.
- Importación de datos en herramientas de Process Mining
- Ejercicio práctico: Importación de logs en herramientas de Process Mining.
Módulo 3: Análisis de Procesos y Descubrimiento de Modelos
- Técnicas de descubrimiento de procesos
- Algoritmos de minería de procesos (Alpha Miner, Heuristic Miner, Fuzzy Miner).
- Modelos de procesos: Modelos de flujo, Petri Nets, BPMN.
- Visualización e interpretación de modelos
- Análisis de variantes de procesos y trazas.
- Identificación de cuellos de botella y puntos críticos.
- Ejercicios de análisis de procesos
- Prácticas con ejemplos de casos reales y análisis de resultados.
Módulo 4: Conformidad y Mejora de Procesos
- Verificación de conformidad
- Conformidad de modelos de procesos con las reglas de negocio.
- Técnicas de detección de desviaciones.
- Optimización y mejora de procesos
- Identificación de KPIs y métricas para la mejora de procesos.
- Estrategias de optimización basadas en datos de Process Mining.
- Estudio de casos
- Ejemplos de proyectos de mejora y transformación de procesos.
Módulo 5: Aplicaciones Avanzadas y Tendencias en Process Data Mining
- Inteligencia Artificial y Machine Learning en Process Mining
- Aplicación de algoritmos de IA para predicción y análisis avanzado.
- Uso de Process Mining en la automatización y RPA (Automatización Robótica de Procesos).
- Tendencias y futuro del Process Mining
- Análisis de mercado y futuro del Process Mining en la transformación digital.
- Integración de Process Mining con otras tecnologías de análisis de datos.
- Proyecto Final
- Aplicación de los conocimientos adquiridos en un proyecto real.
- Presentación y evaluación del análisis de un proceso.