Process Mining (PM) e Business Intelligence (BI) têm um objetivo comum: ajudar os gerentes de negócios a tomar decisões melhores, mais estruturadas e baseadas em evidências. Apesar desse objetivo comum, há uma distinção importante entre BI e Process Mining que pode ajudar as organizações a entender como, quando e por que aplicar uma determinada ferramenta a uma determinada situação.
A diferença mais marcante entre BI e Process Mining é quanto a análise da causa raiz. O BI pode lhe dizer que algo deu errado e o Process Mining pode lhe dizer por que deu errado. O benefício que o Process Mining tem sobre o BI é a profundidade da análise. Ambas as ferramentas trabalham com KPIs e dados em perspectivas diferentes, mas onde o BI monitora e relata, o Process Mining revela e visualiza. Além de responder à pergunta indescritível, 'por quê?', o Process Mining tem preponderância sobre o BI em termos de independência da interpretação de especialistas e capacidade de interpretar dados assistemáticos.
A importância de 'por quê?'
'O quê' e 'quando' são as principais entradas dos relatórios de dados, mas é o 'porquê' que fornece uma compreensão ainda mais profunda da saúde dos negócios. Considere uma corretora, por exemplo, que oferece hipotecas residenciais. O Business Intelligence reportará o tráfego do site e de todas as operações de empréstimos aprovadas (o que) que podem ser agrupados e classificados por tempo (quando), mas não tem a capacidade de responder por que um aumento nas aprovações ocorreu no segundo trimestre ou por que os erros de conformidade diminuíram na semana passada.
Já o Process Mining se aprofunda mais nos dados para criar mapas de processos interativos, revelando riscos e ineficiências nas práticas de negócios. A corretora agora pode descobrir as causas-raiz dos longos atrasos no fornecimento de cotações; desistências ocorridas durante uma oferta que possuíam alto potencial de aprovação, falhas e imprecisões nos relatórios de crédito ou ainda um grande número de chamadas abandonadas.
BI requer interpretação especializada
Para obter os benefícios reais de cada sistema, profissionais são necessários nas várias etapas de um projeto para implementação de cada uma destas ferramentas. No entanto, a própria natureza do BI requer análise humana especializada para converter relatórios e informações em decisões acionáveis. O termo Business Intelligence foi usado pela primeira vez por Richard Millar Devens para descrever como um banqueiro do século 19, Sir Henry Furnese, manipulou o sistema para ganhar dinheiro com informações.
Os sistemas certamente mudaram desde 1865, mas sejam registros feitos em livros manuscritos ou automatizados em sistemas ERP avançados, os dados devem ser interpretados por um especialista para serem convertidos em inteligência. A fase inicial de coleta de dados e relatórios deve ser seguida por ações apropriadas para que o Business Intelligence seja capaz de prover resultados e análises adequadas.
Para implantar um projeto de Process Mining também irá requer encontrar os profissionais certos e definir o caso de análise (o processo em si) adequado; no entanto, não é necessário um PhD em Data Science. Um projeto de Process Mining pode ser patrocinado por entusiastas de processos e alcançar o sucesso nos negócios quando combina: capacitação, gerenciamento de mudanças adequado e patrocínio/apoio da Alta Gestão.
A arma secreta do Process Mining é a sua capacidade de revelar a verdade fria e sólida dos dados na forma de uma história abrangente e não apenas através de dados dispersos. Os resultados apresentados pelo Process Mining são amigáveis ao usuário e visualmente efetivos para a empresa e os negócios.
O BI assume que os processos são conhecidos
O Business Intelligence se preocupa e é limitado por uma suposição de que os processos são conhecidos e acontecem conforme o planejado. A lei de Murphy, no entanto, está sempre à espreita nas negociações comerciais, não assegurando que mesmo os processos mais controlados não tenham espaço para falhas. O BI é bom em relatar e monitorar KPIs, mas seu ponto fraco está na suposição de que tudo está indo de acordo com o planejado.
O Process Mining, por outro lado, lida com a realidade de processos e suas falhas, causalidades inesperadas e uma infinidade de problemas que podem ocorrer (e ocorrem) a qualquer momento a qualquer processo de negócios. O Process Mining não faz suposições sobre a integridade ou ias iterações entre os inúmeros processos de negócios que se correlacionam numa empresa. Ele sempre remete a uma visão do processo real, suas rupturas, retrabalhos, ineficiências e gaps de produtividade, com uma conexão direta e clara da causa raiz do problema. De processos falhos que funcionam de maneiras desconhecidas para os gestores, a etapas de processo totalmente desorganizadas que permanecem ocultas da visão do usuário, o Process Mining prospera em revelar o verdadeiro processo "como ele é e como ele está rodando".
A ferramenta certa para a demanda e o uso certos
O BI tem seu lugar no universo de BPM. As ferramentas de BI podem, certamente, entregar relatórios de KPI e de monitoramento de dados para apoiar na tomada de decisão e em vantagem competitiva. Os profissionais de marketing usam BI para monitorar o tráfego de um site em tempo real, ajudando a prever o ROI e atingir as metas de otimização. As equipes de vendas utilizam o BI para fechar negócios e identificar clientes que têm maior potencial de conversão e, portanto, merecem atenção personalizada.
Agora considere o caso de uso para otimizar uma aquisição para o processo de pagamento. O Process Mining pode desvendar dados desconectados em vários sistemas para interromper rupturas, romper barreiras de desempenho e gerar os resultados e lucros necessários.
Diferentes problemas de negócios exigem diferentes soluções de negócios. BI não é Process Mining e Process Mining não é BI. Compreender a diferença pode ser a chave para um ambiente de tecnologia próspero e uma adequada transformação digital dentro de uma organização.
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