Brindar una visión general de los temas asociados a la minería de procesos de negocio como elemento clave en la gestión de procesos de negocio y su mejora. Introducir el ciclo de vida de los procesos de negocio, desde su modelado, implementación, ejecución y evaluación, de forma de comprender el papel fundamental que juega el modelado como aspecto clave para gestionar una organización dirigida por procesos, y la minería de procesos como parte integral de las fases de modelado y evaluación. Comprender los conceptos básicos y enfoques para la minería de procesos de negocio: descubrimiento de modelos, conformidad de modelos y extensión de modelos. Brindar una visión general del descubrimiento de modelos de procesos de negocio desde los datos de ejecución real de los procesos (logs de eventos) así como algoritmos existentes y sus resultados. Introducir los principales desafíos para la obtención de logs de eventos, incluyendo calidad de datos, que permitan la minería de procesos. Identificar casos de uso asociados a la ejecución de procesos, medidas de ejecución, soporte organizacional, entre otros. Adquirir habilidades prácticas para el análisis de la ejecución de procesos de negocio con minería de procesos en herramientas open source como ProM y otras como Disco, etc.
Brindar una visión general de los temas asociados a la minería de procesos de negocio como elemento clave en la gestión de procesos de negocio y su mejora. Introducir el ciclo de vida de los procesos de negocio, desde su modelado, implementación, ejecución y evaluación, de forma de comprender el papel fundamental que juega el modelado como aspecto clave para gestionar una organización dirigida por procesos, y la minería de procesos como parte integral de las fases de modelado y evaluación. Comprender los conceptos básicos y enfoques para la minería de procesos de negocio: descubrimiento de modelos, conformidad de modelos y extensión de modelos. Brindar una visión general del descubrimiento de modelos de procesos de negocio desde los datos de ejecución real de los procesos (logs de eventos) así como algoritmos existentes y sus resultados. Introducir los principales desafíos para la obtención de logs de eventos, incluyendo calidad de datos, que permitan la minería de procesos. Identificar casos de uso asociados a la ejecución de procesos, medidas de ejecución, soporte organizacional, entre otros. Adquirir habilidades prácticas para el análisis de la ejecución de procesos de negocio con minería de procesos en herramientas open source como ProM y otras como Disco, etc.
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Introducción a la Minería de procesos
1.1.Gestión de procesos de negocio (conceptos, ciclo de vida)
1.2. Minería de procesos de negocio (descubrimiento, conformidad, extensión, log de eventos)
1.3. Análisis de datos organizacionales vs análisis de ejecución de procesos
1.4. Introducción a la minería de procesos con ProM y Disco (laboratorio) -
Descubrimiento de procesos
2.1. Desafíos para el descubrimiento de procesos
2.2. Métricas para el descubrimiento de procesos (4 fuerzas)
2.3. Algoritmo Alpha para descubrimiento de procesos
2.4. Otros algoritmos de descubrimiento de procesos
2.5. Evaluación de algoritmos de descubrimiento (benchmark)
2.6. Descubrimiento de procesos con ProM (laboratorio) -
Comprobación de conformidad y extensión de procesos
3.1. Desvíos típicos en la ejecución de procesos
3.2. Métricas para la comprobación de conformidad
3.3. Técnicas para comprobación de conformidad (footprints, token replay, alignments)
3.4. Perspectivas de extensión (organizacional, tiempo)
3.5. Comprobación de conformidad y extensión de procesos con ProM (laboratorio) -
Obtención de datos para minería de procesos
4.1. Fuentes y selección de datos de ejecución de procesos
4.2. Principales desafíos en la extracción de datos
4.3. Elementos de calidad de datos del log de eventos
4.4.Log de eventos en Disco y ProM (laboratorio) -
Aspectos metodológicos y soporte operacional
5.1. Metodología para proyectos de minería de procesos
5.2. Medidas de ejecución asociadas a los modelos y logs de ejecución
5.3.Análisis de ejecución de procesos (dashboards, minería de procesos)
5.4. Soporte operacional (detección, predicción, recomendación)
5.5. Aplicación a procesos de tipo “lasagna” y “spaguetti”
5.6. Soporte operacional en ProM (laboratorio)
Participación en clase, trabajo final grupal en tema a definir. Prueba final individual.