O futuro do Process mining

O process mining, que é a junção entre técnicas de Data mining com Business Process Management pode ser considerado um método relativamente antigo. Ele surgiu nos anos 70, porém, por muito tempo, assim como as demais aplicações de Data Mining teve sua aplicação restrita a determinados contextos, uma vez que a maioria das empresas estava começando a utilizar os primeiros sistemas corporativos.

Com o avanço da tecnologia, em especial dos sistemas com suas bases de dados e tecnologias como big data, a quantidade de dados coletados cresceu (e ainda cresce) exponencialmente e, o melhor de tudo isso, ficou disponível para acesso de forma simples, por meio de diferentes plataformas, como o data lake.

Isso possibilitou que uma serie de ferramentas que executavam análises mais avançadas, como modelos de predição, clusterização, entre outros, ficassem disponíveis à um número maior de empresas. Com isso, ferramentas que já possibilitavam o data mining ampliassem seu mercado, mas também possibilitou o surgimento de novas empresas, sejam novos softwares, consultorias, empresas de análises, etc.

Outro movimento que também ocorreu com o avanço tecnológico foi o surgimento de plataformas open source, possibilitando o processamento e análise de um grande volume de dados sem a necessidade de realizar qualquer investimento, apenas o conhecimento em programação era necessário.

Naquele momento pode-se notar um movimento de existirem plataformas específicas em determinadas etapas no ciclo de coleta, processamento, modelagem e implantação de modelos. Existia uma fronteira definida entre plataformas de big data, plataforma de modelagem de dados e plataformas de dashboards.

Isso fez com que as companhias que quisessem evoluir suas capacidades no ciclo de gestão de dados tivessem que adquirir diferentes plataformas.

Outra consideração importante é que grandes provedores de tecnologia não tinham produtos que eram considerados bons pelas empresas de análises de mercado, logo, dentre outros motivos, não tinham uma boa aceitação.

Esse mesmo contexto de mercado seria observado nas plataformas de process mining. Tendo plataformas específicas, tanto pagas quanto open source. Estávamos em um momento das plataformas especialistas

Mas a tecnologia seguiu avançando e observou-se uma grande mudança nos últimos 5 anos.

As big techs se movimentaram para capturar uma parte desse mercado, desenvolvendo capacidades em todos os elementos do ciclo de gestão de dados, integrando o processo de ponta a ponta, além da integração com outras plataformas do seu portfólio.

Além disso, as plataformas especialistas começaram a expandir suas capacidades. Plataformas de análises de dados ofertaram dashboards. Plataformas de dashboards ofertaram análises de dados. Plataformas de big data ofertaram dashboards, etc.

Isso ocorreu tanto de forma orgânica, com o lançamento de novas features, ou produtos dentro de um mesmo ecossistema, ou ainda pela compra de empresas, focando tanto na aquisição de capacidades tecnologias quanto no capital humano.

Além disso outro movimento foi feito. As plataformas foram para a nuvem. Isso diminuiu consideravelmente o tempo para implantação da plataforma, podendo o seu uso começar em pouco tempo, além de possibilitar outros modelos de comercialização, como assinatura e modelos “as a Service”.

Novamente, esse movimento foi seguido para as plataformas de process mining. Tendo um movimento de aquisições, ampliação das suas features e utilização de plataformas na nuvem.

Agora vamos destacar as principais movimentações ocorridas no mercado de process mining:

· Ampliação das suas capacidades: plataformas de process mining incluíram features de dashboards self-service serviço nos seus produtos, além de algoritmos de predição. Isso foi um movimento natural considerando que elas já tinham a capacidade de trabalhar com um grande volume de dados, além de utilizar algoritmos específicos para analisar os logos processos.

Outro ponto que vale ressaltar foi a evolução na experiência do usuário, melhorando o look&feel e orientações sobre a sua utilização, ampliando a sua utilização por mais usuários.

Em menor escala também foi observado a inclusão de capacidades de task mining. Essa capacidade visa coletar todas as interações que o usuário está fazendo no computador, seja um sistema, uma planilha ou um site. Isso permite mensurar a produtividade da força de trabalho, mas também gera logs que são utilizados para o process mining.

· Aquisição, fusão, venda para plataformas de RPA: um dos grandes benefícios do process mining é ter a visão detalhada de todo o fluxo de tarefas e como ele é executado. Isso possibilita identificar as tarefas que podem ser automatizadas por robôs.

Com isso plataformas de RPA incluíram no seu portfólio capacidades de process mining a fim de gerar mais oportunidades para a implantação / ampliação de robôs.

As plataformas de RPA adquiriam ferramentas de process mining ou desenvolveram internamente suas capacidades, ofertando o process mining tanto como um produto adicional ao RPA quanto individualmente.

· Utilizar plataformas de BI para gerar as visões de process mining: ao utilizar plataformas consolidadas de BI (Power Bi, Qlik e Tableau) como base para soluções de process mining permite uma rápida implantação e utilização das suas capacidades, pois essas soluções são Apps / Add- ins dessas plataformas de BI.

Um trade-off dessa estratégia é não ter todas as features de uma plataforma dedicada ao process mining, pois essas soluções estão limitadas ao que a plataforma de BI oferece.

· Ampliação das capacidades da plataforma de process mining para outros usos: com menor intensidade, algumas plataformas de process mining estão desenvolvendo features para outros usos, como sistemas de work flow, gestão de regras de negócio, execução de determinados processos operacionais, como gestão de pagamentos, entre outros. Esse movimento pode ampliar o uso da ferramenta principal de process mining nos clientes existentes, além de se possibilitar a entrada em novos clientes / áreas com outras capacidades (exemplo work flow) e posteriormente realizar ações de cross- selling.

O mercado de process mining, assim como as demais tecnologias emergentes, sofre impactos de alta magnitude de forma constante, como uma aquisição de uma plataforma de process mining por uma big tech, uma capitalização por uma plataforma de process mining, viabilizando o desenvolvimento de novas features ou aquisição de outras plataformas.

Devemos seguir monitorando o mercado seja para identificar qual das movimentações listadas nesse artigo tomam uma maior relevância, seja para observar se outras movimentações não identificadas surgem, criando outras tendências e alterando o mercado