Application of Process Mining techniques in a business context

Como resultado do crescimento do fluxo de dados, surge a necessidade de as empresas conseguirem lidar eficazmente com estes grandes volumes de dados relativos aos seus processos que estão presentes nos seus sistemas de informação. Alguns desses dados, usualmente conhecidos como event logs, contêm importantes informações sobre as atividades que acontecem durante a execução de um processo numa empresa. As técnicas de process mining tentam extrair informações úteis destes event logs. O presente trabalho visa compreender se será benéfico para uma empresa implementar técnicas de process mining para gerir os fluxos documentais. Com isto em mente, o foco centra-se em perceber quais as tecnologias disponíveis que permitem a implementação de algoritmos de process mining, e comparar os resultados obtidos. Assim, o principal objetivo deste projeto é identificar a ferramenta mais adequada, assim como o algoritmo que nos permitirá alcançar os melhores resultados, com base nas necessidades da empresa em questão. De acordo com este domínio, emergimos os processos através de três ferramentas diferentes: PM4PY, ProM e Power BI. Relativamente aos algoritmos, focamos a nossa análise no Alpha Miner, Heuristic Miner e Inductive Miner. Como resultado, espera-se que os modelos de processos decorrentes de cada um dos algoritmos e de cada ferramenta representem o fluxo de trabalho completo de decisão e execução de cada procedimento para que o seu desempenho possa ser avaliado de acordo com um conjunto de métricas. Assim, a contribuição teórica deste trabalho centra-se no estudo dos diferentes algoritmos de process mining em ferramentas pouco analisadas na literatura, visando sempre corresponder às necessidades empresariais.