Máster Universitario en BPM para la Transformación Digital

martes, 17 de mayo de 2022

APQC (American Productivity & Quality Center) ha anunciado que ya está disponible una nueva versión de Process Classification Framework (PCF)® , la versión 7.3.

 

Process Classification Framework (PCF)® es una taxonomía de procesos de negocio desarrollado a principios de la década de 1990 por APQC (American Productivity & Quality Center)  y un grupo de miembros de varias industrias y países de todo el mundo, originalmente concebido como una herramienta para ayudar en los proyectos de mejora del rendimientoEl PCF organiza los procesos operativos y de gestión en 13 categorías de nivel empresarial, incluidos grupos de procesos y más de 1000 procesos y actividades asociadas. El PCF, sus medidas asociadas y definiciones están disponibles para descargar sin cargo en www.apqc.org/pcfPCF ha evolucionado hasta convertirse en un marco y estándar global  que permite a las organizaciones  usar la terminología común para nombrar, organizar y mapear sus procesos. También es útil como herramienta para explicar un negocio en términos de procesos horizontales en lugar de funciones verticales.   


APQC
ha anunciado que ya está disponible la nueva versión 7.3 de PCFque es una actualización menor de las categorías 1, 3, 4, 7, 9 y 13, que incluye los siguientes cambios principales:

• Se han cambiado el nombre de los procesos para alinearlos mejor con el negocio.

• Se han añadido procesos relacionados con proporcionar ventas a clientes, gestión de talento y análisis de datos.

• Se ha actualizado la redacción de los procesos que contienen "métricas" para que ahora contengan "medidas" en su lugar.

El hecho de que se lance una nueva versión no significa que la versión actual del PCF que está utilizando ya no será compatible. APQC admite el uso de todas las versiones de PCF, siempre que funcione para cada organización.

miércoles, 4 de mayo de 2022

Las herramientas de Task-Mining son complementarias a las herramientas Process-Mining

La confusión rodea a la tecnología que permite el descubrimiento de procesos, operaciones e interacciones. Para mejorar el éxito de las iniciativas de minería, los líderes en arquitectura empresarial e innovación tecnológica deben distinguir entre minería de procesos (Process Mining) y minería de tareas (Task Mining), disciplinas diferentes pero complementarias.  

La minería de tareas es un enfoque complementario a la minería de procesos, que infiere información útil a partir de datos de eventos de bajo nivel disponibles en los registros de la interfaz de usuario. Estos registros de la interfaz de usuario describen los pasos individuales realizados por un usuario en una tarea de un proceso en función de las pulsaciones de teclas, los clics del mouse y las entradas de datos. Las capacidades de minería adicionales interpretan los datos mediante la aplicación de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para correlacionar los datos de diferentes maneras. La minería de tareas ayuda a una empresa a identificar las ineficiencias y el potencial de automatización, mejorar el servicio y mejorar la experiencia de los empleados. Se podría pensar que esto ya se puede realizar con las técnicas tradicionales de análisis de procesos, pero estas técnicas se centran en actividades de alto nivel y, por lo tanto, no capturan estas tareas, una deficiencia que da como resultado un descubrimiento de procesos y un alcance de automatización inexactos.

La minería de procesos está diseñada para descubrir, monitorear y mejorar procesos reales (es decir, procesos no asumidos) mediante la extracción de conocimiento de los registros de eventos fácilmente disponibles en los sistemas de información de una organización. Se focaliza en los procesos, descubriendo los modelos de procesos desde el registro de eventos, siguiendo  las desviaciones mediante la comparación del modelo y el registro (conformidad),  entendiendo cómo las personas interactúan y trabajan juntas.  

Gartner ha publicado el 28 de abril de 2022, su "Market Guide for Task-Mining Tools" (Guía de Mercado sobre herramientas de Minería de Tareas) realizado por los analistas Anirudh Ganeshan y Marc Kerremans. Su objetivo de esta investigación se centra en ayudar a los líderes de datos y análisis a identificar oportunidades de automatización, mejorar la experiencia de los empleados y aumentar la productividad de los trabajadores.