Lineamientos para la integración de minería de procesos y visualización de datos

• Main Authors: Chise Teran, Bryhan, Hurtado Bravo, Jimmy Manuel
• Other Authors: Armas Aguirre, Jimmy Alexander
• Format: Others
• Language: Spanish
• Published: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) 2021
• Subjects: Minería de procesos; Visualización de datos; Modelo de interacción; Analítica visual; Psicología del color; Process mining; Data visualization; Interaction model; Visual analytics; Color psychology; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
• Online Access: http://hdl.handle.net/10757/654589

Process mining es una disciplina que ha tomado mayor relevancia en los últimos años; prueba de ello es un estudio realizado por la consultora italiana HSPI en el 2018, donde se indica un crecimiento del 72% de casos de estudio aplicados sobre process mining con respecto al año 2017. Así mismo, un reporte publicado en el mismo año por BPTrends, firma especializada en procesos de negocio, afirma que las organizaciones tienen como prioridad en sus proyectos estratégicos el rediseño y automatización de sus principales procesos de negocio. La evolución de esta disciplina ha permitido superar varios de los retos que se identificaron en un manifiesto [1] realizado por los miembros de la IEEE Task Force on Process Mining en el 2012. En este sentido, y apoyados en el desafío número 11 de este manifiesto, el objetivo de este proyecto es integrar las disciplinas de process mining y data visualization a través de un modelo de interacción de lineamientos que permitan mejorar el entendimiento de los usuarios no expertos1 en los resultados gráficos de proyectos de process mining, a fin de optimizar los procesos de negocio en las organizaciones. Nuestro aporte tiene como objetivo mejorar el entendimiento de los usuarios no expertos en el campo de process mining. Por ello, nos apoyamos de las técnicas de data visualization y de la psicología del color para proponer un modelo de interacción de lineamientos que permita guiar a los especialistas en process mining a diseñar gráficos que transmitan de forma clara y comprensible. Con ello, se busca comprender de mejor forma los resultados de los proyectos de process mining, permitiéndonos tomar mejores decisiones sobre el desempeño de los procesos de negocio en las organizaciones. El modelo de interacción generado en nuestra investigación se validó con un grupo de usuarios relacionados a procesos críticos de diversas organizaciones del país. Esta validación se realizó a través de una encuesta donde se muestran casos a dichos usuarios a fin de constatar las 5 variables que se definieron para medir de forma cualitativa el nivel de mejora en la compresión de los gráficos al aplicar los lineamientos del modelo de interacción. Los resultados obtenidos demostraron que 4 de las 5 variables tuvieron un impacto positivo en la percepción de los usuarios según el caso que se propuso en forma de pregunta. === Process mining is a discipline that has become more relevant in recent years; proof of this is a study carried out by the Italian consultancy HSPI in 2018, where a growth of 72% of case studies applied on process mining is indicated compared to 2017. Likewise, a report published in the same year by BPTrends, a firm specialized in business processes, affirms that organizations have as a priority in their strategic projects the redesign and automation of their main business processes. The evolution of this discipline has made it possible to overcome several of the challenges that were identified in a manifesto [1] made by the members of the IEEE Task Force on Process Mining in 2012. In this sense, and supported by challenge number 11 of this manifesto, the objective of this project is to integrate the disciplines of process mining and data visualization through an interaction model of guidelines that allow to improve the understanding of non-expert users in the graphical results of process mining projects, in order to optimize the business processes in organizations. Our contribution aims to improve the understanding of non-expert users in the field of process mining. For this reason, we rely on data visualization techniques and color psychology to propose an interaction model of guidelines that allows us to guide process mining specialists to design graphics that convey clearly and understandably. With this, it seeks to better understand the results of process mining projects, allowing us to make better decisions about the performance of business processes in organizations. The interaction model generated in our research was validated with a group of users related to critical processes from various organizations in the country. This validation was carried out through a survey where cases are shown to these users in order to verify the 5 variables that were defined to qualitatively measure the level of improvement in the compression of the graphs when applying the guidelines of the interaction model. The results obtained showed that 4 of the 5 variables had a positive impact on the perception of users according to the case that was proposed in the form of a question. === Tesis