Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Aunque quizá no te hayas dado cuenta, los procesos desempeñan un papel imprescindible en nuestra vida diaria. Tus acciones y las de otras personas generan una enorme cantidad de datos. Tanto si pides un libro, un tren se salta un semáforo en rojo o tu termostato calienta el baño, cada segundo tienen lugar millones de eventos que se almacenan en centros de datos de todo el mundo. Estos enormes conjuntos de datos de eventos pueden usarse para comprender procesos en una variedad prácticamente ilimitada de ámbitos. Sin embargo, el análisis de estos datos requiere formatos y técnicas específicos. En este curso te introducirás en el process mining con R y verás los distintos pasos necesarios para analizar procesos de negocio.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción al análisis de procesos
La cantidad de datos de eventos ha crecido enormemente en las últimas décadas. Una parte considerable de estos datos se registra en el contexto de distintos procesos de negocio. En este capítulo, descubrirás una metodología para analizar datos de procesos, compuesta por tres etapas: extracción, procesamiento y análisis. Tendrás un primer contacto con los elementos específicos de los datos de procesos necesarios para el análisis y harás una primera inmersión en el mundo de las actividades y las trazas, que te permitirá obtener un primer vistazo del proceso.
- Introducción al análisis de procesos50 XP
- Identificar elementos del proceso50 XP
- Flujo de trabajo del análisis de procesos50 XP
- Las actividades como pilares de los procesos50 XP
- Obtener información básica del proceso100 XP
- Explora las actividades100 XP
- El happy path100 XP
- Crea mapas de proceso100 XP
- Componentes de los datos de proceso50 XP
- Identificadores de datos de eventos50 XP
- Construcción de objetos de datos de eventos100 XP
- Inspeccionar objetos de datos de eventos50 XP
2
Técnicas de análisis
Un proceso puede analizarse desde distintos ángulos: el control-flow, el rendimiento y el trasfondo organizativo. En este capítulo, profundizarás en cada una de estas perspectivas. El control-flow se refiere a las diferentes formas en que puede ejecutarse el proceso y, por tanto, a cómo está estructurado. En cuanto al rendimiento, nos interesa tanto descubrir cuánto tardan las cosas como cuándo tienen lugar. Por último, la perspectiva organizativa se centra en los actores del proceso.
3
Procesamiento de datos de eventos
Rara vez los datos de eventos vienen listos para analizar. Por ello, a menudo necesitas un conjunto de herramientas para darles la forma adecuada antes de poder responder a la pregunta de investigación. Al final de este capítulo, conocerás tres tareas comunes de preprocesamiento: filtrar datos, agregar eventos y enriquecer datos.
4
Estudio de caso
En este último capítulo usaremos todo lo aprendido hasta ahora para realizar un análisis de extremo a extremo de un proceso de order-to-cash. Primero, transformaremos datos de varias fuentes en un registro de eventos. Después, obtendremos una visión global del proceso, explorando las dimensiones de los datos y las distintas actividades, etapas y flujos del proceso. Por último, combinaremos herramientas de preprocesamiento y análisis para formular una respuesta a varias preguntas de investigación.
R
Analítica de procesos de negocio en R
Curso
completado
