Análise de Processos de Negócio

A crescente área de Business Process Analysis (BPA) inclui os aspectos que não são cobertos por ferramentas de workflow tradicionais, como diagnóstico e simulação. No contexto do BPA, ferramentas de Business Activity Monitoring (BAM) permitem a utilização de logs de execução de sistemas de informação para a análise de processos. Dessa forma, podem ser extraídas informações sobre fluxo, gargalos, utilização, além da mineração de processos, com a obtenção de modelos de processo a partir de logs de execução (van der Aalst et al. 2003b).

A Gartner (2010) define BPA amplamente como ―o espaço de modelagem do negócio onde profissionais do negócio e analistas de TI colaboram na arquitetura, transformação e melhoria do negócio, incluindo a modelagem e a análise de processos para suportar iniciativas de melhoria de processos de negócio‖, sendo que ferramentas de BPA suportam desde a modelagem de processos ao BAM. Van der Aalst et al. (2003b) também ressalta que a análise de processos tem sentido amplo, incluindo diversas atividades que possuem o objetivo de extrair informações não triviais de processos. Exemplos incluem análise de desempenho, verificação, validação, simulação, dentre outros. Ela permite avaliar o estado atual de um processo, identificar erros de modelagem e propor melhorias e ajustes futuros. A simulação é importante para identificar previamente problemas que possam vir a surgir durante a execução de um processo. A Figura 14 ilustra um exemplo de simulação.

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Figura 14 – Exemplo de simulação um processo

Para que a análise de processos ocorra de maneira adequada, deve-se certificar que os modelos de processos existentes para a organização estejam completos e corretos (Schedlbauer 2010). Muitas vezes, uma organização possui modelos defasados e que não correspondem à realidade. Uma maneira de se certificar de que um modelo de processo esteja atualizado é a utilização de algoritmos de conformidade de mineração de processos, que recebem como entrada um modelo de processo e um log de execução desse processo, extraído de um sistema de informação. A mineração de processos será discutida em maiores detalhes no capítulo 3 deste trabalho.

A análise de desempenho representa a identificação de gargalos, envolvendo três dimensões: o tempo de execução do um processo, seu custo e sua qualidade (van der Aalst 2011). Estas análises possibilitam a reengenharia dos processos e sua otimização contínua. Segundo Schedlbauer (2010), a duração e o custo de um processo podem ser calculados somando-se estes valores para cada atividade que o compõe. Para cada valor de duração/custo devem ser feitas três estimativas, de melhor caso (menor tempo/custo para executar o processo), pior caso (maior tempo/custo para executar o processo) e caso esperado (tempo/custo médio para executar o processo). Para identificar gargalos é importante também calcular valores mais detalhados, como, por exemplo, o custo médio de cada atividade ou o tempo médio gasto por cada recurso específico.

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Van der Aalst (2011) vai mais fundo, definindo Key Performance Indicators - KPIs para cada uma das dimensões definidas. Para o tempo, alguns KPIs incluem o tempo total de execução de um processo; o tempo realmente trabalhado em um processo; o tempo em que um processo ficou esperando pela liberação de recursos; e o tempo em que um processo ficou esperando um trigger para ser liberado, como a finalização de outra atividade. Para o custo, pode-se considerar o tempo médio de utilização de cada recurso. Para a qualidade, pesquisas de satisfação do consumidor, o número médio de defeitos ou o número médio de reclamações seriam KPIs.

A otimização do desempenho de um processo deve ser executada de forma contínua, através de seu monitoramento. A modificação de uma atividade pode ser realizada após uma análise detalhada, identificando, por exemplo, o impacto de ações como sua eliminação, sua simplificação, sua combinação com outra atividade, sua divisão em duas ou mais atividades, sua realocação para outro recurso mais barato e sua automação. A otimização de um fator pode acarretar na redução do desempenho de outro. Por exemplo, a divisão de uma atividade entre recursos mais baratos pode diminuir o custo, mas aumentar a duração do processo (Schedlbauer 2010). Para identificar o melhor curso a seguir é necessário possuir objetivos claros e conhecimento profundo do negócio.

Van der Aalst (2011) ressalta que um grande problema da análise de desempenho tradicional é que ela se baseia em modelos feitos a mão, que muitas vezes são idealizados e não correspondem à realidade. Simulações de desempenho também representam um problema, dado que elas se baseiam em modelos matemáticos, muitas vezes extremamente simplificados. A mineração de processos fornece uma alternativa viável para solucionar estes problemas, pois ela utiliza dados reais de execução de processos, tanto para análise como para gerar modelos realistas para os processos analisados.

O BAM (Business Activity Monitoring) é uma subárea do BPA (Gartner 2010) (van der Aalst et al. 2003b), voltada para o monitoramento de processos operacionais em tempo real. Segundo a Gartner (McCoy 2002) o termo é utilizado para definir ―como podemos fornecer acesso aos indicadores de desempenho de negócio críticos, em tempo real, para aprimorar a velocidade e a efetividade das operações do negócio‖. O BAM se diferencia dos demais monitoramentos em tempo real por obter informações a partir de diversas fontes e sistemas, resultando em uma consulta ampla das atividades realizadas dentro da organização.

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Para a Gartner (Correia 2002), o BAM se encontra na convergência entre outros mercados, como o Business Intelligence (BI) e a integração de aplicativos e middleware (AIM).

O foco do BAM é o monitoramento de processos de negócio, utilizando dados em tempo real e históricos coletados de sistemas em operação (webMethods 2006). Ele permite a tomada de decisões orientada a eventos, permitindo que ações sejam disparadas automaticamente a partir de eventos importantes para o negócio (Nesamoney 2004). A correlação de eventos com seu contexto deve ser realizada rapidamente, permitindo, por exemplo, que um gerente seja alertado instantaneamente de uma reclamação feita por um consumidor importante, minimizando o impacto do problema ocorrido (Nesamoney 2004). As ferramentas de BAM calculam medidas de desempenho, ou KPIs, visualizadas através de

dashboards. Os principais tipos de indicadores de desempenho utilizados incluem volumes

(e.g. número de transações, número de eventos), velocidades (e.g. tempo de ciclo do processo), erros e condições especiais definidas pelo usuário (webMethods 2006).