Introdução
Como os processos de uma empresa são efetivamente executados no dia a dia? Não conforme o fluxograma original, mas considerando os desvios, gargalos e exceções existentes. Process Mining (ou Mineração de Processos) é a tecnologia que responde a essa questão, funcionando como um “raio-X” das operações. Ela utiliza os dados que os próprios sistemas já geram (como ERPs, CRMs e outros softwares) para descobrir, visualizar e analisar os fluxos de trabalho de ponta a ponta.
Para PMEs e médias empresas, compreender o que é Process Mining e como aplicá-lo é uma etapa relevante antes de investir em automação ou em novos sistemas. Em vez de depender de entrevistas e suposições, que podem ser subjetivas e incompletas, a mineração de processos oferece uma visão objetiva e baseada em fatos, que revela o caminho real percorrido por cada pedido de compra, ticket de suporte ou processo de faturamento na organização.
Limitações do mapeamento tradicional de processos
O mapeamento tradicional, geralmente realizado por meio de workshops e entrevistas, tem seu valor, mas apresenta limitações relevantes no ambiente de negócios atual:
- Subjetividade: Baseia-se na percepção das pessoas, que nem sempre recordam todas as variações e exceções de um processo.
- Retrata o caminho ideal, não o real: Documenta como o processo deveria ser, desconsiderando os desvios e adaptações que ocorrem na prática para resolver problemas cotidianos.
- Consome tempo e desatualiza-se rapidamente: Entrevistar equipes, desenhar fluxogramas e validar informações é um processo lento. Ao ser concluído, o processo real pode já ter sido alterado.
- Visão incompleta: É praticamente inviável capturar manualmente 100% das variações de um processo complexo.
O Process Mining supera essas limitações ao utilizar dados digitais para reconstruir a realidade, oferecendo uma visão completa e precisa.
Como o process mining funciona na prática
A mineração de processos pode ser dividida em três etapas principais.
1. Descoberta (Discovery)
A primeira etapa consiste em extrair os “rastros digitais” dos sistemas de TI. Cada atividade relevante, como “criação de pedido”, “aprovação de nota fiscal” ou “envio de produto”, gera um registro de dados conhecido como log de eventos. Cada log contém, geralmente, três informações essenciais:
- Case ID: Identificador único de cada instância do processo (ex: número do pedido).
- Activity Name: Nome da etapa executada (ex: “aprovar crédito”).
- Timestamp: Data e hora exatas em que a atividade ocorreu.
Com esses dados, o software de Process Mining reconstrói e representa visualmente o fluxo do processo, exibindo todas as rotas percorridas.
2. Conformidade (Conformance)
Com o mapa do processo real, a segunda etapa consiste em compará-lo ao modelo ideal ou desejado. Essa análise de conformidade revela onde ocorrem desvios, violações de regras de negócio (compliance) e etapas omitidas ou executadas fora de ordem.
3. Melhoria (Enhancement)
Esta é a fase de otimização. Com a identificação clara de gargalos (onde o processo é mais lento), retrabalhos (atividades repetidas desnecessariamente) e ineficiências, é possível tomar decisões baseadas em dados para aprimorar o processo. A análise pode indicar a necessidade de treinar a equipe, ajustar regras no sistema ou, sobretudo, identificar os melhores candidatos à automação.
Guia rápido: como implementar process mining na PME
A adoção do Process Mining não exige necessariamente um projeto de grande porte. Para PMEs, a abordagem mais eficaz é iniciar em pequena escala e com foco definido.
Passo 1: definir um objetivo claro
Não se recomenda analisar todos os processos simultaneamente. Deve-se escolher um processo crítico para o negócio e no qual haja suspeita de problemas. Bons candidatos são “Contas a Pagar”, “Order-to-Cash” (do pedido ao recebimento) ou “Gestão de Atendimento ao Cliente”. O objetivo deve ser específico, como “reduzir o tempo médio de pagamento a fornecedores em 15%”.
Passo 2: identificar e extrair os dados
Deve-se identificar os sistemas de origem dos dados. Geralmente, as informações estão no ERP (TOTVS, SAP, etc.) ou no CRM (Salesforce, etc.). É necessário extrair os logs de eventos com o Case ID, a Atividade e o Timestamp do processo escolhido.
Passo 3: utilizar uma ferramenta de process mining
Existem diversas ferramentas no mercado, com diferentes níveis de complexidade e preço. Algumas se integram a ecossistemas maiores, como Microsoft e UiPath, o que facilita a conexão com outras ferramentas de BI e automação. Os dados extraídos são carregados na ferramenta, que gera o mapa visual do processo.
Passo 4: analisar os resultados e elaborar um plano de ação
Com o mapa visual, devem ser identificados os principais problemas:
- Onde o tempo de espera é maior? (Gargalos)
- Quais atividades são repetidas no mesmo caso? (Retrabalho)
- Quais são os desvios mais comuns do fluxo ideal? (Ineficiências)
Com base nessas respostas, elabora-se um plano de ação concreto. A solução pode variar de um ajuste simples no sistema à automação de tarefas repetitivas com RPA ou ao desenvolvimento de uma solução de software mais robusta.
Passo 5: monitorar e otimizar continuamente
O Process Mining não é um projeto pontual, mas uma disciplina de melhoria contínua. Após a implementação das melhorias, a análise pode ser repetida para medir o impacto das mudanças e identificar novas oportunidades de otimização.
O Process Mining fornece a clareza necessária para que as PMEs apliquem seus recursos de forma criteriosa, otimizando o que já existe antes de iniciar grandes projetos de tecnologia. Constitui a primeira etapa de uma automação que gera resultados, fundamentada em dados e não em suposições.
Para empresas que buscam compreender em profundidade suas operações e automatizar com precisão, a Core Apps pode apoiar o processo. Realizamos um diagnóstico completo dos processos para identificar as melhores oportunidades de otimização e de desenvolvimento de software sob medida.
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre Process Mining e Business Intelligence (BI)?
A diferença principal está no foco. O BI resume dados em métricas e tendências para mostrar 'o que' ocorreu. O Process Mining analisa logs de eventos para descobrir e visualizar o fluxo completo dos processos, mostrando 'como' eles efetivamente acontecem do início ao fim. O Process Mining concentra-se na descoberta e na otimização do fluxo de trabalho, enquanto o BI concentra-se na mensuração de desempenho e resultados.
É necessário um cientista de dados para realizar Process Mining?
Não necessariamente. As ferramentas atuais de Process Mining são cada vez mais visuais e intuitivas, projetadas para uso por analistas de negócios e gestores de processos. Embora o conhecimento básico de análise de dados seja útil, a curva de aprendizado das principais funcionalidades (descoberta de processos, análise de gargalos) é gerenciável por profissionais de negócio, sem a necessidade de um cientista de dados dedicado em projetos iniciais.
Quais ferramentas de Process Mining estão disponíveis para PMEs?
O mercado oferece diversas opções. Há soluções robustas como Celonis e SAP Signavio, soluções integradas ao ecossistema Microsoft (Power Automate Process Mining) e à UiPath (voltada à automação), além de ferramentas mais acessíveis ou com modelos flexíveis para PMEs. A escolha depende da complexidade do processo, do volume de dados e da necessidade de integração com outros sistemas.
Quanto custa um projeto de Process Mining?
O custo varia conforme o escopo do projeto, a ferramenta escolhida (licenciamento de software), a complexidade da extração de dados e a necessidade de consultoria externa. Para PMEs, recomenda-se iniciar com um projeto piloto concentrado em um único processo crítico, o que limita o custo inicial e permite comprovar o ROI antes de expandir a iniciativa para outras áreas da empresa.
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