Monitoreo de indicadores de valor a través de minería de datos, gestión de procesos de negocio y mejoramiento continuo con gestión del riesgo
Para las organizaciones es importante conocer el comportamiento de los procesos a través de la gestión del riesgo y la evaluación de los indicadores clave de desempeño (Key Performance Indicators, KPI). Un propósito del ciclo de mejoramiento continuo “planear - hacer - verificar - actuar” (PHVA) es...
- Autores:
-
Soto Durán, Darío Enrique
Giraldo Mejía, Juan Camilo
Vargas Agudelo, Fabio Alberto
Jiménez Builes, Jovani Alberto
Valderrama Jaramillo, Antonio Jesús
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
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- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/3801
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/3801
- Palabra clave:
- Minería de datos
Data mining
Fouille de données
Gestión de riesgos
Gestion du risque
Risk management
Gestão do risco
indicador clave de valor KPI
Key value indicator
Gestión de procesos de negocio
Business process management
Ciclo de mejoramiento continuo PHVA
PDCA continuous improvement cycle
Norma ISO
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Ciclo de melhoria contínua PHVA
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Monitoring Value Indicators by Applying Data Mining, Business Process Management, and Continuous Improvement with Risk Management Monitoramento de indicadores de valor por meio da mineração de dados, gestão de processos de negócio e melhoria contínua com gestão de risco |
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Minería de datos Data mining Fouille de données Gestión de riesgos Gestion du risque Risk management Gestão do risco indicador clave de valor KPI Key value indicator Gestión de procesos de negocio Business process management Ciclo de mejoramiento continuo PHVA PDCA continuous improvement cycle Norma ISO ISO Standard Indicador chave de valor KPI Gestão de processos de negócio Ciclo de melhoria contínua PHVA |
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Para las organizaciones es importante conocer el comportamiento de los procesos a través de la gestión del riesgo y la evaluación de los indicadores clave de desempeño (Key Performance Indicators, KPI). Un propósito del ciclo de mejoramiento continuo “planear - hacer - verificar - actuar” (PHVA) es determinar el estado de los indicadores y realizar reingeniería de procesos para lograr el cumplimiento ideal. La gestión del riesgo previene la desviación de los indicadores frente a las metas propuestas. Para determinar las variables relevantes de un proceso es necesario establecer mecanismos de monitoreo y control como forma eficiente de obtención de conocimiento basado en el uso de técnicas como las de minería de datos (MD). Estos conceptos se han articulado aquí en un modelo desarrollado para lograr el estado ideal de los KPI en una organización, y se evidencian a través de un caso de estudio aplicado en un proceso misional de una institución de educación superior, por medio del cual se describe el éxito de la teoría y el análisis planteados. Este modelo establece unos componentes a partir de la articulación de características de MD, la gestión de procesos de negocio o Business Process Management (BPM) y el ciclo PHVA con gestión del riesgo, de tal suerte que se hace posible un diseño ajustado a las necesidades particulares que sirve como modelo para investigaciones futuras. Palabras clave: indicador clave de valor KPI; minería de datos; gestión de procesos de negocio; ciclo de mejoramiento continuo PHVA; gestión del riesgo; Norma ISO. |
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Gonzalez, “Aplicación del Modelo L* de minería de proceso al módulo Almacén del Sistema de Información Hospitalaria alas HIS,” 13th Laccei International Conference, 2015 R. X. J. Y. H. L. W. Z. Wencong Lu, “Data mining-aided materials discovery and optimization.,” 2017 A. K. M. Nidhi Tomar, “A Survey on Data Mining Optimization Techniques.,” International Journal of Science Technology & Engineering | Volume 2 | Issue 06, December 2015. F. N. a. B. M. Christoph Gröger, “Data Mining-driven Manufacturing Process Optimization.,” Proceedings of the World Congress on Engineering 2012 Vol III., p. Vol III., 2012. J. I. Gaiña Yungán, “http://dspace.uniandes.edu.ec/handle/123456789/1815,” 12 2015. [En línea]. Available: http://dspace.uniandes.edu.ec/handle/123456789/1815 J. J. P. R. A. E. A. Surelys Pérez Jiménez, “Modelo clustering para el análisis en la ejecución de procesos de negocio,” Investigación Operacional, pp. Vol 33, No. 3, 210-221, 2012. R. 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Qaiser, “A Comparative Study of Data Mining Process Models ( KDD , CRISP-DM and SEMMA )”, International Journal of Innovation and Scientific Research., vol. 12, n.° 1, 217–222 ICONTEC, Norma Técnica Colombiana NTC-31000. Gestión del Riesgo. Principios y Directrices, Bogotá: Icontec, 2011. T. Pidun y C. Felden, “On the Restriction to Numeric Indicators in Performance Measurement Systems”, 2011 IEEE 15th International Enterprise Distributed Object Computing Conference Workshops, Helsinki, 2011, pp. 96-102. DOI: 10.1109/EDOCW.2011.16. D. Wegener y S. Rüping, “On Reusing Data Mining in Business Process – A Pattern- Based Approach”, en International Conference on Business Process Management, Berlín, 2011, pp. 264-276. |
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Para determinar las variables relevantes de un proceso es necesario establecer mecanismos de monitoreo y control como forma eficiente de obtención de conocimiento basado en el uso de técnicas como las de minería de datos (MD). Estos conceptos se han articulado aquí en un modelo desarrollado para lograr el estado ideal de los KPI en una organización, y se evidencian a través de un caso de estudio aplicado en un proceso misional de una institución de educación superior, por medio del cual se describe el éxito de la teoría y el análisis planteados. Este modelo establece unos componentes a partir de la articulación de características de MD, la gestión de procesos de negocio o Business Process Management (BPM) y el ciclo PHVA con gestión del riesgo, de tal suerte que se hace posible un diseño ajustado a las necesidades particulares que sirve como modelo para investigaciones futuras. Palabras clave: indicador clave de valor KPI; minería de datos; gestión de procesos de negocio; ciclo de mejoramiento continuo PHVA; gestión del riesgo; Norma ISO.Recognizing the behavior of processes through risk management and the assessment of value indicators (KPI), which stands for ‘Key Performance Indicators’, is something of paramount importance for institutions. One of the purposes of the continuous PDCA improvement cycle (Plan - Do - Check - Act) is to determine the state of the indicators and carry out processes reengineering to achieve the ideal goal. Risk management comes from the deviation of the indicators with respect to the proposed goals. In order to determine the relevant variables of a process, monitoring and control mechanisms must be set as an efficient way to obtain the knowledge based on the use of data mining techniques (MD). These concepts articulate in a model that was developed to achieve the ideal condition of the KPIs within an institution, and it is evidenced through a case study applied to a missional process in an institution of higher education. The establishment of data mining, business process management (BPM), PDCA continuous improvement cycle (Plan - Do - Check - Act), and risk management characteristics was used to define the components of the model. The aforementioned allowed to create an effective model, capable of meeting the needs of this research in particular, and able to be used as a model for future research. The proposed model was applied to a specific case, which allowed to describe the success of the theory, as well as the analysis stated. Keywords: Key value indicator; data mining; business process management; PDCA continuous improvement cycle; risk management; ISO Standard.Para as organizações é importante conhecer o comportamento dos processos por meio da gestão de risco e da avaliação dos indicadores chave de desempenho (Key Performance Indicators, KPI). Um propósito do ciclo de melhoria contínua “planejar – fazer – verificar – agir” (PHVA) é determinar o estado dos indicadores e realizar reengenharia de processos para conseguir a execução ideal. A gestão de risco previne o desvio dos indicadores diante das metas propostas. Para determinar as variáveis relevantes de um processo é necessário estabelecer mecanismos de monitoramento e de controle como forma eficiente de obtenção de conhecimento baseado no uso de técnicas como as de mineração de dados (MD). Esses conceitos foram articulados aqui num modelo desenvolvido para alcançar o estado ideal dos KPI numa organização, e são evidenciados por meio de um caso de estudo aplicado num processo missional de uma instituição de educação superior, por meio do qual se descreve o sucesso da teoria e das análises propostas. Esse modelo estabelece uns componentes a partir da articulação de características de MD, a gestão de processos de negócio ou Business Process Management (BPM) e o ciclo PHVA com gestão de risco, de tal forma que se torna possível um desenho ajustado às necessidades particulares que serve como modelo para pesquisas futuras. Palavras-chave: indicador chave de valor KPI; mineração de dados; gestão de processos de negócio; ciclo de melhoria contínua PHVA; gestão de risco; Norma ISO.26 páginasapplication/pdfspaUniversidad de MedellínColombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/3022Monitoreo de indicadores de valor a través de minería de datos, gestión de procesos de negocio y mejoramiento continuo con gestión del riesgoMonitoring Value Indicators by Applying Data Mining, Business Process Management, and Continuous Improvement with Risk ManagementMonitoramento de indicadores de valor por meio da mineração de dados, gestão de processos de negócio e melhoria contínua com gestão de riscoArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85118379319Revista Ingenierías Universidad de Medellín“ISOTools,” [En línea]. Available: https://www.isotools.org/soluciones/procesos/ kpis-indicadores/.”JLV Enterprises,” 2018. [En línea]. Available: https://jlvbusiness.com/2017/06/19/ que-es-un-kpi-y-cuales-son-sus-caracteristicas/.T. P. y. C. Felden, “On the restriction to numeric indicators in Performance Measurement Systems,” 15th IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Conference Workshops, 2011.M. A. y. J. J. Jeng, “A Tool Framework for KPI Application Development,” IEEE International Conference on e-Business Engineering, 2007.Z. Wang, Y. Qing y Y. S., “The Research of Process Mining Assesment used in Business Intelligence,” IEEE, 11th International Conference on Computer and Information Science, 2012.E. Souza, “Challenges in Performance Analysis in Enterprise Architectures,” IEEE Computer Society, 2013G. Xiang, “Towards the Next Generation Intelligent BPM – In the Era of Big Data,” Springer, 2013A. Orellana, C. Sanchez y L. 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Rüping, “On Reusing Data Mining in Business Process – A Pattern- Based Approach”, en International Conference on Business Process Management, Berlín, 2011, pp. 264-276.Minería de datosData miningFouille de donnéesGestión de riesgosGestion du risqueRisk managementGestão do riscoindicador clave de valor KPIKey value indicatorGestión de procesos de negocioBusiness process managementCiclo de mejoramiento continuo PHVAPDCA continuous improvement cycleNorma ISOISO StandardIndicador chave de valor KPIGestão de processos de negócioCiclo de melhoria contínua PHVATHUMBNAILMonitoreo de indicadores de valor a través de minería de datos, gestión de procesos de negocio y mejoramiento continuo con gestión del riesgo.pdf.jpgMonitoreo de indicadores de valor a través de minería de datos, gestión de procesos de negocio y mejoramiento continuo con gestión del riesgo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12658https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/3801/4/Monitoreo%20de%20indicadores%20de%20valor%20a%20trav%c3%a9s%20de%20miner%c3%ada%20de%20datos%2c%20gesti%c3%b3n%20de%20procesos%20de%20negocio%20y%20mejoramiento%20continuo%20con%20gesti%c3%b3n%20del%20riesgo.pdf.jpg24b0ebcd20b2ffe4f6421120c8b99a16MD54open accessTEXTMonitoreo de indicadores de valor a través de minería de datos, gestión de procesos de negocio y mejoramiento continuo con gestión del riesgo.pdf.txtMonitoreo de indicadores de valor a través de minería de datos, gestión de procesos de negocio y mejoramiento continuo con gestión del riesgo.pdf.txtExtracted texttext/plain58389https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/3801/3/Monitoreo%20de%20indicadores%20de%20valor%20a%20trav%c3%a9s%20de%20miner%c3%ada%20de%20datos%2c%20gesti%c3%b3n%20de%20procesos%20de%20negocio%20y%20mejoramiento%20continuo%20con%20gesti%c3%b3n%20del%20riesgo.pdf.txt94fcdf90ae7088b10ffb385d9eb92373MD53open 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