# Guia Prátdo Process Mining

### 📑Tabela de conteúdos

* 📌[ O que é Process Mining?](#id-1.-o-que-e-process-mining)
* 🔍 [Tipos de Process Mining](#tipos-de-process-mining)
* 🧱 [O que é necessário para começar?](#id-3.-o-que-e-necessario-para-comecar)
  * 🔍 [Onde encontrar logs de eventos e como prepará-los para Process Mining](#onde-encontrar-logs-de-eventos-e-como-prepara-los-para-process-mining)
    * 🗃️[ Fontes típicas de logs](#fontes-tipicas-de-logs)
      * 🧰 [Como preparar os logs para usar nas ferramentas](#como-preparar-os-logs-para-usar-nas-ferramentas)
* 🛠️ [Ferramentas que podes usar](#id-4.-ferramentas-que-vais-usar)
* 📈[ Exemplos de aplicação](#id-5.-exemplos-de-aplicacao)
* 🧪 [Etapas de um projeto de Process Mining](#id-6.-etapas-de-um-projeto-de-process-mining)
* 🔭 [Perspetivas de análise](#id-7.-perspetivas-de-analise)

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### 📌 **O que é Process Mining?**

Process Mining é uma abordagem que permite compreender e melhorar processos reais com base em dados registados automaticamente pelos sistemas informáticos. Através da análise de **event logs**, é possível descobrir como os processos funcionam na prática, identificar desvios e propor melhorias.

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### 🔍 **Tipos de Process Mining**

De acordo com a classificação mais atual da área, existem **seis tipos principais de Process Mining** que os alunos vão explorar ao longo das aulas e dos laboratórios:

1. **Process Discovery**\
   Descoberta automática do processo real a partir dos dados registados.
2. **Conformance Checking**\
   Verificação de conformidade entre o processo real e o processo esperado (modelo).
3. **Performance Analysis**\
   Avaliação de tempos, recursos e eficiência dos processos.
4. **Comparative Process Mining**\
   Comparação entre diferentes variantes de um processo (por exemplo, entre departamentos ou países).
5. **Predictive Process Mining**\
   Previsão de comportamentos futuros com base em padrões históricos.
6. **Action-Oriented Process Mining**\
   Geração de recomendações práticas para melhorar os processos.

> 💡 Estes tipos serão aprofundados nos laboratórios, onde os alunos terão oportunidade de aplicar ferramentas e analisar casos reais.

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### 🧱 **3. O que é necessário para começar?**

Para realizar Process Mining, é necessário ter acesso a **logs de eventos** que contenham:

* **Case ID** – identificador único da instância do processo (ex: número da encomenda)
* **Activity** – nome da atividade realizada (ex: “Aprovar pedido”)
* **Timestamp** – data e hora da atividade
* (Opcional) Recursos, atributos, custo, urgência, etc.

#### 🔍 **Onde encontrar logs de eventos e como prepará-los para Process Mining**

#### 🗃️ **Fontes típicas de logs**

Os logs de eventos são gerados automaticamente por sistemas de informação. Eis alguns exemplos comuns:

* **ERP (ex: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics)**\
  Registos de encomendas, faturas, pagamentos, entregas.
* **CRM (ex: Salesforce, HubSpot)**\
  Interações com clientes, campanhas, tickets de suporte.
* **Sistemas de Helpdesk / ITSM (ex: ServiceNow, Jira)**\
  Registo de incidentes, tarefas, tempos de resolução.
* **Sistemas de Workflow ou BPM (ex: Camunda, Bizagi)**\
  Execução de processos modelados.
* **Bases de dados internas**\
  Tabelas com registos de atividades, timestamps e identificadores.

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#### 🧰 **Como preparar os logs para usar nas ferramentas**

Para que os dados possam ser usados em ferramentas como Celonis, Disco ou Apromore, é necessário:

**✅ 1. Extrair os dados**

* Exportar os dados em formato **CSV, Excel ou JSON**.
* Usar queries SQL ou ferramentas de ETL para extrair os campos necessários.

**✅ 2. Garantir colunas obrigatórias**

O ficheiro deve conter pelo menos:

| Coluna      | Descrição                                    |
| ----------- | -------------------------------------------- |
| `Case ID`   | Identificador único da instância do processo |
| `Activity`  | Nome da atividade realizada                  |
| `Timestamp` | Data e hora da atividade                     |

**✅ 3. Incluir colunas adicionais (opcional)**

* `Resource` – quem executou a atividade
* `Cost`, `Urgency`, `Channel`, `Status`, etc.

**✅ 4. Limpar e normalizar os dados**

* Verificar se os timestamps estão no formato correto (`YYYY-MM-DD HH:MM:SS`)
* Uniformizar nomes de atividades
* Remover duplicados ou eventos irrelevantes

**✅ 5. Importar na ferramenta**

Cada ferramenta tem um assistente de importação onde se define:

* Qual coluna representa o Case ID
* Qual representa a atividade
* Qual representa o timestamp
* Quais são atributos adicionais

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#### 🧪 **Exemplo prático**

```csv
Case ID,Activity,Timestamp,Resource,Channel
12345,Place Order,2025-03-01 10:15:00,Ana Silva,Web
12345,Send Invoice,2025-03-02 14:30:00,Carlos Lima,Email
12345,Pay,2025-03-05 09:00:00,Pedro Costa,Bank Transfer

```

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### 🛠️ **4. Ferramentas que podes usar**

Durante o curso, vais conhecer e utilizar algumas das ferramentas mais relevantes:

* **Celonis** – muito usada na indústria, com foco em performance e automação.
* **Disco** – ideal para ensino e análise exploratória.
* **Apromore** – open-source com simulação integrada.
* **ProM** – usada em investigação, com muitos algoritmos.
* **Signavio** – forte em dashboards e colaboração.
* **ARIS** – integração com BPMN e análise de conformidade.

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### 📈 **5. Exemplos de aplicação**

Process Mining é usado em várias áreas:

* Processos de compras (P2P), vendas (O2C), recursos humanos, suporte técnico.
* Auditoria e conformidade regulatória.
* Identificação de gargalos e desvios.
* Apoio à transformação digital e automação.

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### 🧪 **6. Etapas de um projeto de Process Mining**

Estas são as etapas que vais seguir nos projetos e exercícios:

1. Escolher o processo a analisar
2. Extrair e preparar os dados
3. Importar os dados para a ferramenta
4. Descobrir o modelo de processo
5. Validar com os stakeholders
6. Analisar performance e conformidade
7. Propor melhorias
8. Monitorizar e repetir

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### 🔭 **7. Perspetivas de análise**

Ao analisar um processo, podes adotar diferentes perspetivas:

* **Control-flow**: sequência das atividades
* **Performance**: tempos e duração das atividades
* **Case**: análise por instância do processo
* **Organizacional**: interação entre participantes
* **Object-centric**: múltiplos objetos por evento (ex: encomenda + cliente + produto)

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