# Lab 9.2 – Process Mining — Setup / Descoberta

#### 🎯 **Objetivos**

* Compreender o conceito de Process Mining e sua origem.
* Identificar os principais tipos de Process Mining: descoberta, conformidade, melhoria.
* Preparar o ambiente de trabalho com uma conta numa plataforma de Process Mining (Celonis ou Apromore).

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#### 📘 **Conteúdos Teóricos**

**1. O que é Process Mining?**

* Técnica que cruza **dados de eventos** com **modelos de processos** para descobrir, monitorizar e melhorar processos reais.
* Surge da interseção entre **Business Process Management (BPM)** e **Data Science**.

**2. História e Evolução**

* Desde ferramentas académicas como **ProM** até plataformas comerciais como **Celonis**, **Apromore**, **UiPath Process Mining**, entre outras.
* Linha do tempo: foco inicial em descoberta → conformidade → performance → variantes → automação.

**3. Tipos de Process Mining**

* **Descoberta**: gerar modelos a partir dos dados.
* **Conformidade**: comparar modelo teórico com execução real.
* **Melhoria**: identificar gargalos e propor otimizações.

**4. Modelos de Processo**

* **BPMN**: padrão da indústria.
* **Redes de Petri**: foco académico.
* **DFG (Directly-Follows Graph)**: simples e suportado por todas as ferramentas.
* **Árvores de Processo**: estruturadas e robustas.

**5. Event Log**

* Estrutura típica: `Case ID`, `Activity`, `Timestamp`.
* Exemplo prático: pedidos 6350, 6351, 6352 com atividades como `place order`, `send invoice`, `pay`, etc.

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#### 🛠️ **Atividades Práticas**

**1. Criação de Conta numa Plataforma**

* **Opção A: Celonis Snap**
  * Aceder a <https://www.celonis.com/snap/>
  * Registar com email académico.
  * Confirmar conta e aceder ao ambiente de trabalho.
  * Explorar o painel inicial e importar um log de eventos.
* **Opção B: Apromore Academic**
  * Aguardar confirmação de acesso à academia.
  * Aceder a <https://apromore.org>
  * Criar conta e explorar os tutoriais disponíveis.

**2. Importação de Event Log**

* Utilizar ficheiro CSV com os pedidos 6350, 6351, 6352.

{% file src="/files/C4cOE1L4BZDg0cVMfP7Z" %}

* Verificar estrutura dos dados.
* Importar para a plataforma e gerar o modelo de processo.

**3. Visualização do Processo Descoberto**

* Analisar o modelo gerado automaticamente.
* Identificar sequência de atividades.
* Discutir diferenças entre casos.

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#### 🧪 **Guia Prático para Importação**

**🔸 Celonis Snap**

1. Aceder a <https://www.celonis.com/snap/>
2. Criar conta com email académico.
3. Após login, ir a **“Create Analysis”** → **“Upload Event Log”**.
4. Selecionar o ficheiro CSV e mapear:
   * `Case ID` → Identificador do processo
   * `Activity` → Nome da atividade
   * `Timestamp` → Data/hora do evento
5. Visualizar o modelo de processo gerado.

**🔸 Apromore**

1. Aceder a <https://apromore.org>
2. Criar conta ou usar acesso académico (aguardar confirmação).
3. Ir a **“Import Log”** e carregar o CSV.
4. Confirmar mapeamento das colunas.
5. Explorar o modelo descoberto e estatísticas.

***

#### 📎 Recursos para Apoio

* Slides do Moodle: “FSI008 - Process\_Mining\_Intro\_PT ”.

{% embed url="<https://moodle.ensinolusofona.pt/>" %}

* Ficheiro CSV com os dados dos pedidos.
* Links para tutoriais das plataformas:

Apromore:

{% embed url="<https://apromore.com/join-academic-alliance>" %}

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=OKBGr1P9RWg>" %}

Celonis

{% embed url="<https://signup.celonis.com/ui/sign-up/get-started>" %}

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=hsdHZ5MJBNM>" %}

Próxima Aula:

{% content-ref url="/spaces/dOSq0ALRhWcm6kvdFTRu/pages/tF3MzzkFzfhPLspN8NDy" %}
[Lab 10.2 — Variantes & Melhorias](/fundamentals-of-information-systems/untitled-1/lab-10.2-variantes-and-melhorias.md)
{% endcontent-ref %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ulht-jcb.gitbook.io/fundamentals-of-information-systems/lab-8/lab-9.2-process-mining-setup-descoberta.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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