• Descripción

Las personas que lleguéis a esta asignatura ya sabréis cómo realizar análisis de datos utilizando algunos de los algoritmos de análisis más conocidos; por lo tanto, seréis capaces de analizar conjuntos de datos para dar solución a preguntas analíticas concretas, pero la pregunta es ¿Seríais capaces de utilizar vuestros conocimientos para dar soporte a los procesos de vuestra organización? Por ejemplo, ¿Podríais analizar en qué se diferencia el comportamiento de los usuarios que realizan una compra en un sitio web de los que no la realizan? o ¿Identificar cuál es el camino (proceso) que siguen un conjunto de pacientes en un hospital y detectar posibles "cuellos de botella" en dicho proceso? Esta asignatura pretende abordar dichas preguntas alineando dos mundos: el del modelado de procesos y el del análisis de datos; con el objetivo de dar solución, en base a los datos, a necesidades de negocio y al descubrimiento, validez y mejora de procesos de cualquier tipo.

La asignatura habilitará a los y las estudiantes para crear y entender mapas de procesos modelados en BPMN (Business Process Model & Notation), para ser capaces de obtener automáticamente el diagrama de un proceso a partir de los datos del mismo aplicando metodologías y técnicas de la minería de procesos (por ejemplo identificar el proceso que siguen los pacientes en un hospital o los usuarios en un sitio web), para validar los procesos existentes a partir de los datos disponibles (identificando flujos inexistentes, contradicciones o excepciones), evaluando la efectividad de los procesos a partir de sus datos históricos (identificando qué subprocesos se utilizan más, el coste de cada uno de ellos y por lo tanto los potenciales cuellos de botella y los recursos necesarios en cada proceso) y detectando posibles optimizaciones.

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

Esta es una asignatura optativa, de último semestre. En esta asignatura se complementarán las técnicas de análisis de datos trabajadas con nuevas técnicas y herramientas que permitan descubrir, evaluar y analizar procesos a partir de sus datos.

• Campos profesionales en el que se proyecta

Los conocimientos y habilidades aprendidos en la asignatura permite realizar análisis de cualquier tipo de proceso  y por tanto permiten abordar cualquier trabajo de ciencia de datos con más conocimiento de contexto y otorga nuevas herramientas para utilizar en el análisis de datos.

• Conocimientos previos

Esta asignatura requiere los conocimientos básicos adquiridos durante las asignaturas obligatorias del grado. Asimismo también es necesario que los estudiantes tengan la capacidad de leer y comprender el idioma inglés ya que una parte de los materiales y recursos complementarios están en inglés.

• Objetivos y competencias

Las competencias transversales y especificas que se trabajarán en la asignatura son:

• Uso y aplicación de las TIC en el ámbito académico y profesional.
• Expresarse de forma escrita de forma adecuada al contexto académico y profesional.
• Identificar, comprender y reconocer oportunidades de mejora en cualquier tipo de organización que pueden ser resueltas de forma eficiente y efectiva mediante la ciencia de los datos.
• Utilizar de forma combinada los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos.
• Resumir, interpretar, presentar y contrastar de forma crítica los resultados obtenidos utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.
• Trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinares para el desarrollo de proyectos de un ámbito temático concreto (salud, educación, agricultura, industria 4.0, etc.).
• Ejercer la actividad profesional de acuerdo al código ético y los aspectos legales en el marco de la privacidad y seguridad de los datos.

Los resultados de aprendizaje esperados al realizar la asignatura son:

• Conocer qué es un proceso de negocio y los casos de uso de la minería de procesos
• Ser capaz de capturar, procesar y analizar datos de procesos de negocio
• Conocer y ser capaz de aplicar las técnicas de modelización de procesos 
• Conocer y ser capaz de aplicar las técnicas de descubrimiento de procesos
• Conocer y ser capaz de aplicar las técnicas de conformidad de procesos
• Conocer y ser capaz de aplicar las técnicas de ampliación de modelos de procesos
• Conocer y ser capaz de aplicar las técnicas de análisis y predicción de procesos

• Contenidos

En la asignatura se trabajaran los siguientes contenidos:

• Introducción a BPM y la minería de procesos (Process Mining): se presentará este ámbito temático, su contexto y su objetivo.
• Modelado de procesos: El objetivo es que los estudiantes sean capaces de entender un modelo de procesos definido gráficamente en BPMN (Business Process Model & Notation) e incluso abordar el diseño de diagramas de procesos, no sólo su interpretación. Los estudiantes entenderán las diferencias entre el modelado conceptual, lógico y físico de un proceso de negocio, y dónde la minería de procesos ofrece valor en el ciclo de vida de mejora continua de un proceso de negocio.
• Descubrimiento de procesos: se introduce la característica fundamental de la minería de procesos, el descubrimiento de modelos de procesos a partir de datos de eventos de procesos, mostrando como crear automáticamente modelos de proceso a partir de un conjunto de datos de dicho proceso. Se incluyen las diferentes técnicas de descubrir un modelo de proceso a partir de datos de evento de los procesos en ejecución.
• Validación de procesos (conformance checking): se mostrará cómo validar los procesos (se hayan creado manual o automáticamente) utilizando conjuntos de datos, realizando un análisis de conformidad de datos de eventos y el modelo de proceso. De manera que será capaz de evaluar los dos mundos de un proceso, el "to-be" y el "as-is".
• Análisis de rendimiento (performance analysis): se mostrará cómo utilizar los datos para evaluar el desempeño real de un determinado proceso, detectar los cuellos de botella en los mismos u optimizaciones para la mejora del proceso de negocio, en definitiva, mejorar en la toma de decisiones de optimizar un proceso para el cumplimiento de objetivos. Se introduce también a cómo la minería de procesos puede ser aplicada a procesos en ejecución en motores BPMS
• Análisis Cualitativos y Cuantitativos de Procesos: se introducirán los diferentes análisis cualitativos para detectar ineficiencias potenciales de un proceso (análisis de valor agregado, análisis de desperdicio, registro de problemas y análisis de causa raíz) para conseguir información sistemática sobre un proceso. Y también, se introducirán los diferentes análisis cuantitativos para realizar estimaciones de mejora, es decir, análisis en términos de medida de rendimiento del proceso (análisis de flujo, teoría de colas y simulación).

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

La asignatura incluye distintos tipos de recursos de aprendizaje:

• Libro de referencia 
• Vídeos 
• Ejercicios 
• Otros libros de texto
• Software en la nube

El material principal de la asignatura lo compone el libro de referencia, titulado "Process mining : data science in action". Este es el libro de referencia, no sólo de la asignatura, sino del ámbito de mineria de procesos. Por ello, hemos considerado tomarlo de referencia aun encontrandose en inglés, ya que posee información actualizada sobre el tema, de rigor y con un amplio nivel de detalle. Eso supondrá una gran ayuda para las personas que quiera o deban dedicarse a la mineria de procesos en en futuro.

Se proveerán distintos vídeos con los objetivos de facilitar la comprensión de los temas tratados en el libro de referencia y de compartir un punto de vista más experiencial de los temas tratados. También se proveeran distintos documentos de ejercicios para que los y las estudiantes puedan practicar sobre las técnicas y algoritmos vistos en clase. 

Aparte del libro de referencia se utilizarán fragmentos de otros dos libros de texto, titulados "¿Por qué BPM?" y "Fundamentos de Gestión de Procesos de Negocio" para tratar algunos temas puntuales. 

Tambien se proveeran las licencias necesarias para poder utilizar softare específico para realizar las actividades prácticas durante la asignatura. Se facilitará más información al respecto en el tablón de la asignatura cuando sea necesario.

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación