El entorno de ejecución BPM hace referencia al sistema operativo de la arquitectura que gestiona y supervisa los procesos en tiempo real a medida que estos se realizan.

¿De qué se compone el entorno de ejecución BPM? 

Dentro de este sistema operacional sobre el que se sostiene la arquitectura de los procesos, se dividen dos funciones que son ejecutadas por motores distintos. Por un lado, se encuentran las tecnologías dedicadas meramente a la ejecución de los procesos propios del negocio. Y por el otro lado, están aquellos software dedicados al seguimiento y análisis de la ejecución (central dentro de la Gestión Por Procesos).  

Motores de Ejecución  

Dentro de este se orquestan todas las actividades sobre las cuales funciona la empresa. Crea toda la hoja de ruta de las tareas de trabajo que realiza el capital humano de la organización.  

Además, este entorno es el encargado de resolver las acciones y tickets propios del trabajo entre las áreas de negocio, administrar los flujos de trabajo, coordinar las acciones con aplicaciones terceras y unir el trabajo automatizado con el esfuerzo manual.

Motores de Análisis 

El motor de análisis se encarga de recopilar y analizar los datos de los procesos para presentarlos a los propietarios de dichos procesos para toma de decisiones. Dentro de estas herramientas TI se incluyen las concernientes al seguimiento de procesos, a la generación de alertas, al aprendizaje y la mejora continua y al análisis de la data. Los motores de análisis tienen como función principal producir reportes que permitan la optimización de los procesos y la toma de decisiones.  

Para esto, recopila y procesa la información que pasa por los sistemas de ejecución y le hace seguimiento de acuerdo a los indicadores más importantes de éxito del proceso. Así mismo, y con base en reglas preestablecidas, genera alertas de anomalías o irregularidades para asegurar el conocimiento de las mismas por parte de los dueños del proceso. Todo con el fin de asegurar la optimización de la operación.  

Finalmente, y basado en la acumulación y procesamiento de la data, se establecen mecanismos para realizar aprendizaje estadístico,  minería de datos  y analítica avanzada que permita obtener insights descriptivos, prescriptivos y predictivos. 

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