Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información / Telefónica es una de las mayores compañías de telecomunicaciones del mundo por capitalización bursátil y número de clientes. Empresa totalmente privada que cuenta con 1,5 millones de accionistas directos y que cotiza en el mercado continúo de las bolsas españolas y en las bolsas de Londres, Nueva York, Lima y Buenos Aires. El presente proyecto de tesis tiene como objetivo Mejorar la operación de la Subgerencia Soporte Servicios TI y sus actividades de Gestión de Incidencias para así cumplir con el servicio ofrecido a los clientes internos y mantener un alto nivel de cumplimiento y eficiencia operación. En particular, se ha constatado un déficit en las actividades de control y seguimiento, lo cual produce un descontrol en los tiempos de entrega de la solución lo que se traduce en problemas en la percepción del servicio aparte del alto costo de mantener el servicio por las malas distribuciones de los esfuerzos de los distintos actores que intervienen en la atención. El proyecto de acuerdo a la metodología de Gestión de Procesos Negocio del Magister de Negocios con Tecnologías de Información y gracias al uso de herramientas de Minería de Procesos crea una nueva área dentro de la compañía llamada Control y Seguimiento de procesos operacionales que utilizará como Solución tecnológica el procesamiento de información que envía el proceso de Atención de Incidencias, realizando de mejora innovadora y eficaz la atención a los distintos grupos de interés de Telefónica. Para dar solución a mejorar los servicios de gestión de incidentes, se desarrolló un modelo de control y seguimiento soportado por un proceso de análisis que utiliza técnicas y herramientas de Process Mining que nos permite administrar eficientemente la solución y entrega de los requerimientos generados por la compañía. Como resultado, se logró crear una nueva área de análisis de procesos ligados a la Gestión de Incidencia y validar la efectividad del análisis para aumentar la capacidad de reacción y mejora de servicio interno en Telefónica Chile.

Ingeniero Civil en Computación / Hoy en día la disponibilidad masiva de información permite a las organizaciones tomar mejores decisiones en base a registros de los procesos que ejecuta. Este es el contexto en el que se desarrolla la minería de procesos. A través de técnicas que incorporan tanto minería de datos como aprendizaje computacional, se puede extraer conocimiento a partir de registros de eventos que comúnmente están disponibles en los sistemas de información de las organizaciones. El equipo de GEMS del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile actualmente se encuentra investigando nuevas técnicas de minería de procesos que permitan descubrir familias de procesos similares. Incorporando la noción de variabilidad, los procesos obtenidos como resultados de sus experimentos se pueden modelar usando árboles de procesos configurables (CPT), los cuales agrupan en una sola representación diversas variantes de un solo proceso. Sin embargo surgen varios problemas al momento de analizar, manipular y visualizar dichos modelos. Varias revisiones han sido hechas por el equipo de GEMS y aún no se ha encontrado herramientas que provean estas funcionalidades de manera adecuada. Incluso el framework ProM6, una de las más populares herramientas de apoyo a la ejecución de algoritmos de descubrimiento de procesos, carece de las funcionalidades requeridas por el equipo para llevar a cabo su proyecto. En este Trabajo de Título se propone diseñar y desarrollar una herramienta que permita al equipo de GEMS agilizar el proceso de análisis y publicación de los resultados de su trabajo. Para ello se propone implementar módulos que provean estas funcionalidades, incorporándolas a ProM6. En específico, la solución implementada incorporó nuevos plug-ins de ProM6 que permiten al usuario importar al framework archivos con la codificación en texto de un CPT, y visualizar la representación gráfica del modelo. A su vez, dichos plug-ins permiten extraer las variantes de un CPT de manera individual, para luego exportar sus representaciones gráficas a archivos de formato \texttt{svg}. Esto proporciona una manera de post-procesar las figuras usando algún editor de imágenes vectoriales apropiado, facilitando el proceso de visualización y publicación de los resultados obtenidos. La solución fue validada estudiando casos de uso aplicados sobre CPTs sintéticos y reales generados por el equipo de GEMS. Se constata que la solución implementada constituye un aporte al trabajo realizado por el equipo de GEMS, según los requerimientos planteados, disminuyendo sustancialmente la cantidad de tiempo destinado al análisis, visualización y publicación de resultados.

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El presente trabajo propone un modelo para la evaluación de variables en el sector salud utilizando Process Mining y Data Visualization soportado por la herramienta Celonis. Esto surge ante la problemática orientada a la dificultad en la comprensión de las actividades que están involucradas en los procesos negocios y los resultados de este. El proyecto se centra en la investigación de dos disciplinas emergentes. Una de estas disciplinas es Process Mining y se enfoca principalmente en los procesos, en los datos por cada evento, esto con el fin de descubrir un modelo, ver conformidad de los procesos o mejorarlos (Process Mining: Una técnica innovadora para la mejora de los procesos, 2016). La segunda disciplina es Data Visualization, esta permite presentar los datos en un formato gráfico o pictórico ("Data Visualization: What it is and why it matters", 2016). El proyecto implica principalmente investigación, en primer lugar, se analizan las técnicas de Process Mining y Data Visualization. En segundo lugar, se separan las características y cualidades de las disciplinas, y se diseña un modelo para la evaluación de variables en el Sector Salud utilizando Process Mining y Data Visualization, generando un valor agregado, dado que al tener un formato gráfico o pictórico que representa adecuadamente los resultados de usar una técnica de minería de procesos, la comprensión y el análisis en la toma de decisiones es más precisa. En tercer lugar, se valida el modelo en una institución que brinda servicios en el Sector Salud, analizando uno de los procesos core. Finalmente, se elabora un plan de continuidad para que el modelo propuesto se aplique en técnicas de optimización de procesos en las organizaciones. / The present work proposes a model for the evaluation of variables in the health sector using Process Mining and Data Visualization supported by the Celonis tool. This arises from the problem oriented to the difficulty in understanding the activities that are involved in business processes and their results. The project focuses on the investigation of two emerging disciplines. One of these disciplines is Process Mining and it focuses mainly on the processes, on the data for each event, this in order to discover a model, see conformity of the processes or improve them (Process Mining: An innovative technique for the improvement of the processes, 2016). The second discipline is Data Visualization, this allows data to be presented in a graphic or pictorial format ("Data Visualization: What it is and why it matters", 2016). This project mainly involves research, first, Process Mining and Data Visualization techniques are analyzed. Second, the characteristics and qualities of the disciplines are separated, and a model is designed for the evaluation of variables in the Health Sector using Process Mining and Data Visualization, generating added value, given that by having a graphic or pictorial format that adequately represents the results of using a process mining technique, understanding and analysis in decision making is more accurate. Third, the model is validated in an institution that provides services in the Health Sector, analyzing one of the core processes. Finally, a continuity plan is drawn up so that the proposed model can be applied to process optimization techniques in organizations. / Tesis

Diariamente al rededor del mundo se genera una cantidad inmensa de datos producto de nuestra interacción permanente y creciente con la tecnología, ya sea para actividades laborales, académicas, personales o de ocio, entre algunas actividades puntuales tenemos los negocios digitales, el envío y recepción de correos electrónicos, la interacción con plataformas financieras, la interacción con redes sociales, la interacción con plataformas educativas, el uso de mapas virtuales, etc. son solo algunos ejemplos de las acciones que ejecutamos a diario y que producen una cantidad gigante y variada de datos susceptibles de ser analizados. En los próximos años esta tendencia se acelerará debido al incremento de dispositivos y sensores conectados a internet. Es importante y conveniente mencionar que en la situación actual que vive el planeta debido a la pandemia de la covid-19 el teletrabajo ha permitido mantener una situación lo más similar a la de normalidad, haciendo posible que muchos de los sectores no quebrasen, teniendo como soporte principal el uso de plataformas tecnológicas. Además, la mayoría de los servicios de internet se han visto completamente testeados y en la mayoría de casos han pasado las pruebas con éxito. En el campo educativo, el incremento en el uso de sistemas de aprendizaje en línea, tales como entornos personales de aprendizaje, sistemas inteligentes de tutoría, sistemas de gestión de aprendizaje, así como también el aumento de la interacción estudiante - docente a través de blogs, wikis, redes sociales entre otros, genera una variada y extensa cantidad de información. Esta información, almacenada en las bases de datos institucionales, está siendo infrautilizada por estudiantes, docentes y administradores educativos, que utilizan las plataformas digitales simplemente como repositorios de información. En los últimos años, se ha evidenciado en las bases de datos científicas un número significativo de investigaciones tanto teóricas como aplicaciones prácticas, que se enfocan en el ámbito de la minería de datos en entornos educativos y específicamente en el ámbito de la educación superior. La organización y análisis de este volumen gigante de datos tiene al menos dos posibilidades de enfoque, la minería de datos educativos y la analítica de aprendizaje. La primera desarrolla y adapta métodos estadísticos, de minería de datos y de aprendizaje automático, para analizar los datos generados por estudiantes y docentes. Por otro lado, la analítica de aprendizaje se define como el proceso de medición, recopilación, análisis y presentación de datos relacionados con la interacción de estudiantes con las plataformas digitales. La analítica de aprendizaje tiene como objetivo entregar información que permita optimizar el logro de resultados de aprendizaje en el entorno en el que este se produce. Los algoritmos tradicionales de minería de datos en entornos educativos no pueden aplicarse sin un análisis previo de las estrategias institucionales en las que se va a aplicar, ya que las instituciones de educación superior presentan diferentes comportamientos. Por ejemplo, un modelo educativo en una institución puede estar centrado en la enseñanza basada en la práctica e innovación mientras que otro modelo puede hacer énfasis en la investigación acción. Bajo esta premisa es importante tener una visión clara de los siguientes tres elementos para la aplicación de técnicas de minería de datos y analítica de aprendizaje: a) Estrategias institucionales en las que se aplican métodos de minería de datos educativos y analítica de aprendizaje, b) Métodos de minería de datos aplicados en entornos educativos y c) Herramientas para la implementación de minería de datos en entornos educativos. La presente tesis presenta un conjunto de herramientas de minería de datos con el objetivo de reforzar la evaluación de procesos de enseñanza - aprendizaje en el ámbito de la educación en ingeniería. Esta propuesta se sustenta en los tres elementos mencionados anteriormente y sobre los cuales giran los objetivos y artículos científicos incluidos en el compendio. En el momento que redacté este resumen tenía relativamente clara la importancia de la educación en línea y del análisis de datos que se generan en este campo. La situación actual de pandemia y confinamiento ha incrementado exponencialmente no sólo el uso de estos sistemas, sino que le ha conferido a la educación en línea la cualidad de imprescindible. En estos entornos se ha potenciado el uso de elementos tales como entornos personales de aprendizaje, sistemas inteligentes de tutoría, sistemas de gestión de aprendizaje, así como también el aumento de la interacción estudiante - docente a través de blogs, wikis, redes sociales entre otros, generando así una variada y extensa cantidad de información. La situación actual nos plantea el reto y oportunidad de aportar en el desarrollo de herramientas que permitan fortalecer el sistema de educación en línea. Esta es una responsabilidad de todos quienes estamos inmersos en el ámbito de la educación.

[ES] Según la Organización Mundial de la Salud, la esperanza de vida ha aumentado en seis años en las últimas dos décadas. Esto ha llevado a un aumento de las enfermedades crónicas entre la población. Como consecuencia, los sistemas de salud se han visto obligados a buscar medidas preventivas y de mejora de los procesos de atención para garantizar su sostenibilidad. Factores clave para esta mejora son la seguridad, la eficacia, la eficiencia, la atención centrada en el paciente, la puntualidad y la equidad, los cuales buscan minimizar riesgos y brindar una atención óptima. Asimismo, los Servicios de Urgencias se enfrentan a grandes desafíos debido a la alta demanda a la que están sometidos, lo que resulta en Servicios de Urgencias saturados y errores que pueden derivar en eventos adversos. Por lo tanto, mejorar la seguridad del paciente es crucial para obtener una mejor atención en el Servicio de Urgencias. Paradigmas como el Cuidado de la Salud Basado en el Valor abogan por medir la calidad de la atención, optimizar la asignación de recursos y lograr mejores resultados a través de una mejora continua. Siendo los indicadores de rendimiento tradicionales los que han desempeñado un papel crucial en este proceso, al alinear actividades y objetivos, brindar información sobre las experiencias del paciente y su estado de salud, así como contribuir en la evaluación del rendimiento, la eficacia clínica y la mejora de la calidad. Sin embargo, estos indicadores pueden presentar limitaciones debido a su naturaleza abstracta y la propia complejidad de los datos. Por lo tanto, es posible que el uso de indicadores clave no represente en su totalidad la complejidad de estos procesos. Además, la adaptación de estos indicadores a continuos cambios puede ser un desafío, lo que dificulta la comprensión de los sistemas. Técnicas como la Inteligencia Artificial pueden ofrecer una información valiosa al procesar grandes conjuntos de datos, que son de especialmente interés en el sector de la salud. De esta forma, la Minería de Procesos, un paradigma emergente y que está ganando popularidad en varios dominios incluido salud, ofrece la oportunidad de analizar y mejorar los procesos, contribuyendo a aliviar la crisis a la que se enfrentan los sistemas de salud hoy en día. Esta tesis doctoral introduce nuevos indicadores de proceso basados en técnicas de Minería de Procesos para el proceso de urgencias como solución a cuestiones no cubiertas por las técnicas de medición tradicionales o nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial. Además, esta tesis presenta un método novedoso para medir la Calidad de la Atención, así como comprender el proceso de atención del ictus en los Servicios de Urgencias. Este enfoque ofrece una forma más dinámica e interactiva de analizar los procesos de atención de la salud, lo que permite un mejor entendimiento, además de medir la cadena de valor, lo que ayuda a identificar especificidades en el proceso de atención en urgencias y así descubrir el comportamiento del proceso de la enfermedad de ictus. Por último, en esta tesis se presenta una aplicación basada en Minería de Procesos para soportar este método diseñada e implementada para tal fin. / [CA] Segons l'Organització Mundial de la Salut, l'esperança de vida ha augmentat en sis anys en les últimes dues dècades. Això ha portat a un augment de les malalties cròniques entre la població. Com a conseqüència, els sistemes de salut s'han vist obligats a buscar mesures preventives i de millora dels processos d'atenció per a garantir la seua sostenibilitat. Factors clau per a aquesta millora són la seguretat, l'eficàcia, l'eficiència, l'atenció centrada en el pacient, la puntualitat i l'equitat, els quals busquen minimitzar riscos i brindar una atenció òptima. Així mateix, els Serveis d'Urgències s'enfronten a grans desafiaments a causa de l'alta demanda a la qual estan sotmesos, la qual cosa resulta en Serveis d'Urgències saturats i errors que poden derivar en esdeveniments adversos. Per tant, millorar la seguretat del pacient és crucial per a obtindre una millor atenció en el Servei d'Urgències. Paradigmes com la Cura de la Salut Basat en el Valor advoquen per mesurar la qualitat de l'atenció, optimitzar l'assignació de recursos i aconseguir millors resultats a través d'una millora contínua. Sent els indicadors de rendiment tradicionals els que han exercit un paper crucial en aquest procés, en alinear activitats i objectius, brindar informació sobre les experiències del pacient i el seu estat de salut, així com contribuir en l'avaluació del rendiment, l'eficàcia clínica i la millora de la qualitat. No obstant això, aquests indicadors poden presentar limitacions a causa de la seua naturalesa abstracta i a la pròpia complexitat de les dades. Per tant, és possible que els indicadors clau no representen íntegrament la complexitat d'aquests processos. A més, l'adaptació d'aquests indicadors a canvis continus pot ser un desafiament, la qual cosa dificulta la comprensió dels sistemes. Tècniques com la Intel·ligència Artificial poden oferir una informació valuosa en processar grans conjunts de dades, que són d'especialment interés en el sector de la salut. D'aquesta manera, la Mineria de Processos, un paradigma emergent i que està guanyant popularitat en diversos dominis inclòs salut, ofereix l'oportunitat d'analitzar i millorar els processos, contribuint a alleujar la crisi a la qual s'enfronten els sistemes de salut hui dia. Aquesta tesi doctoral introdueix nous indicadors de procés basats en tècniques de Mineria de Processos per al procés d'urgències com a solució a qüestions no cobertes per les tècniques de mesurament tradicionals o noves tecnologies com la Intel·ligència Artificial. A més, aquesta tesi presenta un mètode nou per a mesurar la Qualitat de l'Atenció, així com comprendre el procés d'atenció del ictus en els Serveis d'Urgències. Aquest enfocament ofereix una forma més dinàmica i interactiva d'analitzar els processos d'atenció de la salut, la qual cosa permet un millor enteniment, a més de mesurar la cadena de valor, la qual cosa ajuda a identificar especificitats en el procés d'atenció en urgències i així descobrir el comportament del procés de la malaltia de ictus. Finalment, en aquesta tesi es presenta una aplicació basada en Mineria de Processos per a suportar aquest mètode dissenyada i implementada per a tal fi. / [EN] According to the World Health Organization, life expectancy has increased by six years in the last two decades. This has led to an increase in chronic diseases among the population. Consequently, health systems have been forced to look for preventive measures and improvement of care processes to guarantee sustainability. Key factors for this improvement are safety, efficacy, efficiency, patient-centred care, timeliness, and equity, all of which pursue to minimize risks and provide optimal care. Likewise, Emergency Services face significant challenges due to the high demand to which they are subjected, which results in saturated Emergency Departments and errors that can lead to adverse events. Therefore, improving patient safety is crucial to obtain better care in the Emergency Department. Paradigms such as Value-Based Healthcare advocate measuring the Quality of Care, optimizing the allocation of resources, and achieving better results through continuous improvement being the traditional performance indicators, those that have played a crucial role in this process by aligning activities and objectives, providing information on the patient's experiences and their state of health, as well as contributing to the evaluation of performance, clinical efficacy and quality improvement. However, these indicators may present limitations due to their abstract nature and the complexity of the data. Therefore, the key indicators may not fully represent the complexity of these processes. Furthermore, adapting these indicators to continuous changes can be challenging, making it difficult to understand the systems. Techniques such as Artificial Intelligence can offer valuable information when processing large data sets, which are particularly interesting in the health sector. In this way, Process Mining, an emerging paradigm gaining popularity in several domains, including health, offers the opportunity to analyze and improve processes, contributing to alleviating the crisis that health systems face today. This doctoral thesis presents a new way to measure the value of the emergency process with interactive process indicators based on Process Mining techniques as a solution to issues not covered by traditional measurement techniques or new technologies such as Artificial Intelligence. In addition, this thesis proposes a novel method to measure the Quality of Care in addition to understanding the stroke care process in Emergency Services. This approach offers a more dynamic and interactive way of analyzing healthcare processes, which allows for a better understanding and measuring of the value chain, which helps identify specificities in the emergency care process and thus discover the behaviour of the stroke disease process. Finally, this thesis presents an application based on Process Mining to support this method, designed and implemented for this purpose. / Ibáñez Sánchez, G. (2023). Interactive Process Mining Techniques to Co-create Interactive Process Indicators to Evaluate and Characterize the Clinical Practice in Emergency Departments [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202611

En este trabajo se propone un modelo integrado de protección de eventos para resguardar la información del paciente utilizando minería de procesos y visualización de datos. Por ello, el estándar 27001 se utiliza como relación para detectar diversos tipos de ataques informáticos orientados a la evaluación de datos recolectados en procesos de negocio, con el propósito de mejorar la gestión de sus riesgos de seguridad de la información del establecimiento médico. El modelo propuesto se basa en la aplicación de un conjunto de herramientas de análisis de ataques informáticos para aumentar el nivel de seguridad de los procesos de la empresa. La propuesta está conformada por 6 fases. 1. Evaluar riesgos, 2. Implementar controles, 3. Definir un plan de tratamiento, 4. Minería de Procesos, 5. Visualización de Datos y 6. Evaluación de Resultados. La propuesta fue validada mediante un caso de un ciberataque a un establecimiento médico el cual no contaba con controles y planes de contingencia adecuados dentro de sus procesos de negocio. Los resultados preliminares muestran que ante al apoyo de los instrumentos de nuestro modelo el nivel de seguridad ha aumentado en un 25% con nuestra propuesta. / In this work, an integrated event protection model is proposed to protect patient information using process mining and data visualization. Therefore, standard 27001 is used as a relationship to detect various types of computer attacks aimed at evaluating data collected in business processes, to improve the management of its information security risks in the medical establishment. The proposed model is based on the application of a set of computer attack analysis tools to increase the level of security of the company's processes. The proposal is made up of 6 phases. 1. Assess risks, 2. Implement controls, 3. Define a treatment plan, 4. Process Mining, 5. Data visualization and 6. Results evaluation. The proposal was validated through a case of a cyber-attack on a medical establishment which did not have adequate controls and contingency plans within its business processes. Preliminary results show that with the support of the instruments of our model, the level of security has increased by 25% with our proposal. / Trabajo de investigación

Este proyecto tiene como objetivo analizar la complejidad de los procesos de negocio en las empresas retail de una forma profunda que en otras técnicas resulta muy difícil o incluso imposible de realizar. Con Process Mining es posible superar esta brecha y eso es lo que queremos demostrar a través de la implementación de un modelo. El proyecto propone un modelo de Process Mining que contemple la presencia de diversas fuentes de información de un proceso logístico en una empresa minorista, así como la aplicación de las tres fases de Process Mining (Descubrimiento, Conformidad y Mejora) y adicionalmente se propone una fase de diagnóstico la cual detalla un conjunto de métricas de control para evaluar el proceso de logística y así poder generar una plan de mejora que dé las pautas para optimizar el proceso en base a lo analizado mediante esta técnica. El modelo desarrollado se implementó en una empresa peruana del sector retail (TopiTop S.A) para el análisis del proceso de logística, específicamente el de gestión de órdenes de compra. Este se analizó dando como resultado de la aplicación del modelo y de la evaluación de las métricas propuestas, la identificación de anomalías en el proceso a través de la aplicación de cada una de las fases del modelo propuesto, asegurando la calidad del análisis en la fase de preprocesamiento, generando el modelo de procesos y extrayendo información que se derivó en métricas de control a través de la herramienta de código abierto ProM Tools. / This project aims to analyze the complexity of business processes in retail companies in a deep way that in other techniques is very difficult or even impossible to do. With Process Mining it is possible to overcome this gap and that is what we want to demonstrate through the implementation of a Process Mining model. The project proposes a Process Mining model that contemplates the presence of various sources of information of a logistic process in a retail company, as well as the application of the three phases of Process Mining (Discovery, Compliance and Improvement). Additionally, a diagnostic phase is proposed, which details a set of control metrics to evaluate the logistic process and thus be able to generate an improvement plan that gives the guidelines to optimize the process based on what has been analyzed through this technique. The model developed was implemented in a peruvian company in the retail sector (TopiTop S.A.) for the analysis of the logistics process, specifically the management of purchase orders. This was analyzed giving as a result of the application of the model and the evaluation of the proposed metrics, the identification of anomalies in the process through the application of each of the phases of the proposed model, ensuring the quality of the analysis in the pre-processing phase, generating the process model and extracting information that was derived in control metrics through the open source tool ProM Tools. / Tesis

Process mining es una disciplina que ha tomado mayor relevancia en los últimos años; prueba de ello es un estudio realizado por la consultora italiana HSPI en el 2018, donde se indica un crecimiento del 72% de casos de estudio aplicados sobre process mining con respecto al año 2017. Así mismo, un reporte publicado en el mismo año por BPTrends, firma especializada en procesos de negocio, afirma que las organizaciones tienen como prioridad en sus proyectos estratégicos el rediseño y automatización de sus principales procesos de negocio. La evolución de esta disciplina ha permitido superar varios de los retos que se identificaron en un manifiesto [1] realizado por los miembros de la IEEE Task Force on Process Mining en el 2012. En este sentido, y apoyados en el desafío número 11 de este manifiesto, el objetivo de este proyecto es integrar las disciplinas de process mining y data visualization a través de un modelo de interacción de lineamientos que permitan mejorar el entendimiento de los usuarios no expertos1 en los resultados gráficos de proyectos de process mining, a fin de optimizar los procesos de negocio en las organizaciones. Nuestro aporte tiene como objetivo mejorar el entendimiento de los usuarios no expertos en el campo de process mining. Por ello, nos apoyamos de las técnicas de data visualization y de la psicología del color para proponer un modelo de interacción de lineamientos que permita guiar a los especialistas en process mining a diseñar gráficos que transmitan de forma clara y comprensible. Con ello, se busca comprender de mejor forma los resultados de los proyectos de process mining, permitiéndonos tomar mejores decisiones sobre el desempeño de los procesos de negocio en las organizaciones. El modelo de interacción generado en nuestra investigación se validó con un grupo de usuarios relacionados a procesos críticos de diversas organizaciones del país. Esta validación se realizó a través de una encuesta donde se muestran casos a dichos usuarios a fin de constatar las 5 variables que se definieron para medir de forma cualitativa el nivel de mejora en la compresión de los gráficos al aplicar los lineamientos del modelo de interacción. Los resultados obtenidos demostraron que 4 de las 5 variables tuvieron un impacto positivo en la percepción de los usuarios según el caso que se propuso en forma de pregunta. / Process mining is a discipline that has become more relevant in recent years; proof of this is a study carried out by the Italian consultancy HSPI in 2018, where a growth of 72% of case studies applied on process mining is indicated compared to 2017. Likewise, a report published in the same year by BPTrends, a firm specialized in business processes, affirms that organizations have as a priority in their strategic projects the redesign and automation of their main business processes. The evolution of this discipline has made it possible to overcome several of the challenges that were identified in a manifesto [1] made by the members of the IEEE Task Force on Process Mining in 2012. In this sense, and supported by challenge number 11 of this manifesto, the objective of this project is to integrate the disciplines of process mining and data visualization through an interaction model of guidelines that allow to improve the understanding of non-expert users in the graphical results of process mining projects, in order to optimize the business processes in organizations. Our contribution aims to improve the understanding of non-expert users in the field of process mining. For this reason, we rely on data visualization techniques and color psychology to propose an interaction model of guidelines that allows us to guide process mining specialists to design graphics that convey clearly and understandably. With this, it seeks to better understand the results of process mining projects, allowing us to make better decisions about the performance of business processes in organizations. The interaction model generated in our research was validated with a group of users related to critical processes from various organizations in the country. This validation was carried out through a survey where cases are shown to these users in order to verify the 5 variables that were defined to qualitatively measure the level of improvement in the compression of the graphs when applying the guidelines of the interaction model. The results obtained showed that 4 of the 5 variables had a positive impact on the perception of users according to the case that was proposed in the form of a question. / Tesis

El Seguro Social de Salud, EsSalud, es un organismo público descentralizado que tiene como finalidad dar cobertura a los asegurados y sus derechohabientes, a través de otorgamiento de diferentes tipos de seguro a la población ante los riesgos humanos [1]. Esta institución brinda atención a un aproximado de 11 millones 493 mil peruanos asegurados, quienes representan un 35,7% de la población total [2], estos asegurados se encuentran concentrados en mayor proporción en edades de 0 a 14 años, de 25 a 44 años y 65 a más [3]. Según la memoria anual realizada en el 2019 por esta institución, muestra que se tiene un total de 28149 reclamos registrados en el sistema de información de Atención al Asegurado, que representa un 18,8 % del total de solicitudes de dicho sistema con un tiempo de conclusión de 25 días [4]. Asimismo, según el diario El Comercio, afirman que uno de los principales motivos de los reclamos se debe a la falta de acceso a los servicios de salud debido al tiempo de espera de atención para los asegurados [5]. EsSalud busca proponer estrategias para reducir estos reclamos y tiempos de espera, pero dichas investigaciones implican un mayor esfuerzo laboral y uso de recursos humanos. Los resultados de las pruebas no muestran ser muy efectivos dado que podría seguir presentando la disconformidad de los asegurados porque el tiempo de atención sigue siendo alto [6]. En este sentido, el presente trabajo consiste en proponer un método que permita contribuir a la mejora y optimización de la toma de decisiones por parte del equipo médico del Bloque de Cirugía sobre su proceso. Nuestro trabajo propone un método que permita formular y evaluar indicadores de Process Mining a través de preguntas relacionadas al funcionamiento de un proceso y permita comprender de manera sencilla las variables del proceso a través de técnicas de Data Visualization. El aporte se encuentra en la definición de variables dentro de las técnicas de Data Visualization. Este tiene el objetivo de permitir comprender en profundidad qué es lo que se va a representar gráficamente y, a la vez, sea de interés a los responsables del proceso de Bloque de Cirugía a nivel de negocio. Nuestra propuesta identifica cuellos de botella y violaciones de políticas de un proceso crítico en una organización de salud, ya que resulta complicado realizar mediciones y análisis para mejorar la calidad y transformación de los procesos en instituciones de atención en el sector salud. Para llevar a cabo el proyecto se tomará como referencia la información de la empresa AUNA. El método se ejecutó a través de escenarios operativos en el proceso quirúrgico de esta red de clínicas para responder preguntas típicas y frecuentes del proceso de Bloque de Cirugía. Se revisaron 1710 casos con un total de 15390 encuentros quirúrgicos. Asimismo, la aplicación del método permitió validar y mejorar el modelo de proceso documentado respecto a los registros de eventos de los sistemas de información del centro de salud. Se identificaron oportunidades de mejora para facilitar los registros de marcado y maximizar la calidad de los resultados para futuros proyectos de Minería de Procesos y Visualización de Datos. Finalmente, la aplicación del método permitió identificar cuellos de botella, variantes, violaciones y varianzas del proceso mediante el uso de indicadores de Minería de Procesos y de variables en Visualización de Datos para comprender el rendimiento actual del Bloque de Cirugía y, posteriormente, tomar decisiones y acciones de mejora en dicho proceso por parte del equipo médico. / The Social Health Insurance, EsSalud, is a decentralized public body whose purpose is to provide coverage to the insured and their beneficiaries, through the granting of different types of insurance to the population against human risks [1]. This institution provides care to an approximate 11 million 493 thousand insured Peruvians, who represent 35.7% of the total population [2], these insured persons are concentrated in a greater proportion in ages 0 to 14 years, from 25 to 44 years and 65 and over [3]. According to the annual report carried out in 2019 by this institution, it shows that there is a total of 28,149 claims registered in the Insured Service information system, which represents 18.8% of the total requests of said system with a time of 25-day conclusion [4]. Likewise, according to the newspaper El Comercio, they affirm that one of the main reasons for the complaints is due to the lack of access to health services due to the waiting time for the insured [5]. EsSalud seeks to propose strategies to reduce these claims and waiting times, but these investigations imply a greater work effort and use of human resources. The results of the tests do not show to be very effective since it could continue to present the dissatisfaction of the insured because the time of attention is still high [6]. In this sense, the present work consists in proposing a method that allows to contribute to the improvement and optimization of decision-making by the medical team of the Surgery Block regarding its process. / Tesis