Unidad 3: Gestión de Procesos

Representación visual de todos los procesos de una organización y sus partes complejas detalladamente.

Representación visual de un proceso o parte de él, mostrando las actividades de cada persona.

Secunencia de tareas para completar una actividad dentro de un proceso.

Representación gráfica del flujo de trabajo para tomar conciencia y mejorar los procesos.

Aumenta la motivación y la productividad al involucrar a todos en el modelamiento.

Establecer un solo modelo óptimo para cada tarea, facilitando la eficiencia y estandarización.

Identificar y eliminar los obstáculos o problemas que afectan el proceso.

Simple (entendible), visual (integral), e intuitivo (facilita la comprensión y el método correcto).

Proceso de reconocer los síntomas del proceso, definir el imperativo estratégico, crear el primer enunciado del problema y refinarlo usando técnicas como las preguntas de contexto y la confirmación de hechos para obtener un enunciado final del problema.

Un solo indicador seleccionado de una lista para evaluar el problema, usado para enfocar la evaluación.

Obtener datos sobre el estado actual de la variable crítica mediante diferentes estudios, incluyendo estudios de tiempo.

Valor deseado para la variable crítica.

Diferencia entre el estado actual y la meta deseada de la variable crítica.

Método formal para obtener los datos de evaluación, indicando las fuentes de información.

Medida cuantitativa que refleja el estado o desempeño de un proceso, con base en objetivos estratÉgicos.

Existen 3 tipos de indicadores: del alineamiento estratÉgico, de proceso e individuales.

Técnica para generar muchas ideas rápidamente sobre un tema.

Herramienta para agrupar ideas relacionadas en un tema problemático o complejo.

Definir el problema/tema, recolectar datos, ordenar, agrupar y crear el diagrama.

Muestra las relaciones causa-efecto de un problema complejo.

Causas más directamente relacionadas al problema principal.

Herramienta para identificar posibles causas de un problema o característica de calidad.

Organizar ideas similares en grupos.

Agrupar ideas redundantes o similares.

Análisis de los procesos actuales (insumos, productos, costos, tiempos, calidad) para establecer una línea base para futuras mejoras.

Evaluación de la importancia estratégica, necesidad de mejora y factibilidad de rediseño de un proceso.

Seleccionar procesos que se rediseñarán basados en análisis de impacto.

Identificar tareas redundantes, cuellos de botella y controles que no agregan valor en un proceso.

Definir los aspectos técnicos (normas, procedimientos) y sociales (personal, habilidades, estructura organizativa) de nuevos procesos.

En sistemas tradicionales, los datos están estrechamente ligados a los programas que los gestionan. Un cambio en los programas puede exigir modificaciones en los datos, lo cual es costoso y reduce la flexibilidad.

Los sistemas tradicionales pueden generar informes programados, pero no responder con agilidad a solicitudes de información ad hoc, ya que puede ser costoso y requerir mucho tiempo recuperar los datos necesarios.

La falta de control administrativo en el acceso y modificación de datos puede llevar a que la gerencia no tenga visibilidad sobre quién accede o modifica la información.

La compartición de información entre áreas es limitada, lo cual impide que los datos fluyan libremente entre las distintas partes de la organización, reduciendo la confianza en la precisión de la información.

Un conjunto de datos organizados para dar servicio de manera eficiente a muchas aplicaciones al centralizar los datos y controlar los que son redundantes.

Resuelve muchos de los problemas de la organización de los archivos tradicionales.

Permite a una organización centralizar los datos, administrarlos en forma eficiente y proveer acceso a los mismos a los programas de aplicación.

Actúa como una interfaz entre los programas de aplicación y los archivos de datos físicos. Libera al usuario de la tarea de entender dónde y cómo están almacenados los datos.

Organizar datos para eliminar redundancia y simplificar las relaciones entre ellos.

Representación visual de las conexiones entre datos, como proveedores y piezas.

Afecta la precisión y utilidad de los datos. Puede dificultar la respuesta a preguntas clave del negocio.

Grandes volúmenes de datos diversos que no caben en bases de datos tradicionales.

Estructurados: organizados en filas y columnas (como una hoja de cálculo). No estructurados: sin formato específico (texto, imágenes).

Datos de redes sociales, sensores, comercio electrónico, tráfico web.

Unidades de medida para datos masivos: petabyte = 1000 terabytes, exabyte = 1000 petabytes.

Identificar patrones y anomalías en datos masivos, ofreciendo insights sobre comportamiento del cliente y más.