Process Mining as a Tool for Promoting Transparency: Opportunities and Challenges

Authors

DOI:

https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.567

Keywords:

public transparency, process mining, health product management, jurimetrics

Abstract

Public transparency enables the exercise of democracy by guiding public institutions to better management practices and by promoting citizens’ active participation in public management. Transparency is an essential conduct in a democratic context, its practice must be continuously encouraged and improved, especially considering the possibilities that emerge from new technologies, including technologies related to information management. In this essay, we explore the potential of process mining as a technological agent to support public transparency. The ability of process mining to enable the visual and analytical analysis of data related to the logs of process execution within the public administration, as well as its ability to enable predictive and prescriptive modeling, brings opportunities to understand the functioning of the public machine, aiming at monitoring and analyzing its performance, including proposing actions to optimize the process and verify compliance with regulations, both by controlling agencies and by citizens. We discuss the opportunities for using process mining to promote public transparency through exploratory studies in two contexts: in the health area (considering the health product management process of the national health surveillance agency) and in the judicial area (considering lawsuit processes in the largest court in Brazil). Regarding the paradox which encompasses any technology (i.e., tools bringing both facilities and incongruences), we also discuss some potential challenges for the adoption of process mining for transparency in public administration as observed from the studies.

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Author Biographies

  • Renata Mendes de Araujo, Universidade Presbiteriana Mackenzie

    Professora na Faculdade de Computação e Informática e pesquisadora do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Pesquisadora do Programa de Pós-Graduação em Sistemas de Informação da EACH-USP. Pesquisadora do Doutorado Profissional em Administração Pública da ENAP. Pesquisadora convidada do LUDES-Laboratório de Ludologia, Engenharia e Simulação da COPPE/UFRJ. Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora pelo CNPq. Possui graduação em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1992), mestrado (1994) e doutorado (2000) em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Possui mais de 20 anos de experiência em pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação na área de Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: governo e democracia digital, gestão da inovação, gestão de processos de negócio e sistemas colaborativos. Coordena o Grupo de Pesquisa e Inovação em Ciberdemocracia (CIBERDEM)(ciberdemack.com.br).

  • Sarajane Marques Peres, Universidade de São Paulo

    Professora-pesquisadora associada na Universidade de São Paulo, Sarajane Marques Peres possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (1996), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1999) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2006). Possui livre docência em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional pela Universidade de São Paulo. Atualmente trabalha em regime de dedicação exclusiva, com credenciamento pleno no Programa de Pós Graduação em Sistemas de Informação da USP. É membra do quadro de pesquisadores do C4AI - Center for Artificial Intelligence (USP/IBM/Fapesp) e do AI2 - Advanced Institute for Artificial Intelligence, e vice-diretora do Núcleo de Pesquisas em Novas Arquiteturas Pedagógicas (NAP). Durante agosto de 2018 a dezembro de 2018 atuou como pesquisadora na Vrije Universiteit Amsterdam, nos Países Baixos, e durante janeiro de 2019 a junho de 2019 atuou como pesquisadora na Utrecht University, Países Baixos. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional. Atualmente está pesquisando na área de Reconhecimento de Padrões aplicado a Análise de Gestos, Mineração de Textos e Mineração de Processos, e na área de interação homem-máquina usando robôs sociais. É autora do livro didático: Introdução à Mineração de Dados: com aplicações em R, publicado como parte da Série Elsevier - SBC. Foi tutora do grupo PET-Sistemas de Informação (Programa PET - Sesu/MEC) de 2010 a 2018

  • Marcelo Fantinato, Universidade de São Paulo

    Bacharel em Ciência da Computação (UEM, 1999); Mestre em Engenharia Elétrica (Unicamp, 2002); Doutor em Ciência da Computação (Unicamp, 2007); Livre-docente em Gestão de Processos de Negócio (USP, 2014). Possui certificação Green Belt no programa de melhoria de qualidade Six Sigma (Motorola, 2007). É Professor Associado na Universidade de São Paulo (USP), na Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH), do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação e do Programa de Pós-graduação em Sistemas de Informação. É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq, nível 2. Foi pesquisador convidado na Vrije Universiteit Amsterdam, Países Baixos, em 2018, e na Utrecht University, Países Baixos, em 2019. Foi coordenador do Programa de Pós-graduação em Sistemas de Informação (PPgSI) da USP (2014-2018). Atualmente, é Presidente da Comissão de Pós-graduação da EACH-USP. Tem experiência profissional na indústria de desenvolvimento de software, na Fundação CPqD (Campinas-SP, 2001-2006) e na Motorola Industrial (Jaguariúna-SP, 2006-2008). Foi coordenador geral do CBSoft 2011 (Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática), coordenador geral do SBSI 2012 (Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação); e coordenador do comitê de programa do SBCARS 2012 (Simpósio Brasileiro de Componentes, Arquiteturas e Reutilização de Software). Principais linhas de pesquisa atuais são: mineração de processos, gestão de processos de negócio (BPM), e brinquedos inteligentes e robôs sociais.

  • Adriana Jacoto Unger, Universidade de São Paulo

    Possui graduação em Engenharia Mecânica - Automação e Sistemas pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (1999) e mestrado em Engenharia de Produção pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2018). Atualmente é doutoranda em Sistemas de Informação do PPgSI da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo e membro do grupo de Mineração de Processos da Universidade de São Paulo. É profissional certificada Celonis (Analyst e Data Engineer) e CBPP (Certified Business Process Professional) Blue Seal pela ABPMP (Association of Business Process Management Professionals). Possui mais de 20 anos de experiência profissional na área de BPM (Business Process Management) e gestão por processos. Atualmente está pesquisando na área de Mineração de Processos e Direito e Tecnologia.

  • Thais Rodrigues Neubauer, Universidade de São Paulo

    Bacharel em Sistemas de Informação (USP,  2017); Mestre em Sistemas de Informação (USP, 2020). Atualmente é doutoranda em Sistemas de Informação (USP, 2025), membro do grupo de Mineração de Processos da Universidade de São Paulo e professora no Instituto de Tecnologia e Liderança (São Paulo, 2022). Foi professora de Inteligência Artificial na Faculdade de Informática e Administração Paulista (São Paulo, 2020-2021). Profissional certificada Celonis (Analyst e Data Engineer). Tem experiência profissional como engenheira de dados na Serasa Experian (São Paulo, 2017-2018) e como cientista de dados na  empresa The Next Web (Amsterdam, 2015-2016). Principais linhas de pesquisa são: inteligência computacional, mineração de dados e aprendizado de máquina aplicado à mineração de texto e à mineração de processos.

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Published

2023-07-07

Issue

Vol. 15 No. 27 (2023): Revista da CGU, 27,jan-jun/2023

Section

Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades (compl.)

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How to Cite

Process Mining as a Tool for Promoting Transparency: Opportunities and Challenges. Revista da CGU, [S. l.], v. 15, n. 27, 2023. DOI: 10.36428/revistadacgu.v15i27.567. Disponível em: https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/567.. Acesso em: 21 nov. 2024.

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