Cómo crear un registro de eventos para Process Mining

Método 2: Crear un registro de eventos con SQL

Para conjuntos de datos más grandes o extracciones recurrentes, SQL es más eficiente y fácil de repetir. La técnica clave consiste en usar UNION ALL para combinar varias consultas en un único conjunto de resultados.

Cómo funciona UNION ALL

UNION ALL apila los resultados de varias instrucciones SELECT. Cada SELECT añade filas al resultado final. Todas las instrucciones SELECT deben tener el mismo número de columnas y tipos de datos compatibles.

Ejemplo completo de SQL

Esta es una consulta SQL que crea un registro de eventos para Pizza Palace:

-- Event Log Extraction for Pizza Palace
-- This query combines multiple event types into a single event log
-- Each SELECT block represents one activity type

-- Event 1: Order Placed
-- Source: orders table
-- This captures when customers submit their orders
SELECT 
    o.id AS case_id,                          -- The order ID is our case identifier
    o.created_at AS timestamp,                -- When the order was placed
    'Order Placed' AS activity,               -- The activity name (hardcoded)
    o.customer_name AS customer,              -- Case attribute: who ordered
    o.total_amount AS order_value,            -- Case attribute: order value
    NULL AS driver,                           -- Not applicable for this event
    NULL AS payment_method                    -- Not applicable for this event
FROM orders o
WHERE o.created_at >= '2025-01-01'            -- Filter to your desired date range

UNION ALL

-- Event 2: Payment Received
-- Source: payments table
-- This captures successful payment processing
SELECT 
    p.order_id AS case_id,
    p.payment_time AS timestamp,
    'Payment Received' AS activity,
    o.customer_name AS customer,              -- Join to get case attributes
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    p.payment_method AS payment_method        -- Event-specific attribute
FROM payments p
JOIN orders o ON p.order_id = o.id            -- Join to get order details
WHERE p.payment_time >= '2025-01-01'
  AND p.status = 'successful'                 -- Only include successful payments

UNION ALL

-- Event 3: Order Sent to Kitchen
-- Source: kitchen_queue table
-- This captures when the kitchen starts working on the order
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.queue_entry_time AS timestamp,
    'Order Sent to Kitchen' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.queue_entry_time >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 4: Order Ready
-- Source: kitchen_queue table (different timestamp field)
-- This is an inferred event based on when the kitchen marked it complete
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.completed_time AS timestamp,            -- Different timestamp than entry
    'Order Ready' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.completed_time >= '2025-01-01'
  AND k.completed_time IS NOT NULL            -- Only include completed orders

UNION ALL

-- Event 5: Assigned to Driver
-- Source: delivery_assignments table
-- This captures when a driver is assigned to deliver the order
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.assigned_at AS timestamp,
    'Assigned to Driver' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,                  -- Event-specific attribute
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.assigned_at >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 6: Delivery Completed
-- Source: delivery_assignments table (different timestamp field)
-- This captures when the order was delivered to the customer
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.delivered_at AS timestamp,
    'Delivery Completed' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.delivered_at >= '2025-01-01'
  AND d.delivered_at IS NOT NULL              -- Only include completed deliveries

-- Final ordering: by case, then by time
-- This makes the event log easy to read and follow
ORDER BY case_id, timestamp;

Cómo ampliar esta consulta

Para añadir más eventos al registro:

1. Copie uno de los bloques SELECT como plantilla
2. Cambie el nombre de la tabla por el de su tabla de origen
3. Actualice el campo de marca de tiempo con la columna correcta
4. Cambie el nombre de la actividad para describir el evento
5. Ajuste los atributos según sea necesario
6. Añada condiciones WHERE adecuadas para filtrar los datos

Por ejemplo, para añadir un evento «Entrega intentada»:

UNION ALL

-- Event 7: Delivery Attempted
-- Add this to track failed delivery attempts
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.attempt_time AS timestamp,
    'Delivery Attempted' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_attempts d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.attempt_time >= '2025-01-01'

¿Qué sigue? Cargue su registro de eventos en una herramienta de Process Mining

Una vez que haya creado el registro de eventos como archivo CSV o exportación de base de datos, podrá cargarlo en una herramienta de Process Mining. La mayoría de las herramientas siguen un proceso similar:

1. Cargue su archivo o conecte la herramienta de Process Mining con los datos extraídos.
2. Asigne sus columnas (Case ID, marca de tiempo y actividad)
3. Configure los atributos adicionales que necesite
4. Genere su mapa de procesos

Las herramientas modernas de Process Mining, como ProcessMind, simplifican este proceso. Cargue los datos de su registro de eventos y la herramienta visualizará automáticamente su proceso, mostrando cuellos de botella, variaciones y oportunidades de mejora que pueden ayudarle a reducir costes y optimizar los procesos operativos.

Conclusión

Crear un registro de eventos para Process Mining no requiere herramientas especializadas ni conocimientos técnicos avanzados. En esencia, consiste en organizar los datos de Process Mining en una tabla con tres columnas esenciales: Case ID, marca de tiempo y actividad.

Tanto si utiliza Excel para conjuntos de datos pequeños como SQL para extracciones más grandes y complejas, los principios son los mismos:

1. Identifique los eventos que desea seguir
2. Encuentre la marca de tiempo de cada tipo de evento
3. Combine todo en una sola tabla
4. Añada atributos para enriquecer el análisis

La parte más difícil no es la extracción técnica, sino comprender suficientemente sus operaciones para saber qué eventos son importantes. Empiece por los eventos evidentes, como el pedido realizado y el pedido completado, y añada detalles a medida que descubra qué información revela su herramienta de Process Mining.

¿Quiere profundizar? Explore nuestras páginas sobre mejora continua de procesos para obtener información detallada sobre las actividades y los requisitos de datos de procesos habituales, como Purchase to Pay, Order to Cash y Accounts Payable. Estos recursos incluyen plantillas de datos para sistemas conocidos como SAP, Oracle y Microsoft Dynamics, lo que le permitirá avanzar más rápido al crear su registro de eventos.