Guía de Data Management para insights óptimos

Mejores prácticas de Data Management en ProcessMind

La gestión eficiente de data es esencial para sacar el máximo provecho de tu experiencia en ProcessMind. Si sigues las mejores prácticas, tus datasets estarán bien organizados, serán fáciles de usar y te darán insights accionables.

1. Organización de tus Datasets

• Usa nombres descriptivos:
  Al subir datasets, pon nombres claros y descriptivos para identificarlos rápido. Por ejemplo, puedes usar nombres como Q1_2025_Sales_Data o Customer_Support_Logs.

• Agrupa datasets relacionados:
  Usa colores para agrupar datasets similares. Así los diferencias fácilmente en tu modelo de procesos y facilitas el análisis.

• Aprovecha los nombres de contexto:
  Asigna nombres personalizados a los datasets en procesos específicos para reflejar mejor su uso.

2. Subida y preparación de data

• Limpia tu data antes de subirla:
  Asegúrate de que tu data esté libre de duplicados, inconsistencias o valores faltantes. Una data limpia hace más precisos los modelos y los insights.

• Previsualiza la data:
  Usa la función de previsualización para verificar la estructura y el contenido de tu dataset antes de mapearlo a un proceso.

• Verifica la compatibilidad de los datasets:
  Alinea los nombres de columnas, formatos y tipos de data con los atributos necesarios para tu análisis de procesos.

3. Mapeo de datasets a modelos de procesos

• Comienza con un modelo de procesos claro:
  Inicia con un canvas vacío y ve mapeando poco a poco las actividades del dataset al modelo.

• Utiliza el Auto Mapping cuando sea posible:
  Aprovecha el auto-mapeo de ProcessMind para vincular actividades a elementos existentes. Así ahorras tiempo y mantienes consistencia.

• Gestiona las actividades no mapeadas:
  Revisa y asigna manualmente las actividades sin mapa arrastrándolas sobre las actividades correctas en tu modelo. O usa el panel de datasets de la izquierda para un mapeo preciso.

4. Combina y divide datasets

• Combina datasets con atributos similares:
  Une datasets con atributos iguales usando el mismo color y la opción “Combine Dataset with Same Color”. Así obtienes una vista unificada para simulación y análisis.

• Usa atributos específicos sabiamente:
  Si los datasets son diferentes, mantenlos separados y aprovecha los atributos particulares para filtrados y análisis más detallados.

5. Uso de filtros y métricas

• Aplica filtros estratégicamente:
  Usa filtros para enfocarte en data relevante como cases, variantes o periodos. Elimina los filtros innecesarios para más claridad.

• Elige bien las métricas:
  Selecciona métricas que vayan con tus objetivos, como throughput time, número de cases, o tCO2e para insights de sostenibilidad.

6. Seguridad de la data

• Controla los accesos:
  Asigna permisos adecuados para que solo usuarios autorizados puedan ver o modificar tus datasets.

• Monitorea los cambios:
  Usa versionado de datasets o funciones de logging para rastrear cambios y mantener la integridad de la data.

7. Revisa y actualiza los datasets periódicamente

• Archiva la data antigua:
  Elimina datasets viejos de procesos activos y guárdalos en un lugar seguro para referencia futura si es necesario.

• Actualiza con frecuencia:
  Asegúrate de que tus datasets tengan la información más actual para mantener la relevancia del análisis.

Consideraciones finales sobre Data Management

Siguiendo estas mejores prácticas, puedes simplificar la gestión de data en ProcessMind y lograr análisis más precisos, insights más claros y workflows más ágiles. Con una data bien gestionada, ProcessMind es una herramienta aún más potente para optimizar los procesos de tu negocio.