Comment créer un Event Log pour le Process Mining

Méthode 2 : créer un journal d’événements avec SQL

Pour les volumes importants ou les extractions récurrentes, SQL est plus efficace et plus facile à reproduire. La technique essentielle consiste à utiliser UNION ALL pour regrouper plusieurs requêtes dans un même jeu de résultats.

Comprendre UNION ALL

UNION ALL empile les résultats de plusieurs instructions SELECT. Chaque SELECT ajoute des lignes au résultat final. Toutes les instructions SELECT doivent comporter le même nombre de colonnes, avec des types de données compatibles.

Exemple SQL complet

Voici une requête SQL qui crée un journal d’événements pour 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;

Comment étendre cette requête

Pour ajouter d’autres événements à votre journal :

1. Copiez l’un des blocs SELECT comme modèle
2. Modifiez le nom de la table pour indiquer votre table source
3. Mettez à jour le champ Timestamp avec la colonne appropriée
4. Modifiez le nom de l’activité pour décrire l’événement
5. Ajustez les attributs selon vos besoins
6. Ajoutez les conditions WHERE appropriées pour filtrer les données

Par exemple, pour ajouter un événement « Livraison tentée » :

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'

Quelle est la prochaine étape ? Chargez votre journal d’événements dans un outil de Process Mining

Une fois votre journal d’événements créé sous forme de fichier CSV ou d’export de base de données, vous pouvez le charger dans un outil de Process Mining. La plupart des outils suivent une démarche similaire :

1. Importez votre fichier ou connectez l’outil de Process Mining aux données extraites.
2. Associez vos colonnes (identifiant du cas, horodatage, activité)
3. Configurez les attributs supplémentaires
4. Générez votre carte de processus

Les outils modernes de Process Mining, comme ProcessMind, simplifient cette démarche. Importez les données de votre journal d’événements et l’outil visualise automatiquement votre processus, en révélant les goulots d’étranglement, les variations et les possibilités d’amélioration susceptibles de réduire les coûts et d’optimiser les processus opérationnels.

Conclusion

La création d’un journal d’événements pour le Process Mining ne nécessite ni outils spécialisés ni connaissances techniques approfondies. Il s’agit essentiellement d’organiser les données de votre processus dans un tableau comportant trois colonnes essentielles : identifiant du cas, horodatage et activité.

Que vous utilisiez Excel pour les petits jeux de données ou SQL pour des extractions plus volumineuses et complexes, les principes restent les mêmes :

1. Identifiez les événements que vous souhaitez suivre
2. Trouvez l’horodatage correspondant à chaque type d’événement
3. Regroupez toutes les informations dans un tableau unique
4. Ajoutez des attributs pour enrichir votre analyse

La difficulté principale ne réside pas dans l’extraction technique, mais dans la compréhension de vos opérations métier, afin de savoir quels événements comptent réellement. Commencez par les événements évidents, comme la création et la clôture d’une commande, puis ajoutez des détails à mesure que vous découvrez les analyses révélées par votre outil de Process Mining.

Vous souhaitez aller plus loin ? Consultez nos pages consacrées à l’amélioration continue des processus pour obtenir des informations détaillées sur les activités et les exigences en matière de données de processus courants tels que Purchase to Pay, Order to Cash et Accounts Payable. Ces ressources comprennent des modèles de données pour des systèmes connus comme SAP, Oracle et Microsoft Dynamics, afin de vous aider à créer votre journal d’événements.