Comment créer un journal d'événements de process mining

Méthode 2 : créer un journal d’événements avec SQL

Pour des volumes importants ou des extractions régulières, SQL est plus efficace et reproductible. L’astuce clé consiste à utiliser UNION ALL pour combiner plusieurs requêtes en un seul jeu de résultats.

Comprendre UNION ALL

UNION ALL empile les résultats de plusieurs instructions SELECT les unes au-dessus des autres. Chaque SELECT devient un ensemble de lignes dans le résultat final. Tous les SELECT doivent renvoyer le même nombre de colonnes avec des types compatibles.

Exemple SQL complet

Voici une requête SQL qui crée un journal d’événements pour Pizza Palace :

-- Journal d'événements Extraction for Pizza Palace
-- This query combines multiple event types into a single journal d'événements
-- Each SELECT block represents one activity type

-- Événement 1 : Commande passée
-- 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 horodatage,                -- 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 horodatage,
    '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 horodatage,
    '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 horodatage 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 horodatage,            -- Different horodatage 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 horodatage,
    '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 horodatage field)
-- This captures when the order was delivered to the customer
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.delivered_at AS horodatage,
    '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 journal d'événements easy to read and follow
ORDER BY case_id, horodatage;

Comment étendre cette requête

Pour ajouter de nouveaux événements à votre journal :

1. Copiez l’un des blocs SELECT comme modèle
2. Changez le nom de la table pour votre table source
3. Mettez à jour la colonne de horodatage avec la bonne colonne
4. Modifiez le nom d’activité pour décrire l’événement
5. Ajustez les attributs si nécessaire
6. Ajoutez des conditions WHERE appropriées pour filtrer les données

Par exemple, pour ajouter un événement “Delivery Attempted” :

UNION ALL

-- Event 7: Delivery Attempted
-- Add this to track failed delivery attempts
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.attempt_time AS horodatage,
    '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'

Et après ? Chargez votre journal d’événements dans un outil de Process Mining

Une fois votre journal d’événements généré sous forme de fichier CSV ou d’export de base de données, vous êtes prêt à l’importer dans un logiciel de Process Mining. La plupart des outils suivent une logique similaire :

1. Chargez votre fichier ou connectez l’outil à vos données extraites.
2. Mappez vos colonnes (ID du cas, Horodatage, Activity).
3. Configurez les attributs supplémentaires.
4. Générez votre cartographie de processus.

Les outils modernes comme ProcessMind  simplifient grandement cette étape. Importez simplement vos données, et l’outil visualise automatiquement votre processus, révélant les points de blocage, les variantes et les opportunités d’optimisation pour réduire vos coûts opérationnels.

Conclusion

Créer un journal d’événements pour le Process Mining ne nécessite pas d’outils complexes ni de connaissances techniques pointues. L’idée est simplement d’organiser vos données de Process Mining dans un tableau comportant trois colonnes essentielles : ID du cas, Horodatage et Activity.

Que vous utilisiez Excel pour des petits volumes ou SQL pour des extractions plus lourdes, les principes restent identiques :

1. Identifiez les événements que vous souhaitez suivre
2. Trouvez l’horodatage pour chaque type d’événement
3. Centralisez le tout dans un tableau unique
4. Ajoutez des attributs pour enrichir votre analyse

La partie la plus délicate n’est pas l’extraction technique, mais la compréhension de votre fonctionnement métier pour savoir quels événements comptent vraiment ! Commencez par les plus évidents (commande passée, commande expédiée) et affinez le niveau de détail au fur et à mesure que vous progressez avec votre outil de Process Mining.

Envie d’aller plus loin ? Explorez nos pages sur l’amélioration continue des processus . Vous y trouverez des détails sur les activités et les données requises pour des processus standards comme le cycle achat-paiement (Achats au paiement (P2P)) , le cycle vente-encaissement (Order-to-Cash)  et la comptabilité fournisseurs (Comptes fournisseurs) . Ces ressources incluent des templates de données pour des systèmes comme SAP, Oracle et Microsoft Dynamics, afin de vous faire gagner du temps dans la création de votre journal d’événements.