Guide Data Management : optimiser vos insights
Bonnes pratiques de Data Management dans ProcessMind
Un data management efficace est essentiel pour tirer le meilleur parti de ProcessMind. Suivre les bonnes pratiques vous permet de garder vos datasets organisés, faciles d’utilisation et d’obtenir des insights actionnables.
1. Organiser vos Datasets
Utilisez des noms descriptifs :
Lors de l’upload, donnez des noms clairs et explicites à vos datasets pour les identifier rapidement. Exemple :Q1_2025_Sales_DataouCustomer_Support_Logs.Regroupez les datasets similaires :
Utilisez un code couleur pour structurer vos datasets liés. Cela facilite la compréhension dans votre modèle de process et simplifie l’analyse.Exploitez les noms contextuels :
Attribuez des noms personnalisés aux datasets dans chaque process afin de mieux refléter leur utilisation spécifique.
2. Importer et préparer vos données
Nettoyez vos données avant l’upload :
Vérifiez qu’il n’y ait pas de doublons, d’incohérences ou de valeurs manquantes. Des données propres offrent des résultats et insights plus fiables.Aperçu des données :
Utilisez la fonction d’aperçu pour contrôler la structure et le contenu de votre dataset avant de le mapper à un process.Vérifiez la compatibilité des datasets :
Alignez les noms de colonnes, formats et types de données pour correspondre aux attributs attendus pour l’analyse de process.
3. Mapper vos datasets sur les modèles de process
Commencez par un process model clair :
Démarrez sur un canevas vierge et mappez progressivement les activités de votre dataset sur le modèle.Utilisez l’auto mapping quand possible :
Utilisez l’auto-mapping de ProcessMind pour rattacher les activités aux éléments existants, afin de gagner du temps et d’assurer la cohérence.Gérez les activités non mappées :
Vérifiez et mappez manuellement toute activité non reliée, en la faisant glisser sur une activité du modèle, ou utilisez le panneau de dataset à gauche pour un mapping précis.
4. Combiner et séparer vos datasets
Combinez les datasets aux attributs similaires :
Fusionnez ceux qui partagent des attributs en leur attribuant la même couleur et l’option “Combine Dataset with Same Color”. Vous aurez ainsi une vue unifiée pour la simulation et l’analyse.Exploitez les attributs spécifiques :
Si les datasets sont très différents, gardez-les séparés et misez sur leurs attributs spécifiques pour un filtrage et une analyse plus précise.
5. Utiliser les filtres et les métriques
Appliquez les filtres avec discernement :
Ciblez vos analyses sur des données précises, comme des cases, des variantes ou des périodes. Retirez les filtres inutiles pour garder la clarté.Choisissez les bonnes métriques :
Sélectionnez les KPIs qui correspondent à vos objectifs, comme throughput time, nombre de cases ou tCO2e pour le suivi RSE.
6. Garantir la sécurité de vos données
Contrôlez les accès :
Attribuez des droits d’accès adaptés pour que seuls les utilisateurs autorisés puissent consulter ou modifier les datasets.Surveillez les changements :
Utilisez la versioning ou les logs pour suivre les modifications et garantir l’intégrité des données.
7. Réviser et mettre à jour vos datasets régulièrement
Archivez les données obsolètes :
Retirez les datasets anciens de vos process et stockez-les en sécurité pour référence future.Mettez à jour régulièrement :
Vos datasets doivent refléter l’information la plus récente pour garantir la pertinence de vos analyses.
Conclusion sur le Data Management
En appliquant ces bonnes pratiques, vous simplifiez la gestion de vos données dans ProcessMind : vos analyses seront plus précises, vos insights mieux ciblés et vos workflows plus efficaces. Des données bien gérées font de ProcessMind un outil encore plus puissant pour l’optimisation des process métier.