Adatproblémák elhárítása

Adatproblémák elhárítása

Az adatproblémáknak jól felismerhető jelei vannak: széteső esetek, rossz sorrendben megjelenő események, hiányzó lépések vagy lehetetlennek tűnő számok. Ezen az oldalon a tünettől haladunk vissza az okig, majd a megoldásig. Ha egy beállítás megoldja a problémát, a ProcessMindben módosítjuk, ha pedig csak az adatkinyerés javítása segít, ott keressük a megoldást.

A teljes adat-előkészítési folyamatról, vagyis arról, milyen a jó adat és hogyan állíthatja elő, lásd az Adatok tisztítása és előkészítése című oldalt. A platform által végzett adatellenőrzésekről lásd az Adatminőség című oldalt.

Első ellenőrzések

Mielőtt megvizsgálná a forrásfájlt, nézze meg, mit jelez már a ProcessMind:

• A panelek feletti piros lista. Az adatkészlet Általános lapján egy piros lista jelzi az akadályt: hiányzik az Ügyazonosító, a Tevékenység vagy a Befejezés időpontja; nincs adat egyes tevékenységekhez, értékek hiányoznak attribútumokból, vagy az újra feltöltött fájl nem egyezik azzal a folyamattípussal, amelyhez betöltötték. Kezdje itt az ellenőrzést.
• A modellminőség-jelző és a panel. A jelző százalékban mutatja a folyamatállapot-pontszámot. A panelen az adatok frissességét, az attribútumlefedettséget és a tevékenységelemzést találja.
• AI-alapú adatjavaslatok. Az adatkészlet vizsgálata felsorolja a feltárt problémákat, és hozzárendeléseket, illetve javításokat javasol.
• Adatkészlet-attribútumok. Módosíthatja a megjelenített nevet, az adattípust és az időbélyeg formátumát, vagy elrejthet egy oszlopot, anélkül hogy újra exportálná az adatokat.

Tünetek a folyamatábrán

Az esetek több különálló esetre szakadnak

Ezt látja: egy folyamatpéldány több rövid esetként jelenik meg, esetenként csak egy-két lépéssel, ezért az ábra tevékenységek egyenes sorának látszik.

Miért: az Ügyazonosító mezőhöz rendelt oszlop nem a teljes folyamatpéldányt azonosítja, hanem annak egy kisebb egységét, például egy tételt, számlaszámot vagy egy rendszerből származó dokumentumszámot.

Megoldás: rendelje hozzá azt az oszlopot, amely a teljes példányt azonosítja, például a rendelést, a jegyet vagy a kárigényt. Ha erre nincs egyetlen oszlop sem, az azonosítókat még az adatbetöltés előtt kell egyesíteni. SQL-ben vagy az ETL-feladatban kapcsolja össze őket úgy, hogy ugyanannak a példánynak minden eseménye azonos Case ID-t kapjon, majd töltse fel újra az adatokat. Az egyes rendszerek elnevezési szabályait az Adatok beszerzése című oldal ismerteti.

Az események sorrendje hibás

Ezt látja: a később történő tevékenységek a korábbiak előtt jelennek meg, például a számla dátuma megelőzi a rendelését.

Ok: általában három dolog okozza. Az időbélyeg formátumát rosszul értelmezte a rendszer, például egy 03/04/2025 értéket március 4-ének olvasott április 3. helyett. Eltérő időzónájú rendszerek eseményeit átalakítás nélkül egyesítették. Vagy rossz oszlopot rendeltek az időmezőhöz.

Megoldás: ellenőrizze a format értékét a dataset attributes között, és győződjön meg róla, hogy a mező típusa Timestamp, nem pedig szöveg. Az exportok egyesítése előtt alakítsa át az összes forrás időadatait ugyanarra az időzónára. Rendezze az egyes esetek eseményeit időbélyeg szerint, majd ellenőrizzen néhány esetet az elejétől a végéig.

Lépések hiányoznak

Ezt látja: az ábrából hiányzik egy olyan lépés, amely biztosan megtörténik.

Miért: az adott lépés nem hagy nyomot az adatokban (például telefonos jóváhagyás vagy papíralapú aláírás), nem képezték le a tevékenységet, vagy egy szűrő elrejti.

Megoldás: a létező, de nem rögzített lépéseket tegye láthatóvá úgy, hogy a tevékenységet adatfolyamként áthaladó lépésként jelöli meg, a többit pedig képezze le a Tevékenységek leképezése és a leképezés megszüntetése útmutató szerint. A le nem képezett tevékenységek áttetszően, szaggatott vonalakkal összekötve jelennek meg. Ezután ellenőrizze, mely szűrők vannak bekapcsolva.

Az esetek sosem zárulnak le

Ezt látja: sok eset egyszerűen véget ér anélkül, hogy elérné a záró eseményt.

Miért: az export egy adott dátumnál véget ér, miközben az esetek még folyamatban vannak, a modellben nincs záró esemény, vagy a lezáró tevékenység nem szerepel az adatkészletben.

Megoldás: adjon a modellhez valódi záró eseményt, vagy fogadja el a nyitott eseteket, és hagyja ki őket az időelemzésből. Az időmutatók csak a lezárt eseteket veszik figyelembe. A be nem fejezett eset nem adatminőségi hiba.

A darabszámok túl magasnak tűnnek

Ezt látja: egy tevékenység gyanúsan gyakran fordul elő, vagy az esetek száma meghaladja az üzleti jelentésekben szereplő értéket.

Miért: duplikált sorok kerültek az adatok közé, mert egy integráció kétszer rögzítette ugyanazt az eseményt, vagy az adatkinyerés ismétlődött meg.

Megoldás: feltöltés előtt távolítsa el a duplikátumokat az esetazonosító, a tevékenység és az időbélyeg alapján. Az előkészítési munkafolyamat bemutatja, honnan erednek leggyakrabban az ismételt adatkinyerések.

A folyamattérkép túlzsúfolt

Ezt látja: több száz tevékenységet, amelyek többsége technikai jellegű.

Miért: a bejelentkezések, az újrapróbálkozások és a háttérfeladatok ugyanabban az adatkinyerésben szerepelnek, mint az üzleti lépések.

Megoldás: rejtse el az elemzéshez nem használt attribútumokat, szűrje ki a folyamathoz nem tartozó eseményeket, az alacsony szintű eseményeket pedig csoportosítsa a hozzájuk tartozó tevékenységbe. A folyamatrészletek és a zaj közötti határt a folyamat szakértőinek kell meghatározniuk.

A különböző rendszerek adatai nem illeszkednek egymáshoz

Ezt látja: a folyamatban hiányok vannak ott, ahol az egyik rendszernek adatot kellett volna szolgáltatnia.

Miért: a rendszerekből eltérő időpontokban nyerik ki az adatokat, ugyanazt a lépést másképp nevezik el, vagy az egyik adatkinyerés teljesen elmaradt.

Megoldás: az adatok egyesítése előtt hangolja össze az adatkinyerési időszakokat és a tevékenységek elnevezéseit. A fájlok összefűzése helyett a elsődleges és összehasonlító beállítással adjon szerepet az egyes adatkészleteknek.

Az adatkészlet hibái

A feltöltés sikertelen

Ezt látja: a feltöltés hibaüzenettel leáll, vagy a fájl egyetlen oszlopként töltődik be.

Miért: a fájl nem felel meg valamelyik szerkezeti követelménynek. Gyakori ok a hiányzó fejlécsor (ennek az első sorban kell lennie), az adatsorok közötti üres sor, a szövegként tárolt szám, illetve az olyan Excel-fájl, amelyben az adatok a második munkalapon vannak. A rendszer csak az első munkalapot olvassa be.

Megoldás: helyezze a fejlécet az első sorba, törölje az üres sorokat, ellenőrizze, hogy a számok számként szerepelnek-e, és tegye az eseményadatokat az első munkalapra. A CSV-, TSV- és TXT-fájlok elválasztóit és idézőjeleit a rendszer automatikusan felismeri. Ha az eredmény mégis egyetlen oszlop, valószínűleg nem tudja értelmezni a fájlt. Exportálja újra CSV- vagy Parquet-formátumban.

Hibásak az oszlopok vagy az adattípusok

Ezt látja: hiányzik egy oszlop, vagy az időbélyeg szövegként jelenik meg.

Miért: a fájl megváltozott az előző feltöltés óta, vagy a rendszer rosszul ismerte fel az adattípust.

Megoldás: állítsa be kézzel az adattípust és a formátumot, vagy rejtse el az oszlopot. Fájlcsere után ellenőrizze a piros listában, hogy az új fájl megfelel-e annak az adatkészletnek, amelybe betöltötte.

A rendszer nem ismeri fel az időbélyegeket

Ezt látja: az időbélyegoszlop üres, vagy a számított időtartamok jóval hosszabbak a vártnál.

Miért: szokatlan formátum, területi beállítástól függő nap- és hónapsorrend, eltérő pontosságú értékek (másodperc és ezredmásodperc ugyanabban az oszlopban), vagy kétszer alkalmazott időzóna-átváltás.

Megoldás: adja meg kézzel a formátumot az adatkészlet attribútumainál, a vegyes pontosságú exportokat válassza szét a forrásrendszerben, és feltöltés előtt egységesítse az időzónát.

Az értékek üresek

Ezt látja: az attribútumok lefedettségénél hiányok jelennek meg a minőségi panelen, vagy a diagramon megjelenik egy null kategória.

Miért: a forrásrendszer nem minden esetnél rögzíti az értéket, vagy az export kihagyta az üres mezőket.

Megoldás: ha lehetséges, pótolja a hiányzó értékeket a forrásrendszerben. Ha egy üres érték helyettesíthető ésszerű alapértelmezéssel, használjon nullérték-kezelő függvényeket egy számított attribútumban.

Eltérnek a tevékenységek elnevezései

Ezt látja: az „Approve Order” és az „Order Approval” két külön tevékenységként szerepel, pedig ugyanazt jelentik, vagy ugyanazt a lépést országonként másképp nevezik el.

Miért: minden forrásrendszer más elnevezést használ ugyanarra a munkára.

Megoldás: állapodjon meg egyetlen elnevezésben minden lépéshez. Ezután egységesítse az értékeket az adatkinyerésben, vagy hozzon létre egy számított attribútumot, amely az eltérő elnevezéseket egy névre képezi le. A tevékenységet ezután az egységesített név alapján képezze le.

A számokkal kapcsolatos hibák

Az átlagok túl alacsonynak tűnnek

Ezt látja: az esetek átlagos időtartama nem tűnik reálisnak az üzleti terület számára.

Miért: az időmutatók csak a lezárt eseteket veszik figyelembe, a befejezetleneket kizárják. A lezárult esetek gyakran gyorsabban érnek véget, különösen egy közelmúltbeli időszakban.

Megoldás: hasonló eseteket hasonlítson össze. Szűkítse az időszakot azokra az esetekre, amelyeknek volt idejük lezárulni. Mielőtt egyetlen átlagból következtetést von le, olvassa el az Időmutatók leírását, és az átlag helyett vizsgálja meg az értékek eloszlását.

A szélsőértékek torzítják az átlagot

Ezt látja: az átlag jóval magasabb, mint egy tipikus eset értéke.

Miért: néhány szélsőséges eset felfelé húzza az átlagot. Ezek néha valódi kivételek, máskor adatminőségi hibák.

Megoldás: az átlag helyett vizsgálja meg a lassú esetek eloszlásának felső végét (P90 a mediánhoz képest), ellenőrizze, hogy a szélsőséges esetek valósak-e, és csak a ténylegesen hibás adatokat zárja ki. A ritka, de valós kivételek is tanulságosak. Az Időmutatók ismerteti az egyes mérőszámokat.

Az összehasonlítás nem mutat eredményt

Ezt látja: az összehasonlító adatkészletnél ez jelenik meg: Nincs adat (0 eset, 0%-os lefedettség).

Miért: az aktív szűrők vagy a kiválasztott időszak nem tartalmaz eseteket az adott adatkészletből, vagy annak tevékenységeit nem képezték le a modellre.

Megoldás: bővítse az időszakot, ellenőrizze az összehasonlító adatkészlet leképezését, és nézze meg, melyik adatkészlet van elsődlegesként beállítva.

Ha az adatmennyiség okozza a gondot

Néhány problémát nem az adatok hibája, hanem a méretük okoz:

• Lassú feltöltés: használjon Parquet- vagy ORC-formátumot, Excel-fájloknál pedig XLSX helyett XLSB-t. További részletek: Támogatott adatformátumok.
• Növekvő fájlok: a teljes fájl cseréje helyett az új időszakokat növekményes (delta) feltöltéssel adja hozzá.
• Lassú elemzés: törölje azokat az oszlopokat, amelyeket senki sem elemez, a kivételek keresésekor szűrje ki a szokásos folyamatmenetet, és egyszerre csak egy időszakot vagy régiót vizsgáljon. A teljesítmény-útmutató bemutatja, milyen hatással van a méret a teljesítményre.
• Feleslegessé vált adatkészletek: archiválja azokat, amelyeket már nem elemez, így a munkaterületen csak az marad, amellyel ténylegesen dolgozik.

Javítás a forrásrendszerben

A ProcessMindben elvégzett javításokkal megspórolhat egy újabb adatkinyerést, de néhány probléma csak a forrásrendszerben oldható meg: hiányzó forrásrendszer, eltérő időzónák, vagy olyan azonosítók, amelyeket egyik export sem egységesít. Ezeket az adatkinyerésben, ismétlődő probléma esetén pedig az adatokat előállító rendszerben kell kezelni. A rendszerenkénti lehetőségekről a Adatforrások, az adatkinyerés megbízhatóságát segítő gyakorlatokról pedig a ETL a process mininghez című útmutatóban olvashat.

Még mindig elakadt?

Ha a fenti ellenőrzések nem magyarázzák meg a tapasztaltakat, vegye fel a kapcsolatot az ügyfélszolgálattal. Adja meg az adatkészlet nevét, a vizsgált esetet, az elvárt eredményt és azt, amit ehelyett lát. A folyamattérképről és a minőségi panelről készített képernyőkép általában gyorsabban tisztázza a problémát, mint egy leírás.

Próbálja ki a process mininget saját adataival

Kapcsolódó témák

• Adatminőség: mit mutat a modellminőség-jelző, és hogyan olvassa a panelt
• Az adatkészlet beállítása: a piros ellenőrzési lista és a kötelező mezők
• Támogatott adatformátumok: fejlécsorok, munkalapok és fájltípusok
• Adattisztítás és -előkészítés: az előkészítési munkafolyamat részletesen
• Növekményes adatbetöltés: bővülő adatkészletek újrafeltöltés nélkül
• GYIK: a leggyakrabban felmerülő kérdések