Támogatott adatformátumok eseménynaplókhoz
Támogatott fájlformátumok feltöltéshez
A ProcessMind számos fájlformátumot támogat eseménynaplók feltöltéséhez. Mindegyik feltölthető az alkalmazás felületén és az API-n keresztül is.
Szöveges formátumok
- .csv: Vesszővel tagolt értékek. Elterjedt, kis méretű formátum, amelybe a legtöbb rendszer, például az Excel és az ERP-rendszerek is tudnak adatot exportálni. Az elválasztójelet a rendszer automatikusan felismeri.
- .tsv: Tabulátorral tagolt értékek. A CSV-hez hasonló, de vessző helyett tabulátort használ, ezért hasznos, ha az adatok vesszőket tartalmaznak.
- .txt: Egyszerű szöveges fájlok. Akkor használhatók, ha az adatok egységes, elválasztójelekkel tagolt formátumban szerepelnek.
- .xes: A process mining eszközökben használt eseménynaplók szabványos formátuma. Részletes tevékenységkövetéshez ideális, időbélyegekkel és esetazonosítókkal.
Excel-formátumok
- .xls: Régebbi Excel-munkafüzet-formátum. Támogatott, de betöltése lassabb lehet az újabb formátumokénál.
- .xlsx: Modern Excel-formátum. Széles körben használt és teljes mértékben támogatott, strukturált adatokhoz gyakran ezt érdemes választani.
- .xlsb: Bináris Excel-munkafüzet. Gyorsabban tölthető be, és nagy adatkészletek kezelésére alkalmasabb, mint a .xlsx, de nem minden rendszer támogatja.
Bináris és oszlopalapú adatformátumok
- .parquet: Apache Parquet formátum. Elemzési feladatokra optimalizált, oszlopalapú tárolási formátum. Nagy adatkészletekhez kiváló, nagy adatmennyiségnél pedig jelentősen gyorsabb a CSV-nél. Támogatja a növekményes (delta) feltöltést.
- .orc: Optimized Row Columnar (ORC) formátum. Hatékony oszlopalapú formátum, amelyet gyakran használnak a Hadoop- és Spark-környezetekben. Támogatja a növekményes (delta) feltöltést.
- .jsonl / .ndjson: JSON Lines formátum. Minden sor külön JSON-objektumot tartalmaz. API-kból és naplózó rendszerekből származó adatfolyamok exportálásához ideális. Támogatja a növekményes (delta) feltöltést.
Tömörített fájlok
- .gz: Gzip-tömörítésű fájlok. A fenti formátumok bármelyike tömöríthető gzip-pel, például
data.csv.gzvagydata.parquet.gz. A ProcessMind automatikusan felismeri a fájl belső formátumát, és szükség esetén kicsomagolja. A gzip-tömörítés nagy fájloknál csökkentheti a feltöltési időt.
Teljesítményjavaslat: használjon Parquet-formátumot nagy adatkészletekhez
Több millió sort tartalmazó adatkészletekhez érdemes a Parquet formátumot választani. A Parquet-fájlok oszlopalapúak, tömörítettek, és beágyazott sémainformációt tartalmaznak. Ez gyorsabb feltöltést és lekérdezéseket tesz lehetővé, az oszlopok pedig fejléc feldolgozása nélkül is automatikusan felismerhetők. A Parquet a folyamatosan bővülő adatkészletek növekményes (delta) feltöltését is támogatja.
Általános fájlszerkezeti követelmények
Ahhoz, hogy a process mining megfelelően működjön a ProcessMindben, a feltöltött fájloknak, legyenek Excel-, szöveges vagy XML-formátumúak, meg kell felelniük bizonyos szerkezeti követelményeknek. Ezek biztosítják, hogy az alkalmazás helyesen értelmezze az adatokat, és pontos elemzést készítsen.
1. Fejlécsor (Excel- vagy szöveges fájlokban)
- A fájlnak fejlécsort kell tartalmaznia az első sorban (például Excel-fájl esetén az A1-es cellában, CSV-, TSV- vagy TXT-fájl esetén pedig az 1. sorban). A fejléc határozza meg az oszlopneveket, amelyekből egyértelműen ki kell derülnie az egyes oszlopok adattípusának (például „Esetazonosító”, „Tevékenység”, „Időbélyeg”).
- CSV-, TSV- és TXT-fájlok esetén a rendszer automatikusan felismeri az elválasztójeleket és az idézőjeleket, így az adatok feltöltése előtt nem kell kézzel megadnia ezeket a beállításokat.
- A Parquet és ORC formátumoknál az oszlopneveket és az adattípusokat a rendszer közvetlenül a fájlba ágyazott sémából olvassa be, ezért nincs szükség fejlécsorra.
- A JSONL/NDJSON formátumoknál az oszlopnevek a fájl első sorában szereplő JSON-kulcsokból származnak.
2. Szükséges alapattribútumok
A process mining eseménynapló szerkezetéhez a fájlnak legalább a következő attribútumokat (oszlopokat) kell tartalmaznia. Az oszlopneveknek nem kell egyezniük az itt megadott nevekkel (Esetazonosító, Tevékenység stb.), de az oszlopoknak a leírt adatokat kell tartalmazniuk.
- Esetazonosító: ez az oszlop egyedileg azonosítja az egyes folyamatpéldányokat (eseteket). Az ugyanahhoz a folyamatpéldányhoz tartozó minden sorban ugyanazt az esetazonosítót kell megadni.
- Tevékenység: ez az oszlop írja le a rögzített tevékenységet vagy eseményt, például: „Rendelés létrehozva”, „Fizetés feldolgozva”.
- Időbélyeg: minden tevékenységhez olyan időbélyegnek kell tartoznia, amely megadja az esemény pontos időpontját vagy dátumát.
- Megjegyzés: a rendszer lehetőség szerint automatikusan felismeri** az időbélyeg formátumát. A gyakori formátumokat, például a **, a
yyyy-MM-dd HH:mm:ssés másokat automatikusan felismeri.MM/dd/yyyy - További attribútumok**: az elemzés részletesebbé tételéhez további oszlopokat is felvehet, például:**
- Erőforrás**: megadja, ki végezte a tevékenységet, például a felhasználót vagy a részleget.**
- Költség**: a tevékenységhez kapcsolódó költségek.**
- Egyéb egyéni adatok**: a folyamathoz kapcsolódó egyéni mezőket is felvehet, amennyiben a szükséges oszlopok szerepelnek a fájlban.**
A szükséges oszlopok pontos köre az elemzett folyamattól függ. A folyamatfejlesztési útmutatóink ismertetik az egyes folyamatokhoz szükséges sémát: a kötelező mezőket, a rögzítendő tevékenységeket, valamint a kitölthető adatsablont.
3. Adatok formázása
- Ügyeljen arra, hogy minden oszlopban egységes formátumban szerepeljenek az adatok:
- Az időbélyegek legyenek szabványos, felismerhető formátumúak, például
yyyy-MM-dd HH:mm:ss. Ha más dátumformátumot használ, a ProcessMind megpróbálja automatikusan felismerni. - Ne hagyjon üres sorokat az adatok között, mert ez megzavarhatja az importálást.
- Az Excelben a számadatokat, például a költségeket és az időtartamokat számként formázza. Szöveges fájlokban (CSV, TSV, TXT) gondoskodjon a megfelelő formázásról.
- CSV-, TSV- és TXT-fájloknál a ProcessMind automatikusan felismeri** az elválasztójeleket, például a vesszőt, a tabulátort és a pontosvesszőt, valamint kezeli az idézőjelek közé tett szövegeket.**
4. Munkalap kiválasztása (csak Excel-fájloknál)
- A ProcessMind automatikusan az Excel-fájl (XLS, XLSX vagy XLSB) első munkalapjáról dolgozza fel az adatokat, a munkalap nevétől függetlenül. A szükséges eseménynapló-adatoknak az első munkalapon kell szerepelniük, mert az importálás során a rendszer figyelmen kívül hagyja a további munkalapokat.
5. XES-formátum
A .xes (eXtensible Event Stream) formátum a process mining során használt eseménynaplók szabványos fájlformátuma. Részletes adatokat tárol a folyamatpéldányokról, például az ügyazonosítóról, a tevékenységekről, az időbélyegekről és más releváns attribútumokról.
A formátumot széles körben támogatják a process mining eszközök, és alkalmas a folyamatok valós működésének pontos rekonstruálására.
A műszaki leírást és a részleteket az XES-szabvány hivatalos weboldalán találja.
6. Parquet-, ORC- és JSONL-formátumok
A Parquet és az ORC olyan bináris, oszlopalapú formátumok, amelyeket széles körben használnak az adatfeldolgozási folyamatokban, például az Apache Sparkban, az AWS Glue-ban és a Databricksben. Beágyazott sémainformációt tartalmaznak, ezért a ProcessMind kézi beállítás nélkül felismeri az oszlopneveket és az adattípusokat.
A JSONL-fájlok (JSON Lines, más néven NDJSON) minden sorban egy JSON-objektumot tartalmaznak. Minden objektum egy eseményt jelöl, a JSON-kulcsok pedig oszlopnevekké válnak. Ezt a formátumot gyakran használják API-kból, naplózó rendszerekből és adatfolyam-platformokról történő exportáláskor.
Mindhárom formátum:
- Az alkalmazás felületén és a ProcessMind API-n keresztül is feltölthető
- Támogatja a növekményes (delta) feltöltést
- Gzip formátumban tömöríthető (
.gz) a gyorsabb adatátvitel érdekében
7. Tippek
Teljesítményjavaslat: gyorsabb feldolgozáshoz használjon XLSB-formátumot
A ProcessMind minden támogatott Excel-formátumot fel tud dolgozni, de Excel-fájlokhoz az XLSB formátumot javasoljuk. Az XLSB bináris formátumban tárolja az Excel-fájlt, ami különösen nagy adatkészleteknél jelentős teljesítményjavulást eredményez. Az XLS- és XLSX-formátumokhoz képest gyorsabb betöltést és feldolgozást tesz lehetővé.
Nagy adatkészletekhez használjon Parquet- vagy ORC-formátumot
Több millió sort tartalmazó adatkészletekhez vagy automatizált adatfolyamatokhoz Excel vagy CSV helyett használjon Parquet- vagy ORC-formátumot. Ezek az oszlopalapú formátumok biztosítják a legjobb tömörítést és lekérdezési teljesítményt, valamint támogatják a folyamatosan bővülő adatkészletek növekményes betöltését.
Tervezzen jobb folyamatokat. Építsen összekapcsolt architektúrát. Tartsa kézben a működést.
Azonnal hozzáférhet, bankkártya és várakozás nélkül. Alakítsa szervezete működését világos, összekapcsolt folyamatmodellekké.
Építse fel folyamatarchitektúráját, határozza meg a felelősségi köröket és az ellenőrzéseket, és hangolja össze a szerepeket minden szinten.
Indítsa el az ingyenes próbaverziót, és teremtsen megbízható alapot folyamatainak irányításához, kezeléséhez és folyamatos fejlesztéséhez.