Come creare un Event Log per il Process Mining

Metodo 2: creare un event log con SQL

Per dataset di grandi dimensioni o estrazioni ricorrenti, SQL è più efficiente e ripetibile. La tecnica fondamentale consiste nell’utilizzare UNION ALL per combinare più query in un unico set di risultati.

Comprendere UNION ALL

UNION ALL accoda i risultati di più istruzioni SELECT. Ogni SELECT aggiunge righe al risultato finale. Tutte le istruzioni SELECT devono avere lo stesso numero di colonne, con tipi di dati compatibili.

Esempio SQL completo

Ecco una query SQL che crea un event log per 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;

Come estendere questa query

Per aggiungere altri eventi al log:

1. Copi uno dei blocchi SELECT come modello
2. Modifichi il nome della tabella sostituendolo con quello della tabella di origine
3. Aggiorni il campo timestamp indicando la colonna corretta
4. Modifichi il nome dell’attività in modo che descriva l’evento
5. Adatti gli Attributi secondo necessità
6. Aggiunga condizioni WHERE appropriate per filtrare i dati

Ad esempio, per aggiungere un evento “Consegna tentata”:

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'

E adesso? Carichi il Suo event log in uno strumento di Process Mining

Dopo aver creato l’event log come file CSV o esportazione di database, è pronto per caricarlo in uno strumento di Process Mining. La maggior parte degli strumenti segue un processo simile:

1. Carichi il file oppure colleghi lo strumento di Process Mining ai dati estratti.
2. Mappi le colonne (Case ID, Timestamp, Activity)
3. Configuri gli eventuali Attributi aggiuntivi
4. Generi la mappa del processo

Gli strumenti moderni di Process Mining, come ProcessMind, rendono questo processo semplice. Carichi i dati del Suo event log e lo strumento visualizzerà automaticamente il processo, mettendo in evidenza colli di bottiglia, varianti e opportunità di miglioramento che possono contribuire a ridurre i costi e ottimizzare i processi operativi.

Conclusione

Creare un event log per il Process Mining non richiede strumenti specializzati né una conoscenza tecnica approfondita. In sostanza, si tratta di organizzare i dati del Process Mining in una tabella con tre colonne essenziali: Case ID, Timestamp e Activity.

Che utilizzi Excel per dataset più piccoli o SQL per estrazioni più ampie e complesse, i principi rimangono gli stessi:

1. Identifichi gli eventi che desidera monitorare
2. Individui il timestamp per ogni tipo di evento
3. Riunisca tutto in un’unica tabella
4. Aggiunga Attributi per arricchire l’analisi

La parte più difficile non è l’estrazione tecnica, ma comprendere le operazioni aziendali abbastanza bene da sapere quali eventi siano rilevanti. Inizi dagli eventi più evidenti, come l’inserimento e il completamento di un ordine, e aggiunga dettagli man mano che scopre quali informazioni emergono dalle mappe di processo create con il Suo strumento di Process Mining.

Vuole approfondire? Consulti le nostre pagine sul miglioramento continuo dei processi per informazioni dettagliate sulle attività e sui requisiti dati dei processi più diffusi, come Purchase to Pay, Order to Cash e Accounts Payable. Queste risorse includono Template di dati per sistemi noti come SAP, Oracle e Microsoft Dynamics, offrendole un punto di partenza concreto per creare il Suo event log.