Dati per il Process Mining: cosa serve per iniziare

Per il Process Mining servono tre campi: un ID del caso che colleghi gli eventi, un’attività che indichi che cosa è accaduto e un timestamp che collochi l’evento nel tempo. La maggior parte dei team li trova in un’esportazione già disponibile; il lavoro consiste nel capire quali record rispondono alla domanda che ci si pone.

In breve: quali dati servono per il Process Mining?

Parta dal minimo indispensabile: una riga per ogni evento, con un ID del caso, un’attività e un timestamp. Aggiunga attributi quando servono a rispondere a una domanda specifica e non aspetti di avere un insieme di dati perfetto per verificare se i dati mostrano come si svolge davvero il lavoro.

Tutto ciò che segue serve a rendere affidabili questi tre campi. Se i termini sono nuovi, inizi da che cos’è il process mining e da ciò che un log può mostrare, prima di estrarre qualsiasi dato.

I campi obbligatori costituiscono la struttura di base dello schema dei dati per il Process Mining; quelli facoltativi permettono di spiegare le variazioni in un secondo momento. Per prima cosa, verifichi che l’esportazione contenga i tre campi obbligatori e che ogni riga rappresenti un evento. Per un esempio pratico della struttura, consulti come creare un Event Log; per configurare i campi, consulti la documentazione sulla mappatura dei dati.

Quali dati servono?

Immagini di gestire un chiosco di limonata e di voler capire perché i clienti aspettano. Non Le serve ogni dettaglio su ogni cliente: Le servono le fasi di ciascun ordine.

Per ogni evento, registri:

• ID del caso: il numero dell’ordine collega gli eventi che appartengono allo stesso ordine.
• Attività: il nome di ciò che è accaduto, per esempio “Prendere l’ordine”, “Preparare la limonata” o “Servire il cliente”.
• Timestamp: indica quando è accaduto l’evento e permette di ordinarli.

Figure 1 — Osservi le fasi, non ogni dettaglio di ogni caso.

Un piccolo esempio è sufficiente per mostrare la struttura:

Con questi campi può vedere la sequenza di ogni ordine e la durata di ciascuna fase. Campi aggiuntivi, come il tipo di ordine o il canale di vendita, aiutano a capire perché alcuni ordini richiedono più tempo: li aggiunga quando servono a rispondere a una domanda.

Lo stesso principio vale anche al di fuori del chiosco di limonata. In un processo di gestione degli ordini, l’ID del caso può essere il numero dell’ordine, le attività possono corrispondere ai cambi di stato e i timestamp possono provenire dalla cronologia degli eventi anziché da un’esportazione di report. Dopo la mappatura dei campi, ProcessMind legge un’esportazione esistente e mostra il flusso nella piattaforma di Process Mining, senza modificare il sistema di origine.

Il caso dei log della limonata scomparsi

Il chiosco di limonata è affollato e la fila continua ad allungarsi. Vuole capire se i clienti aspettano per ordinare, per la preparazione o perché si è verificato un problema. Le evidenze sono sparse tra scontrini, registrazioni degli ordini e appunti.

Figure 2 — Le prove relative a un singolo ordine raramente si trovano tutte in un’unica tabella ordinata.

È una situazione normale nei progetti reali. I dati esistono, ma non sono già raccolti in un Event Log pronto all’uso: occorre combinare record provenienti da tabelle o sistemi diversi e decidere quali campi corrispondono al caso, all’attività e al timestamp.

Inizi annotando la domanda a cui desidera rispondere, quindi individui i record che possono aiutarLa.

• Per misurare il tempo di attraversamento di un ordine, individui l’identificativo dell’ordine e i timestamp dei cambi di stato pertinenti.
• Per confrontare i canali, includa il canale come attributo aggiuntivo.
• Per analizzare i reclami, includa le attività o gli esiti relativi ai reclami, se vengono registrati in modo coerente.

In questo modo, la prima estrazione resta mirata. Non è necessario raccogliere ogni campo di ogni sistema: bastano dati sufficienti a ricostruire il processo e approfondire la domanda.

Se dispone già di un’esportazione Excel o CSV, la esamini prima di chiedere al team dei dati di crearne una nuova. Potrà vedere che cosa consentono già di fare i campi disponibili e che cosa aggiungerebbe un’estrazione migliore.

Alla ricerca dei dati

Le fonti dei dati per il Process Mining sono di solito i sistemi che registrano il lavoro mentre si svolge: un ERP, un CRM, una piattaforma ITSM, uno strumento di gestione dei ticket o un’altra applicazione operativa. I record necessari possono trovarsi in un database, in un report o in un’esportazione.

Chieda al responsabile del processo e a quello del sistema dove vengono registrati gli eventi principali, poi segua alcuni casi reali dall’inizio alla fine. Verifichi che per ogni fase siano disponibili l’identificativo del caso, i nomi degli eventi e i timestamp.

1. Scelga un processo e una domanda

   Dove si accumulano le attese degli ordini o quale passaggio di consegne comporta la maggiore perdita di tempo.

2. Individui il sistema e il relativo responsabile

   L’applicazione che registra il lavoro e il team che la gestisce.

3. Cerchi la cronologia degli eventi

   Un report o una tabella con i cambi di stato, non una fotografia dello stato attuale.

4. Verifichi l’ID del caso

   Lo stesso identificativo deve comparire in ogni evento che desidera collegare.

5. Esporti prima un piccolo campione

   Lo esamini prima di richiedere un’estrazione più ampia.

Eviti di estrarre tutte le tabelle solo perché sono disponibili. Un’estrazione mirata è più facile da rivedere, pulire e spiegare. Se il processo interessa più sistemi, annoti come sono collegati i record, per esempio quale numero d’ordine collega un record CRM a uno ERP.

Per una panoramica delle fonti più comuni, consulti la documentazione su dove reperire i dati. Se deve combinare o trasformare dati provenienti da più sistemi, la guida all’ETL per il Process Mining approfondisce questa fase del lavoro.

La pulizia dei dati

Un’esportazione può contenere eventi duplicati, timestamp mancanti, nomi di stato incoerenti, ordini di prova o record che non appartengono al processo che desidera studiare. Questo non rende inutilizzabile l’esportazione, ma è importante capire che cosa rappresenta ogni riga prima di trarre conclusioni dai risultati.

Riveda i dati in più passaggi:

• Duplicati: verifichi se le righe ripetute corrispondono a eventi realmente ripetuti o a copie accidentali.
• Timestamp: cerchi valori mancanti, formati misti, fusi orari inattesi ed eventi che sembrano fuori sequenza.
• Attività e stati: uniformi le etichette che indicano la stessa cosa e mantenga distinti gli stati che rappresentano fasi diverse.
• Record di prova o annullati: decida se includerli nell’analisi e annoti che cosa esclude e perché.
• ID dei casi: verifichi la presenza di identificativi vuoti o variabili, che potrebbero dividere un caso in più parti o unire casi non correlati.

Non elimini i casi insoliti solo perché sembrano diversi. Prima stabilisca se si tratta di eccezioni valide o di errori nei dati e registri ogni modifica, così da poter spiegare il dataset preparato confrontandolo con la fonte.

La qualità dei dati per il Process Mining raramente si riduce a un sì o a un no. Conta la coerenza dei campi da cui dipende la risposta alla Sua domanda: per questo un campione vale più di una promessa. ProcessMind mostra la qualità direttamente sull’insieme di dati, con un badge di qualità senza problemi e una percentuale, oltre a un pannello che spiega i fattori alla base del punteggio, tra cui valori mancanti o incoerenti e problemi nei timestamp. Può valutare quanto siano affidabili i risultati prima di agire e osservare come cambia il punteggio man mano che corregge i dati. Tutti i dettagli sono disponibili nella documentazione sulla qualità dei dati.

La revisione è iterativa: inizi da un campione, mappi i campi, osservi il processo risultante e approfondisca ciò che sembra errato. La guida alla pulizia e alla preparazione dei dati illustra i passaggi e i controlli più comuni.

La riorganizzazione dei dati

Una volta individuati e rivisti i record, mappi le colonne di origine sui campi necessari per l’analisi del processo. Il sistema di origine può usare nomi diversi, ma il significato deve essere chiaro.

Un’attività dovrebbe descrivere un evento del processo, non un commento generico. «Cliente soddisfatto» può essere un’opinione o un’annotazione; «Ordine consegnato» descrive più chiaramente un evento, se il sistema registra questo stato. Scelga la data e l’ora che indicano quando si è verificato l’evento, non semplicemente quando è stato esportato un report.

Non è necessario assegnare manualmente ogni colonna. Durante la mappatura di un insieme di dati, ProcessMind suggerisce le corrispondenze; le Raccomandazioni AI sui dati indicano quelle più probabili e il relativo livello di affidabilità, quindi propongono attributi, attività o fonti che possono rendere l’analisi più precisa. Invece di cercare tra gli elenchi di campi, può rivedere e confermare i suggerimenti: è ciò che fa la differenza tra completare la mappatura in un pomeriggio o impiegarci una settimana. Scopra le raccomandazioni AI sui dati.

Una buona mappatura rende il processo comprensibile alle persone che lo conoscono. Riveda i nomi delle attività insieme al responsabile del processo e verifichi che l’ID del caso e le date e ore si comportino come previsto. La documentazione sulla mappatura dei dati spiega come configurare un insieme di dati, mentre la guida alla mappatura delle attività illustra come definire le attività.

Quanti dati servono?

Non esiste un numero di casi o un periodo storico adatto a tutti i processi. La quantità giusta dipende dalla frequenza con cui viene eseguito il processo, dalla variabilità prevista e dagli aspetti che si desidera confrontare.

Per una prima verifica, includa un numero di casi sufficiente a rappresentare sia il lavoro ordinario sia le eccezioni che Le interessano. Consideri un periodo abbastanza lungo da coprire i cicli di processo rilevanti e gli eventuali cambiamenti significativi nel tempo. Anche con un periodo breve o un campione ridotto può verificare lo schema e la mappatura, ma è bene non considerare i risultati rappresentativi.

Una maggiore quantità di dati può far emergere percorsi meno frequenti, ma richiede anche più tempo per la preparazione e l’analisi. Inizi da un periodo circoscritto e lo estenda se i primi risultati sollevano nuove domande. Se lavora con un Event Log di grandi dimensioni, consulti le indicazioni su prestazioni e scalabilità del Process Mining prima di decidere quanto storico caricare.

Formati e opzioni di caricamento

Per il primo progetto, scelga un’esportazione che il Suo team possa produrre e rivedere. ProcessMind supporta i formati più comuni per fogli di calcolo e file delimitati, inclusi CSV ed Excel; per gli Event Log più grandi sono disponibili anche Parquet e ORC. Il caricamento richiede pochi minuti: aggiunga il file, riveda le colonne rilevate e visualizzi il processo prima di decidere se usare connettori. Le istruzioni sono disponibili nella guida al caricamento di un insieme di dati.

Può anche caricare i dati in modo incrementale, se deve aggiungere record più recenti senza ricostruire l’intero insieme di dati. L’approccio più adatto dipende da come vengono generati i dati di origine e dalla frequenza con cui cambiano. Per maggiori informazioni, consulti la documentazione sui formati di dati supportati e sul caricamento incrementale dei dati.

Un’API può essere adatta a una configurazione ripetibile per il caricamento dei dati. Consulti la documentazione dell’API per i dati per conoscere le opzioni disponibili. Se deve decidere come estrarre, trasformare e caricare i dati, inizi dalla guida ETL.

Quali dati non caricare

Includa solo i dati necessari per rispondere alla domanda sul processo. Le informazioni personali possono trovarsi in campi inaspettati, soprattutto nelle note a testo libero, nei commenti o nelle descrizioni. Riveda l’estrazione prima di caricarla e rimuova o mascheri i campi non necessari per l’analisi.

Si confronti con i team che si occupano di privacy, sicurezza e governance dei dati per verificare quali dati la Sua organizzazione consente di utilizzare. Valuti se siano davvero necessari nomi o altri identificativi diretti. In molte analisi è sufficiente un identificativo di team, ruolo o pseudonimo, purché sia adeguato allo scopo e alle politiche applicabili.

Non usi l’analisi di un processo come motivo per raccogliere più dati personali. Limiti l’insieme di dati ai campi necessari per comprendere il processo e rispetti le regole della Sua organizzazione in materia di accesso, conservazione e trattamento. ProcessMind separa i tenant e controlla gli accessi in base ai ruoli; un registro di audit documenta chi poteva vedere quali dati, così da poter rispondere in seguito a questa domanda. Consulti le informazioni su utenti, ruoli e autorizzazioni, il registro di audit e la nostra informativa sulla privacy.

Coinvolgere il team dei dati

Una richiesta chiara aiuta il team dei dati a stimare il lavoro ed evitare estrazioni non necessarie. Invii un brief di una pagina con le seguenti informazioni:

• Processo: indichi il processo e i relativi punti di inizio e fine.
• Domanda: specifichi cosa desidera scoprire, ad esempio dove si accumulano le attese degli ordini.
• Ambito: indichi i sistemi, l’intervallo di date e i tipi di casi da includere.
• Campi obbligatori: richieda un ID del caso, un’attività e la data e ora di ogni evento.
• Campi utili: elenchi solo gli attributi necessari per rispondere alla domanda.
• Esempi: includa alcuni casi rappresentativi, rimuovendo i valori sensibili quando necessario.
• Verifiche: chieda al team di segnalare ID o date e ore mancanti, eventi duplicati e valori di stato poco chiari.
• Privacy: verifichi quali campi possono essere condivisi e se alcuni devono essere rimossi o mascherati.

Può condividere anche la guida all’Event Log, così il team avrà un esempio concreto della struttura necessaria, e indicare la relativa guida al miglioramento dei processi quando l’estrazione deve provenire da un sistema specifico. Una volta ottenuta un’esportazione, segua la guida introduttiva per caricarla e visualizzare il processo.

Prossimo passaggio: caricare e mappare i dati

Non serve un’estrazione perfetta per capire se i dati consentono una prima analisi. Inizi da un’esportazione esistente, verifichi i tre campi obbligatori e individui gli aspetti da correggere prima di investire in un progetto più ampio sui dati.

I vantaggi non si limitano alla prima mappa di processo. Una volta caricato un insieme di dati, ProcessMind calcola subito un punteggio per il processo tramite Process Health: un punteggio ripetibile per ogni processo, basato sulle cinque dimensioni del modello CURES, conformità, uniformità, rilavorazioni, efficienza e fluidità. Il punteggio indica da dove iniziare, mentre le stesse Dashboard mostrano cosa correggere: il primo insieme di dati diventa così una lista di interventi, non una semplice immagine. Process Health e i relativi punteggi sono inclusi con una postazione Process Intelligence.