Fonti e Struttura Dati per Process Mining
Come Ottenere Dati dai Sistemi e Strutturarli per il Process Mining
Il Process Mining è una tecnica potente che aiuta le aziende ad analizzare e migliorare i loro flussi di lavoro estraendo i dati dai sistemi esistenti. Un passaggio cruciale nel Process Mining è ottenere i dati giusti e assicurarsi che siano strutturati correttamente per l’analisi. In questo blog, vi guideremo su come raccogliere dati da sistemi come SAP, Oracle, ServiceNow e altri, e come prepararli per un uso efficace nel Process Mining. Condivideremo anche link a risorse aggiuntive dove potete trovare informazioni più dettagliate sull’integrazione di sistemi specifici.
1. Comprendere le Basi: Quali Dati Servono per il Process Mining?
Prima di iniziare a estrarre i dati, è fondamentale capire che tipo di dati sono necessari per il process mining. Il process mining si basa su tre elementi chiave per ricostruire e analizzare i flussi di lavoro:
- Case ID: Un identificatore unico per ogni istanza di processo (ad es., un numero d’ordine, un ticket ID, o ID richiesta cliente).
- Activity: I singoli passaggi o azioni all’interno del processo (ad es., creare un ordine, approvare una richiesta, chiudere un ticket).
- Timestamp: La data e l’ora in cui ogni attività è avvenuta, utili per sequenziare le azioni e comprendere come si svolge il processo nel tempo.
Disporre di questi tre componenti consente di mappare come opera un processo, identificare i colli di bottiglia e scoprire inefficienze. Oltre a questi punti dati principali, potreste voler includere altre informazioni, come la persona responsabile di ogni azione, il reparto, o il tipo di compito, a seconda delle informazioni che volete ottenere.
2. Estrazione di Dati dai Sistemi Business Popolari
La maggior parte delle organizzazioni utilizza vari sistemi software per gestire diversi aspetti dei propri processi aziendali, come ERP, CRM, e sistemi di ticketing. Ecco come è possibile estrarre dati da alcune delle piattaforme più popolari:
SAP
SAP è un sistema di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) ampiamente utilizzato che gestisce tutto, dalla finanza alla gestione della catena di fornitura. Per estrarre dati per il process mining, in genere utilizzi le funzioni di reportistica ed esportazione dati di SAP. In alternativa, puoi collegarti ai database SAP utilizzando strumenti come SAP Business Connector, SAP Data Services, o SAP BW (Business Warehouse).
Per istruzioni più dettagliate, consulta queste risorse:
Oracle
La suite di soluzioni ERP e database di Oracle è un’altra fonte comune di dati per il process mining. Puoi estrarre dati utilizzando query SQL Oracle, Oracle Data Integrator (ODI) o strumenti di Oracle Business Intelligence (BI). Con Oracle, lavorerai spesso con database relazionali, quindi sapere come scrivere query SQL sarà utile.
Per ulteriori informazioni, visita:
ServiceNow
ServiceNow è ampiamente utilizzato per la gestione dei servizi IT (ITSM) e può essere un’ottima fonte di dati per analizzare i processi di servizio. Puoi utilizzare gli strumenti di reportistica di ServiceNow per creare dataset o usare le REST APIs di ServiceNow per estrarre dati direttamente. È anche possibile integrare con altri strumenti di analisi per esportare e analizzare i dati di ServiceNow.
Scopri di più da:
Salesforce
Salesforce, come piattaforma CRM leader, offre diversi modi per estrarre dati per il process mining. Puoi utilizzare i Salesforce Reports, il Salesforce Data Loader, o le REST APIs per ottenere dati. I dati di Salesforce sono solitamente strutturati attorno a oggetti, quindi è essenziale capire come sono configurati i processi di vendita e assistenza clienti per catturare le informazioni giuste.
Consulta:
3. Strutturare i Dati per il Process Mining: Best Practices
Una volta estratti i dati, è fondamentale strutturarli correttamente per garantire un process mining efficace. Ecco alcune best practice:
a. Pulisci e Formatizza i Dati I dati grezzi contengono spesso duplicati, valori mancanti o formati incoerenti. La pulizia dei dati comprende:
- Rimuovere le voci duplicate per evitare di influenzare l’analisi.
- Garantire un formato coerente per date, nomi e altri attributi.
- Gestire i valori mancanti riempiendoli dove possibile o escludendo le voci incomplete.
b. Crea un Log di Eventi Unificato Un event log è la base del process mining. Essenzialmente è una tabella dove ogni riga rappresenta un evento (o attività) in un processo. I campi chiave devono includere:
- Case ID: Per raggruppare eventi della stessa istanza di processo.
- Activity Name: Per identificare l’azione specifica effettuata.
- Timestamp: Per sequenziare correttamente le attività.
A seconda della complessità del tuo processo, puoi anche aggiungere:
- Resource: La persona o il team responsabile dell’attività.
- Department: Per capire quale parte dell’organizzazione è coinvolta.
- Duration: Per calcolare quanto tempo richiede ogni passo.
Ecco un esempio di event log strutturato:
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Garantire Coerenza dei Dati tra Sistemi Se estrai dati da più sistemi, è importante garantire la coerenza. Ad esempio, assicurati che un Case ID utilizzato in un sistema corrisponda all’identificatore in un altro. Questo ti permetterà di combinare le fonti di dati senza perdere il contesto, consentendo un’analisi più completa. È utile anche standardizzare i nomi delle attività per evitare confusioni.
d. Gestione della Privacy e della Sicurezza dei Dati Quando estrai e strutturi dati per il process mining, tieni sempre a mente la privacy e la sicurezza dei dati. Assicurati che le informazioni sensibili siano anonimizzate o rimosse, e che solo il personale autorizzato abbia accesso ai dati. Considera i requisiti di conformità come il GDPR se gestisci dati dei clienti.
4. Ingest in ProcessMind
Una volta strutturati i dati, il passo successivo è caricarli su ProcessMind. ProcessMind permette di ingerire dati in diversi formati di file per iniziare ad analizzare i flussi di lavoro. A seconda dello strumento in uso, potresti avere opzioni di integrazione aggiuntive che possono semplificare il processo di importazione dei dati da vari sistemi.
Ad esempio, ProcessMind ti consente di mappare i campi dati per assicurarti che si allineino correttamente con il canvas di design del processo sulla piattaforma. Se i dati sono incompleti, puoi utilizzare le funzionalità di design dei processi per completare i passaggi mancanti, aiutandoti a creare una visione più completa dei tuoi processi.
5. Risorse Aggiuntive per Estrazione e Integrazione dei Dati
L’estrazione e la strutturazione dei dati possono essere complesse, specialmente se si lavora con più sistemi o grandi dataset. Ecco alcune risorse aggiuntive utili:
- Strumenti ETL (Extract, Transform, Load): Strumenti come Talend, Informatica e Alteryx possono aiutare ad automatizzare l’estrazione e la trasformazione dei dati.
- SQL per Principianti: Impara a scrivere query SQL per ottenere dati da database relazionali.
- Guida al Process Mining: Una guida completa su come avvicinarsi al process mining, inclusa la strutturazione dei dati.
Conclusione: Preparare i Dati per un Process Mining Efficace
Ottenere dati dai vostri sistemi e strutturarli per il process mining è un passaggio fondamentale per scoprire preziose informazioni sui processi aziendali. Comprendendo quali dati sono necessari, utilizzando gli strumenti giusti per estrarli e seguendo le best practice per la strutturazione, potete impostare con successo i vostri progetti di process mining. ProcessMind e altre piattaforme facilitano l’analisi e l’ottimizzazione dei flussi di lavoro, portando a decisioni aziendali più efficienti e basate sui dati.