Cosa serve per avviare il Process Mining?

Cosa Serve per Avviare il Process Mining?

Hai dei raw data? È solo il punto di partenza! Il Process Mining funziona al meglio con event data puliti e ben strutturati. Esplora, prepara e raffina i tuoi dati per ottenere potenti insight sui processi.

Quali Dati Servono per Iniziare

Immagina di gestire un chiosco di limonata, ma con poca memoria! Per capire come va l’attività, decidi di tracciare alcune info essenziali:

• Customer ID (CaseID): È come un numero per ogni cliente. Ti aiuta a capire se è lo stesso cliente che torna (o si lamenta della limonata troppo acida!).
• Action Taken (Activity): È cosa è successo! Hai “Take Order”, “Prepare Lemonade” o magari “Resolve Angry Customer Complaint” (speriamo di rado!).
• Action Time (Timestamp): È il momento dell’azione. L’ordine delle azioni è fondamentale!

Con solo questi tre tipi di dato, il Process Mining diventa il tuo piccolo detective. Scopre il flusso dei clienti, trova i colli di bottiglia (magari sei lento a preparare), e vede se alcuni clienti sono spesso insoddisfatti (forse da migliorare la ricetta!).

Ecco un esempio di tabella dati:

Sembra poco, ma basta per avviare il Process Mining e ottenere insight preziosi sull’efficienza del tuo chiosco!

1. Il Caso dei Lemonade Logs Mancanti

Il nostro chiosco di limonata era un successo! I clienti adoravano la nostra ricetta segreta (quasi sempre) e il business cresceva. Ma con il successo è arrivata una nuova sfida: troppi clienti da gestire. Le code erano lunghe, la pazienza scarsa e, peggio ancora, non capivamo il motivo!

Ricordi il piccolo detective che abbiamo ingaggiato (Process Mining)? Non fa miracoli: ha bisogno di dati affidabili, ma avevamo solo alcuni appunti confusi su un fazzoletto. Ed è lì che le cose si sono complicate:

• Il Detective dei Dati: Il primo problema era trovare tutti i dettagli importanti. Gli ordini dei clienti erano sparsi tra post-it, scontrini volanti e persino un fazzoletto stropicciato in tasca! Sembrava un’indagine, mettendo insieme info da fonti diverse (database, file flat, message logs, ecc).
• Parlare la Stessa Lingua: Anche quando trovavamo i dati, non erano sempre comprensibili. Alcuni appunti dicevano solo “Cliente felice!” altri soltanto una faccina triste. Serviva uno standard di dati per tradurli e renderli utilizzabili dal nostro detective Process Mining.
• Fare le Domande Giuste: Infine, fondamentale capire cosa volevamo sapere. Le code erano dovute alla lentezza dei clienti o alla nostra preparazione? Le giuste domande ci hanno aiutato a raccogliere i dati più rilevanti (vista differente sui dati).

Mettere ordine a questa confusione è stata un’avventura. Ma nel prossimo capitolo, con un po’ di lavoro da detective e l’aiuto del nostro spy dei dati, siamo riusciti ad ottimizzare il chiosco e diventare un esempio di efficienza nel quartiere!

2. La Grande Caccia ai Dati

Il nostro chiosco era un successo, ma le code erano un incubo! Sapevamo di aver bisogno del nostro detective dei dati (Process Mining), ma prima serviva dargli una base solida. Era il momento di immergerci nell’estrazione dei dati: trovare tutti gli indizi nascosti sui clienti e trasformarli in qualcosa che il nostro detective potesse analizzare.

Ecco cosa abbiamo scoperto:

• Caccia al Tesoro: A volte i dati sembravano un tesoro nascosto – celati in angoli remoti dei nostri sistemi (web, email, PDF). Ci siamo trasformati in archeologi digitali, scavando tra vecchi file e usando tool avanzati (screen scraping) per recuperare ciò che serviva.
• Lost in Translation: Anche trovando i dati, non tutto era chiaro. Alcuni indizi erano appunti su tovaglioli (unstructured data), altri nascosti in un codice (metadata mancanti). Andava standardizzato tutto per decifrare le informazioni utili.
• Focus fondamentale: Tante fonti dati (migliaia di tabelle!) rendevano facile voler prendere tutto. Ma come in gelateria, non serve provare ogni combinazione: ci siamo concentrati sulle domande chiave. I clienti erano lenti a ordinare, o eravamo noi il collo di bottiglia? Questa priorità ci ha guidato nell’estrazione dei dati.

Non è stato facile, ma con un po’ di impegno e curiosità abbiamo portato alla luce una vera miniera di dati! Nel prossimo capitolo, vedrai come abbiamo organizzato tutto e fatto lavorare il nostro detective Process Mining per noi!

3. Il Data Detox

Avevamo una montagna di dati, grazie all’estrazione fatta (vedi Capitolo 3). Ma attenzione: i dati erano disomogenei – alcune info sui clienti erano utili, altri appunti solo confusione, tante cose invece erano inutili. Era il momento di un vero data detox!

Il filtraggio è diventato il nostro alleato. Pensalo come sistemare una cassetta degli attrezzi. Siamo partiti dai macro-temi (coarse-grained scoping) durante l’estrazione; ora era il momento dei dettagli (fine-grained scoping).

Ecco come abbiamo affrontato la sfida:

• Focus sulle star: Immagina gli ordini più frequenti come nuovi attrezzi nella nostra toolbox. Abbiamo deciso di puntare sulle 10 attività più comuni (ordine, attesa, ricezione limonata) per tenere sobria l’analisi. Il resto lo lasciamo da parte (per ora).
• Iterazione: Il filtro non è unico. Quando il detective dei dati ha iniziato ad analizzare dati puliti, ci ha fatto vedere nuove aree dove focalizzarci. È un processo continuo, da affinare con le nuove insight.

Con i dati quasi brillanti, era il momento di liberare tutto il potenziale del nostro Process Mining! Scopriremo tecniche come discovery, conformance ed enhancement per diagnosticare i problemi e rendere il nostro chiosco il più efficiente di tutti.

4. Il Makeover dei Dati

Il data detox (Capitolo 4) ha funzionato, ma c’era ancora un passaggio fondamentale: il vero makeover! Immagina un cliente che arriva con una banconota stropicciata: non lo mandi via, ma gestirlo sarebbe più facile con una banconota nuova. Così funziona il data cleaning.

Ecco cosa serviva fare:

• Case Closed: Un processo è come il viaggio di un cliente – ha un inizio, un centro e una fine. Bisognava collegare tutti gli eventi di uno stesso cliente (case): l’ordine, il tempo di attesa, e la consegna della limonata. Come organizzare tutti gli scontrini di una visita.
• Speaking Process: I dati spesso non parlavano la lingua dei processi. Le attività dovevano essere chiare, come cambi di stato nel case del cliente. Ad esempio, “Cliente felice!” non basta: meglio uno status tipo “Limonata consegnata”.

Non è la parte più entusiasmante, ma con un po’ di data wrangling e chiarezza mentale, finalmente avevamo un dataset pronto! Grazie ai dati trasformati, abbiamo svelato i segreti delle lunghe attese e reso il chiosco un modello di efficienza (e bontà)!