Process Miningのためのデータソースと構造化方法
システムからデータを取得し、Process Mining用に構造化する方法
Process Miningは、既存システムのdataを抽出してワークフローを分析・改善できる強力な技術です。しかし最も重要なのは「適切なdataを取得し、分析しやすく構造化する」ことです。本記事ではSAP、Oracle、ServiceNowなど主要システムからdataを取得・構造化し、Process Miningに役立つ方法を解説します。各システムの連携詳細リソースへのリンクもご紹介。
1. 基本の理解：Process Miningに必要なデータとは
データ抽出前に、Process Miningで必要なデータの種類を押さえましょう。Process Miningは業務フローの可視化と分析のため、主に次の3要素に基づきます：
- Case ID：プロセスごとの一意識別子（例：注文番号、チケットID、リクエストIDなど）
- Activity：プロセス内の各ステップやアクション（例：注文作成、承認、チケットクローズなど）
- Timestamp：各Activityの発生日時。アクションの順番と流れの把握に使います。
この3つを揃えることで、プロセスの動き・ボトルネック・無駄の特定ができます。加えて、担当者や部署、タスク種別など詳細データも収集すれば、さらに深い分析が可能です。
2. 主要業務システムからのデータ抽出方法
多くの組織では、ERP・CRM・チケッティングなど様々なsoftwareで業務を管理しています。以下は代表的なプラットフォームからdataを抽出する方法です：
SAP
SAPは会計からサプライチェーンまで幅広い業務に使われているERPシステムです。Process Mining用データはSAP標準のレポート機能またはエクスポート機能から抽出できます。SAP Business ConnectorやSAP Data Services、**SAP BW（Business Warehouse）**連携も有効です。
詳細はこちら：
Oracle
OracleのERPやデータベース製品群はProcess Miningのデータソースとして定番です。Oracle SQLクエリやOracle Data Integrator（ODI）、**Oracle Business Intelligence（BI）**ツールでデータ抽出ができます。リレーショナルデータベース利用が多いので、SQLクエリの知識が役立ちます。
詳細はこちら：
ServiceNow
ServiceNowはITサービスマネジメント（ITSM）で広く使われており、サービスプロセス分析用データの取得にも最適です。ServiceNowのレポート機能やREST APIでデータセットを作成・抽出できます。さらに他分析ツールとの連携でデータのエクスポートや高度分析も可能です。
さらに詳しく：
Salesforce
SalesforceはCRMプラットフォームで、Process Mining用データ抽出にも幅広く対応しています。Salesforceレポート、Data Loader、REST APIでデータ取得可能です。データ構造がオブジェクト基準のため、自社の営業・カスタマーサービス設計内容の把握が不可欠です。
参考：
3. Process Miningのためのデータ構造化：ベストプラクティス
data抽出後は、Process Miningに最適な形に構造化することが重要です。以下に主なベストプラクティスを紹介します：
a. データのクレンジングとフォーマット統一
生データには重複や抜け、不揃いなフォーマットがよく見られます。dataクレンジングで行うこと：
- 重複エントリの削除：偏りのない分析に
- 日付や名前などのフォーマット統一：表記揺れ防止
- 欠損値への対応：可能な場合は補完し、それ以外は除外します
b. 統一イベントログの作成
イベントログはProcess Miningの基盤です。各行がプロセス内のevent（またはactivity）を示すテーブルで、主な項目は以下です：
- Case ID：同一プロセスのeventグループ化
- Activity Name：実施アクション
- Timestamp：実施時刻
プロセスが複雑な場合は、次の項目も加えましょう：
- Resource：担当者やチーム
- Department：関連部署
- Duration：ステップ所要時間
イベントログ例：
| 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. システム間データの一貫性確保
複数システムからデータを取得する場合、データ項目の一貫性が重要です。たとえば、どのシステムでもCase IDを統一しましょう。これで統合時も文脈を失わず詳細分析ができます。アクティビティ名も統一して混乱を避けましょう。
d. データのプライバシー・セキュリティ管理
Process Mining用のデータ抽出・構造化の際は、データのプライバシーやセキュリティを必ず意識しましょう。個人情報や機密情報は匿名化や削除し、データのアクセス権限も制限します。顧客データ扱う場合はGDPR等の法令に準拠してください。
4. ProcessMindへのデータ取込み
データを構造化したら、次はProcessMindへアップロードします。ProcessMindは複数のファイル形式に対応 しており、すぐにワークフロー分析を開始できます。利用ツールによっては、他システム連携をより簡単にするオプションも用意されています。
例えば、ProcessMindではdataフィールドをプラットフォーム上のプロセス設計キャンバスに正しくマッピング可能です。不足データがある場合もプロセス設計機能でステップを補完でき、より全体像がつかめます。
5. データ抽出・統合のための追加リソース
複数システムや大規模データの取扱い時は、dataの抽出や構造化が複雑になることもあります。下記の追加リソースが参考になります：
- ETLツール（Extract, Transform, Load）：Talend、Informatica、AlteryxなどETLツールでデータ抽出・変換を自動化できます。
- SQL for Beginners：リレーショナルデータベースからdataを抽出するためのSQLクエリが学べます。
- Process Miningガイド：データ構造化を含むProcess Miningの総合ガイドです。
結論：Process Miningに最適なデータ準備
システムからdataを取得し、Process Mining向けに正しく構造化することは、業務プロセスから有益なインサイトを得るための重要ステップです。必要なdataを理解し、適切なツールで抽出し、ベストプラクティスに沿って構造化すると、Process Miningプロジェクトの成功につながります。ProcessMindなどのプラットフォームを活用すれば、dataの投入・分析・ワークフロー最適化も簡単となり、効率的なデータドリブン経営が実現します。