ProcessMindのデータ

ドキュメントセンターへようこそ

専門知識の習得に役立つガイド、リソース、リファレンスをご用意しています。ProcessMindを使えば、複雑なワークフローをスムーズで効率的な業務に変えられます。最初のモデル作成から組織全体のプロセスインテリジェンスまで、このドキュメントで必要な手順、ヒント、回答をご確認いただけます。

**初めてご利用になる方へ：進むコースを選択してください。**文書化と標準化にはProcess Foundation、接続とガバナンスにはProcess Architecture、データによる分析と最適化にはProcess Intelligenceをご覧ください。

ProcessMindでのすべての分析は、データセットから始まります。このセクションでは、アプリ内でのデータセットのライフサイクル全体を説明します。ファイルをアップロードし、列を3つの必須フィールドにマッピングし、属性とアクティビティを調整し、品質スコアを確認し、プロセスの変化に合わせてデータを最新の状態に保ちます。

ファイルをまだアップロードしていない場合は、データセットをアップロードする方法から始めるのが最も早い方法です。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプの3列があれば開始できます。データの取得元をまだ決めていない場合は、先にプロセスマイニングのデータをご覧ください。

データセットのライフサイクル

1. アップロード：CSV、Excel、XES、Parquet、JSONLファイルをインポートします：データセットの設定。
2. 設定：列を想定されるフィールドにマッピングし、データセットの属性とデータセットのアクティビティを調整します。データセットのデータで全体をプレビューできます。
3. 検証：数値を信頼する前に、データ品質バッジとパネルを確認します。
4. 最新の状態を維持：再アップロードする代わりに、増分データの読み込みで新しい行を追加します。

AIが作業を支援します。AIデータに関する提案はマッピングの問題や異常を自動で指摘し、データセットの属性では既存の列から計算属性として新しい列を作成できます（式言語を参照してください）。

次に進む先

• データをモデルに接続：データマッピングメニューでは、データセットをプロセスモデルに関連付ける方法を説明しています。プライマリデータセットと比較データセットについても説明します。
• ファイルを用意する前にデータを準備：プロセスマイニングのデータでは、イベントログの取得元、形式、クリーニングについて説明しています。
• アップロードしたデータを分析：プロセスマイニングを使用すると、設定済みのデータセットを、プロセスグラフで探索できるマイニング済みプロセスに変換できます。