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プロセスマイニングのためのデータソースと構造化

プロセスマイニングを実施するためのデータ収集と構造化

プロセスマイニングは、既存システムからデータを抽出して業務フローを分析し改善する強力なテクニックです。しかし、プロセスマイニングでの最も重要なステップの一つは、適切なデータを取得し、それが分析に適した形で構造化されていることを確認することです。本ブログでは、SAP、Oracle、ServiceNowなどのシステムからデータを収集し、プロセスマイニングで効果的に使用するための準備方法を説明します。また、特定のシステムの統合に関する詳細情報が得られる追加リソースへのリンクも共有します。

1. 基本を理解する: プロセスマイニングに必要なデータとは?

データを抽出する前に、プロセスマイニングに必要なデータのタイプを理解することが重要です。プロセスマイニングは、ワークフローの再構築と分析のために3つの主要要素に依存しています:

Case ID: 各プロセスインスタンスを一意に識別するID（例: 注文番号、チケットID、顧客リクエストID）。
Activity: プロセス内の個々のステップまたはアクション（例: 注文の作成、リクエストの承認、チケットのクローズ）。
Timestamp: 各アクティビティが発生した日時で、アクションの順序を決定し、時間経過に伴うプロセスの展開を理解します。

これらの3つのコンポーネントを持つことで、プロセスがどのように動作するかをマッピングし、ボトルネックを特定し、非効率を発見することができます。これらのコアデータポイントに加えて、各アクションの担当者、部門、タスクの種類など、得たい洞察に応じて他の情報を含めることもできます。

2. 主なビジネスシステムからのデータ抽出

ほとんどの組織は、ERP、CRM、チケッティングシステムなど、ビジネスプロセスのさまざまな側面を管理するために複数のソフトウェアシステムを使用しています。ここでは、最も一般的なプラットフォームからデータを抽出する方法をご紹介します:

SAP

SAPは、財務からサプライチェーン管理までを扱う広く使われているエンタープライズリソースプランニング（ERP）システムです。プロセスマイニングのためにデータを抽出するには、通常、SAPのレポート機能とデータエクスポート機能を使用します。あるいは、SAP Business Connector、SAP Data Services、**SAP BW (Business Warehouse)**などのツールを利用してSAPデータベースに接続することもできます。

詳しい手順については、以下のリソースをご覧ください:

Oracle

OracleのERPおよびデータベースソリューションのスイートは、プロセスマイニングのための一般的なデータソースでもあります。Oracle SQLクエリ、Oracle Data Integrator (ODI)、または**Oracle Business Intelligence (BI)**ツールを使用してデータを抽出できます。Oracleでは、リレーショナルデータベースを扱うことが多いため、SQLクエリの書き方を知っておくと便利です。

詳細なガイダンスについては、以下を参照してください:

ServiceNow

ServiceNowは、ITサービス管理（ITSM）で広く使用されており、サービスプロセスを分析するための優れたデータソースです。ServiceNowのレポートツールを使用してデータセットを作成したり、ServiceNow REST APIsを利用してデータを直接取得したりすることができます。また、他の分析ツールと統合してServiceNowデータをエクスポートして分析することも可能です。

詳しくは以下をご覧ください:

Salesforce

Salesforceは、主要なCRMプラットフォームとして、プロセスマイニングのためにデータを抽出するためのさまざまな方法を提供しています。Salesforce Reports、Salesforce Data Loader、またはREST APIsを使用してデータを取得できます。Salesforceのデータは通常、オブジェクトに基づいて構造化されているため、適切な情報を取得するために営業やカスタマーサービスのプロセスがどのように構成されているかを理解することが重要です。

以下をチェックしてください:

3. プロセスマイニングのためのデータ構造化: ベストプラクティス

データを抽出したら、効果的なプロセスマイニングを行うためにそれを正しく構造化することが重要です。以下はベストプラクティスです:

a. データのクリーンアップとフォーマット 生データには重複、不足値、一貫性のないフォーマットが含まれることが多いです。データのクリーンアップには以下が含まれます:

重複エントリを削除して分析の偏りを避ける。
日付、名前その他属性のフォーマットを一貫性のあるものにする。
欠損値の処理には、可能な限り埋めるか、不完全なエントリを除外する。

b. 統一されたイベントログを作成 イベントログはプロセスマイニングの基礎です。各行がプロセス内のイベント（またはアクティビティ）を表すテーブルです。重要なフィールドには次が含まれているべきです:

Case ID: 同じプロセスインスタンスに属するイベントをグループ化する。
Activity Name: 特定のアクションを識別するため。
Timestamp: アクティビティを正しく並べるため。

プロセスの複雑さに応じて以下も追加できます:

Resource: アクティビティの責任者またはチーム。
Department: 関与している組織の部分を理解するため。
Duration: 各ステップにかかる時間を計算するため。

こちらが構造化されたイベントログの例です:

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. システム間のデータ一貫性の確保 複数のシステムからデータを引き出している場合、データの一貫性を確保することが重要です。例えば、一つのシステムで使用されるCase IDが他のシステムの識別子と一致することを確認します。これにより、コンテキストを失うことなくデータソースを結合し、より包括的な分析を可能にします。また、混乱を避けるためにアクティビティの命名を標準化することも役立ちます。

d. データプライバシーとセキュリティの管理 プロセスマイニングのためにデータを抽出し構造化する際には、常にデータプライバシーやセキュリティを考慮してください。機密情報は匿名化または削除され、データにアクセスできるのは認可された人物のみとすることを確認します。顧客データを扱う場合のGDPRなど、コンプライアンス要件も考慮してください。

4. ProcessMindへのデータ取り込み

データを構造化したら、次のステップはProcessMindへのアップロードです。 ProcessMindは、異なるファイルフォーマットでデータを取り込むことが可能で、ワークフローの分析を開始できます。使用しているツールによっては、さまざまなシステムからのデータ導入を簡素化するための追加の統合オプションがあるかもしれません。

たとえば、ProcessMindはデータフィールドをマッピングし、プラットフォームのプロセスデザインキャンバスと正しく整合させることができます。データが不完全な場合でも、プロセスデザイン機能を使用して欠落したステップを補完し、プロセスのより包括的なビューを作成できます。

5. データ抽出と統合のための追加リソース

データの抽出と構造化は時に複雑になることがあります。特に複数のシステムや大規模なデータセットを扱う場合はそうです。ここでは役立つリソースをいくつか紹介します:

ETLツール (Extract, Transform, Load): Talend、Informatica、Alteryxなどのツールはデータ抽出と変換を自動化する手助けをします。
SQL初心者ガイド: リレーショナルデータベースからデータを取得するためのSQLクエリの書き方を学びます。
プロセスマイニングガイド: データの構造化を含むプロセスマイニングへのアプローチに関する包括的なガイドです。

結論: 効果的なプロセスマイニングのためのデータ準備

システムからデータを取得し、プロセスマイニング用に構造化することは、ビジネスプロセスの貴重な洞察を得るための重要なステップです。必要なデータを理解し、適切なツールを使って抽出し、構造化のベストプラクティスに従うことで、プロセスマイニングプロジェクトを成功に導きます。ProcessMindおよび他のプラットフォームにより、ワークフローのインジェスト、分析、最適化が容易になり、より効率的でデータに基づいたビジネス意思決定を実現します。