Como Criar um Registro de Eventos para Process Mining

Método 2: Criando um Event Log com SQL

Para conjuntos de dados maiores ou extrações regulares, o SQL é mais eficiente e repetível. A técnica principal é usar UNION ALL para combinar múltiplas queries em um único conjunto de resultados.

Entendendo o UNION ALL

O UNION ALL empilha os resultados de múltiplas instruções SELECT uma em cima da outra. Cada SELECT se torna um conjunto de linhas no seu resultado final. Todas as instruções SELECT devem ter o mesmo número de colunas com tipos de dados compatíveis.

Exemplo Completo de SQL

Aqui está uma query SQL que cria um log de eventos para a Pizza Palace:

-- Event Log Extraction for Pizza Palace
-- This query combines multiple event types into a single event log
-- Each SELECT block represents one activity type

-- Event 1: Order Placed
-- Source: orders table
-- This captures when customers submit their orders
SELECT 
    o.id AS case_id,                          -- The order ID is our case identifier
    o.created_at AS timestamp,                -- When the order was placed
    'Order Placed' AS activity,               -- The activity name (hardcoded)
    o.customer_name AS customer,              -- Case attribute: who ordered
    o.total_amount AS order_value,            -- Case attribute: order value
    NULL AS driver,                           -- Not applicable for this event
    NULL AS payment_method                    -- Not applicable for this event
FROM orders o
WHERE o.created_at >= '2025-01-01'            -- Filter to your desired date range

UNION ALL

-- Event 2: Payment Received
-- Source: payments table
-- This captures successful payment processing
SELECT 
    p.order_id AS case_id,
    p.payment_time AS timestamp,
    'Payment Received' AS activity,
    o.customer_name AS customer,              -- Join to get case attributes
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    p.payment_method AS payment_method        -- Event-specific attribute
FROM payments p
JOIN orders o ON p.order_id = o.id            -- Join to get order details
WHERE p.payment_time >= '2025-01-01'
  AND p.status = 'successful'                 -- Only include successful payments

UNION ALL

-- Event 3: Order Sent to Kitchen
-- Source: kitchen_queue table
-- This captures when the kitchen starts working on the order
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.queue_entry_time AS timestamp,
    'Order Sent to Kitchen' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.queue_entry_time >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 4: Order Ready
-- Source: kitchen_queue table (different timestamp field)
-- This is an inferred event based on when the kitchen marked it complete
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.completed_time AS timestamp,            -- Different timestamp than entry
    'Order Ready' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.completed_time >= '2025-01-01'
  AND k.completed_time IS NOT NULL            -- Only include completed orders

UNION ALL

-- Event 5: Assigned to Driver
-- Source: delivery_assignments table
-- This captures when a driver is assigned to deliver the order
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.assigned_at AS timestamp,
    'Assigned to Driver' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,                  -- Event-specific attribute
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.assigned_at >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 6: Delivery Completed
-- Source: delivery_assignments table (different timestamp field)
-- This captures when the order was delivered to the customer
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.delivered_at AS timestamp,
    'Delivery Completed' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.delivered_at >= '2025-01-01'
  AND d.delivered_at IS NOT NULL              -- Only include completed deliveries

-- Final ordering: by case, then by time
-- This makes the event log easy to read and follow
ORDER BY case_id, timestamp;

Como Estender Esta Query

Para adicionar mais eventos ao seu log:

1. Copie um dos blocos SELECT como modelo
2. Altere o nome da tabela para sua tabela de origem
3. Atualize o campo timestamp para a coluna correta
4. Altere o nome da atividade para descrever o evento
5. Ajuste os atributos conforme necessário
6. Adicione condições WHERE apropriadas para filtrar os dados

Por exemplo, para adicionar um evento “Tentativa de Entrega”:

UNION ALL

-- Event 7: Delivery Attempted
-- Add this to track failed delivery attempts
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.attempt_time AS timestamp,
    'Delivery Attempted' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_attempts d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.attempt_time >= '2025-01-01'

Próximo Passo: Carregue Seu Event Log em uma Ferramenta de Process Mining

Depois de criar seu event log como um arquivo CSV ou exportação de banco de dados, você estará pronto para carregá-lo em uma ferramenta de Process Mining. A maioria das ferramentas segue um processo similar:

1. Faça o upload do seu arquivo ou conecte a ferramenta de Process Mining aos seus dados extraídos.
2. Mapeie suas colunas (Case ID, Timestamp, Activity)
3. Configure quaisquer atributos adicionais
4. Gere seu mapa de processo

Ferramentas modernas de Process Mining como ProcessMind tornam este processo simples e direto. Basta fazer o upload do seu event log, e a ferramenta visualiza automaticamente seu processo, revelando gargalos, variações e oportunidades de melhoria.

Conclusão

Criar um log de eventos para Process Mining não exige ferramentas especializadas ou conhecimento técnico aprofundado. Em sua essência, você está simplesmente organizando seus dados em uma tabela com três colunas essenciais: Case ID, Timestamp e Activity.

Independentemente de você usar Excel para conjuntos de dados menores ou SQL para extrações maiores e mais complexas, os princípios permanecem os mesmos:

1. Identifique os eventos que deseja rastrear
2. Encontre o timestamp para cada tipo de evento
3. Combine tudo em uma única tabela
4. Adicione atributos para enriquecer sua análise

A parte mais difícil não é a extração técnica, mas sim entender seu processo bem o suficiente para saber quais eventos importam. Comece com os eventos óbvios (pedido realizado, pedido concluído) e adicione gradualmente mais detalhes à medida que descobre quais insights sua ferramenta de Process Mining revela.

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