Mapeamento de datasets

Mapeando datasets no ProcessMind

Mapear datasets é essencial para transformar dados brutos em insights de valor dentro do ProcessMind. Um dos grandes diferenciais do ProcessMind é a flexibilidade: você pode adicionar, remover, ativar ou desativar dados a qualquer momento. Não existe uma ordem obrigatória para integrar dados ao seu processo.

Você pode trabalhar com dados de duas formas principais:

Adicionar dados após definir o processo: Comece estruturando o processo e inclua dados para identificar informações faltantes e refinar sua análise.
Começar pelos dados: Use seu event data para criar um mapa inicial do processo e evolua a partir disso.

Essa flexibilidade permite que você siga o caminho que fizer mais sentido para sua operação.

Para fins desta documentação, vamos assumir que você está começando com uma tela em branco e construindo seu processo e análise passo a passo. Se preferir começar com um processo já existente, você pode importar um modelo BPMN existente e mapear dados para tasks e events do modelo importado diretamente.

Passo 1: Começando com o Canvas Vazio

Comece criando um novo processo ou abrindo um já existente. O canvas é a base do seu modelo, onde você irá mapear e organizar os datasets.

Se ainda não fez upload dos seus dados na seção de data, é possível enviar os dados diretamente da visão do processo. Basta acessar o painel à direita e ir até a seção de datasets no modal, como mostrado na imagem abaixo.

Selecione seu Dataset

Após o upload e processamento do dataset, o sistema irá avisar quando ele estiver pronto para uso. Você pode selecioná-lo na Lista de Datasets mostrada na imagem acima. O último dataset enviado sempre aparece no topo, facilitando o acesso.

Ao passar o mouse sobre um dataset na lista, um tooltip exibe informações como:

Nome do dataset
Número de linhas identificadas
Tamanho e nome do arquivo enviado
Data e hora do upload

Esses detalhes ajudam a garantir a escolha do dataset correto para seu processo.

Ao selecionar o dataset, há um pré-processamento básico (indicado por um ícone de carregamento ao lado do nome).

Você pode também renomear o dataset (se preferir) para facilitar a identificação no contexto do processo. O botão liga/desliga permite ativar ou desativar rapidamente o dataset nos processos.

Opções do Dataset

O Menu de Configurações do Dataset oferece várias opções para gerenciar e personalizar seu dataset de forma eficiente. Veja abaixo um resumo das opções disponíveis:

Editar Dataset:
Acesse rapidamente a opção Editar Dataset para mudar ou ajustar diretamente o dataset.
Desvincular Data:
Se não precisar mais do dataset no seu processo, use Desvincular Data. Isso remove todas as referências ao dataset e o retira do canvas do processo.
Nota: Essa ação não exclui o dataset; ele continua disponível na Lista de Datasets.
Cores do Dataset:
Altere a cor do dataset para facilitar a distinção visual. A cor escolhida também será aplicada às atividades derivadas dele, facilitando a identificação no canvas.
Auto Map Dataset:
Essa opção tenta mapear automaticamente as atividades do dataset com as já existentes no seu modelo de processo. Isso economiza tempo e mantém a consistência.
Remover Todos os Mappings:
Use esta opção para limpar todos os mappings de atividades entre o dataset e seu modelo. Útil para recomeçar ou fazer mudanças grandes.
Resetar Layout:
A opção Resetar Layout organiza automaticamente as atividades e relações no canvas para melhor visualização e clareza.
Localização:
Defina onde o modelo gerado será exibido.
- AI (Smart Detection): Escolhe automaticamente o posicionamento ideal.
- Dentro do Model: Coloca o modelo dentro do canvas do processo.
- Fora do Model: Mostra o modelo fora do design do processo para melhor separação.
Mostrar no Model:
Permite ocultar atividades do dataset que não estão mapeadas no modelo. Ative ou desative para controlar a visualização dessas atividades.
Estatísticas:
Veja detalhes do dataset, incluindo:
- Número de Cases e Events: Resumo rápido do tamanho do dataset.
- Nome da Fonte de Data Original: Mostra a fonte do dataset para referência rápida.

Aproveite essas opções para gerenciar a integração, visualização e uso dos datasets nos seus modelos de processo, garantindo um fluxo de trabalho produtivo e organizado.

Mapeando Dados ao Processo

Assim que o dataset for carregado, o sistema irá exibir automaticamente o resultado do Process Mining no canvas. Este mapa inicial é um modelo flutuante, ainda sem vínculo ao seu processo. Para incluí-lo no design e torná-lo editável, é necessário mapear para um modelo ou atividade existente, ou convertê-lo em um modelo fixo.

Fixando o Modelo no Canvas

Você pode fixar atividades do modelo flutuante no canvas de duas formas principais:

Selecionar atividades individualmente: Escolha atividades específicas para mapear manualmente.
Seleção em lote: Use a ferramenta de seleção ou atalhos de teclado para selecionar várias atividades:
- Shift + Arrastar Mouse: desenhe uma caixa ao redor das atividades desejadas.
- Selecionar tudo: pressione Ctrl + A (Windows) ou Command + A (MacOS) para selecionar todas as atividades.

Após a seleção, um menu de contexto aparecerá ao lado das atividades escolhidas. A partir dele você pode escolher Add to Model: esta opção fixa as atividades selecionadas no canvas, permitindo:

Adicionar contexto às atividades.
Relacioná-las a outros atributos.
Mapear ou desmapear atributos conforme for necessário.

Ao fixar o mapa de processos do dataset no canvas, você pode enriquecer o processo com mais detalhes e contexto, transformando dados em insights de alto valor.

Atividades não mapeadas

Atividades não mapeadas são aquelas presentes no dataset mas que ainda não foram associadas a nenhum atributo do modelo. Elas indicam possíveis lacunas ou elementos que precisam de integração ao design do processo.

Ao ativar ou desativar a opção Unmapped Activities, esses dados aparecem visualmente com linhas pontilhadas, facilitando a identificação e distinção das atividades não mapeadas.

No exemplo visual, você vê o estado antes e depois de acionar a opção:

Antes: Atividades não mapeadas ficam ocultas no canvas.
Depois: Essas atividades aparecem com linhas pontilhadas, destacando pontos de possível mapeamento.

Esse recurso auxilia na gestão eficiente de dados não mapeados, tornando seu modelo de processo mais completo e preciso.

Considerações Finais

O mapeamento de datasets no ProcessMind transforma seus dados em uma ferramenta estratégica para análise de processos. Você pode começar com um processo definido ou com dados brutos, aproveitando a flexibilidade da plataforma para construir e ajustar seu modelo conforme necessário. Seguindo esses passos, você cria modelos completos que geram insights valiosos e impulsionam a melhoria contínua dos processos.