Guia de Data Management para Insights Ótimos
Boas Práticas de Data Management no ProcessMind
Um bom data management é essencial para tirar o máximo proveito do ProcessMind. Seguindo as melhores práticas, seus datasets ficam organizados, fáceis de usar e geram insights valiosos.
1. Organização dos Datasets
Use nomes claros: Ao fazer upload dos datasets, utilize nomes objetivos e fáceis de entender para facilitar a identificação. Exemplo:
Q1_2025_Sales_DataouCustomer_Support_Logs.Agrupe datasets relacionados: Use cores para agrupar datasets parecidos. Isso facilita a visualização no seu modelo e agiliza a análise.
Aproveite nomes contextuais: Dê nomes personalizados aos datasets nos processos para refletir melhor seu uso naquele contexto.
2. Upload e Preparação dos Dados
Limpe os dados antes do upload: Certifique-se de que os dados estejam sem duplicidades, inconsistências ou valores ausentes. Dados limpos geram melhores modelos e insights.
Use o preview dos dados: Use o recurso de preview para conferir a estrutura e o conteúdo antes de fazer o mapping no processo.
Garanta compatibilidade dos datasets: Alinhe nomes de colunas, formatos e tipos de dados conforme os atributos necessários para análise.
3. Mapping dos Datasets para o Modelo de Processo
Comece com um modelo claro: Inicie com uma canvas em branco e vá mapeando as atividades do dataset ao modelo.
Use o Auto Mapping sempre que possível: Utilize o auto-mapping do ProcessMind para mapear automaticamente as atividades. Isso economiza tempo e mantém a consistência.
Ajuste as atividades não mapeadas: Revise e faça o mapping manual das atividades arrastando-as para o modelo. Você também pode usar o painel lateral do dataset para mapping mais preciso.
4. Combinando e Separando Datasets
Combine datasets com atributos parecidos: Junte datasets com atributos iguais usando a mesma cor e selecione “Combine Dataset with Same Color”. Isso cria uma visão unificada para simulação e análise.
Use atributos exclusivos de cada dataset: Se os datasets forem muito diferentes, mantenha separados e use os atributos específicos para filtrar e analisar de forma granular.
5. Usando Filtros e Métricas
Aplique filtros de forma estratégica: Use filtros para focar em dados como case, variações ou períodos de tempo. Remova filtros desnecessários para manter a clareza.
Escolha as métricas certas: Selecione métricas alinhadas com sua análise, como throughput time, case count ou tCO2e para insights de sustentabilidade.
6. Garantindo a Segurança dos Dados
Controle o acesso: Defina permissões adequadas nos datasets, garantindo que só usuários autorizados possam ver ou editar.
Monitore as alterações: Utilize versionamento ou logs para rastrear mudanças e manter a integridade dos dados.
7. Revise e Atualize Datasets Periodicamente
Archive dados antigos: Retire datasets antigos dos processos ativos e armazene com segurança para consulta futura.
Atualize sempre: Mantenha os datasets com informações atuais para manter suas análises relevantes.
Considerações Finais sobre Data Management
Ao adotar essas melhores práticas, seu data management no ProcessMind fica mais eficiente, permitindo análises precisas, insights claros e workflows otimizados. Com dados bem cuidados, o ProcessMind se torna ainda mais poderoso para melhorar os processos do seu negócio.