Onde encontrar e estruturar dados para Process Mining

De onde vêm os dados

Todo processo deixa rastros nos sistemas que o executam: pedidos são criados em um ERP, chamados passam por uma central de serviços e aprovações são registradas em uma ferramenta de fluxo de trabalho. O Process Mining lê esses rastros. Nesta página, você vai ver onde encontrá-los e como organizá-los em um Event Log. Para saber quais campos todo registro precisa conter, consulte Quais dados você precisa para fazer Process Mining. Para conhecer os formatos de arquivo aceitos, consulte Formatos de dados compatíveis. Quando seu registro estiver pronto, comece um teste grátis para carregá-lo e visualizar o processo.

Duas perguntas ajudam a decidir se vale a pena extrair dados de um sistema:

• O sistema registra o registro de data e hora de cada etapa, e não apenas o estado atual?
• O sistema registra um identificador que você pode usar como ID do caso em todo o processo?

Se o sistema mostra apenas o estado mais recente, procure o histórico ou a trilha de auditoria. A maioria dos sistemas corporativos mantém um desses registros.

Onde os eventos costumam ser registrados

Exemplo: do pedido ao pagamento no SAP

Um processo do pedido ao pagamento se distribui por várias tabelas do SAP, uma para cada etapa:

No SAP ECC, você pode ler essas tabelas com um relatório ABAP ou um programa personalizado. No SAP S/4HANA, use CDS views, um serviço OData ou o SAP Datasphere. Faça uma consulta enxuta para cada etapa, com o nome da atividade, o ID do caso e o registro de data e hora (além de usuário, valor ou fornecedor, se forem relevantes) e combine os resultados em um único Event Log:

SELECT 'PO Created' AS Activity, EBELN AS CaseID, AEDAT AS Timestamp FROM EKKO
UNION
SELECT 'Goods Receipt', EBELN, BUDAT FROM MSEG JOIN MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR
UNION
SELECT 'Invoice Posted', BELNR, BUDAT FROM BKPF
ORDER BY CaseID, Timestamp;

Limite a extração antes que ela cresça: filtre por código da empresa, tipo de documento ou ano fiscal, em vez de exportar tudo.

Organize a exportação

• Uma linha por evento, ou seja, por mudança de estado, não por caso inteiro. Mantenha as colunas Case ID, Activity e Timestamp, além das colunas opcionais (usuário, custo, valor) que você quiser analisar.
• IDs de caso consistentes entre sistemas: quando um processo envolve um ERP e um CRM, concilie os identificadores para que todos os eventos fiquem associados ao mesmo caso.
• Um único fuso horário: padronize os registros de data e hora em UTC ou em um único fuso para manter os eventos de sistemas diferentes na ordem correta.
• Nomes de atividades consistentes: “Aprovar pedido” e “Aprovação do pedido” são a mesma etapa. Escolha um único nome para cada etapa.
• Remova dados irrelevantes: documentos de teste, registros cancelados e etapas internas do sistema aumentam o número de linhas sem gerar insights.

A linha de cabeçalho, os delimitadores e os formatos de registro de data e hora são detectados durante o carregamento. Consulte os requisitos completos em Formatos de dados compatíveis. Se uma etapa não estiver registrada em nenhum dos seus sistemas, Limpeza e preparação de dados explica como preencher essa lacuna.

Trate os dados pessoais antes de exportar

Os Event Logs costumam conter nomes, números de clientes ou IDs de usuários. Anonimize ou mascare os dados que não são necessários para a análise, limite quem pode baixar a extração e siga as regras de retenção aplicáveis à sua organização (por exemplo, a LGPD). O ProcessMind mantém conjuntos de dados separados por ambiente, e o acesso depende da função e da licença do usuário. Consulte Usuários, funções e permissões.

Próxima etapa: carregar e mapear

Depois de organizar o Event Log, carregue-o e mapeie as colunas para o conjunto de dados:

1. Configure o conjunto de dados: mapeie ID do caso, Atividade e Registro de data e hora e confira o selo de Qualidade dos dados.
2. Mapeie os dados para o modelo: conecte os atributos às atividades e conexões.
3. Para dados que crescem continuamente, use carregamentos incrementais (delta) em vez de carregar tudo novamente.

Você encontra Event Logs de exemplo prontos em Arquivos de exemplo para testar o fluxo antes de extrair seus próprios dados.

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