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Onde encontrar e estruturar dados para Process Mining

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De onde vêm os dados

Todo processo deixa um rastro nos sistemas que o executam: pedidos são criados em um ERP, chamados passam por uma central de atendimento e aprovações são registradas em uma ferramenta de fluxo de trabalho. O Process Mining lê esse rastro. Esta página mostra onde encontrá-lo e como transformá-lo em um Event Log. Para saber quais campos todo log precisa conter, consulte Quais dados você precisa para Process Mining; para conhecer os tipos de arquivo aceitos, consulte Formatos de dados compatíveis.

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

  • Ele registra um timestamp para a etapa, e não apenas o estado atual?
  • Ele registra um identificador que você pode usar como Case ID em todo o processo?

Se um 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

Tipo de sistema Exemplos Onde os eventos ficam
ERP SAP, Oracle E-Business Suite ou Fusion, Microsoft Dynamics Tabelas de documentos e alterações: pedidos de compra, faturas e documentos de materiais têm uma data de criação ou alteração e o usuário que realizou a ação
Central de atendimento e ITSM ServiceNow, Jira, Zendesk Tabelas de auditoria e histórico que registram cada alteração de campo, por exemplo, sys_audit no ServiceNow, além dos timestamps de criação e atualização de cada Task
CRM Salesforce, Microsoft Dynamics Tabelas de histórico de campos dos objetos, que mantêm o valor antigo e o novo, com timestamp e usuário
Ferramentas de fluxo de trabalho e BPM Camunda, Power Automate, mecanismos de fluxo de trabalho personalizados O histórico de etapas concluídas de cada instância do processo
Aplicativos internos Aplicativos web personalizados, sistemas legados Logs do aplicativo ou uma tabela de auditoria; pergunte à equipe responsável pelo aplicativo qual tabela registra as alterações de estado
Planilhas Handoffs manuais, aprovações offline A própria exportação, desde que as colunas de Case ID e timestamp estejam preenchidas de forma consistente

Exemplo: Purchase-to-Pay no SAP

O processo Purchase-to-Pay está distribuído por várias tabelas do SAP, uma para cada etapa:

Etapa Tabela SAP
Requisição de compra EBAN
Pedido de compra EKKO (cabeçalho), EKPO (itens)
Recebimento de mercadorias MKPF (cabeçalho), MSEG (itens)
Recebimento da fatura BKPF (cabeçalho), BSEG (itens)
Pagamento PAYR, REGUH

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 por etapa, com o nome da atividade, o Case ID e o timestamp, além de usuário, valor ou fornecedor, se quiser analisá-los, 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;

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

Estruture a exportação

  • Uma linha por evento: uma alteração de estado, não um caso inteiro. Mantenha as colunas Case ID, Activity e Timestamp, além das colunas opcionais, como usuário, custo e valor, que você quiser analisar.
  • IDs de caso consistentes entre sistemas: quando um processo passa por um ERP e um CRM, concilie os identificadores para que cada evento fique associado a um único caso.
  • Um único fuso horário: normalize os timestamps para UTC ou para um único fuso, mantendo em ordem os eventos de sistemas diferentes.
  • Nomes de atividades consistentes: “Aprovar pedido” e “Aprovação do pedido” são a mesma etapa; escolha uma única forma de nomear cada etapa.
  • Remova o que não agrega: documentos de teste, registros cancelados e etapas internas do sistema adicionam linhas sem gerar insight.

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

Trate os dados pessoais antes de exportar

Os Event Logs geralmente contêm nomes, números de clientes ou IDs de usuários. Anonimize ou mascare o que a análise não precisa, limite quem pode baixar a extração e siga as regras de retenção aplicáveis à sua organização, como o GDPR. O ProcessMind mantém os conjuntos de dados separados por ambiente (tenant), e o acesso segue a função e a licença do usuário. Consulte Usuários, funções e permissões.

Próxima etapa: carregue e mapeie

Depois de estruturar o log, carregue-o e mapeie as colunas para o conjunto de dados:

  1. Configure seu conjunto de dados: mapeie Case ID, Activity e Timestamp e verifique o selo Qualidade dos dados.
  2. Mapeie seus dados para o modelo: conecte os atributos às atividades e conexões.
  3. Para dados que crescem continuamente, use uploads incrementais (delta) em vez de recarregar tudo.

Logs de exemplo prontos estão disponíveis em Arquivos de exemplo, caso você queira testar o fluxo antes de extrair seus próprios dados.

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