ข้อมูลสำหรับ process mining: ต้องเตรียมอะไรบ้างเพื่อเริ่มต้น

ข้อมูลสำหรับ process mining มีองค์ประกอบหลัก 3 อย่าง ได้แก่ Case ID สำหรับเชื่อมเหตุการณ์เข้าด้วยกัน ชื่อกิจกรรมที่บอกว่าเกิดอะไรขึ้น และเวลาเพื่อระบุว่าเหตุการณ์เกิดขึ้นเมื่อใด ทีมส่วนใหญ่มักพบข้อมูลเหล่านี้ในไฟล์ส่งออกที่มีอยู่แล้ว งานสำคัญคือเลือกบันทึกที่ช่วยตอบคำถามที่กำลังหาคำตอบ.

สรุปสั้นๆ: ต้องใช้ข้อมูลอะไรบ้างสำหรับ process mining?

เริ่มจากบันทึกเหตุการณ์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้ โดยให้แต่ละแถวแทนหนึ่งเหตุการณ์ และมี Case ID ชื่อกิจกรรม และเวลา เพิ่มแอตทริบิวต์เมื่อช่วยตอบคำถามเฉพาะได้ และอย่ารอให้ชุดข้อมูลสมบูรณ์แบบก่อนตรวจว่าข้อมูลแสดงวิธีทำงานจริงได้หรือไม่.

เนื้อหาต่อจากนี้จะอธิบายวิธีทำให้ข้อมูลทั้งสามส่วนนี้เชื่อถือได้ หากยังไม่คุ้นกับคำเหล่านี้ เริ่มจากทำความเข้าใจว่า process mining คืออะไรและบันทึกเหตุการณ์แสดงอะไรได้บ้าง ก่อนเริ่มดึงข้อมูล.

ฟิลด์ที่จำเป็นเป็นแกนหลักของโครงสร้างข้อมูลสำหรับ process mining ส่วนฟิลด์ที่ไม่บังคับช่วยอธิบายความแตกต่างในภายหลัง เริ่มจากตรวจว่าไฟล์ส่งออกมีฟิลด์ที่จำเป็นทั้งสามอย่างหรือไม่ และแต่ละแถวแทนหนึ่งเหตุการณ์ ดูตัวอย่างโครงสร้างได้ที่วิธีสร้างบันทึกเหตุการณ์ ส่วนวิธีกำหนดค่าฟิลด์ดูได้จากเอกสารการจับคู่ข้อมูล.

ต้องใช้ข้อมูลอะไรบ้าง?

ลองนึกภาพว่าคุณเปิดร้านน้ำมะนาวและอยากรู้ว่าทำไมลูกค้าต้องรอ คุณไม่จำเป็นต้องรู้ทุกรายละเอียดของลูกค้าทุกคน แค่รู้ขั้นตอนของคำสั่งซื้อแต่ละรายการก็พอ.

บันทึกข้อมูลต่อไปนี้สำหรับแต่ละเหตุการณ์:

• **รหัสเคส:**หมายเลขคำสั่งซื้อใช้เชื่อมเหตุการณ์ที่เป็นของคำสั่งซื้อเดียวกัน
• **กิจกรรม:**ชื่อสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น “รับคำสั่งซื้อ” “เตรียมน้ำมะนาว” หรือ “เสิร์ฟลูกค้า”
• **เวลา:**เวลาที่เหตุการณ์เกิดขึ้น ซึ่งใช้เรียงลำดับเหตุการณ์.

Figure 1 — ดูขั้นตอนการทำงาน ไม่ใช่รายละเอียดทุกอย่างของแต่ละกรณี.

ตัวอย่างสั้นๆ ก็เพียงพอให้เห็นโครงสร้าง:

ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้เห็นลำดับของแต่ละคำสั่งซื้อและระยะเวลาที่ใช้ในแต่ละขั้นตอน ฟิลด์เพิ่มเติม เช่น ประเภทคำสั่งซื้อหรือช่องทางการขาย ช่วยอธิบายว่าทำไมบางคำสั่งซื้อจึงใช้เวลานานกว่า เพิ่มฟิลด์เหล่านี้เมื่อช่วยตอบคำถามที่คุณมี.

หลักการเดียวกันนี้ใช้ได้กับกระบวนการอื่นด้วย ในกระบวนการสั่งซื้อ Case ID อาจเป็นหมายเลขคำสั่งซื้อ กิจกรรมอาจเป็นการเปลี่ยนสถานะ และเวลาอาจมาจากประวัติเหตุการณ์แทนไฟล์รายงาน ProcessMind อ่านไฟล์ส่งออกที่มีอยู่ได้เมื่อจับคู่ฟิลด์แล้ว คุณจึงเห็นลำดับงานในแพลตฟอร์ม process mining โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงระบบต้นทาง.

ตามหาบันทึกเหตุการณ์น้ำมะนาวที่หายไป

ร้านน้ำมะนาวยุ่งมากและแถวยาวขึ้นเรื่อยๆ คุณอยากรู้ว่าลูกค้ารอรับคำสั่งซื้อ รอเตรียมเครื่องดื่ม หรือเจอปัญหาตรงไหน แต่หลักฐานกระจัดกระจายอยู่ตามใบเสร็จ รายการคำสั่งซื้อ และบันทึกต่างๆ.

Figure 2 — หลักฐานของคำสั่งซื้อหนึ่งรายการมักไม่ได้อยู่รวมกันในตารางเดียวอย่างเป็นระเบียบ.

เรื่องนี้เป็นเรื่องปกติในโครงการจริง ข้อมูลมีอยู่ แต่ไม่ได้จัดเตรียมเป็นบันทึกเหตุการณ์พร้อมใช้ คุณต้องรวมข้อมูลจากหลายตารางหรือหลายระบบ แล้วกำหนดว่าฟิลด์ใดคือกรณี กิจกรรม และเวลา.

เริ่มจากจดคำถามที่ต้องการหาคำตอบ แล้วค้นหาบันทึกที่ช่วยตอบคำถามนั้น.

• หากต้องการวัดระยะเวลาตั้งแต่รับคำสั่งซื้อจนเสร็จ ให้ค้นหาตัวระบุคำสั่งซื้อและเวลาของการเปลี่ยนสถานะที่เกี่ยวข้อง
• หากต้องการเปรียบเทียบช่องทาง ให้เพิ่มช่องทางเป็นแอตทริบิวต์
• หากต้องการทำความเข้าใจข้อร้องเรียน ให้เพิ่มกิจกรรมหรือผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อร้องเรียน หากมีการบันทึกอย่างสม่ำเสมอ.

วิธีนี้ช่วยให้การดึงข้อมูลครั้งแรกมีขอบเขตชัดเจน คุณไม่จำเป็นต้องรวบรวมทุกฟิลด์จากทุกระบบ แค่มีข้อมูลเพียงพอสำหรับเรียงลำดับกระบวนการและตรวจสอบคำถามที่ต้องการ.

หากมีไฟล์ส่งออกจาก Excel หรือ CSV อยู่แล้ว ให้ตรวจดูก่อนขอให้ทีมข้อมูลสร้างไฟล์ใหม่ คุณจะเห็นว่าฟิลด์ที่มีอยู่ตอบคำถามอะไรได้บ้าง และไฟล์ที่ปรับปรุงแล้วจะช่วยเพิ่มข้อมูลส่วนใด.

ขุดค้นข้อมูลครั้งใหญ่

แหล่งข้อมูลสำหรับ process mining มักเป็นระบบที่บันทึกงานขณะดำเนินการ เช่น ERP, CRM, แพลตฟอร์ม ITSM เครื่องมือจัดการทิกเก็ต หรือแอปพลิเคชันด้านการปฏิบัติการอื่นๆ บันทึกที่ต้องใช้สามารถอยู่ในฐานข้อมูล รายงาน หรือไฟล์ส่งออก.

สอบถามเจ้าของกระบวนการและเจ้าของระบบว่าบันทึกเหตุการณ์สำคัญไว้ที่ใด จากนั้นติดตามกรณีจริงสักสองสามรายการตั้งแต่ต้นจนจบ ตรวจดูว่ามีตัวระบุกรณี ชื่อเหตุการณ์ และเวลาของทุกขั้นตอนหรือไม่.

1. เลือกกระบวนการหนึ่งและคำถามหนึ่งข้อ

   คำสั่งซื้อค้างรอตรงไหน หรือการส่งต่องานช่วงใดใช้เวลามากที่สุด?

2. ค้นหาระบบและผู้ดูแลระบบ

   แอปพลิเคชันที่บันทึกงาน และทีมที่ดูแลระบบนั้น

3. ค้นหาประวัติเหตุการณ์

   รายงานหรือตารางที่มีการเปลี่ยนสถานะ ไม่ใช่ภาพสถานะปัจจุบันเพียงครั้งเดียว

4. ตรวจสอบ Case ID

   ตัวระบุเดียวกันต้องปรากฏในทุกเหตุการณ์ที่คุณต้องการเชื่อมโยง

5. ส่งออกข้อมูลตัวอย่างขนาดเล็กก่อน

   ตรวจดูก่อนขอไฟล์ส่งออกที่มีข้อมูลมากขึ้น

อย่าดึงข้อมูลทุกตารางเพียงเพราะเข้าถึงได้ ไฟล์ที่มีขอบเขตชัดเจนจะตรวจสอบ ทำความสะอาด และอธิบายได้ง่ายกว่า หากกระบวนการเกี่ยวข้องกับหลายระบบ ให้จดวิธีเชื่อมโยงข้อมูลไว้ เช่น หมายเลขคำสั่งซื้อใดใช้เชื่อมระเบียนใน CRM กับระเบียนใน ERP.

ดูภาพรวมแหล่งข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปได้จากเอกสารแนะนำแหล่งข้อมูล หากต้องรวมข้อมูลหรือแปลงข้อมูลจากหลายระบบ คู่มือETL สำหรับ process miningจะอธิบายขั้นตอนดังกล่าว.

จัดระเบียบข้อมูลให้พร้อมใช้

ไฟล์ส่งออกอาจมีเหตุการณ์ซ้ำ เวลาที่ขาดหาย ชื่อสถานะไม่สอดคล้องกัน คำสั่งซื้อทดสอบ หรือระเบียนที่ไม่เกี่ยวกับกระบวนการที่ต้องการศึกษา ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ทำให้ไฟล์ใช้ไม่ได้ แต่คุณควรตรวจให้แน่ใจว่าแต่ละแถวหมายถึงอะไร ก่อนตีความผลลัพธ์.

ตรวจสอบข้อมูลเป็นรอบๆ ดังนี้:

• ข้อมูลซ้ำ: ตรวจดูว่าแถวที่ซ้ำเป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงหลายครั้ง หรือเป็นสำเนาที่เกิดขึ้นโดยไม่ตั้งใจ
• Timestamp: ตรวจหาค่าที่ขาดหาย รูปแบบเวลาที่ปะปนกัน เขตเวลาที่ไม่คาดคิด และเหตุการณ์ที่เรียงลำดับผิด
• กิจกรรมและสถานะ: ปรับชื่อที่มีความหมายเหมือนกันให้เป็นรูปแบบเดียวกัน และแยกสถานะที่แทนขั้นตอนต่างกันออกจากกัน
• ระเบียนทดสอบหรือยกเลิก: ตัดสินใจว่าจะรวมไว้ในการวิเคราะห์หรือไม่ พร้อมจดว่าไม่รวมข้อมูลใดและเพราะเหตุใด
• Case ID: ตรวจหาตัวระบุที่ว่างหรือเปลี่ยนแปลง ซึ่งอาจทำให้กรณีเดียวถูกแยกเป็นหลายกรณี หรือรวมกรณีที่ไม่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกัน.

อย่าลบกรณีที่ผิดปกติเพียงเพราะดูแตกต่าง ก่อนอื่นให้ตรวจว่าเป็นข้อยกเว้นที่เกิดขึ้นจริงหรือข้อผิดพลาดของข้อมูล และบันทึกการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง เพื่อให้ตรวจสอบชุดข้อมูลที่เตรียมแล้วเทียบกับข้อมูลต้นทางได้.

คุณภาพข้อมูลสำหรับ process mining ไม่ได้ตัดสินได้แค่ผ่านหรือไม่ผ่าน แต่ขึ้นอยู่กับว่าฟิลด์ที่จำเป็นต่อคำถามมีความสม่ำเสมอหรือไม่ จึงควรตรวจข้อมูลตัวอย่างด้วยตนเอง ProcessMind แสดงคุณภาพไว้บนชุดข้อมูลโดยตรง ทั้งป้ายคุณภาพพร้อมเปอร์เซ็นต์ และแผงอธิบายปัจจัยที่ส่งผลต่อคะแนน เช่น ค่าที่ขาดหาย ค่าไม่สอดคล้องกัน และปัญหาเกี่ยวกับเวลา คุณจึงประเมินความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ก่อนนำไปใช้ได้ และติดตามคะแนนเมื่อแก้ไขข้อมูล ดูรายละเอียดได้ในเอกสารคุณภาพข้อมูล.

การตรวจสอบข้อมูลต้องทำเป็นระยะ เริ่มจากข้อมูลตัวอย่าง จับคู่ฟิลด์ ดูกระบวนการที่ได้ แล้วตรวจสอบจุดที่ดูผิดปกติ คู่มือการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลอธิบายขั้นตอนและรายการตรวจสอบที่ใช้กันทั่วไป.

ปรับข้อมูลให้พร้อมวิเคราะห์

เมื่อค้นหาและตรวจสอบระเบียนแล้ว ให้จับคู่คอลัมน์ต้นทางกับฟิลด์ที่ต้องใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการ ระบบต้นทางอาจใช้ชื่อเรียกต่างกัน แต่ต้องเข้าใจความหมายให้ชัดเจน.

กิจกรรมควรบอกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในกระบวนการ ไม่ใช่ความเห็นกว้างๆ เช่น “ลูกค้าพอใจ” อาจเป็นเพียงความคิดเห็นหรือหมายเหตุ แต่ “ส่งคำสั่งซื้อแล้ว” เป็นเหตุการณ์ที่ชัดเจนกว่า หากระบบบันทึกสถานะนี้ไว้ เลือกการประทับเวลาที่บอกว่าเหตุการณ์เกิดขึ้นเมื่อใด ไม่ใช่แค่เวลาที่ส่งออกรายงาน

คุณไม่จำเป็นต้องจับคู่ทุกคอลัมน์ด้วยตนเอง ProcessMind จะแนะนำรายการที่ตรงกันขณะจับคู่ชุดข้อมูล ส่วน AI Data Recommendations จะแนะนำการจับคู่ที่เป็นไปได้พร้อมคะแนนความมั่นใจ รวมถึงแอตทริบิวต์ กิจกรรม หรือแหล่งข้อมูลที่อาจช่วยให้วิเคราะห์ได้ชัดเจนขึ้น คุณเพียงตรวจสอบและยืนยัน ไม่ต้องไล่ค้นหารายการฟิลด์ ดูรายละเอียดได้ที่คำแนะนำข้อมูลจาก AI.

การจับคู่ข้อมูลที่ดีช่วยให้ผู้ที่รู้จักงานเข้าใจกระบวนการได้ ตรวจสอบชื่อกิจกรรมกับเจ้าของกระบวนการ และยืนยันว่า Case ID กับ Timestamp ทำงานตามที่คาดไว้เอกสารการจับคู่ข้อมูลอธิบายวิธีกำหนดค่าชุดข้อมูล ส่วนคู่มือการจับคู่กิจกรรมอธิบายการกำหนดกิจกรรม.

ต้องใช้ข้อมูลมากแค่ไหน?

ไม่มีจำนวนกรณีหรือช่วงเวลาข้อมูลแบบเดียวที่เหมาะกับทุกกระบวนการ ปริมาณที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความถี่ที่กระบวนการเกิดขึ้น ความแตกต่างที่คาดว่าจะพบ และสิ่งที่ต้องการเปรียบเทียบ.

สำหรับการตรวจสอบครั้งแรก ให้ใช้จำนวนกรณีที่เพียงพอทั้งสำหรับงานปกติและข้อยกเว้นที่คุณสนใจ เก็บข้อมูลย้อนหลังให้นานพอที่จะเห็นรอบการทำงานและการเปลี่ยนแปลงสำคัญ หากมีข้อมูลเพียงช่วงสั้นๆ หรือตัวอย่างจำนวนน้อย คุณยังใช้ทดสอบโครงสร้างข้อมูลและการจับคู่ได้ แต่ควรระวังหากจะถือว่าผลลัพธ์เป็นตัวแทนของภาพรวม.

ข้อมูลที่มากขึ้นอาจช่วยให้เห็นเส้นทางที่เกิดไม่บ่อย แต่ก็ใช้เวลาเตรียมและวิเคราะห์นานขึ้น เริ่มจากช่วงเวลาที่มีขอบเขตชัดเจน แล้วขยายหากผลลัพธ์เบื้องต้นทำให้เกิดคำถามเพิ่มเติม หากกำลังทำงานกับบันทึกเหตุการณ์ขนาดใหญ่ โปรดอ่านคำแนะนำเรื่องประสิทธิภาพและการรองรับปริมาณข้อมูลของ process miningก่อนตัดสินใจว่าจะโหลดข้อมูลย้อนหลังมากน้อยเพียงใด.

รูปแบบไฟล์และวิธีอัปโหลด

สำหรับโครงการแรก ให้ใช้ไฟล์ส่งออกที่ทีมของคุณสร้างและตรวจสอบได้ ProcessMind รองรับการทำงานกับสเปรดชีตและไฟล์คั่นข้อมูลรูปแบบทั่วไป รวมถึงไฟล์ CSV และ Excel ส่วนบันทึกขนาดใหญ่ใช้ Parquet หรือ ORC ได้ ใช้เวลาอัปโหลดเพียงไม่กี่นาที คุณเพิ่มไฟล์ ตรวจสอบคอลัมน์ที่ระบบตรวจพบ แล้วดูกระบวนการได้ก่อนตัดสินใจเรื่องตัวเชื่อมต่อ ดูขั้นตอนได้ที่วิธีอัปโหลดชุดข้อมูล.

คุณยังโหลดข้อมูลเพิ่มเป็นระยะได้ เมื่อต้องการเพิ่มระเบียนใหม่โดยไม่สร้างชุดข้อมูลทั้งหมดขึ้นใหม่ วิธีที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับวิธีสร้างข้อมูลต้นทางและความถี่ในการเปลี่ยนแปลง ดูรายละเอียดได้ในเอกสารรูปแบบข้อมูลที่รองรับและการโหลดข้อมูลแบบเพิ่มทีละส่วน.

API อาจเหมาะกับการตั้งค่าโหลดข้อมูลที่ทำซ้ำได้ ดูตัวเลือกที่มีได้จากเอกสาร Data API หากกำลังตัดสินใจว่าจะดึง แปลง และโหลดข้อมูลอย่างไร ให้เริ่มจากคู่มือ ETL.

ข้อมูลที่ไม่ควรอัปโหลด

ใส่เฉพาะข้อมูลที่จำเป็นต่อคำถามเกี่ยวกับกระบวนการ ข้อมูลส่วนบุคคลอาจอยู่ในฟิลด์ที่คุณคาดไม่ถึง โดยเฉพาะบันทึก ความคิดเห็น หรือคำอธิบายที่เป็นข้อความอิสระ ตรวจสอบไฟล์ก่อนอัปโหลด และนำฟิลด์ที่ไม่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ออกหรือปกปิดข้อมูล.

ปรึกษาทีมดูแลความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และธรรมาภิบาลข้อมูล เพื่อยืนยันว่าองค์กรอนุญาตให้ใช้ข้อมูลใดบ้าง พิจารณาด้วยว่าจำเป็นต้องใช้ชื่อหรือข้อมูลระบุตัวบุคคลโดยตรงหรือไม่ การวิเคราะห์หลายประเภทใช้เพียงทีม บทบาท หรือตัวระบุแฝงก็เพียงพอ หากเหมาะกับวัตถุประสงค์และนโยบายของคุณ.

อย่าใช้การวิเคราะห์กระบวนการเป็นเหตุผลในการเก็บข้อมูลส่วนบุคคลเพิ่ม จำกัดชุดข้อมูลให้มีเฉพาะฟิลด์ที่จำเป็นต่อการทำความเข้าใจกระบวนการ และปฏิบัติตามกฎขององค์กรเรื่องการเข้าถึง การเก็บรักษา และการจัดการข้อมูล ProcessMind แยกพื้นที่ใช้งานของแต่ละองค์กรและควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท พร้อมบันทึกการตรวจสอบว่าใครเข้าถึงข้อมูลใดได้บ้าง คุณจึงตรวจสอบย้อนหลังได้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมที่ผู้ใช้ บทบาท และสิทธิ์, บันทึกการตรวจสอบ และนโยบายความเป็นส่วนตัว.

เตรียมข้อมูลให้ทีมข้อมูล

คำขอที่ชัดเจนช่วยให้ทีมข้อมูลประเมินงานได้และลดการดึงข้อมูลที่ไม่จำเป็น ส่งสรุปหนึ่งหน้าโดยระบุข้อมูลต่อไปนี้:

• กระบวนการ: ระบุชื่อกระบวนการ รวมถึงจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด
• คำถาม: ระบุสิ่งที่ต้องการทราบ เช่น คำสั่งซื้อค้างรอตรงไหน
• ขอบเขต: ระบุระบบ ช่วงวันที่ และประเภทเคสที่ต้องการรวม
• ฟิลด์ที่จำเป็น: ขอรหัสเคส กิจกรรม และการประทับเวลาของแต่ละเหตุการณ์
• ฟิลด์ที่เป็นประโยชน์: ระบุเฉพาะคุณลักษณะที่จำเป็นต่อการตอบคำถาม
• ตัวอย่าง: แนบเคสตัวอย่างที่พบได้ทั่วไปสักสองสามรายการ โดยลบข้อมูลอ่อนไหวออกหากจำเป็น
• การตรวจสอบ: ขอให้ทีมตรวจหารหัสที่ขาดหาย การประทับเวลาที่ไม่มี เหตุการณ์ซ้ำ และค่าสถานะที่ไม่ชัดเจน
• ความเป็นส่วนตัว: ยืนยันว่าจะแชร์ฟิลด์ใดได้บ้าง และมีฟิลด์ใดที่ต้องลบหรือปกปิดหรือไม่

คุณสามารถแชร์คู่มือบันทึกเหตุการณ์เพื่อให้ทีมเห็นตัวอย่างโครงสร้างข้อมูลที่ต้องการ และส่งคู่มือการปรับปรุงกระบวนการที่ตรงกับระบบ หากต้องดึงข้อมูลจากระบบเฉพาะ เมื่อได้ไฟล์ส่งออกแล้ว ให้ทำตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานเพื่อโหลดไฟล์และดูกระบวนการ.

ขั้นตอนถัดไป: อัปโหลดและจับคู่ข้อมูล

คุณไม่จำเป็นต้องมีไฟล์ส่งออกที่สมบูรณ์แบบเพื่อดูว่าข้อมูลรองรับการวิเคราะห์เบื้องต้นได้หรือไม่ เริ่มจากไฟล์ส่งออกที่มีอยู่ ตรวจสอบฟิลด์ที่จำเป็นทั้งสาม แล้วดูว่าต้องแก้ไขส่วนใดก่อนลงทุนกับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่.

คุณยังได้ประโยชน์มากกว่าการสร้างแผนผังกระบวนการครั้งแรก เมื่อโหลดชุดข้อมูลแล้ว ProcessMind จะประเมินกระบวนการได้ทันทีผ่านProcess Health ซึ่งให้คะแนนมาตรฐานหนึ่งคะแนนต่อกระบวนการ โดยอิง 5 มิติของกรอบ CURES ได้แก่ Conformance, Uniformity, Rework, Efficiency และ Smoothness คะแนนช่วยบอกจุดที่ควรเริ่มปรับปรุง ส่วนแดชบอร์ดชุดเดียวกันจะแสดงสิ่งที่ควรแก้ไข ชุดข้อมูลแรกจึงนำไปสู่รายการงานที่ต้องทำ ไม่ใช่แค่ภาพกระบวนการ Process Health และคะแนนต่างๆ มาพร้อมกับที่นั่งผู้ใช้ Process Intelligence.