Event Loglar için desteklenen veri biçimleri

Veri yükleme için dosya desteği

ProcessMind, Event Logları yüklemek için birçok dosya biçimini destekler. Tüm dosyaları hem uygulama arayüzü hem de API üzerinden yükleyebilirsiniz.

Metin tabanlı biçimler

• .csv: Virgülle ayrılmış değerler. Yaygın ve hafiftir; çoğu sistem (Excel, ERP ve diğerleri) bu biçime dışa aktarım yapabilir. Ayraçlar otomatik olarak algılanır.
• .tsv: Sekmeyle ayrılmış değerler. CSV’ye benzer ancak virgül yerine sekme kullanır; veriler virgül içerdiğinde kullanışlıdır.
• .txt: Düz metin dosyaları. Tutarlı ve ayrılmış bir yapıda düzenlenmişse kullanılabilir.
• .xes: Process Mining araçlarında kullanılan Event Loglar için standart biçim. Zaman damgaları ve vaka kimlikleriyle ayrıntılı etkinlik takibi için idealdir.

Excel biçimleri

• .xls: Excel elektronik tablo biçimi (eski sürüm). Desteklenir ancak yeni biçimlere göre daha yavaş yüklenebilir.
• .xlsx: Modern Excel biçimi. Yaygın olarak kullanılır ve tam desteklenir; yapılandırılmış veriler için çoğu zaman tercih edilir.
• .xlsb: Excel İkili Çalışma Kitabı. .xlsx biçimine göre daha hızlı yüklenir ve büyük veri setlerini daha iyi işler ancak desteği daha sınırlıdır.

İkili / sütun tabanlı veri biçimleri

• .parquet: Apache Parquet biçimi. Analitik iş yükleri için optimize edilmiş sütun tabanlı depolama biçimidir. Büyük Veri Setleri için idealdir ve büyük verilerde CSV dosyalarından çok daha hızlıdır. artımlı (delta) yüklemeleri destekler.
• .orc: Optimized Row Columnar (ORC) biçimi. Hadoop ve Spark ekosistemlerinde yaygın olarak kullanılan bir başka verimli sütun tabanlı biçimdir. artımlı (delta) yüklemeleri destekler.
• .jsonl / .ndjson: JSON Lines biçimi. Her satır ayrı bir JSON nesnesidir. API ve günlük sistemlerinden veri akışı dışa aktarımları için uygundur. artımlı (delta) yüklemeleri destekler.

Sıkıştırılmış dosyalar

• .gz: Gzip ile sıkıştırılmış dosyalar. Yukarıdaki biçimlerin tümü gzip ile sıkıştırılabilir (örneğin data.csv.gz ve data.parquet.gz). ProcessMind iç biçimi otomatik olarak algılar ve gerektiğinde sıkıştırmayı açar. Gzip sıkıştırması, büyük dosyaların yüklenme süresini azaltabilir.

Genel dosya yapısı gereksinimleri

ProcessMind içinde başarılı bir Process Mining analizi yapabilmeniz için yüklediğiniz dosyaların Excel, metin tabanlı veya XML biçiminde olmasına bakılmaksızın belirli yapısal kurallara uyması gerekir. Böylece uygulama verileri doğru yorumlayabilir ve doğru analiz yapabilir.

1. Başlık satırı (Excel veya metin tabanlı)

• Dosya, ilk satırda yer alan bir başlık satırı ile başlamalıdır (örneğin Excel dosyalarında A1 hücresi, CSV, TSV veya TXT dosyalarında 1. satır). Başlık, sütun adlarını tanımlar ve her sütundaki veri türünü açıkça belirtmelidir (örneğin, “Case ID”, “Activity”, “Timestamp”).
• CSV, TSV ve TXT formatlarında ayraçlar ve tırnak işaretleri otomatik olarak algılanır. Böylece bu ayarları elle belirtmeden verilerinizi yükleyebilirsiniz.
• Parquet ve ORC formatlarında sütun adları ve veri türleri doğrudan dosyaya gömülü şemadan okunur; başlık satırı gerekmez.
• JSONL/NDJSON formatlarında sütun adları, dosyanın ilk satırındaki JSON anahtarlarından türetilir.

2. Minimum öznitelik kümesi

Bir Process Mining Event Log yapısını desteklemek için dosyanızda en az aşağıdaki öznitelikler, yani sütunlar bulunmalıdır. Sütun adlarının Case ID, Activity gibi adlarla aynı olması gerekmez, ancak belirtilen içeriği taşımaları gerekir.

• Vaka kimliği: Bu sütun, her süreç örneğini veya vakayı benzersiz biçimde tanımlar. Aynı süreç örneğine ait her satırda aynı Vaka kimliği bulunmalıdır.
• Etkinlik: Bu sütun, kaydedilen belirli etkinliği veya olayı açıklamalıdır, örneğin “Sipariş oluşturuldu” veya “Ödeme işlendi”.
• Zaman damgası: Her etkinlikle, olayın gerçekleştiği kesin zamanı veya tarihi belirten bir zaman damgası ilişkilendirilmelidir.
• Not: Zaman damgası biçimi mümkün olduğunca otomatik olarak algılanır. yyyy-MM-dd HH:mm:ss, MM/dd/yyyy ve diğer yaygın biçimler otomatik olarak tanınır.
• İsteğe bağlı öznitelikler: Analizinizi geliştirmek için aşağıdaki gibi ek sütunlar ekleyebilirsiniz:
• Kaynak: Etkinliği kimin gerçekleştirdiğini belirtir, örneğin kullanıcı veya departman.
• Maliyet: Etkinlikle ilişkili maliyetler.
• Diğer özel veriler: Gerekli sütunlar mevcut olduğu sürece, belirli sürecinizle ilgili özel alanlar ekleyebilirsiniz.

Kesin sütunlar, analiz ettiğiniz sürece bağlıdır. süreç iyileştirme rehberlerimiz, her süreç için gereken şemayı, gerekli alanları, kaydedilecek etkinlikleri ve doldurabileceğiniz bir veri şablonunu açıklar.

3. Veri biçimlendirme

• Verilerinizin tüm sütunlarda tutarlı biçimlendirildiğinden emin olun:
• Zaman damgaları standart ve tanınabilir bir biçimde olmalıdır (örneğin yyyy-MM-dd HH:mm:ss). ProcessMind, biçim farklı olsa bile tarih biçimini otomatik olarak algılamayı dener.
• İçe aktarma işlemini aksatabileceği için veri girişleri arasında boş satır bırakmayın.
• Sayısal verilerin (örneğin maliyet ve sürelerin) Excel’de sayı olarak veya metin tabanlı dosyalarda (CSV, TSV, TXT) doğru biçimde tutulduğundan emin olun.
• CSV, TSV ve TXT biçimlerinde ProcessMind ayraçları (virgül, sekme, noktalı virgül vb.) otomatik olarak algılar ve tırnak içindeki metinleri otomatik olarak işler.

4. Sayfa seçimi (yalnızca Excel dosyaları için)

• ProcessMind, adından bağımsız olarak Excel dosyanızdaki (XLS, XLSX veya XLSB) ilk sayfadaki verileri otomatik olarak işler. Gerekli Event Log verilerinin ilk sayfada bulunduğundan emin olun; ek sayfalar içe aktarma sırasında dikkate alınmaz.

5. XES biçimi

.xes (eXtensible Event Stream) biçimi, Process Mining alanında Event Loglar için kullanılan standart bir dosya türüdür. Vaka kimlikleri, etkinlikler, zaman damgaları ve diğer ilgili öznitelikler gibi süreç örnekleri hakkındaki ayrıntılı bilgileri içerir.

Process Mining araçları tarafından yaygın olarak desteklenir ve gerçek hayattaki süreç davranışını doğru biçimde yeniden oluşturmak için idealdir.

Teknik özellikler ve tüm ayrıntılar için resmî XES standardı web sitesini ziyaret edin.

6. Parquet, ORC ve JSONL biçimleri

Parquet ve ORC, veri mühendisliği işlem hatlarında (Apache Spark, AWS Glue, Databricks vb.) yaygın olarak kullanılan sütun tabanlı ikili biçimlerdir. Gömülü şema bilgileri içerdikleri için ProcessMind, elle yapılandırma gerektirmeden sütun adlarını ve veri türlerini otomatik olarak algılar.

JSONL (JSON Lines, NDJSON olarak da bilinir) dosyaları her satırda bir JSON nesnesi içerir. Her nesne tek bir olayı temsil eder. JSON anahtarları sütun adlarına dönüşür. Bu biçim, API’lerden, günlük sistemlerinden veya veri akışı platformlarından veri dışa aktarılırken yaygın olarak kullanılır.

Her üç biçim de:

• Hem kullanıcı arayüzü hem de ProcessMind API üzerinden yüklemeyi destekleyin
• Artımlı (delta) yüklemeleri destekleyin
• Daha hızlı aktarım için gzip ile sıkıştırılabilir (.gz)

7. İpuçları