Event Loglar için desteklenen veri biçimleri

Veri yükleme için desteklenen dosyalar

ProcessMind, Event Log yüklemek için birçok dosya biçimini destekler. Bu biçimlerin tümünü hem uygulama arayüzü hem de API üzerinden yükleyebilirsiniz.

Metin tabanlı biçimler

• .csv: Virgülle ayrılmış değerler. Yaygın ve hafif bir biçimdir; Excel, ERP sistemleri ve diğer birçok sistem bu biçimde dışa aktarım yapabilir. Ayırıcılar otomatik algılanır.
• .tsv: Sekmeyle ayrılmış değerler. CSV’ye benzer ancak virgül yerine sekme kullanır. Veriler virgül içerdiğinde kullanışlıdır.
• .txt: Düz metin dosyaları. Tutarlı ve ayraçlarla bölünmüş 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 çalışma sayfası biçiminin eski sürümü. Desteklenir ancak yeni biçimlere göre daha yavaş yüklenebilir.
• .xlsx: Güncel Excel biçimi. Yaygın olarak kullanılır ve tam desteklenir; yapılandırılmış veriler için genellikle tercih edilir.
• .xlsb: Excel ikili çalışma kitabı. .xlsx biçimine göre daha hızlı yüklenir ve büyük veri setlerini daha iyi işler ancak tüm sistemlerde desteklenmez.

İkili ve sütun tabanlı veri biçimleri

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

Sıkıştırılmış dosyalar

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

Genel dosya yapısı gereklilikleri

ProcessMind içinde Process Mining’i başarıyla gerçekleştirmek için yüklediğiniz dosyaların (Excel, metin tabanlı veya XML biçiminde olabilir) belirli yapısal kurallara uyması gerekir. Bu kurallar, uygulamanın verileri doğru yorumlamasını ve isabetli analiz yapmasını sağlar.

1. Başlık satırı (Excel veya metin tabanlı)

• Dosya, ilk satırda bulunması gereken bir başlık satırı ile başlamalıdır. Örneğin Excel dosyalarında A1 hücresi, CSV, TSV veya TXT dosyalarında ise 1. satır başlık satırıdır. Bu satır sütun adlarını tanımlar ve her sütundaki veri türünü açıkça belirtmelidir (örneğin, “Vaka kimliği”, “Aktivite”, “Zaman damgası”).
• CSV, TSV ve TXT biçimlerinde ayırıcılar ve tırnak işaretleri otomatik olarak algılanır. Böylece bu ayarları elle belirtmeden verilerinizi yükleyebilirsiniz.
• Parquet ve ORC biçimlerinde sütun adları ve veri türleri dosyaya gömülü şemadan doğrudan okunur; başlık satırı gerekmez.
• JSONL/NDJSON biçimlerinde sütun adları, dosyanın ilk satırındaki JSON anahtarlarından alınır.

2. Gerekli en az öznitelik kümesi

Process Mining için gereken Olay Logu yapısını desteklemek üzere dosyanızda en az aşağıdaki öznitelikler (sütunlar) bulunmalıdır. Sütun adlarının Vaka kimliği, Aktivite gibi adlarla birebir eşleşmesi gerekmez; ancak belirtilen içerikleri taşımalıdır.

• Vaka kimliği: Bu sütun, her süreç örneğini (veya vakayı) benzersiz biçimde tanımlar. Aynı süreç örneğine ait tüm satırlarda aynı Vaka kimliği bulunmalıdır.
• Aktivite: Bu sütun, kaydedilen aktiviteyi veya olayı açıklamalıdır (örneğin, “Sipariş oluşturuldu”, “Ödeme işlendi”).
• Zaman damgası: Her aktivite, olayın gerçekleştiği kesin saati veya tarihi belirten bir zaman damgası içermelidir.
• Not: Zaman damgası biçimi mümkün olduğunca otomatik algılanır. yyyy-MM-dd HH:mm:ss, MM/dd/yyyy gibi yaygın biçimler ve diğerleri otomatik olarak tanınır.
• İsteğe bağlı öznitelikler: Analizinizi zenginleştirmek için aşağıdaki gibi ek sütunlar ekleyebilirsiniz:
• Kaynak: Aktiviteyi kimin gerçekleştirdiğini belirtir (örneğin kullanıcı veya departman).
• Maliyet: Aktiviteyle ilişkili maliyetler.
• Diğer özel veriler: Gerekli sütunlar bulunduğu sürece, sürecinize özgü özel alanlar ekleyebilirsiniz.

Kullanacağınız sütunlar, analiz ettiğiniz sürece bağlıdır. Süreç iyileştirme rehberlerimiz her süreç için gereken şemayı açıklar: zorunlu alanları, kaydedilecek etkinlikleri ve doldurabileceğiniz bir veri şablonunu.

3. Veri biçimlendirme

• Tüm sütunlardaki verilerin aynı biçimde olmasına dikkat edin:
• Zaman damgaları standart ve tanınabilir bir biçimde olmalıdır (örneğin, yyyy-MM-dd HH:mm:ss). Farklı bir tarih biçimi kullanılmışsa ProcessMind bunu otomatik olarak algılamaya çalışır.
• İçe aktarma işlemini aksatmamak için veri satırlarının arasına boş satır eklemeyin.
• Sayısal verilerin (örneğin maliyet ve süre) Excel’de sayı biçiminde, metin tabanlı dosyalarda (CSV, TSV, TXT) ise uygun biçimde kaydedildiğinden emin olun.
• CSV, TSV ve TXT biçimlerinde ProcessMind ayırıcıları (virgül, sekme, noktalı virgül vb.) otomatik algılar ve tırnak içine alınmış metinleri kendisi işler.

4. Sayfa seçimi (yalnızca Excel dosyaları için)

• ProcessMind, Excel dosyanızdaki (XLS, XLSX veya XLSB) ilk sayfadaki verileri, sayfanın adından bağımsız olarak işler. Gerekli Olay Logu verilerini ilk sayfaya yerleştirin; içe aktarma sırasında diğer sayfalar dikkate alınmaz.

5. XES biçimi

.xes (eXtensible Event Stream) biçimi, Process Mining çalışmalarında Olay Logları için kullanılan standart bir dosya türüdür. Vaka kimlikleri, aktiviteler, zaman damgaları ve ilgili diğer öznitelikler gibi süreç örneklerine ait ayrıntılı bilgileri içerir.

Process Mining araçlarının çoğu bu biçimi destekler. Gerçek süreç davranışını doğru biçimde yeniden oluşturmak için de uygundur.

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. Şema bilgilerini dosyanın içinde taşırlar; bu nedenle ProcessMind, elle ayar yapmanıza gerek kalmadan sütun adlarını ve veri türlerini algılar.

JSONL (JSON Lines veya NDJSON) dosyalarında her satırda bir JSON nesnesi bulunur. Her nesne tek bir olayı temsil eder. JSON anahtarları sütun adlarına dönüşür. Bu biçim, API’lerden, günlük sistemlerinden veya akış platformlarından veri aktarırken sık kullanılır.

Bu üç biçimin ortak özellikleri:

• Dosyaların hem kullanıcı arayüzünden hem de ProcessMind API
• artımlı (delta) yüklemeleri desteklenir
• Daha hızlı aktarım için gzip ile sıkıştırılabilir (.gz)

7. İpuçları