Process Mining bağlayıcıları: Ne zaman işe yarar?

Process Mining bağlayıcıları ne vaat eder, maliyetleri nelerdir?

Hazır Process Mining bağlayıcıları, kaynak sisteminizdeki verileri analiz etmeye hızla başlamanızı vaat eder: uygulamaya bağlanır, verileri alır ve belirlediğiniz aralıklarla yenilersiniz. Sisteminiz destekleniyor ve verilerinizin gereksinimlerini karşılıyorsa bu yöntem işe yarayabilir. Ancak her zaman bağlanıp kullanmaya başlamak bu kadar kolay değildir. Sistem yapılandırmasını, veri modelini, güvenlik gereksinimlerini ve yanıtlamak istediğiniz soruları yine de kontrol etmeniz gerekir.

Bağlayıcı geliştirmek veya yapılandırmak; alanları eşleştirmeyi, sonuçları doğrulamayı ve özel iş akışlarına ya da sistem değişikliklerine uyum sağlamayı gerektirebilir. Veri ekibiniz güvenilir veri setlerini zaten yönetiyor olabilir. Bu durumda yeni bir bağlayıcı, mevcut çalışmanın üzerine ekleme yapmak yerine aynı işi tekrarlayabilir.

Üstelik bağlayıcının sürekli bakım gerektirdiğini de hesaba katmalısınız. Birinin veri hattını yönetmesi, değişiklikleri gidermesi ve bağlayıcının verileri nasıl dönüştürdüğünü anlaması gerekir. Bu işler ilk analizinizi geciktiriyorsa bağlayıcının sağladığı kolaylığın da bir maliyeti vardır.

Bağlayıcı hangi işleri doğru yapmalı?

Vaat basit: sisteminizi seçin, bir düğmeye basın, biçimlendirilmiş verileri alın, yenilemeleri zamanlayın ve işiniz bitsin. Ancak işin büyük kısmı bu kısa anlatımda yer almıyor.

• Sisteminiz standart olmayabilir. Bağlayıcılar, belirli yazılımların belirli sürümleri için geliştirilir. Oysa şirketler alan ekler, iş akışlarını değiştirir ve tabloları yeniden düzenler. On yıldır geliştirilen bir sistem, standart bir kurulumla aynı olmaz.
• Bağlayıcı her ihtiyacı karşılamaya çalışabilir. Her tür analizi desteklemek üzere geliştirilen bir bağlayıcı, hiç karşılaşmayacağınız uç durumları da kapsayacak kadar büyürken asıl yanıt aradığınız soruyu yine de karşılamayabilir.
• Birden fazla tabloyla çalışmanın karmaşası. Bağlayıcıların çoğu, birbiriyle ilişkili birkaç kaynak tablo bekler. Bu durumda iş sürecinizi, bağlayıcının veri modelini, kaynak sistemin veri modelini ve bunların nasıl eşleştiğini anlamanız gerekir.
• Kara kutulara güvenmek zordur. Bir şey bozulduğunda içeride ne olduğunu göremezsiniz. Kaynak veriler mi hatalı, bağlayıcı mı yanlış dönüştürüyor, yoksa sorun yapılandırmada mı? Sorunu görünürlük olmadan gidermek, sonuçları uygulaması gereken kişilere açıklamayı zorlaştırır.
• Genel adlar ek çeviri işi çıkarır. Bağlayıcı bir öğeye “Sipariş Onayı” derken ekibiniz “Satış Onayı” diyorsa, sonraki her konuşmada bu adları eşleştirmeniz gerekir.

Gerçek maliyet

Teknik işler bütçeyi de etkiler, ancak maliyet çoğu zaman planlanan bütçe kaleminde görünmez.

• Zaman. Analiz yerine veri aktarımı için harcanan aylar.
• Para. Bağlayıcı lisansları ve kurulum danışmanlığı ücretleri.
• Fırsat maliyeti. Veri hattı kurulurken bekleyen iyileştirmeler.
• Motivasyon. Proje veri aşamasında takılı kalınca ekiplerin çalışma isteği azalır.
• Güven. İlk proje planlanandan uzun sürerse paydaşlar Process Mining’in değerini sorgulayabilir.

Birlikte çalıştığımız bir kuruluşa, sağlayıcının SAP bağlayıcısıyla “ilk içgörüler üç haftada” sözü verilmişti. On sekiz ay sonra hâlâ veri kalitesi sorunlarını gideriyorlardı. Bu her zaman yaşanmaz, ancak sık rastlanan bir durumdur. Bu nedenle bir bağlayıcı önermeden önce maliyetini soruyoruz.

Bağlayıcılar ne zaman karşılığını verir?

Sık, yüksek hacimli ve tekrarlanan veri aktarımlarına ihtiyacınız varsa ve kaynak sisteminiz iyi destekleniyorsa bağlayıcılar iyi bir seçenek olabilir. Kuruluşunuzun güvenlik ve yönetişim süreçlerine uygun, kontrollü bir veri hattı gerektirdiği düzenlemeye tabi ortamlarda da tercih edilebilirler.

Bu durumlarda bağlayıcının faydası, aynı veri aktarımını zaman içinde tekrarlayabilmesinden gelir. Sistem yapılandırmanızı ve veri gereksinimlerinizi desteklemesi koşuluyla, yinelenen manuel işleri azaltabilir.

Karar vermeden önce bağlayıcının hangi sistem sürümlerini ve yapılandırmalarını desteklediğini, hangi verileri aldığını, özelleştirmeleri nasıl ele aldığını ve bakım sorumluluğunun kimde olacağını netleştirin. Bağlayıcı ancak sistemlerinizin ve ekiplerinizin çalışma biçimine uyuyorsa yararlıdır.

Bağlayıcı hangi durumlarda ihtiyacınızdan fazlası olabilir?

Bir süreçle ilgili soruyu ilk kez inceliyorsanız hangi verilere ihtiyacınız olduğunu veya analizin işe yarayıp yaramayacağını henüz bilmiyor olabilirsiniz. Bu soruları yanıtlamadan düzenli çalışan bir veri hattı kurmak, otomasyona değip değmeyeceğini anlamadan önce iş yükünüzü artırabilir.

Birden fazla sisteme yayılan bir sürecin yalnızca bir bölümünü kapsayan bir bağlayıcı da olabilir. Verileri birleştirmeniz, adlandırma farklılıklarını gidermeniz ve sonuçları doğrulamanız yine gerekebilir. Tek bir uygulamaya yönelik bağlayıcı, veri hazırlama işinin tamamını kendiliğinden çözmez.

İlk analiz için elinizdeki bir dışa aktarım, sorunuzun yanıtını bulmaya yetebilir. Nelerin eksik olduğunu gördükten sonra veri setini iyileştirebilirsiniz.

Bağlayıcı ihtiyaçlarınıza uysa bile bu seçeneğin üç maliyeti vardır:

• İş tekrarı. Pek çok kuruluşta veri ekibinin kalite sorunlarını yıllar içinde gidererek hazırladığı temiz veriler, veri ambarında veya gölde zaten bulunur. Bağlayıcı işe en baştan başlar ve kuruluşun hâlihazırda güvendiği verilerle tutarsızlık yaratabilir.
• ETL tuzağı. Bağlayıcılar genellikle sağlayıcının kendi araçlarıyla gelir. Bu nedenle ekibiniz, zaten kullandığı ve bildiği altyapı yerine tescilli bir sistemi öğrenmek zorunda kalır.
• Sağlayıcıya bağımlılık. Kurulması altı ay süren bir veri hattını değiştirmek pahalıdır. İlk taahhüdü vermeden önce bunu hesaba katın.

Gerçek zamanlı veri aktarımı analizi de değiştirir. Sürekli değişen bir veri seti için başlangıç değerlerini belirlemek zorlaşır, veri hattı sürekli izleme gerektirir ve işlem maliyetleri devam eder. Ayrıca dönemleri karşılaştırmak da daha karmaşık hâle gelir. Aylık yenileme sorunuza yanıt veriyorsa sürekli çalışan bir veri hattı, yeni bir içgörü sağlamadan maliyet çıkarır.

Veri şablonları nasıl çalışır?

Hazır bir bağlayıcıyı ilk adım olarak kullanmak yerine, elinizdeki verilerle başlayabilmeniz için veri şablonlarından yararlanıyoruz. Şablon, analiz için gereken alanları tanımlar ve sizin ya da veri ekibinizin hazırlayabileceği bir biçimde sunar.

Sürecinize uygun bir rehberle başlayın

Süreç iyileştirme rehberlerinde sürecinizi veya sisteminizi arayın. Her rehber tek bir süreci ya da belirli bir sistemdeki bir süreci ele alır. Zorlukları, hedefleri, etkinlikleri ve veri gereksinimlerini açıklar, indirebileceğiniz bir Excel şablonu da sunar.

Süreciniz listede yoksa genel veri şablonuyla başlayın. Her iki durumda da sütunlar, analizin beklediği alanlara karşılık gelir. Böylece ekibiniz şemayı sıfırdan tasarlamak yerine bu alanları dışa aktarılan verilerle doldurur.

Excel ile başlayın

Birçok analiz için Vaka kimliği, Zaman damgası ve Aktivite adı içeren bir elektronik tabloyla başlayabilirsiniz. Sorunuzla ilgili diğer öznitelikleri de ekleyin. Erişebildiğiniz verileri dışa aktarın, şablon biçiminde düzenleyip yükleyin ve incelemeye başlayın.

Bir fikri denemek için eksiksiz ve otomatik bir veri hattına ihtiyacınız yok. İlk veri setinizde iyileştirme yapmanız gerekebilir. Analiz için hangi verilerin gerektiğini öğrenmenin bir parçası da budur.

Olay günlüklerine yeni mi başlıyorsunuz? Excel ve SQL örnekleriyle olay günlüğü oluşturmayı öğrenin.

Tek tabloyla başlayın

Analizlerin çoğunda bilerek tek tablo biçimini kullanıyoruz.

1. İncelemesi kolaydır. Herkes bir elektronik tabloyu açıp neler olduğunu görebilir.
2. Hazırlaması kolaydır. İlk analizden önce tabloları birleştirmeniz veya ilişkileri yönetmeniz gerekmez.
3. Process Mining adımı verileri zaten birleştirir. Birden fazla tablo alan araçlar, analizden önce bunları tek bir olay günlüğünde birleştirir.

Sorunuz gerektiriyorsa ProcessMind’de farklı bakış açıları ve süreçlerle ilgili birden fazla tablo üzerinde çalışabilirsiniz. Ancak buradan başlamanız gerekmez. Sorunuzu yanıtlayacak en basit veri setiyle başlayın.

Veri ekibinizle çalışın

Veri ekibiniz sistemlerinizin nasıl yapılandırıldığını, hangi alanların güvenilir olduğunu ve hangi verilerin zaten mevcut olduğunu bilir. Açık bir şablon, tescilli bir veri modelini öğrenmelerini gerektirmeden ihtiyaçları net biçimde ortaya koyar.

SQL, mevcut ETL platformları, veri ambarları ve veri gölleri gibi alışık oldukları araç ve altyapılardan yararlanabilirler. Böylece paralel bir veri hattı oluşturmak yerine güvenilir verilerin üzerine ekleme yapabilirsiniz.

Olay günlüğü hazırlamaya yönelik pratik bilgiler için veri hazırlama dokümantasyonuna göz atın.

Yapay zekâ destekli haritalamadan yararlanın

Dışa aktarılan dosyadaki sütun adları şablondakilerle birebir eşleşmeyebilir. Yükleme sırasında ProcessMind; Vaka kimliği, Zaman damgası ve Aktivite gibi alanları çoğu zaman tanıyabilir. Bir alan yanlış eşleştirilirse eşleştirmeyi elle düzeltebilirsiniz.

Bu özellik, kaynak dosyaların tümünü önceden kusursuz biçimde biçimlendirmek zorunda kalmadan mevcut bir dışa aktarımdan analize geçmenize yardımcı olabilir.

Veri güncellemeleri uygulamada nasıl işler?

Bir süreci düzenli olarak izlemeniz gerektiğinde zamanlanmış yenileme işinize yarar. Ancak ilk soruyu yanıtlamak veya zaman içindeki performansı karşılaştırmak için verileri sürekli güncellemeniz her zaman gerekmez.

Birçok analizde, planlı aralıklarla yenilenen sabit bir veri setini yorumlamak daha kolaydır. Başlangıç değerlerini belirleyebilir, bir değişiklik yapabilir ve sonuçları bu değerlerle karşılaştırabilirsiniz. Uygun yenileme sıklığı, sürecinizin ne kadar sık değiştiğine ve ne kadar hızlı yanıt vermeniz gerektiğine bağlıdır.

Önce analizin ne sıklıkla yeni verilere ihtiyaç duyduğunu belirleyin. Aylık veya üç aylık bir güncelleme sorunuzu yanıtlıyorsa gerçek zamanlı bir veri hattı, kararınızı iyileştirmeden iş yükünü artırabilir.

Daha sonra otomasyona ihtiyaç duyarsanız ne olur?

Hangi verilere ihtiyacınız olduğunu ve analizin işe yaradığını doğruladıktan sonra veri ekibiniz tekrarlanabilir bir yükleme süreci oluşturabilir. Bunun için ProcessMind’in REST API’si kullanılabilir: ekibinizin zaten zamanladığı bir görev, dışa aktarılan verileri yeni bir veri seti olarak yükleyebilir veya mevcut bir veri setini güncelleyebilir. Kimlik doğrulama ve uç noktalar hakkında bilgi için API genel bakışına göz atın.

Üründe bir zamanlayıcı yok, bu tercih bilinçli olarak yapıldı. Zamanlama, kimlik bilgileri ve izleme, yapılandırıp takip etmeniz gereken ikinci bir yer oluşturmak yerine ekibinizin hâlihazırda kullandığı altyapıda kalır.

Neyi otomatikleştireceğinizi bilmeden otomasyona geçmeniz gerekmez. Bir dışa aktarımla başlayın, analizi doğrulayın ve ardından düzenli veri yüklemesi oluşturmanın karşılığını verip vermeyeceğine karar verin. Bu iş bir veri hattına dönüşürse seçeneklerin avantaj ve dezavantajları için Process Mining için ETL yazısına göz atın.

Önceden hazırlanmış bağlayıcıları olan bir sağlayıcıyı ne zaman tercih etmelisiniz?

Bağlayıcıları olan bir sağlayıcı, kapsadığı bir sistemden desteklenen ve düzenli olarak yinelenen veri aktarımına ihtiyacınız varsa, ayrıca bağlayıcı yapılandırma ve yönetişim gereksinimlerinizi karşılıyorsa daha iyi bir seçenek olabilir. Bu, özellikle kuruluşunuzun belirli bir entegrasyon yöntemi gerektirdiği sık veri yüklemelerinde veya düzenlemeye tabi veri hatlarında önem taşır.

Seçim yapmadan önce bağlayıcının neleri desteklediğini, özelleştirmeleri nasıl ele aldığını, ne tür bakım gerektirdiğini ve ortaya çıkan verileri inceleyip yeniden kullanıp kullanamayacağınızı sorun. İlk hedefiniz bir analizi denemekse, mevcut bir dışa aktarım ve veri şablonu daha kolay bir başlangıç olabilir.

Tercih açıktır: İhtiyaçlarınıza uyduklarında bağlayıcılar tekrarlanan veri aktarımı işini azaltabilir; şablonlar ise bağlayıcı projesini ilk adım hâline getirmeden elinizdeki verilerle başlamanızı sağlar. Verileriniz size aittir, başka bir sağlayıcıya bağımlı kalmazsınız ve otomasyona daha sonra geçip geçmeyeceğinize kendiniz karar verirsiniz.