Process Mining olay günlüğü nasıl oluşturulur?

Yöntem 2: SQL ile olay günlüğü oluşturma

Daha büyük veri setleri veya tekrarlanan aktarımlar için SQL daha verimli ve tekrarlanabilirdir. Buradaki temel teknik, birden fazla sorguyu tek bir sonuç kümesinde birleştirmek için UNION ALL kullanmaktır.

UNION ALL’ı anlama

UNION ALL, birden fazla SELECT ifadesinin sonuçlarını alt alta ekler. Her SELECT, sonuca satırlar ekler. Tüm SELECT ifadeleri aynı sayıda sütuna ve uyumlu veri türlerine sahip olmalıdır.

Eksiksiz SQL örneği

Aşağıdaki SQL sorgusu bir Pizza Palace olay günlüğü oluşturur:

-- Event Log Extraction for Pizza Palace
-- This query combines multiple event types into a single event log
-- Each SELECT block represents one activity type

-- Event 1: Order Placed
-- Source: orders table
-- This captures when customers submit their orders
SELECT 
    o.id AS case_id,                          -- The order ID is our case identifier
    o.created_at AS timestamp,                -- When the order was placed
    'Order Placed' AS activity,               -- The activity name (hardcoded)
    o.customer_name AS customer,              -- Case attribute: who ordered
    o.total_amount AS order_value,            -- Case attribute: order value
    NULL AS driver,                           -- Not applicable for this event
    NULL AS payment_method                    -- Not applicable for this event
FROM orders o
WHERE o.created_at >= '2025-01-01'            -- Filter to your desired date range

UNION ALL

-- Event 2: Payment Received
-- Source: payments table
-- This captures successful payment processing
SELECT 
    p.order_id AS case_id,
    p.payment_time AS timestamp,
    'Payment Received' AS activity,
    o.customer_name AS customer,              -- Join to get case attributes
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    p.payment_method AS payment_method        -- Event-specific attribute
FROM payments p
JOIN orders o ON p.order_id = o.id            -- Join to get order details
WHERE p.payment_time >= '2025-01-01'
  AND p.status = 'successful'                 -- Only include successful payments

UNION ALL

-- Event 3: Order Sent to Kitchen
-- Source: kitchen_queue table
-- This captures when the kitchen starts working on the order
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.queue_entry_time AS timestamp,
    'Order Sent to Kitchen' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.queue_entry_time >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 4: Order Ready
-- Source: kitchen_queue table (different timestamp field)
-- This is an inferred event based on when the kitchen marked it complete
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.completed_time AS timestamp,            -- Different timestamp than entry
    'Order Ready' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.completed_time >= '2025-01-01'
  AND k.completed_time IS NOT NULL            -- Only include completed orders

UNION ALL

-- Event 5: Assigned to Driver
-- Source: delivery_assignments table
-- This captures when a driver is assigned to deliver the order
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.assigned_at AS timestamp,
    'Assigned to Driver' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,                  -- Event-specific attribute
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.assigned_at >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- Event 6: Delivery Completed
-- Source: delivery_assignments table (different timestamp field)
-- This captures when the order was delivered to the customer
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.delivered_at AS timestamp,
    'Delivery Completed' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.delivered_at >= '2025-01-01'
  AND d.delivered_at IS NOT NULL              -- Only include completed deliveries

-- Final ordering: by case, then by time
-- This makes the event log easy to read and follow
ORDER BY case_id, timestamp;

Bu sorguyu nasıl genişletebilirsiniz

Günlüğünüze daha fazla olay eklemek için:

1. **SELECT bloklarından birini ** şablon olarak kopyalayın
2. **Tablo adını ** kaynak tablonuzla değiştirin
3. **Zaman damgası alanını ** doğru sütunla güncelleyin
4. **Aktivite adını ** olayı açıklayacak şekilde değiştirin
5. **Öznitelikleri ** gerektiği şekilde ayarlayın
6. **Verileri filtrelemek için uygun WHERE koşulları ** ekleyin

Örneğin, “Teslimat denendi” olayını eklemek için:

UNION ALL

-- Event 7: Delivery Attempted
-- Add this to track failed delivery attempts
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.attempt_time AS timestamp,
    'Delivery Attempted' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_attempts d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.attempt_time >= '2025-01-01'

Sırada ne var? Olay günlüğünüzü bir Process Mining aracına yükleyin

Olay günlüğünüzü CSV dosyası veya veritabanı aktarımı olarak oluşturduktan sonra onu bir Process Mining aracına yüklemeye hazırsınız. Çoğu araçta süreç benzerdir:

1. Dosyanızı yükleyin veya Process Mining aracını aktardığınız verilere bağlayın.
2. Sütunlarınızı haritalayın (Case ID, zaman damgası, aktivite)
3. Ek öznitelikleri yapılandırın
4. Süreç haritanızı oluşturun

ProcessMind gibi modern Process Mining araçları ProcessMind bu süreci kolaylaştırır. Olay günlüğü verilerinizi yüklediğinizde araç sürecinizi otomatik olarak görselleştirir; maliyetleri azaltmanıza ve operasyonel süreçleri iyileştirmenize yardımcı olabilecek darboğazları, farklılıkları ve iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Sonuç

Process Mining olay günlüğü oluşturmak için özel araçlara veya ileri düzey teknik bilgiye ihtiyacınız yoktur. Temel olarak Process Mining verilerinizi üç temel sütun içeren bir tabloda düzenlersiniz: Case ID, zaman damgası ve aktivite.

Daha küçük veri setleri için Excel’i, daha büyük ve karmaşık aktarımlar için SQL’i kullansanız da temel ilkeler aynıdır:

1. İzlemek istediğiniz olayları belirleyin
2. Her olay türü için zaman damgasını bulun
3. Her şeyi tek bir tabloda birleştirin
4. Analizinizi zenginleştirmek için öznitelikler ekleyin

En zor kısım teknik aktarım değildir. Asıl zorluk, hangi olayların önemli olduğunu anlayacak kadar iş operasyonlarınızı tanımaktır. Siparişin verilmesi ve tamamlanması gibi açık olaylarla başlayın, ardından Process Mining aracınızın ortaya çıkardığı içgörüleri öğrendikçe ayrıntıları ekleyin.

Daha derine inmeye hazır mısınız? Popüler süreçlerdeki aktiviteler ve veri gereksinimleri hakkında ayrıntılı bilgi için sürekli süreç iyileştirme sayfalarımıza göz atın. Bu süreçler arasında Satın Almadan Ödemeye, Siparişten Tahsilata ve Borçlar Muhasebesi bulunur. Bu kaynaklarda SAP, Oracle ve Microsoft Dynamics gibi yaygın sistemler için veri şablonları yer alır. Böylece olay günlüğünüzü oluşturmaya daha hızlı başlayabilirsiniz.