Process Mining Event Log Nasıl Oluşturulur?

Yöntem 2: SQL ile event log oluşturma

Daha büyük veri setleri veya düzenli çekimler için SQL daha verimli ve tekrarlanabilir. Temel teknik, birden fazla sorguyu tek bir sonuç kümesinde birleştirmek için UNION ALL kullanmaktır.

UNION ALL’ı anlamak

UNION ALL, birden fazla SELECT ifadesinin sonuçlarını alt alta birleştirir. Her SELECT, nihai sonuçta bir satır kümesi oluşturur. Tüm SELECT’lerin aynı sayıda sütun üretmesi ve veri tiplerinin uyumlu olması gerekir.

Tam SQL Örneği

Aşağıda Pizza Palace için bir event log oluşturan örnek bir SQL sorgusu yer alıyor:

-- 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 Genişletirsiniz

Log’unuza daha fazla event eklemek için:

1. Şablon olarak SELECT bloklarından birini kopyalayın
2. Tablo adını değiştirerek kaynak tablonuzu yazın
3. Timestamp alanını güncelleyerek doğru sütunu kullanın
4. Activity adını değiştirerek event’i net biçimde adlandırın
5. Gerekli özellikleri ekleyin veya uyarlayın
6. Veriyi filtrelemek için uygun WHERE koşulları ekleyin

Örneğin, “Delivery Attempted” event’i 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? Event Log’unuzu bir Process Mining aracına yükleyin

Event Log’unuzu bir CSV dosyası ya da veritabanı dışa aktarımı olarak hazırladıysanız, bir Process Mining aracına yüklemeye hazırsınız. Çoğu araç benzer bir süreci izler:

1. Dosyanızı yükleyin veya Process Mining aracını verilerinize bağlayın.
2. Sütunlarınızı eşleyin (Case ID, Timestamp, Activity)
3. Ek öznitelikleri yapılandırın
4. Süreç haritanızı oluşturun

ProcessMind  gibi modern Process Mining araçları bu süreci oldukça kolaylaştırır. Event Log’unuzu yükleyin; araç sürecinizi otomatik olarak görselleştirir, darboğazları, varyasyonları ve iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Sonuç

Bir Process Mining Event Log oluşturmak için özel araçlara ya da derin teknik bilgiye ihtiyacınız yok. Özünde yapmanız gereken, verinizi Case ID, Timestamp ve Activity olmak üzere üç temel sütundan oluşan bir tabloya düzenlemektir.

İster küçük veri setleri için Excel, ister daha büyük ve karmaşık veri çıkarma işlemleri için SQL kullanın, yaklaşım aynıdır:

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

Zor olan kısım teknik çıkarma değil; hangi olayların gerçekten önemli olduğunu anlayacak kadar süreci tanımaktır. En bariz adımlarla başlayın (sipariş verildi, sipariş tamamlandı) ve Process Mining aracınızın ortaya çıkardığı içgörülerden öğrendikçe ayrıntı ekleyin.

Daha derine inmeye hazır mısınız? sürekli süreç iyileştirme  sayfalarımıza göz atın; Satın Almadan Ödemeye , Siparişten Tahsilata  ve Borç Hesapları  gibi popüler süreçler için aktiviteler ve veri gereksinimlerine dair ayrıntılı bilgiler bulacaksınız. SAP, Oracle ve Microsoft Dynamics gibi yaygın sistemler için veri Template’leri de bulunur; Event Log oluşturma yolculuğunuzda işe hızlı başlamanızı sağlar.