En İyi Data Management Uygulamaları ve Rehberi
ProcessMind’de Data Management için En İyi Uygulamalar
Verimli data management, ProcessMind deneyiminizden en iyi şekilde yararlanmak için gereklidir. En iyi uygulamaları takip ederek datasetlerinizi düzenli, pratik ve anlamlı içgörü sunar hâle getirebilirsiniz.
1. Datasetleri Organize Edin
Açık ve Açıklayıcı İsimler Kullanın:
Dataset yüklerken, onları hızlı bulabilmek için açık ve açıklayıcı isimler verin. Örneğin,Q1_2025_Sales_DataveyaCustomer_Support_Logsgibi isimler kullanabilirsiniz.İlgili Datasetleri Gruplayın:
Benzer datasetleri renk kodu ile gruplayarak process modelinizde kolayca ayırt edebilir, analiz sürecini hızlandırabilirsiniz.Dataset Context İsimlerini Kullanın:
Belirli işlemler içinde datasetlerin kullanımını daha iyi yansıtmak için özel context isimleri ekleyin.
2. Data Yükleme ve Hazırlama
Datayı Yüklemeden Önce Temizleyin:
Datada tekrar eden, eksik veya tutarsız değerler olmadığından emin olun. Temiz data, daha doğru modelleme ve içgörü sağlar.Data Önizlemesini Kullanın:
Datasetinizi bir sürece bağlamadan önce yapısını ve içeriğini data preview özelliğiyle kontrol edin.Dataset Uyumluluğunu Sağlayın:
Kolon isimlerini, formatları ve data tiplerini process analizi için gereken özelliklerle uyumlu tutun.
3. Datasetleri Process Modellerine Map Edin
Net Bir Process Modeliyle Başlayın:
Boş bir alanla başlayın ve datasetinizdeki aktiviteleri kademeli olarak modele yerleştirin.Otomatik Mapping Özelliğini Kullanın:
Mümkünse ProcessMind’ın auto-mapping özelliğiyle aktiviteleri mevcut process elemanlarına otomatik şekilde eşleştirin. Bu hem zaman kazandırır hem de tutarlılık sağlar.Map Edilmeyen Aktiviteleri Yönetin:
Map edilmeyen aktiviteleri gözden geçirin, gerekiyorsa sürükleyip modeldeki ilgili aktivitelere bırakın. Alternatif olarak sol menüdeki dataset panelinden hassas mapping yapabilirsiniz.
4. Datasetleri Birleştirme ve Ayırma
Benzer Özellikteki Datasetleri Birleştirin:
Ortak attribute’lara sahip datasetlere aynı rengi atayıp “Combine Dataset with Same Color” seçeneğini kullanarak kolayca birleştirin. Bu, simülasyon ve analiz için bütünleşik bir görünüm sağlar.Dataset’e Özel Özellikleri Akıllıca Kullanın:
Datasetler arasında büyük farklar varsa, onları ayrı tutun ve dataset’e özel attribute’larla detaylı filtreleme ve analiz yapın.
5. Filtre ve Metriklerden Yararlanma
Filtreleri Akıllıca Kullanın:
Belirli data noktalarına (örn. case, varyasyon, zaman aralığı) odaklanmak için filtreleri kullanın. Gerektiğinde filtreleri kaldırarak görünürlük sağlayın.Doğru Metrikleri Seçin:
Analiz amacınıza uygun metrikleri seçin; örn. throughput time, case count veya sürdürülebilirlik için tCO2e gibi.
6. Data Güvenliğini Sağlama
Erişim Kontrolü Uygulayın:
Datasetler için uygun erişim izinleri vererek sadece yetkili kullanıcıların görüp düzenlemesini sağlayın.Değişiklikleri Takip Edin:
Dataset versioning veya logging özellikleriyle yapılan değişiklikleri izleyin, data bütünlüğünü koruyun.
7. Datasetleri Düzenli Gözden Geçirin ve Güncelleyin
Eski Datayı Arşivleyin:
Güncelliğini yitirmiş datasetleri aktif süreçlerden çıkarıp güvenle saklayın, gerekirse tekrar kullandın.Düzenli Güncelleme Yapın:
Analizinizin güncel kalması için datasetleri sürekli güncel tutun.
Data Management Üzerine Son Düşünceler
Bu en iyi uygulamaları izleyerek, ProcessMind’de data management süreçlerinizi kolaylaştırabilir, daha doğru analiz, net içgörüler ve verimli workflow’lar elde edebilirsiniz. İyi yönetilen data ile ProcessMind, iş süreçlerinizi optimize etmek için daha da güçlü bir araç olur.