Dataset Mapping Nasıl Yapılır?

ProcessMind’de Dataset Mapping

ProcessMind’de dataset mapping, ham datanızı eyleme geçilebilir içgörülere dönüştürmek için temel adımdır. Platformun en büyük avantajlarından biri, dataları istediğiniz an ekleyip çıkarabilmeniz, etkinleştirip devre dışı bırakabilmenizdir. Sürece data entegre etmek için sabit bir sıra veya zorunluluk yoktur.

Data ile çalışırken iki ana yaklaşım kullanabilirsiniz:

Süreci Tanımladıktan Sonra Data Ekleme: Önce bir süreç iskeleti kurun, ardından eksik bilgileri görmek ve analizinizi geliştirmek için dataları entegre edin.
Data ile Başlama: Süreç haritasının temelini event datanızla atın, ardından üzerine inşa edin.

Bu esneklik sayesinde, ihtiyaçlarınıza en uygun yaklaşımı seçebilirsiniz.

Bu dokümantasyonda, sıfırdan bir canvas ile başlayıp adım adım sürecinizi ve analizlerinizi oluşturduğunuz varsayılacaktır. Mevcut bir süreçle başlamak isterseniz mevcut bir BPMN modelini import edebilir ve import edilen modeldeki task ve event’lere data mapleyebilirsiniz .

1. Adım: Boş Canvas ile Başlayın

Yeni bir süreç oluşturun veya mevcut bir süreci açın. Canvas, dataset’leri haritalayacağınız ve organize edeceğiniz temel alandır. Eğer daha önce data bölümüne yükleme yapmadıysanız, süreç ekranından da data yükleyebilirsiniz. Bunun için sağ paneldeki modal bölümünde yer alan dataset kısmını kullanabilirsiniz (aşağıdaki görselde gösterildiği gibi).

Dataset’inizi Seçin

Dataset yüklenip işlendiğinde sistem size hazır olduğuna dair bildirim verir. Bundan sonra Dataset Listesi’nden ilgili dataset’i seçebilirsiniz (yukarıdaki görselde gösterildiği gibi). Kolay erişim için en son yüklenen dataset her zaman listenin en üstünde olur.

Listede bir dataset’in üzerine geldiğinizde açılan tooltip şu bilgileri gösterir:

Dataset’in adı
Tanımlanan satır sayısı
Yüklenen dosyanın boyutu ve adı
Yüklenme tarihi ve saati

Bu bilgiler, süreç için doğru dataset’i seçtiğinizden emin olmanızı sağlar.

Dataset seçildikten sonra sistem kısa bir ön analiz yapar; bu durum dataset adının yanında bir yükleniyor simgesi ile gösterilir.

İsterseniz, bu süreç için dataset’i yeniden adlandırabilirsiniz ve ileride kolayca tanıyabilirsiniz. Açma-kapama anahtarı ile dataset’i sürecinizde aktif veya pasif duruma getirebilirsiniz.

Dataset Seçenekleri

Dataset Ayarları Menüsü, dataset’inizi etkili şekilde yönetip özelleştirmenizi sağlamak için çeşitli seçenekler sunar. Aşağıda mevcut seçeneklerin kısa açıklamalarını bulabilirsiniz:

Edit Dataset:
Edit Dataset seçeneğine hızlıca erişerek dataset’inizde değişiklik yapabilirsiniz. Böylece veri kümesini doğrudan düzenleyebilirsiniz.
Unlink Data:
Dataset’i sürecinizde artık kullanmıyorsanız Unlink Data ile tüm referansları kaldırır ve veri kümesini canvas’tan temizlersiniz.
Not: Bu işlem dataset’i silmez; Dataset List’te durmaya devam eder.
Dataset Colors:
Dataset’in rengini değiştirerek görsel olarak ayırt edebilirsiniz. Seçilen renk, bu dataset’ten türeyen aktivitelerde de uygulanır ve kanvasta kolayca fark edilir.
Auto Map Dataset:
Bu seçenek, dataset’teki aktiviteleri otomatik olarak süreç modelinizdeki var olan aktivitelere eşleştirmeye çalışır. Zaman kazandırır, tutarlılık sağlar.
Remove All Mappings:
Tüm aktivite eşlemelerini kaldırmak için kullanılır. Baştan başlamak veya büyük değişiklik yapmak için idealdir.
Reset Layout:
Reset Layout, aktiviteleri ve ilişkilerini canvas’ta otomatik olarak düzenler, daha açık ve düzenli bir görünüm sağlar.
Location:
Otomatik oluşturulan modelin nerede görüneceğini seçin.
- AI (Smart Detection): En uygun yeri otomatik olarak belirler.
- Inside Model: Modeli kanvas üzerinde gösterir.
- Outside Model: Modeli süreç tasarımının dışında göstererek ayırır.
Show in Model:
Dataset’teki ve modelde doğrudan eşlenmeyen aktiviteleri gizlemek için kullanılır. Eşlenmemiş aktivitelerin görünürlüğünü buradan yönetebilirsiniz.
Statistics:
Dataset hakkında istatistiksel bilgiler görüntüleyin:
- Number of Cases and Events: Dataset boyutunu hızlıca özetler.
- Original Data Source Name: Dataset kaynağını gösterir.

Bu seçenekler ile dataset’lerin süreç modellerinizde entegrasyonunu, görünümünü ve işleyişini etkili şekilde yönetebilirsiniz; iş akışınız düzenli ve sorunsuz ilerler.

Datayı Sürece Map’leme

Dataset tamamen yüklendiğinde, sistem otomatik olarak canvas üzerinde process mining sonucunu gösterecektir. Bu başlangıç process map’i, henüz sabitlenmemiş floating bir modeldir. Bunu süreç tasarımınıza dâhil etmek ve düzenlenebilir kılmak için mevcut bir modele veya aktiviteye eşlemeniz ya da sabit modele çevirmeniz gerekir.

Modeli Canvas’a Sabitleme

Floating modeldeki aktiviteleri canvas’a eklemenin iki ana yolu vardır:

Aktiviteleri Tek Tek Seçme:
Belirli aktiviteleri tek tek seçip map’leyebilirsiniz.
Toplu Seçim:
Birden fazla aktiviteyi seçim aracı veya klavye kısayolları ile seçebilirsiniz:
- Shift + Mouse Drag: Aktivite çevresinde seçim kutusu çizerek seçin.
- Tümünü Seç: Ctrl + A (Windows) veya Command + A (MacOS) ile tüm aktiviteleri seçin.

Seçimden sonra, aktivitelerin yanında yeni bir context menüsü çıkar. Buradan şu işlemi seçebilirsiniz: Add to Model: Bu seçenek, seçtiğiniz aktiviteleri canvas’a sabitler. Böylece:

Aktivitelere kolayca bağlam ekleyebilirsiniz.
Diğer attribute’larla ilişkilendirebilirsiniz.
Gerekirse ek attribute’ları map’leyip kaldırabilirsiniz.

Dataset’inizden gelen process map’i canvas’a sabitlediğinizde, sürecinizi detaylı attribute’lar, ilişkiler ve bağlam ile zenginleştirmeye başlayabilirsiniz. Böylece ham datanızdan eyleme dönük içgörüler kolayca elde edilir.

Unmapped Activities

Unmapped activities, dataset’te bulunan ama modelde herhangi bir attribute’a henüz eşlenmemiş aktivitelerdir. Bunlar süreç tasarımınızda entegrasyon gerektiren eksik alanları gösterir.

Unmapped Activities seçeneğini açıp kapattığınızda, eşlenmemiş veriler noktalı çizgilerle gösterilir. Böylece bu aktiviteleri kolayca tespit edebilir ve diğerlerinden ayırabilirsiniz.

Aşağıdaki örnekte, unmapped activities seçeneğinin önce ve sonra durumunu görebilirsiniz:

Önce: Unmapped activities kanvasta gizlidir ve görünmez.
Sonra: Unmapped activities noktalı çizgilerle belirginleşir, olası eşleme alanlarını öne çıkarır.

Bu özellik sayesinde, eşlenmemiş verileri etkili şekilde yönetip süreç modelinizin eksiksiz ve doğru olmasını sağlayabilirsiniz.

Son Düşünceler

ProcessMind’de dataset mapping, verilerinizi süreç analizinde güçlü bir araca dönüştürür. İster tanımlı bir süreçle, ister ham data ile başlayın; platformun esnek yapısı, ihtiyacınıza uygun model oluşturmanızı ve geliştirmenizi sağlar. Bu adımları izleyerek, süreç iyileştirmeleri ve eyleme geçilebilir içgörüler sağlayan eksiksiz bir model oluşturabilirsiniz.