Veri Kümesi Eşleme Nasıl Yapılır?

ProcessMind’de Dataset Mapping

ProcessMind’de dataset mapping, ham datanızı eyleme geçilebilir stratejik bilgilere dönüştürmek için temel adımdır. Platformun en büyük avantajlarından biri, verileri istediğiniz an ekleyip çıkarabilmeniz, etkinleştirip devre dışı bırakabilmenizdir. Sürece veri 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.
Veri ile Başlama: Süreç haritasının temelini olay verisinızla 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, veri setlerii haritalayacağınız ve organize edeceğiniz temel alandır. Eğer daha önce veri bölümüne yükleme yapmadıysanız, süreç ekranından da veri yükleyebilirsiniz. Bunun için sağ paneldeki açılır pencere (modal) bölümünde yer alan dataset kısmını kullanabilirsiniz (aşağıdaki görselde gösterildiği gibi).

Veriset’inizi Seçin

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

Listede bir veri setinin 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 veri setini seçtiğinizden emin olmanızı sunar.

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

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

Veriset Seçenekleri

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

Veri Setini Düzenle (Edit Dataset):
Veri Setini Düzenle (Edit Dataset) seçeneğine hızlıca erişerek dataset’inizde değişiklik yapabilirsiniz. Böylece veri kümesini doğrudan düzenleyebilirsiniz.
Veri Bağlantısını Kes (Unlink Data):
Dataset’i sürecinizde artık kullanmıyorsanız Veri Bağlantısını Kes (Unlink Data) ile tüm referansları kaldırır ve veri kümesini canvas’tan temizlersiniz.
Not: Bu işlem dataset’i silmez; Dataset List’te durmaya devam eder.
Veri Seti Renkleri:
Dataset’in rengini değiştirerek görsel olarak ayırt edebilirsiniz. Seçilen renk, bu dataset’ten türeyen aktivitelerde de uygulanır ve kanvasta kolayca fark edilir.
Veri Setini Otomatik Eşle:
Bu seçenek, veri kümesindeki aktiviteleri otomatik olarak süreç modelinizdeki var olan aktivitelere eşleştirmeye çalışır. Zaman kazandırır, tutarlılık sunar.
Tüm Eşlemeleri Kaldır:
Tüm aktivite eşlemelerini kaldırmak için kullanılır. Baştan başlamak veya büyük değişiklik yapmak için idealdir.
Düzeni Sıfırla:
Düzeni Sıfırla, aktiviteleri ve ilişkilerini canvas’ta otomatik olarak düzenler, daha açık ve düzenli bir görünüm sunar.
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.
İstatistikler:
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 akıcı bir şekilde ilerler.

Veriyı Sürece Map’leme

Dataset tamamen yüklendiğinde, sistem otomatik olarak canvas üzerinde process mining sonucunu gösterecektir. Bu başlangıç process map’i, henüz sabitlenmemiş sabitlenmemiş (kayan) 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 bağlam menüsü çıkar. Buradan şu işlemi seçebilirsiniz: Add to Model: Bu seçenek, seçtiğiniz aktiviteleri canvas’a sabitler. Böylece:

Aktivitelere kolayca bağlam ekleyebilirsiniz.
Diğer nitelik’larla ilişkilendirebilirsiniz.
Gerekirse ek nitelikleri eşleyip kaldırabilirsiniz.

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

Unmapped Activities

Unmapped activities, dataset’te bulunan ama modelde herhangi bir nitelik’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 oluşturabilirsiniz.

Sonuç

ProcessMind’de dataset mapping, verilerinizi süreç analizinde etkili bir çözüm haline getirir. İster tanımlı bir süreçle, ister ham veri ile başlayın; platformun esnek yapısı, ihtiyacınıza uygun model oluşturmanızı ve geliştirmenizi sunar. Bu adımları izleyerek, süreç iyileştirmeleri ve eyleme geçilebilir stratejik bilgiler sağlayan eksiksiz bir model oluşturabilirsiniz.