Ánh xạ tập dữ liệu

Ánh xạ tập dữ liệu trong ProcessMind

Ánh xạ tập dữ liệu là bước quan trọng để biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích trong ProcessMind. Bạn có thể thêm, xóa, bật hoặc tắt dữ liệu bất cứ lúc nào. Không có thứ tự cố định hay cách tích hợp dữ liệu bắt buộc vào quy trình.

Bạn có thể bắt đầu làm việc với dữ liệu theo hai cách chính:

1. Thêm dữ liệu sau khi xác định quy trình: Bắt đầu với khung quy trình, sau đó bổ sung dữ liệu để tìm thông tin còn thiếu và hoàn thiện phân tích.
2. Bắt đầu từ dữ liệu: Dùng dữ liệu sự kiện để tạo sơ đồ quy trình ban đầu, rồi tiếp tục xây dựng từ đó.

Nên chọn cách nào?

Tình huống	Cách thực hiện
Bạn đã xác định quy trình và muốn bổ sung dữ liệu	Bắt đầu với quy trình, sau đó thêm dữ liệu
Bạn chỉ có dữ liệu sự kiện thô, chưa có mô hình	Bắt đầu từ dữ liệu và khai phá quy trình
Bạn muốn đánh giá ProcessMind trước	Tạo quy trình mẫu bằng dữ liệu mô phỏng

---

Tài liệu này hướng dẫn bạn bắt đầu từ khung vẽ trống, rồi từng bước xây dựng quy trình và phân tích. Nếu muốn bắt đầu với một quy trình có sẵn, bạn có thể nhập mô hình BPMN có sẵn rồi trực tiếp ánh xạ dữ liệu vào các nhiệm vụ và sự kiện trong mô hình đã nhập.

Bước 1: Bắt đầu với canvas trống

Trước tiên, hãy tạo quy trình mới hoặc mở quy trình hiện có. Canvas là nền tảng cho mô hình, nơi bạn ánh xạ và sắp xếp tập dữ liệu. Nếu chưa tải dữ liệu lên trong mục dữ liệu, bạn cũng có thể tải trực tiếp từ chế độ xem quy trình. Mở khu vực chọn tập dữ liệu trong bảng bên phải như hình dưới đây.

Chọn tập dữ liệu

Sau khi tải lên và xử lý xong, hệ thống sẽ thông báo tập dữ liệu đã sẵn sàng. Bạn có thể chọn tập dữ liệu trong Danh sách tập dữ liệu như hình phía trên. Tập dữ liệu mới tải lên luôn nằm ở đầu danh sách.

Di chuột lên một tập dữ liệu trong danh sách để xem chú giải với các thông tin như:

• Tên tập dữ liệu
• Số hàng được nhận diện
• Tên và dung lượng tệp đã tải lên
• Ngày và giờ tải lên

Nhờ đó, bạn có thể chọn đúng tập dữ liệu cho quy trình.

Sau khi bạn chọn tập dữ liệu, hệ thống sẽ xử lý sơ bộ. Biểu tượng tải bên cạnh tên tập dữ liệu cho biết quá trình này đang diễn ra.

Bạn có thể đổi tên tập dữ liệu để dễ nhận biết khi dùng trong quy trình này. Dùng nút bật/tắt để hiện hoặc ẩn tập dữ liệu trong mô hình.

Tùy chọn tập dữ liệu

Menu cài đặt tập dữ liệu có một số tùy chọn để quản lý và tùy chỉnh tập dữ liệu. Dưới đây là mô tả từng tùy chọn:

• Chỉnh sửa tập dữ liệu:
  Mở nhanh tùy chọn Chỉnh sửa tập dữ liệu để thay đổi trực tiếp nội dung tập dữ liệu.

• Xóa dữ liệu khỏi mô hình:
  Nếu không còn cần tập dữ liệu trong quy trình, hãy chọn Xóa dữ liệu khỏi mô hình. Thao tác này xóa mọi tham chiếu đến tập dữ liệu và gỡ tập dữ liệu khỏi canvas quy trình.
  Lưu ý: Thao tác này không xóa tập dữ liệu. Tập dữ liệu vẫn có trong Danh sách tập dữ liệu.

• Màu tập dữ liệu:
  Đổi màu tập dữ liệu để dễ phân biệt. Màu đã chọn cũng áp dụng cho các hoạt động lấy từ tập dữ liệu đó, giúp bạn dễ nhận ra chúng trên canvas.

• Tự động ánh xạ tập dữ liệu này:
  Tùy chọn này thử tự động ánh xạ hoạt động trong tập dữ liệu với các hoạt động đã có trong mô hình quy trình. Cách này giúp tiết kiệm thời gian và giữ cho dữ liệu nhất quán.

• Xóa mọi ánh xạ của tập dữ liệu này:
  Dùng tùy chọn này để xóa mọi ánh xạ hoạt động giữa tập dữ liệu và mô hình quy trình. Tùy chọn này hữu ích khi bạn muốn làm lại từ đầu hoặc thay đổi nhiều.

• Tự động sắp xếp mô hình:
  Tùy chọn Tự động sắp xếp mô hình tự sắp xếp hoạt động và mối liên hệ giữa chúng trên canvas để mô hình rõ ràng, dễ theo dõi hơn.

• Gộp tập dữ liệu cùng màu:
  Gộp các tập dữ liệu cùng màu vào một mô hình, dùng chung màu đó.

Ngoài ra, mỗi hàng trong danh sách tập dữ liệu có nút Hiện dữ liệu trong mô hình để ẩn hoặc hiện các hoạt động có trong tập dữ liệu nhưng chưa được ánh xạ trực tiếp vào mô hình. Bật hoặc tắt nút này để điều chỉnh khả năng hiển thị của hoạt động chưa ánh xạ.

Các tùy chọn này giúp bạn quản lý cách tập dữ liệu được tích hợp, hiển thị và so sánh trong mô hình quy trình. Để tìm hiểu cách chuyển đổi, đặt làm dữ liệu chính hoặc xóa tập dữ liệu, xem Dữ liệu chính và dữ liệu so sánh.

Ánh xạ dữ liệu vào quy trình

Khi tập dữ liệu tải xong, hệ thống sẽ tự động hiển thị kết quả process mining trên canvas. Sơ đồ quy trình ban đầu này là mô hình độc lập, chưa gắn cố định vào đâu. Để đưa mô hình vào thiết kế quy trình và chỉnh sửa được, bạn cần ánh xạ mô hình với mô hình hoặc hoạt động hiện có, hoặc chuyển mô hình thành mô hình cố định.

Gắn mô hình vào canvas

Có hai cách chính để gắn cố định hoạt động từ mô hình độc lập vào canvas:

1. Chọn từng hoạt động:
   Chọn riêng từng hoạt động để ánh xạ.

2. Chọn nhiều hoạt động:
   Dùng công cụ chọn hoặc phím tắt để chọn nhiều hoạt động cùng lúc:

   • Shift + kéo chuột: Kéo để tạo khung chọn quanh các hoạt động.
   • Chọn tất cả: Nhấn Ctrl + A (Windows) hoặc Command + A (macOS) để chọn tất cả hoạt động.

Sau khi chọn, menu ngữ cảnh sẽ xuất hiện cạnh các hoạt động đã chọn. Tại đây, bạn có thể chọn Thêm vào mô hình. Thao tác này gắn các hoạt động đã chọn vào canvas, cho phép bạn:

• Thêm thông tin ngữ cảnh cho hoạt động.
• Liên kết hoạt động với các thuộc tính khác.
• Ánh xạ hoặc bỏ ánh xạ thêm thuộc tính khi cần.

Khi gắn sơ đồ quy trình từ tập dữ liệu vào canvas, bạn có thể bổ sung thuộc tính, mối liên hệ và thông tin ngữ cảnh để biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.

Hoạt động chưa ánh xạ

Hoạt động chưa ánh xạ là hoạt động có trong tập dữ liệu nhưng chưa được ánh xạ với thuộc tính nào trong mô hình. Đây có thể là những phần còn thiếu hoặc cần được tích hợp thêm vào thiết kế quy trình.

Khi bật hoặc tắt tùy chọn Hoạt động chưa ánh xạ, dữ liệu chưa ánh xạ sẽ được hiển thị bằng đường chấm. Nhờ đó, bạn có thể nhận biết ngay hoạt động đã ánh xạ và chưa ánh xạ.

Ví dụ trực quan cho thấy trạng thái trước và sau khi bật tùy chọn hoạt động chưa ánh xạ:

• Trước: Hoạt động chưa ánh xạ bị ẩn, không hiển thị trên canvas.
• Sau: Hoạt động chưa ánh xạ xuất hiện với đường chấm, giúp bạn nhận ra những phần có thể cần ánh xạ.

Tính năng này giúp bạn quản lý và xử lý dữ liệu chưa ánh xạ, để mô hình quy trình đầy đủ và chính xác nhất có thể.

Vừa xây dựng vừa hoàn thiện

Dù bắt đầu từ quy trình đã xác định hay dữ liệu thô, bạn đều có thể vừa xây dựng vừa hoàn thiện mô hình. Kết quả là một mô hình hoàn chỉnh để phân tích và cải tiến.