ProcessMind 数据管理实践指南，优化洞察

ProcessMind 数据管理最佳实践

高效的数据管理是充分发挥 ProcessMind 平台价值的关键。遵循最佳实践，可确保您的数据集结构清晰，易于使用，并能提供有价值的业务洞察。

1. 数据集组织

• 使用易懂的命名：
  上传数据集时，建议命名清晰易识别。例如 Q1_2025_Sales_Data 或 Customer_Support_Logs，方便查找。

• 对相关数据集分组：
  通过颜色标记相关数据集，在流程建模中一目了然，便于分析。

• 充分利用场景命名：
  在特定流程中为数据集自定义名称，更准确反映实际使用场景。

2. 上传与准备数据

• 上传前清洗数据：
  确保数据无重复、无冲突、无缺失。数据质量高，分析才准确。

• 预览数据：
  利用预览功能检查数据结构和内容，确保与流程需要匹配。

• 确保数据兼容性：
  字段名、格式、类型要与流程分析属性一致，便于对接分析模型。

3. 将数据集映射到流程模型

• 从清晰流程模型开始：
  先新建空白画布，再逐步把数据集的活动映射到流程模型。

• 优先使用自动映射：
  利用 ProcessMind 自动映射功能，将活动自动匹配到已存在的流程元素，节省时间且保证一致性。

• 处理未映射活动：
  检查未映射的活动，可通过拖拽到已有流程节点手动映射，或用左侧数据集面板精准映射。

4. 合并与拆分数据集

• 合并同类数据集：
  属性相似的数据集可用同色标记，选用“Combine Dataset with Same Color”进行合并，便于统一模拟和分析。

• 合理区分差异数据集：
  相差较大的数据集建议分开管理，使用独有属性实现更细致筛选与分析。

5. 合理使用筛选器和指标

• 灵活应用筛选：
  用筛选功能聚焦特定 data、case、变体或时间段。分析后及时移除不需要的筛选，使界面更清晰。

• 选择合适指标：
  按分析目标选择指标，如流转时长、case 数、或 tCO2e 获得可持续洞察。

6. 数据安全保障

• 权限管理：
  合理设置数据访问权限，仅授权用户可查看或编辑数据集。

• 变更监控：
  利用数据集版本控制或日志功能，实时追踪变更，确保数据完整。

7. 定期复查与更新数据集

• 归档旧数据：
  不再使用的数据集需移出活跃流程，安全保存以供后续参考。

• 定期更新数据：
  确保数据集及时反映最新业务信息，保证分析结果有效。

数据管理总结

遵循这些最佳实践，您可以提升 ProcessMind 的数据管理效率，实现更精准的分析、更清晰的洞察和高效的流程。数据管理得当，让 ProcessMind 成为优化业务流程的有力工具。