如何创建流程挖掘事件日志

方法二：使用SQL创建事件日志

对于大型数据集或需要定期提取的情况，SQL更高效且可重复。关键技术是使用UNION ALL将多个查询合并为一个结果集。

理解 UNION ALL

UNION ALL 将多个 SELECT 语句的结果堆叠在一起。每个 SELECT 语句的结果都会成为最终结果中的一组行。所有 SELECT 语句必须具有相同数量的列且数据类型兼容。

完整的SQL示例

下面是一个创建Pizza Palace事件日志的SQL查询示例：

-- Pizza Palace 事件日志提取
-- 此查询将多种事件类型合并为一个事件日志
-- 每个SELECT块代表一种活动类型

-- 事件1：订单已下达
-- 来源：orders表
-- 捕获客户提交订单的时间
SELECT 
    o.id AS case_id,                          -- 订单ID是我们的案例标识符
    o.created_at AS timestamp,                -- 订单下达时间
    'Order Placed' AS activity,               -- 活动名称（硬编码）
    o.customer_name AS customer,              -- 案例属性：下单客户
    o.total_amount AS order_value,            -- 案例属性：订单金额
    NULL AS driver,                           -- 不适用于此事件
    NULL AS payment_method                    -- 不适用于此事件
FROM orders o
WHERE o.created_at >= '2025-01-01'            -- 按您所需的日期范围筛选

UNION ALL

-- 事件2：支付已接收
-- 来源：payments表
-- 捕获成功的支付处理
SELECT 
    p.order_id AS case_id,
    p.payment_time AS timestamp,
    'Payment Received' AS activity,
    o.customer_name AS customer,              -- 连接以获取案例属性
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    p.payment_method AS payment_method        -- 事件特定属性
FROM payments p
JOIN orders o ON p.order_id = o.id            -- 连接以获取订单详情
WHERE p.payment_time >= '2025-01-01'
  AND p.status = 'successful'                 -- 仅包含成功的支付

UNION ALL

-- 事件3：订单已发送至厨房
-- 来源：kitchen_queue表
-- 捕获厨房开始处理订单的时间
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.queue_entry_time AS timestamp,
    'Order Sent to Kitchen' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.queue_entry_time >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- 事件4：订单已备妥
-- 来源：kitchen_queue表（不同的时间戳字段）
-- 这是根据厨房标记完成时间推断出的事件
SELECT 
    k.order_id AS case_id,
    k.completed_time AS timestamp,            -- 与进入时间不同的时间戳
    'Order Ready' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    NULL AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM kitchen_queue k
JOIN orders o ON k.order_id = o.id
WHERE k.completed_time >= '2025-01-01'
  AND k.completed_time IS NOT NULL            -- 仅包含已完成的订单

UNION ALL

-- 事件5：已分配配送员
-- 来源：delivery_assignments表
-- 捕获配送员被分配交付订单的时间
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.assigned_at AS timestamp,
    'Assigned to Driver' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,                  -- 事件特定属性
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.assigned_at >= '2025-01-01'

UNION ALL

-- 事件6：配送已完成
-- 来源：delivery_assignments表（不同的时间戳字段）
-- 捕获订单送达客户的时间
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.delivered_at AS timestamp,
    'Delivery Completed' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_assignments d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.delivered_at >= '2025-01-01'
  AND d.delivered_at IS NOT NULL              -- 仅包含已完成的配送

-- 最终排序：按案例ID，然后按时间
-- 这使得事件日志易于阅读和追踪
ORDER BY case_id, timestamp;

如何扩展此查询

要向您的日志中添加更多事件，请执行以下操作：

1. 复制其中一个SELECT块作为模板
2. 将表名更改为您的源表
3. 将时间戳字段更新为正确的列
4. 更改活动名称以描述该事件
5. 根据需要调整属性
6. 添加适当的WHERE条件来筛选数据

例如，要添加一个“配送尝试”事件：

UNION ALL

-- Event 7: Delivery Attempted
-- Add this to track failed delivery attempts
SELECT 
    d.order_id AS case_id,
    d.attempt_time AS timestamp,
    'Delivery Attempted' AS activity,
    o.customer_name AS customer,
    o.total_amount AS order_value,
    d.driver_name AS driver,
    NULL AS payment_method
FROM delivery_attempts d
JOIN orders o ON d.order_id = o.id
WHERE d.attempt_time >= '2025-01-01'

接下来：将事件日志加载到流程挖掘工具中

一旦您将事件日志创建为CSV文件或数据库导出格式，就可以将其加载到流程挖掘工具中了。大多数工具都遵循类似的操作流程：

1. 上传您的文件，或将流程挖掘工具连接到您提取的数据源。
2. 映射您的字段（案例ID、时间戳、活动）
3. 配置任何附加属性
4. 生成您的流程图

像ProcessMind这样的现代流程挖掘工具使这一过程变得简单直观。只需上传您的事件日志，工具就会自动可视化您的流程，揭示瓶颈、变体和改进机会。

总结

创建流程挖掘事件日志并不需要专业的工具或深厚的技术知识。其核心思想是将数据整理成一个包含三个关键列的表格：Case ID（案例ID）、Timestamp（时间戳）和 Activity（活动）。

无论您是使用Excel处理小型数据集，还是使用SQL进行更大、更复杂的数据提取，其基本原则都是相同的：

1. 明确您希望追踪的事件
2. 找到每种事件类型对应的时间戳
3. 将所有数据整合到一个表格中
4. 添加属性以丰富您的分析

最难的部分不是技术提取本身，而是要足够了解您的流程，从而知道哪些事件是关键的。从显而易见的事件（例如“订单已下达”、“订单已完成”）开始，随着您了解流程挖掘工具能揭示哪些洞察，逐步添加更多细节。

准备好深入探索了吗？请访问我们的持续流程改进页面，那里有关于采购到付款、订单到现金和应付账款等热门流程的活动与数据要求的详细信息。这些资源包含了SAP、Oracle和Microsoft Dynamics等知名系统的数据模板，助您在创建事件日志的旅程中抢占先机。