流程挖掘数据来源与结构化
如何从系统获取数据并为Process Mining结构化数据
Process Mining是一种强大的技术，可以帮助企业通过从现有系统中提取数据来分析和改进工作流。然而，Process Mining的一个关键步骤是获取正确的数据，并确保其为分析正确结构化。在本文中，我们将指导您如何从SAP、Oracle、ServiceNow等系统中收集数据，并如何为Process Mining的有效使用做好准备。我们还将分享链接，以便您找到有关集成特定系统的更详细信息。
1. 了解基础知识：Process Mining需要哪些数据？
在您开始提取数据之前，了解Process Mining所需的数据类型是至关重要的。Process Mining依赖于三个关键元素来重构和分析工作流：
- Case ID：每个流程实例的唯一标识符（例如，订单号、票据ID或客户请求ID）。
- Activity：流程中的各个步骤或动作（例如，创建订单、批准请求、关闭票据）。
- Timestamp：每个活动发生的日期和时间，有助于排序动作并了解流程随时间的发展。
拥有这些组件可以让您绘制出流程的运行方式、识别瓶颈并发现低效之处。除了这些核心数据点，您可能还需要包括其他信息，例如每个动作负责的人、部门或任务类型，具体取决于您想获得的见解。
2. 从流行的业务系统中提取数据
大多数组织使用多个软件系统来管理其业务流程的不同方面，例如ERP、CRM和票据系统。以下是如何从一些最流行的平台中提取数据：
SAP
SAP是一个广泛使用的企业资源计划（ERP）系统，处理从财务到供应链管理的所有事务。为Process Mining提取数据时，您通常会使用SAP的报告和数据导出功能。或者，您可以使用SAP Business Connector、SAP Data Services或**SAP BW (Business Warehouse)**连接SAP数据库。
有关更详细的说明，请查看以下资源：
Oracle
Oracle的ERP和数据库解决方案套件是Process Mining的另一常见数据来源。您可以使用Oracle SQL查询、**Oracle Data Integrator (ODI)或Oracle Business Intelligence (BI)**工具提取数据。使用Oracle时，您通常会处理关系数据库，因此了解如何编写SQL查询会很有帮助。
有关更多指导，请访问：
ServiceNow
ServiceNow广泛用于IT服务管理（ITSM），是分析服务流程的优秀数据来源。您可以使用ServiceNow的报告工具创建数据集，或使用ServiceNow REST APIs直接提取数据。还可以将其与其他分析工具集成以导出和分析ServiceNow数据。
了解更多信息：
Salesforce
Salesforce作为领先的CRM平台，提供多种数据提取方式用于Process Mining。您可以使用Salesforce Reports、Salesforce Data Loader或REST APIs提取数据。Salesforce的数据通常围绕对象结构化，因此了解您的销售和客户服务流程如何配置以捕获正确信息至关重要。
请查看：
3. 为Process Mining结构化数据：最佳实践
一旦提取了数据，正确地将其结构化对于确保有效的Process Mining至关重要。以下是一些最佳实践：
a. 清理和格式化数据 原始数据通常包含重复、缺失值或格式不一致。清理数据包括：
- 删除重复条目以避免分析偏差。
- 确保格式一致，包括日期、姓名和其他属性。
- 处理缺失值，可填补可能的项或排除不完整的条目。
b. 创建统一的事件日志 事件日志是Process Mining的基础。它本质上是一个表格，每行代表流程中的一个事件（或活动）。关键字段应包括：
- Case ID：用于分组属于同一流程实例的事件。
- Activity Name：识别具体采取的行动。
- Timestamp：正确排序活动。
根据您的流程复杂性，还可以添加：
- Resource：活动负责的人或团队。
- Department：了解哪个组织部分参与其中。
- Duration：计算每个步骤所需的时间。
以下是结构化事件日志示例：
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. 确保跨系统的数据一致性 如果您从多个系统中获取数据，确保一致性非常重要。例如，确保一个系统中使用的Case ID与另一个系统中的标识符匹配。这将使您能够在不丢失上下文的情况下合并数据来源，从而进行更全面的分析。标准化活动名称以避免混淆也很有帮助。
d. 管理数据隐私和安全 在为Process Mining提取和结构化数据时，始终要注意数据隐私和安全。确保敏感信息被匿名化或删除，并且只有授权人员才能访问数据。如果您处理客户数据，请考虑遵循GDPR等合规要求。
4. 导入到ProcessMind
一旦您的数据被结构化，下一步就是上传至ProcessMind。 ProcessMind允许您以不同文件格式导入数据 分析您的工作流。根据您使用的工具，您可能还有其他集成选项，可以简化从各种系统带入数据的过程。
例如，ProcessMind允许您映射数据字段以确保它们与平台的流程设计画布正确对齐。如果您的数据不完整，您可以使用流程设计功能填补缺失步骤，帮助您创建更全面的流程视图。
5. 数据提取和集成的额外资源
提取和结构化数据有时可能比较复杂，特别是当您处理多个系统或大型数据集时。以下是一些可以帮助您的额外资源：
- ETL工具 (Extract, Transform, Load)：Talend、Informatica和Alteryx等工具可以帮助您自动化数据提取和转换。
- SQL初学者指南：学习如何编写SQL查询以从关系数据库中提取数据。
- Process Mining指南：一份关于如何进行Process Mining的综合指南，包括如何结构化数据。
结论：为有效的Process Mining准备数据
从您的系统中获取数据并为Process Mining结构化数据，是揭示您业务流程的重要见解的关键步骤。通过了解所需数据，使用正确的工具来提取数据，并遵循结构化的最佳实践，您可以为您的Process Mining项目奠定成功基础。ProcessMind和其他平台可以更轻松地导入、分析和优化工作流，从而实现更高效和数据驱动的商业决策。