最佳数据管理指南

ProcessMind 中的数据管理最佳实践

高效的数据管理对充分利用 ProcessMind 至关重要。通过遵循最佳实践，您可以确保您的数据集组织良好、易于使用，并提供可行的见解。

1. 组织您的数据集

• 使用描述性名称：
  上传数据集时，赋予清晰和描述性的名称，以便快速识别。例如，使用类似 Q1_2025_Sales_Data 或 Customer_Support_Logs 的名称。

• 分组相关数据集：
  使用颜色编码将相关数据集分组。这有助于在流程模型中直观地区分数据集，并简化分析。

• 利用数据集上下文名称：
  为特定流程中的数据集分配自定义名称，以更好地反映其在该上下文中的使用。

2. 上传和准备数据

• 在上传前清理数据：
  确保数据没有重复、矛盾或缺失值。清理后的数据能提供更准确的模型和见解。

• 预览数据：
  使用数据预览功能验证数据集的结构和内容，然后将其映射到流程中。

• 确保数据集兼容性：
  对齐列名、格式和数据类型，以匹配流程分析所需的属性。

3. 映射数据集

• 从清晰的流程模型开始：
  从空白画布开始，逐步将数据集中的活动映射到模型中。

• 尽量使用自动映射：
  使用 ProcessMind 的自动映射功能，将活动映射到现有的流程元素。这节省了时间并确保一致性。

• 处理未映射的活动：
  审查并手动映射任何未映射的活动，通过拖动它们到模型中的现有活动上。或者，使用左侧数据集面板进行精准映射。

4. 合并和拆分数据集

• 合并具有相似属性的数据集：
  通过指定相同颜色并选择“合并具有相同颜色的数据集”选项来合并具有共享属性的数据集。这为模拟和分析创造了统一视图。

• 明智地使用特定数据集的属性：
  如果数据集差异显著，应将其保持独立，并利用数据集特定属性进行细致过滤和分析。

5. 利用过滤器和指标

• 谨慎应用过滤器：
  使用过滤器聚焦在特定数据点，例如案例、变体或时间段。在不再需要时移除过滤器以保持清晰。

• 选择合适的指标：
  选择符合分析目标的指标，例如吞吐时间、案例数量或 tCO2e 以获取可持续性见解。

6. 确保数据安全

• 控制访问：
  为数据集分配适当的访问权限，确保只有授权用户才能查看或修改它们。

• 监控变更：
  使用数据集版本控制或日志记录功能跟踪变更并保持数据完整性。

7. 定期回顾和更新数据集

• 归档旧数据：
  从活跃流程中移除过时的数据集，并在需要时安全存储以备将来参考。

• 定期更新：
  确保您的数据集反映最新信息，以保持分析的相关性。

最后的思考

通过遵循这些最佳实践，您可以简化 ProcessMind 中的数据管理流程，实现更准确的分析、更清晰的洞察和更高效的工作流。妥善管理的数据使 ProcessMind 成为优化业务流程的更强大工具。