Benutzerdefinierte Metriken zur Durchsatzzeit

Einleitung

Mit dem Anpassen von Datentransformationen und der Dashboard-Bearbeitung können Sie benutzerdefinierte Metriken für die Durchsatzzeit erstellen und verwenden. Durchsatzzeiten sind die Zeitpunkte zwischen zwei Aktivitäten A und B. Nachfolgend finden Sie eine Beschreibung der Schritte, die Sie ausführen müssen, um eine benutzerdefinierte Durchsatzzeitmetrik beim Bearbeiten von Transformationen zu erstellen, und wie Sie die Durchsatzzeitmetrik in den Prozess-App-Dashboards aktivieren.

Erstellen einer benutzerdefinierten Metrik für die Durchsatzzeit mit Bearbeitung von Transformationen

Sie müssen zuerst die Durchsatzzeit berechnen und sie dann als Feld „ Fall “ verfügbar machen.

Berechnung der Durchlaufzeit

Pro Fall können Sie die Durchsatzzeiten zwischen Aktivität A und Aktivität Bberechnen. Da Aktivitäten mehr als einmal pro Fall auftreten können, müssen Sie berücksichtigen, ob Sie das erste oder letzte Vorkommen einer Aktivität verwenden.

1. Erstellen Sie ein zusätzliches Modell basierend auf dem Ereignisprotokoll , um die gewünschten Durchsatzzeiten zu berechnen. Zum Beispiel Cases_with_throughput_times.

2. Erstellen Sie in diesem Modell Vorverarbeitungstabellen, in denen Sie definieren, welche Ereignisenden Sie für die Berechnungen verwenden möchten. Pro Tabelle benötigen Sie die Fall-IDund das Ereignisende einer Aktivität. Nachfolgend finden Sie ein Beispiel dafür, wie das letzte Vorkommen von Aktivität A für einen Fall ausgewählt wird.

   Event_end_activity_A as (
       select
           Event_log."Case_ID",
           max(Event_log."Event_end") as "Event_end_activity_A"
       from Event_log
       where Event_log."Activity" = 'Activity A'
       group by Event_log."Case_ID")

   Hinweis:

   Wenn Sie in diesem Beispiel das erste Vorkommen der Aktivität auswählen möchten, ersetzen Sie max durch min.

3. Definieren Sie die Durchsatzzeittabelle, indem Sie die Vorverarbeitungstabellen mit dem Ereignisprotokoll verbinden und die tatsächliche Durchsatzzeit berechnen.

   Tipp:

   Sie können die Funktion datediff im Paket pm-utils verwenden, um den Zeitunterschied zwischen zwei beliebigen Ereignisenden zu berechnen.

   Die Durchsatzzeit sollte in Millisekunden für die Instanzen berechnet werden, in denen Aktivität A Aktivität Bvorausgeht. Millisekunden sind die Zeiteinheit, die zum Definieren von Dauern in der App-Vorlage verwendet wird. Da die Durchlaufzeiten in den Vorverarbeitungstabellen bereits pro Fall gruppiert sind, können Sie einen beliebigen Datensatz auswählen. Im obigen Beispiel wird die Aggregation min verwendet. Die Tabelle für die Durchsatzzeit, in der die Durchsatzzeit und eine Fall-IDausgewählt werden, kann wie unten angezeigt definiert werden.

   Cases_with_throughput_times as (
       select
           Event_log."Case_ID",
           case
               when min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A") <= min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")
                   then {{ pm_utils.datediff('millisecond',
                   'min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A")',
                   'min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")') }}
           end as "Throughput_time_activity_A_to_activity_B"
       from Event_log
       left join Event_end_activity_A
           on Event_log."Case_ID" = Event_end_activity_A."Case_ID"
       left join Event_end_activity_B
           on Event_log."Case_ID" = Event_end_activity_B."Case_ID"
       group by Event_log."Case_ID)"

Berechnen der Durchsatzzeit in Tagen ohne Wochenenden

Sie können die Funktion date_from_timestamp im Paket pm-utils verwenden, um die Anzahl der Tage zwischen zwei Aktivitäten zu berechnen. Darüber hinaus können Sie mit der Funktion diff_weekdays Wochenendtage herausfiltern.

Im folgenden Codebeispiel erfahren Sie, wie die Anzahl der Wochentage zwischen Aktivität A und Aktivität B berechnet wird.

with Event_log as (
    select * from {{ ref('Event_log') }}
),

Activity_A as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        min({{ pm_utils.date_from_timestamp('Event_log."Event_end"') }}) as "Date_activity_A"
    from Event_log
    where Event_log."Activity" = 'Receive invoice'
    group by Event_log."Case_ID"
),

Activity_B as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        min({{ pm_utils.date_from_timestamp('Event_log."Event_end"') }}) as "Date_activity_B"
    from Event_log
    where Event_log."Activity" = 'Pay invoice'
    group by Event_log."Case_ID"
),

Total_days_minus_weekends as (
    select
        Activity_A."Case_ID",
        Activity_A."Date_activity_A",
        Activity_B."Date_activity_B",
        {{ pm_utils.diff_weekdays('Activity_A."Date_activity_A"', 'Activity_B."Date_activity_B"') }}
    -- Only compute for cases where both dates are known.
    from Activity_A
    inner join Activity_B
        on Activity_A."Case_ID" = Activity_B."Case_ID"
)

select * from Total_days_minus_weekends

Berechnen der Durchlaufzeit in Tagen ohne Feiertage

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Durchsatzzeit in Tagen zwischen Aktivität A und Aktivität B ohne Wochenendtage und Feiertage zu berechnen.

1. Erstellen Sie eine Holidays.csv -Datei, um die Tage zu definieren, die als Feiertage gezählt werden sollen. Die Datei sollte mindestens einen Datensatz für jeden Feiertag enthalten. Verwenden Sie das folgende Format:

Feiertag	Datum	Wochentag
Tag des neuen Jahres	2024-01-01	Ja
Verbesserungen	2024-03-31	Nein
..	..	..

Die Datensätze in der Holidays.csv -Datei werden verwendet, um die Anzahl der Tage zu zählen, die aus einem Datumsbereich ausgeschlossen werden müssen.

2. Laden Sie die Holidays.csv -Datei als Startdatei in das dbt -Projekt. Ausführliche Informationen finden Sie in der offiziellen dbt-Dokumentation zu jinja-Samen.

3. Berechnen Sie die Durchsatzzeit in Tagen ohne Wochenenden mithilfe der Funktionen date_from_timestamp und diff_weekdays , die im Paket pm-utils bereitgestellt werden, wie oben unter Berechnen der Durchsatzzeit in Tagen ohne Wochenenden beschrieben.

4. Berechnen Sie für jeden Fall die Anzahl der Datensätze, die in der Datei „Feiertage .csv “ gespeichert sind und in den angegebenen Datumsbereich fallen. Siehe Beispielcode unten.

Holidays_count as (
    select
        Total_days_minus_weekends."Case_ID",
        count(Holidays."Date") as "Number_of_holidays"
    from Total_days_minus_weekends
    left join Holidays
        on Holidays."Date" between Total_days_minus_weekends."Date_activity_A" and Total_days_minus_weekends."Date_activity_B"
    where Holidays."Weekday" = 'Yes'
    group by Total_days_minus_weekends."Case_ID"
)

Hinweis:

Im obigen Beispiel wird der Filter Weekday = 'Yes' verwendet, um Feiertage nicht zu subtrahieren, wenn der Feiertag auf einen Samstag oder Sonntag fällt. Dies ist bereits in der Funktion diff_weekday berücksichtigt.

5. Subtrahieren Sie die berechnete Anzahl der Feiertage von der Gesamtzahl der für jeden Fall berechneten Tage. Siehe Beispielcode unten.

Total_days_minus_weekends_and_holidays as (
    select
        Total_days_minus_weekends."Case_ID",
        Total_days_minus_weekends."Number_of_days" - Holidays_count."Number_of_holidays" as "Number_of_days_between_dates"
    from Total_days_minus_weekends
    inner join Holidays_count
        on Total_days_minus_weekends."Case_ID" = Holidays_count."Case_ID"
)

Durchsatzzeit als Fallfeld verfügbar machen

Sobald die Durchsatzzeittabelle erstellt wurde, muss diese Tabelle mit der Tabelle Fälle verknüpft werden, um die zusätzlichen Durchsatzzeitdaten als Fallinformationen hinzuzufügen. Damit das neue Feld für die Durchsatzzeit in den Dashboards verfügbar ist, muss das neue Feld für die Durchsatzzeit in eines der benutzerdefinierten Felder für die Falldauer umgewandelt werden.

Ersetzen Sie eine der benutzerdefinierten Zeilen für die Falldauer in der Tabelle Fälle , die wie folgt aussehen:

{{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"custom_case_duration_1"', 'integer') }} as "custom_case_duration_1",

mit der neu erstellten Durchlaufzeit:

Cases_with_throughput_times."Throughput_time_activity_A_to_activity_B" as "custom_case_duration_1",

Die Aktualisierungen der Transformationen für die benutzerdefinierte Durchsatzzeitmetrik sind jetzt abgeschlossen und können in die App-Vorlage importiert werden.

Aktivieren der Durchsatzzeitmetrik in den Prozess-App-Dashboards

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Durchsatzzeit in Ihren Transformationen erstellt haben, ist sie in Ihrer App-Vorlage als Falleigenschaft unter ihrem Alias verfügbar. Sie können Ihre Prozess-App anpassen, um eine Metrik für die Durchsatzzeit basierend auf der benutzerdefinierten Durchsatzzeit zu erstellen, die Sie in den Transformationen erstellt haben.

Hinweis:

By default, a new custom duration field is added as a field of type numeric. Make sure to edit the field and change the Type of the new field to duration. See also Data manager.

• Wechseln Sie zu Data Manager und erstellen Sie eine neue Metrik.
• Wählen Sie das benutzerdefinierte Dauerfeld aus, das für die Durchsatzzeit verwendet werden soll, und wählen Sie Durchschnitt oder eine andere gewünschte Aggregation aus. Sie können auch das benutzerdefinierte Feld für die Falldauer im Datenmanagerin Ihren gewünschten Namen umbenennen.
• Bearbeiten Sie die Anwendung, und fügen Sie die neue Metrik in die Diagramme ein, wo Sie sie für Geschäftsbenutzer verfügbar machen möchten.
• Veröffentlichen Sie die Dashboards, um die Metrik für die Durchsatzzeit in den Dashboards verfügbar zu machen.

Hinweis:

In Purchase-to-Pay- und Order-to-Cash- App-Vorlagen ist eine Durchlaufzeitberechnung bereits in Purchase_order_items_with_throughput_times bzw. Sales_order_items_with_throughput_timesverfügbar. Benutzerdefinierte Durchlaufzeiten können dort hinzugefügt und dann als benutzerdefinierte Dauer für Purchase_order_items oder Sales_order_itemsverfügbar gemacht werden.