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Process Mining
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Last updated 14 de nov. de 2024

Etiquetas

Introducción

En Process Mining, las etiquetas son las reglas empresariales que se aplican a tus datos, que te permiten comprobar la conformidad, como ineficiencias, reelaboraciones o infracciones, en tus procesos.

Nota:
Si quieres utilizar el panel Etiquetas para analizar etiquetas, los campos de la tabla Tags deben estar presentes en tu conjunto de datos.

Configuración de etiquetas

Si quieres utilizar el panel Etiquetas para analizar etiquetas en tu proceso, debes definir etiquetas para tu plantilla de aplicación.

Para determinadas plantillas de aplicación, hay etiquetas disponibles listas para usar, que se mostrarán en el panel. En la documentación de tu plantilla de aplicación específica encontrarás un resumen de las etiquetas disponibles. La página Plantillas de aplicación contiene enlaces a la documentación de todas las plantillas de aplicación disponibles.

Todas las plantillas de aplicaciones de proceso personalizadas tienen una etiqueta implementada que comprueba si un caso tiene actividades de reelaboración ejecutadas por diferentes usuarios.

Si no hay datos disponibles en el panel Etiquetas , debes configurar tus propias etiquetas mediante transformaciones de datos. Aquí también puede configurar cualquier etiqueta predeterminada según las necesidades de su negocio. A continuación se muestra una descripción general de los archivos de configuración de etiquetas para las diferentes plantillas de aplicaciones.

Plantillas de aplicaciones basadas en

Archivo de configuración de etiquetas

Registro de evento

models\5_business_logic\Tags_base.sql
Proceso personalizado 1models\5_business_logic\Tags_base.sql

Purchase-to-Pay

models\5_business_logic\Tags.sql

Order-to-Cash

models\5_business_logic\Tags.sql
1) Esto se aplica a la plantilla de aplicación de Proceso personalizado y a todas las demás plantillas de aplicación basadas en procesos personalizados, por ejemplo, SAP-Warehouse-Management.
Para el Proceso personalizado, también puedes cargar etiquetas utilizando el archivo Tags_raw.csv. Consulta Campos de entrada de procesos personalizados.

Agregar lógica empresarial en transformaciones

En el último paso de transformación, se agrega lógica empresarial según sea necesario para el análisis de datos.

Cada registro de la tabla de etiquetas representa una etiqueta para un caso concreto. Las etiquetas de ejemplo son:

  • Infracción de SLA de un contrato.
  • un pago realizado por una persona no autorizada.
Los campos obligatorios para esta tabla son Case_ID y Tag.

No todos los casos tendrán una etiqueta y algunos casos pueden tener varias etiquetas.

Consulta Transformaciones de datos para obtener más información.

Ejemplos de SQL para configurar etiquetas

A continuación se muestran algunos ejemplos de SQL que puedes utilizar para configurar Etiquetas utilizando transformaciones.

Atención:
Los siguientes ejemplos de SQL se basan en las plantillas de aplicaciones de Registro de eventos y utilizan Casos que tienen un Case_ID. Si quieres utilizar los ejemplos de SQL para definir Etiquetas para las plantillas de aplicaciones Purchase-to-Pay o las plantillas de aplicaciones Order-to-Cash, asegúrate de utilizar la entidad adecuada y el entity_ID interno relacionado. Al ampliar la implementación para Etiquetas, sigue la implementación existente.

Sigue directamente

Este código SQL identifica los casos en los que la actividad 'X' va seguida directamente de la actividad 'Y' y la etiqueta como "Infracción".

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

-- Event log with current activity and next activity
Event_log_extended as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        Event_log_base."Activity" as "Current_activity",
        lead(Event_log_base."Activity") over (order by "Event_end") as "Next_activity"
    from Event_log_base
),

-- This SQL code checks whether activity X is directly followed by Y in a given case
Directly_follows as (
    select
        Event_log_extended ."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Activity X directly followed by activity Y') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
    from Event_log_extended 
    where Event_log_extended ."Current_activity" = 'X' and Event_log_extended ."Next_activity" = 'Y'
    group by Event_log_extended ."Case_ID"
)

select * from Directly_followswith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

-- Event log with current activity and next activity
Event_log_extended as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        Event_log_base."Activity" as "Current_activity",
        lead(Event_log_base."Activity") over (order by "Event_end") as "Next_activity"
    from Event_log_base
),

-- This SQL code checks whether activity X is directly followed by Y in a given case
Directly_follows as (
    select
        Event_log_extended ."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Activity X directly followed by activity Y') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
    from Event_log_extended 
    where Event_log_extended ."Current_activity" = 'X' and Event_log_extended ."Next_activity" = 'Y'
    group by Event_log_extended ."Case_ID"
)

select * from Directly_follows

Sigue indirectamente

Este código SQL identifica los casos en los que la actividad 'X' va seguida directa o indirectamente de la actividad 'Y' y la etiqueta como "Infracción".

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

Cases_with_activity_X as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'X'
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Activity X is directly or indirectly followed by activity Y
Indirectly_follows as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Activity X indirectly followed by activity Y') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base
    inner join Cases_with_activity_X
        on Event_log_base."Case_ID" = Cases_with_activity_X."Case_ID"
    where Event_log_base."Activity" = 'Y' and Event_log_base."Event_end" > Cases_with_activity_X."Event_end"
    group by Event_log_base."Case_ID"
)

select * from Indirectly_followswith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

Cases_with_activity_X as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'X'
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Activity X is directly or indirectly followed by activity Y
Indirectly_follows as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Activity X indirectly followed by activity Y') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base
    inner join Cases_with_activity_X
        on Event_log_base."Case_ID" = Cases_with_activity_X."Case_ID"
    where Event_log_base."Activity" = 'Y' and Event_log_base."Event_end" > Cases_with_activity_X."Event_end"
    group by Event_log_base."Case_ID"
)

select * from Indirectly_follows

Actividad X varias veces

Este código SQL identifica los casos en los que la actividad 'X' se produce más de una vez y los etiqueta como "Ineficiencia".

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

-- This SQL code checks if Activity X occurs twice or more times in the same case
Activity_X_multiple_times as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Activity X multiple times') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'X'
    group by Event_log_base."Case_ID"
    having count(Event_log_base."Activity") > 1
)

select * from Activity_X_multiple_timeswith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

-- This SQL code checks if Activity X occurs twice or more times in the same case
Activity_X_multiple_times as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Activity X multiple times') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'X'
    group by Event_log_base."Case_ID"
    having count(Event_log_base."Activity") > 1
)

select * from Activity_X_multiple_times

Caso con actividad X

Este código SQL identifica los casos que tienen una o más actividades con un nombre que contiene 'X' y los etiqueta como "Ineficiencia".

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

-- Case has activity with name like X
Case_has_activity_X as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Case has activity X') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base
    where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
    group by Event_log_base."Case_ID"
)

select * from Case_has_activity_Xwith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

-- Case has activity with name like X
Case_has_activity_X as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Case has activity X') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base
    where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
    group by Event_log_base."Case_ID"
)

select * from Case_has_activity_X

Caso con no actividad X

Este código SQL identifica los casos en los que no hay actividades que tengan un nombre que contenga 'X' y los etiqueta como "Ineficiencia".

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

Cases as (
    select * from {{ ref('Cases') }}
),

-- Case has no activity with name like X
-- Obtained by subtracting the set of cases that have activity X from the set of all cases
Case_has_no_activity_X as (
    select
        Cases."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Case has no activity X') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from Cases
    where Cases."Case_ID" not in (
        -- Case has activity with name like X
        select
            Event_log_base."Case_ID"
        from Event_log_base
        where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
        group by Event_log_base."Case_ID"
    )
)

select * from Case_has_no_activity_Xwith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

Cases as (
    select * from {{ ref('Cases') }}
),

-- Case has no activity with name like X
-- Obtained by subtracting the set of cases that have activity X from the set of all cases
Case_has_no_activity_X as (
    select
        Cases."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Case has no activity X') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from Cases
    where Cases."Case_ID" not in (
        -- Case has activity with name like X
        select
            Event_log_base."Case_ID"
        from Event_log_base
        where {{ pm_utils.charindex('X', 'Event_log_base."Activity"') }} > 0
        group by Event_log_base."Case_ID"
    )
)

select * from Case_has_no_activity_X

Comienza con

Este código SQL identifica los casos que comienzan con la actividad 'X' y los etiqueta como "Infracción".

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

-- Add row_number to initial event log
Event_log_base_numbered as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        Event_log_base."Activity",
        Event_log_base."Event_end",
        row_number() over (partition by Event_log_base."Case_ID" order by Event_log_base."Event_end") as "Row_number"
    from Event_log_base
),

-- Case starts with activity X
Starts_with as (
    select
        Event_log_base_numbered."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Case starts with activity X') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base_numbered
    where
        Event_log_base_numbered."Row_number" = 1
        and Event_log_base_numbered."Activity" = 'X'
)

select * from Starts_withwith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

-- Add row_number to initial event log
Event_log_base_numbered as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        Event_log_base."Activity",
        Event_log_base."Event_end",
        row_number() over (partition by Event_log_base."Case_ID" order by Event_log_base."Event_end") as "Row_number"
    from Event_log_base
),

-- Case starts with activity X
Starts_with as (
    select
        Event_log_base_numbered."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Case starts with activity X') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Violation') }} as "Tag_type"
    from Event_log_base_numbered
    where
        Event_log_base_numbered."Row_number" = 1
        and Event_log_base_numbered."Activity" = 'X'
)

select * from Starts_with

Tiempo de procesamiento superior a 10 días

Este código SQL identifica los casos en los que el tiempo de procesamiento es superior a 10 días y los etiqueta como "Ineficiencia".

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

-- Throuput time of each case
Throughput_time_per_case as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.datediff('day', 'coalesce(min(Event_log_base."Event_start"), min(Event_log_base."Event_end"))', 'max(Event_log_base."Event_end")') }} as "Throughput_time"
    from Event_log_base
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Case throughput time is longer than 10 days
Throughput_time_longer_than_10_days as (
    select
        Throughput_time_per_case."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Throughput time is longer than 10 days') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inneficiency') }} as "Tag_type"
    from Throughput_time_per_case
    where Throughput_time_per_case."Throughput_time" > 10
)

select * from Throughput_time_longer_than_10_dayswith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

-- Throuput time of each case
Throughput_time_per_case as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        {{ pm_utils.datediff('day', 'coalesce(min(Event_log_base."Event_start"), min(Event_log_base."Event_end"))', 'max(Event_log_base."Event_end")') }} as "Throughput_time"
    from Event_log_base
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Case throughput time is longer than 10 days
Throughput_time_longer_than_10_days as (
    select
        Throughput_time_per_case."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Throughput time is longer than 10 days') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inneficiency') }} as "Tag_type"
    from Throughput_time_per_case
    where Throughput_time_per_case."Throughput_time" > 10
)

select * from Throughput_time_longer_than_10_days

Duración superior a 30 minutos

Este código SQL identifica los casos en los que la duración entre la actividad 'X' e 'Y' es superior a 30 minutos y los etiqueta como "Ineficiencia".

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

-- First activity X of each case
First_activity_X_of_each_case as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'X'
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Last activity Y of each case
Last_activity_Y_of_each_case as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        max(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'Y'
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Time between first X and last Y > 30 minutes
Duration_more_than_30_minutes as (
    select
        First_activity_X_of_each_case."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Duration more than 30 minutes') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from First_activity_X_of_each_case
    inner join Last_activity_Y_of_each_case
        on First_activity_X_of_each_case."Case_ID" = Last_activity_Y_of_each_case."Case_ID"
    where {{ pm_utils.datediff('minute', 'First_activity_X_of_each_case."Event_end"', 'Last_activity_Y_of_each_case."Event_end"') }} > 30
)

select * from Duration_more_than_30_minuteswith Event_log_base as (
    select * from {{ ref('Event_log_base') }}
),

-- First activity X of each case
First_activity_X_of_each_case as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        min(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'X'
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Last activity Y of each case
Last_activity_Y_of_each_case as (
    select
        Event_log_base."Case_ID",
        max(Event_log_base."Event_end") as "Event_end"
    from Event_log_base
    where Event_log_base."Activity" = 'Y'
    group by Event_log_base."Case_ID"
),

-- Time between first X and last Y > 30 minutes
Duration_more_than_30_minutes as (
    select
        First_activity_X_of_each_case."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Duration more than 30 minutes') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.as_varchar('Inefficiency') }} as "Tag_type"
    from First_activity_X_of_each_case
    inner join Last_activity_Y_of_each_case
        on First_activity_X_of_each_case."Case_ID" = Last_activity_Y_of_each_case."Case_ID"
    where {{ pm_utils.datediff('minute', 'First_activity_X_of_each_case."Event_end"', 'Last_activity_Y_of_each_case."Event_end"') }} > 30
)

select * from Duration_more_than_30_minutes

Analizando etiquetas

Panel de etiquetas

El panel Etiquetas te permite analizar las etiquetas que ocurren en el proceso.

Sigue estos pasos para mostrar el panel Etiquetas .

  1. Selecciona Etiquetas en el menú de la izquierda del panel.

Se mostrará el panel Etiquetas .

Métricas

A continuación se describen las métricas que pueden utilizarse para analizar los casos relativos a las etiquetas.

Métrica

Descripción

Número de casos

El número de casos que tienen la etiqueta asignada.

Número de etiquetas

El número de etiquetas asignadas.

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