Configuration des balises

Si vous souhaitez utiliser le tableau de bord Balises (Tags) pour analyser les balises de votre processus, des balises doivent être définies pour votre modèle d'application.

Pour certains modèles d'application, des balises prêtes à l'emploi sont disponibles, qui s'afficheront dans le tableau de bord. Dans la documentation de votre modèle d'application spécifique, vous trouverez un aperçu des balises disponibles. La page Modèles d'applications ( App Templates ) contient des liens vers la documentation pour tous les modèles d'application disponibles.

Tous les modèles d'application de processus personnalisé ont une balise implémentée prête à l'emploi qui vérifie si un incident comporte des activités de révision exécutées par différents utilisateurs.

Si aucune donnée n'est disponible dans le tableau de bord Balises (Tags) , vous devez configurer vos propres balises à l'aide de transformations de données. Ici, vous pouvez également configurer toutes les balises par défaut en fonction des besoins de votre entreprise. Le tableau suivant décrit les fichiers de configuration de balises pour les différents modèles d'application.

Modèles d'applications basés sur	Fichier de configuration des balises
Journal des événements	models\5_business_logic\Tags_base.sql
Processus personnalisé 1	models\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) Cela s'applique au modèle d'application de processus personnalisé et à tous les autres modèles d'application basés sur le processus personnalisé, par exemple SAP-Store-Management.

Pour le processus personnalisé, vous pouvez également télécharger des balises à l'aide du fichier Tags_raw.csv . Consultez Champs d'entrée de processus personnalisés.

Ajout d'une logique métier dans les transformations

Dans la dernière étape de la transformation, une logique métier est ajoutée au besoin pour l'analyse des données.

Chaque enregistrement de la table des balises représente une balise pour un certain cas. Exemples de balises :

• Violation du SLA d’un contrat.
• un paiement effectué par une personne non autorisée.

Les champs obligatoires de cette table sont Case_ID et Tag.

Tous les objets n'auront pas tous une balise, et certains objets pourront avoir plusieurs balises.

Reportez-vous à l'éditeur de transformations de données pour plus d'informations.

Fourniture d'une entrée de configuration de balise dans les transformations de données

Vous pouvez fournir des données d'entrée supplémentaires à utiliser pour les balises dans le tableau de bord Balises à l'aide d'instructions SQL dans les transformations de données. Pour toutes les balises, vous pouvez configurer les champs suivants.

Nom	Saisie de texte	Description
Tag	Texte	Nom de la balise.
Tag_type	Texte	Type de balise.
Case_ID	Texte/Entier	ID de l'incident auquel la balise est liée.

Exemples de configuration de balises SQL

Cette page contient des exemples SQL que vous pouvez utiliser pour configurer des balises à l'aide de transformations.

Attention :

Les exemples SQL sont basés sur des modèles d'application de journal d'événements et utilisent des cas qui ont une Case_ID. Si vous souhaitez utiliser les exemples SQL pour définir des balises pour les modèles d'application Purchase-to-Pay ou les modèles d'application Order-to-Cash , assurez-vous d'utiliser l'objet approprié et l'object_ID interne associé. Lors de l'extension de l'implémentation pour les balises, suivez l'implémentation existante.

Le bloc de code suivant montre un exemple de requête SQL pour définir une balise.

 select
        Time_to_resolved."Case_ID",
        {{ pm_utils.as_varchar('Resolved in less than a day') }} as "Tag",
        {{ pm_utils.to_varchar('Optional tag type') }} as "Tag_type"
    from Time_to_resolved
    where Time_to_resolved."Throughput_time" < 24

Le bloc de code suivant montre un exemple de requête SQL CTE (Common Table Expression) pour configurer une balise.

 Time_to_resolved as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        {{ pm_utils.datediff('hour', 'min(Cases."Creation_date")', 'max(Event_log."Event_end")') }} as "Throughput_time"
    from {{ ref('Event_log') }} as Event_log
    left join {{ ref('Cases ') }} as Cases 
        on Event_log."Case_ID" = Cases."Case_ID"
    where Event_log."Activity" = 'Set resolution to Done'
    group by Event_log."Case_ID"
)

Suit directement

Ce code SQL identifie les cas où l’activité « X » est directement suivie de l’activité « Y » et les marque comme « Violation ».

 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_follows

Suit indirectement

Ce code SQL identifie les cas où l’activité « X » est directement ou indirectement suivie de l’activité « Y » et les marque comme « Violation ».

 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_follows

Activité X plusieurs fois

Ce code SQL identifie les cas où l'activité « X » se produit plusieurs fois et les marque comme « Inefficacité ».

 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_times

L'incident comporte une activité X

Ce code SQL identifie les cas qui ont une ou plusieurs activités avec un nom contenant « X » et les balises comme « Inefficacité ».

 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_X

L'incident ne comporte aucune activité X

Ce code SQL identifie les cas pour lesquels aucune activité n'a un nom contenant « X » et les balises comme « Inefficacité ».

 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_X

Commence par

Ce code SQL identifie les cas qui commencent par l'activité « X » et les marque comme « Violation ».

 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_with

Délai d’exécution supérieur à 10 jours

Ce code SQL identifie les cas pour lesquels le délai d'exécution est supérieur à 10 jours et les marque comme « Inefficacité ».

 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_days

Durée supérieure à 30 minutes

Ce code SQL identifie les cas où la durée entre l’activité « X » et « Y » est supérieure à 30 minutes et les marque comme « Inefficacité ».

 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_minutes