- Notes de publication
- Avant de commencer
- Démarrage
- Intégrations
- Travailler avec des applications de processus
- Travailler avec des tableaux de bord et des graphiques
- Travailler avec des graphiques de processus
- Travailler avec des modèles de processus Découvrir et importer des modèles BPMN
- Showing or hiding the menu
- Informations contextuelles
- Exporter (Export)
- Filtres
- Envoi d’idées d’automatisation au Automation Hub d’UiPath®
- Balises
- Dates d’échéance
- Comparer
- Vérification de la conformité
- Analyse des causes profondes
- Simulation du potentiel d’automatisation
- Démarrage d'un projet Task Mining à partir de Process Mining
- Triggering an automation from a process app
- Afficher les données de processus
- Création d'applications
- Chargement des données
- Charger des données
- Récupération des informations d'identification pour le stockage d'objets blob Azure
- [Aperçu] Charger des données en utilisant une connexion directe
- Chargement de données à l'aide de DataUploader
- Affichage des journaux
- Optimisation d'une application
- Planification des exécutions de données
- Personnaliser les applications de processus
- Introduction aux tableaux de bord
- Créer des tableaux de bord
- Tableaux de bord
- Gestionnaire de l’automatisation
- Input data
- Définition de nouvelles tables d'entrée
- Ajout de champs
- Ajouter des tables
- Configuration requise pour le modèle de données
- Affichage et modification du modèle de données
- Exportation et importation de transformations
- Afficher les journaux de transformations
- Modification et test des transformations de données
- Structure of transformations
- Fusion des journaux d'événements
- Tips for writing SQL
- Gestionnaire de processus
- Publier les applications de processus
- Modèles d'applications
- Ressources supplémentaires

Process Mining
Transformations
Les transformations d'une application de processus consistent en un projet dbt . La table suivante décrit le contenu d'un dossier de projet dbt .
Dossier/Fichier |
Contient |
---|---|
|
le package
pm_utils et ses macros.
|
|
dossier facultatif pour les macros personnalisées |
|
.sql qui définissent les transformations.
|
|
.yml qui définissent les tests sur les données.
|
|
.csv avec les paramètres de configuration.
|
|
les paramètres du projet dbt. |
L'illustration suivante montre la structure des dossiers.
Le fichier dbt_project.yml contient les paramètres du projet dbt qui définit vos transformations. La section vars contient les variables utilisées dans les transformations.
Format date/heure
Chaque modèle d'application contient des variables qui déterminent le format d'analyse des données de date/heure. Ces variables doivent être ajustées si les données d'entrée ont un format date/heure différent de celui prévu.
.sql
dans le répertoire models\
. Les transformations de données sont organisées dans un ensemble standard de sous-répertoires :
1_input
,2_objects
,3_events
,4_event_logs
,5_business_logic
.
Consultez Structure des transformations.
.sql
sont écrits en Jinja SQL, ce qui vous permet d'insérer des instructions Jinja dans des requêtes SQL simples. Lorsque dbt exécute tous les .sql
fichiers, chaque fichier .sql
génère une nouvelle vue ou une nouvelle table dans la base de données.
.sql
ont la structure suivante :
-
Instruction With: une ou plusieurs instructions with pour inclure les sous-tables requises.
{{ ref(‘My_table) }}
fait référence à une table définie par un autre fichier .sql fichier.{{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}
fait référence à une table d'entrée.
- Requête principale: la requête qui définit la nouvelle table.
-
Requête finale: une requête telle que
Select * from table
est généralement utilisée à la fin. Cela facilite la réalisation de sous-sélections lors du débogage.
Pour plus de conseils sur l'écriture efficace des transformations, consultez Conseils pour l'écriture de SQL
models\schema\sources.yml
. De cette façon, d'autres modèles peuvent s'y référer en utilisant {{ source(var("schema_sources"), 'My_table') }}
. L'illustration suivante montre un exemple.
sources.yml
.
Pour plus d'informations sur l'utilisation des tables source dans les requêtes, reportez-vous à Structure des transformations:1. Entrée (Input). Pour des informations plus détaillées, consultez la documentation officielle de dbt sur les sources.
Les transformations de données doivent générer le modèle de données requis par l'application correspondante ; chaque table et chaque champ attendus doivent être présents.
Si vous souhaitez ajouter de nouveaux champs à votre application de processus, vous pouvez ajouter ces champs dans les transformations.
Les macros facilitent la réutilisation des constructions SQL courantes. Pour des informations détaillées, consultez la documentation officielle de dbt sur les macros jinja.
pm-utils
contient un ensemble de macros généralement utilisées dans les transformations Process Mining. Pour plus d'informations sur les macros pm_utils
, consultez ProcessMining-pm-utils.
pm_utils.optional()
.
csv
utilisés pour ajouter des tables de données à vos transformations. Pour des informations détaillées, consultez la documentation officielle de dbt sur les importations jinja.
Dans Process Mining, cela est généralement utilisé pour faciliter la configuration des mappages dans vos transformations.
Après avoir modifié les fichiers de référence, exécutez le fichier en sélectionnant Exécuter le fichier (Run file) ou Exécuter tout (Run all) pour mettre à jour la table de données correspondante.
activity_configuration.csv
est utilisé pour définir des champs supplémentaires liés aux activités. activity_order
est utilisé comme briseur de lien lorsque deux événements se produisent sur le même horodatage. L'illustration suivante montre un exemple de fichier activity_configuration.csv
.
models\schema\
contient un ensemble de fichiers .yml
qui définissent les tests. Ceux-ci valident la structure et le contenu des données attendues. Pour des informations détaillées, consultez la documentation officielle de dbt sur les tests.
Les transformations de données sont utilisées pour transformer les données d'entrée en données adaptées à Process Mining. Les transformations dans Process Mining sont écrites en tant que projets dbt .
Cette page donne une introduction à dbt. Pour des informations plus détaillées, consultez la documentation officielle de dbt.
pm_utils
. Ce package pm-utils
contient des fonctions utilitaires et des macros pour les projets dbt Process Mining. Pour plus d'informations sur le pm_utils
, consultez ProcessMining-pm-utils.
pm-utils
en ajoutant de nouvelles fonctions.
pm-utils
est publiée, il est conseillé de mettre à jour la version utilisée dans vos transformations, pour vous assurer que vous utilisez les dernières fonctions et macros du paquet pm-utils
.
pm-utils
dans le panneau Versions ( Releases ) du ProcessMining-pm-utils.
pm-utils
dans vos transformations.
-
Téléchargez le code source (zip) à partir de la version
pm-utils
. -
Extrayez le fichier
zip
et renommez le dossier en pm_utils. -
Exportez les transformations à partir de l'éditeur de transformations de données intégré et extrayez les fichiers.
-
Remplacez le dossier pm_utils des transformations exportées par le nouveau dossier pm_utils .
-
Compressez à nouveau le contenu des transformations et importez-les dans l' éditeur de transformations de données .