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- Avant de commencer
- Démarrage
- Intégrations
- Travailler avec des applications de processus
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- Travailler avec des graphiques de processus
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- Analyse des causes profondes
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- Démarrage d'un projet Task Mining à partir de Process Mining
- Triggering an automation from a process app
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- Charger des données
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- 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
- 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
Balises
Dans Process Mining, les balises sont les règles métier que vous appliquez à vos données, qui vous permettent de vérifier la conformité de votre processus, telles que les inefficacités, les reprises ou les violations.
Tags
doivent être présents dans votre ensemble de données.
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. Vous trouverez ci-dessous un aperçu des 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 |
Tags_raw.csv
. Voir Champs d'entrée de processus personnalisés.
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.
Case_ID
et Tag
.
Tous les cas n’auront pas de balise et certains cas peuvent avoir plusieurs balises.
Reportez-vous à Transformations de données (Data transformations) pour plus d'informations.
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples SQL que vous pouvez utiliser pour configurer des balises à l'aide de transformations.
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'entité appropriée et l'entity_ID interne associé. Lors de l'extension de l'implémentation des balises, suivez l'implémentation existante.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Le tableau de bord Balises (Tags) vous permet d'analyser les balises apparaissant dans le processus.
Suivez ces étapes pour afficher le tableau de bord Balises (Tags).
-
Sélectionnez Balises dans le menu à gauche du tableau de bord.
Le tableau de bord Balises (Tags) s'affiche.
Métriques
Vous trouverez ci-dessous une description des mesures qui peuvent être utilisées pour analyser les incidents concernant les balises.
Mesure |
Description |
---|---|
Nombre de cas |
Nombre d'incidents auxquels la balise est affectée. |
Nombre de balises |
Le nombre de balises affectées. |