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Process Mining
業務プロセスを分析する際に、特定の結果に最も関連しているフィールド値を特定できます。これは、結果に関連する根本原因に対処するのに役立ちます。たとえば Purchase-to-Pay プロセスでは、規定外購買 (Maverick buying) との関連性が高いフィールド値を分析できます。
[根本原因分析] では、選択したフィールドが特定の挙動に及ぼす影響を比較して、特定のプロセスの状況に対して重要な影響を持つデータを見つけることができます。[タイムフレーム] フィルターに基づいて、一連の参照オブジェクトが定義されます。このセットは 、参照オブジェクトと呼ばれます。この一連のオブジェクト内で、フィルターを適用して分析する挙動を選択できます。たとえば、特定のタグを持つオブジェクトなどです。このセットは 、選択したオブジェクトと呼ばれます。フィールド値の影響は、選択したオブジェクトでの発生回数に基づきます。
根本原因分析に使用するオブジェクトを選択する
プロセス アプリのデータ モデルで複数のオブジェクトを使用できる場合は、別のオブジェクトを分析対象として選択できます。これにより、別の観点から根本原因分析を実行し、別のオブジェクトに関連するオブジェクトのプロパティの影響を比較できます。
別のオブジェクトを選択するには、「 選択への影響」(Influence of selection on ) リストを見つけ、リストからオブジェクトを選択します。
KPI
次の表で、[根本原因分析] ダッシュボードに表示される KPI について説明します。
| KPI | 説明 |
| グローバルなベースラインの割合 | 基準オブジェクトで 選択したオブジェクト の割合 です。 |
| グローバル選択オブジェクト | 選択したオブジェクトの数です。 |
| グローバル参照オブジェクト | 基準オブジェクトの数です。 |
[重要な影響因子のみを表示] オプション
[重要な影響因子のみを表示] オプションを使用すると、統計的に有意な影響を持つフィールド値のみを絞り込んで表示できます。選択項目内で最も大きな影響を持つフィールド値を特定するのに役立ちます。統計的に優位な影響因子は、特定のフィールド値が持つ 影響 (%) とオブジェクトの数の両方に基づいて計算されます。
根本原因分析のグラフ
次の表で、[根本原因分析] の棒グラフの列について説明します。
| 列 | 説明 |
| フィールド | 分析対象のフィールドの名前です。 |
| 値 (Value) | 根本原因分析に使用するフィールドの値です。 |
| 影響 % |
|
| 選択 % |
|
| 選択したオブジェクト |
|
| 参照オブジェクト |
|
| ドリル ダウン | フィールドに基づいて、根本原因分析のレイヤーを追加できます。 |
層
既定では、オブジェクトで利用可能なすべてのフィールドが根本原因分析の対象として選択され、すべてのフィールドの影響がグラフに表示されます。
レイヤーを使用すると、特定のフィールドを修正し、それらのフィールドと他のすべてのフィールドの組み合わせが結果にどのように影響するかを分析できます。
レイヤーを追加するには、次の 2 つの方法があります。
- レイヤーを追加するフィールドのドリルダウン列で、ドリルダウン アイコン を選択します
- レイヤーとして保持するフィールド以外のフィールドセレクターですべてのフィールドの選択を解除します。[レイヤーを追加] (+アイコン) が有効になります。