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Process Mining
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Last updated 2024年10月17日

データ変換

便利なリンク

変換をローカルで編集する

アプリ テンプレートからプロセス アプリを作成する際は、プロセス アプリで使用されているデータが、業務プロセスを正しい方法で反映していることを確認する必要があります。データ変換によって、Process Mining で使用されるデータをカスタマイズできます。

Process Mining 内でデータ変換を使用して変換をカスタマイズするか、ローカルのデスクトップで編集することができます。詳しくは、「ローカル環境でデータ変換を編集する」をご覧ください。

このページでは、Process Mining 内でデータ変換をカスタマイズする方法について説明します。データ変換はダッシュボード エディターに統合されました。詳しくは、「ダッシュボード エディターを使用する」をご覧ください。

データ変換では、以下のことが可能です。

  • group by とフィルターの新しいフィールドを追加する。例: 品質チェックの種類
  • イベントを追加する。例: 請求書の品質チェックの完了

  • タグを追加する。例: SLA の達成に失敗複数名確認違反

  • KPI を計算するためのビジネス ロジックを追加する。例: Case_has_maverick_buying

前提条件

データ変換の編集を開始する際は、以下のことを強くお勧めします。

  • SQL に精通している。

  • データ抽出に使用するソース システムに精通している。

データ変換を開く

  1. ダッシュボード エディターの右上隅にある [データ変換] ボタンを選択してデータ変換を開きます。

注:

インライン エディターを初めて開く場合は、エディターの読み込みに時間がかかります。

インライン データ変換エディターが表示されます。

入力データ

入力データ パネルの入力テーブルには、プロセス アプリに読み込まれたデータがそのまま表示されます。テーブルを選択して、データのプレビューでフィールドとデータの内容を確認します。データ プレビューを使用すると、入力データが予想どおりに表示されるかどうかを確認できます。

注:

プレビューには、1,000 件のレコードのデータが表示されます。特定のデータをフィルター処理したり、一時的なデバッグ クエリを作成したりする場合は、「データ変換」をご覧ください。

注:

[プレビュー] パネルには、このテーブルが再計算された最後のデータ実行のデータが表示されます。最近変更を行った場合は、新しいデータ実行を開始して結果を表示します。詳しくは、「データ変換を編集およびテストする」をご覧ください。

変換

  1. [変換] を選択すると、変換の構造を参照し、.sql ファイルを表示することができます。

変換の構造について詳しくは、「変換の構造」をご覧ください。

.sql ファイルは、データ モデル内に新しいテーブルを定義します。[変換] パネルで .sql ファイルを選択すると、SQL クエリが [変換] に表示され、編集しているデータ ファイルのプレビューが [プレビュー] パネルに表示されます。

クエリを編集するときに、[プレビュー] パネルで前回クエリが実行されたときのデータのプレビューを確認できます。

重要:

変換に未保存の変更がある場合は、[保存] ボタンが有効化されます。[保存] を選択して変更を保存します。変換のステータスが [最新] に設定されます。

データ モデルを表示および編集する

重要:

必ず、データ モデルが要件に準拠していることを確認してください。「データ モデルの要件」をご覧ください。

  1. [データ モデル] を選択して、プロセス アプリのデータ モデルを表示します。

データ モデルの変更方法について詳しくは、「データ変換を編集およびテストする」をご覧ください。

検証の確認

データ モデルが要件を満たしていない場合は、通知が表示されます。

データ モデルの要件」をご覧ください。

テーブルを追加する

  1. [+ テーブルを追加] を選択します。[テーブルを追加] ダイアログが表示されます。

  2. 新しい出力テーブルを定義するテーブルを選択します。

  3. 新しいテーブルの主キーを選択し、[完了] を選択します。

変換にテーブルを追加する方法について詳しくは、「テーブルを追加する」をご覧ください。

リレーションを追加する

  1. 別のテーブルに関連付けるテーブルを選択します。

    [テーブルを編集] パネルが表示されます。

  2. [テーブルを編集] パネルで、[+ 新規追加] を選択して新しいリレーションを作成します。

  3. このテーブルで使用するフィールドを [キー] リストから選択します。

  4. 接続先のテーブルを選択し、接続に使用するフィールドを [キー] リストから選択します。

  5. [適用] を選択します。

テーブルのキーを変更する

  1. キーを変更するテーブルを選択します。

    [テーブルを編集] パネルが表示されます。

  2. [テーブルを編集] パネルで、キーを変更するリレーションを見つけます。

  3. テーブルを結合するためのキーとして使用する新しいフィールドを選択します。

  4. [適用] を選択します。

注:
主キーを変更すると、新しい主キーとして選択したフィールドがテーブル内で複製されます。元のフィールドはデータ マネージャーで削除できます。


リレーションを削除する

  1. 外向きのリレーションを削除するテーブルを選択します。

    [テーブルを編集] パネルが表示されます。

  2. [テーブルを編集] パネルで、削除するリレーションを見つけて [リレーションを削除] を選択します。

  3. [適用] を選択します。

テーブルを削除する

  1. データ モデル エディターで削除するテーブルを選択します。

    [テーブルを編集] パネルが表示されます。

  2. [テーブルを削除] を選択します。

    確認メッセージが表示されます。

  3. [削除] を選択して続行します。

テーブルとリレーションがデータ モデルから削除されます。

新しいデータ モデルをダッシュボードで使用できるようにする

  1. [保存] を選択してデータ モデルを保存します。

  2. [ダッシュボードに適用] を選択し、変換を実行して新しいテーブルをダッシュボードで使用できるようにします。

    注:

    これには数分かかる場合があります。実行が正常に完了すると、データ モデルに対する変更がデータ マネージャーに表示されます。

注:

[保存] オプションは、データ モデルに変更を加えた後にのみ有効になります。

変換ログを表示する

[ログ] パネルには、バックグラウンドでの処理が表示されます。[ログ] パネルは、数秒ごとに自動的に更新されます。以下の画像の例をご確認ください。
docs image

ログ レベル

ログには、メッセージの重要度を示すさまざまなログ レベルが含まれています。
ログ レベル説明

データ実行のステータス

Information

Information メッセージには、データ実行の進行状況に関する有用な情報が含まれています。

成功

Warning

Warning は、パブリッシュ済みのプロセス アプリ内のグラフに表示される内容に影響を与える可能性がある、データの潜在的な問題を意味します。将来発生する可能性のある問題を防ぐために Warning をすべて解決することをお勧めします。

成功

Error

Error は、プロセス アプリでデータを読み込んだり、変換を実行したりできなくなる、データの誤りを意味します。

データ実行を成功させるには、すべての Error を解決する必要があります。

失敗

ログをフィルター処理する

[フィルター] メニューを使用してログ レベルを変更できます。以下の画像で例をご確認ください。

docs image

ログ ファイルを保存する

コピー アイコンを選択すると、ログ ファイルの内容をコピーして、コンピューターに保存できるメモ帳ファイルなどに貼り付けることができます。これにより、Error や Warning の原因となる問題の解決に向けて取り組む際にメッセージを確認できます。

注:

たとえばサポートが必要な場合などにもログ ファイルの内容を共有できます。

データ変換を編集およびテストする

変換を編集する

データ変換の編集の詳細については、以下のページをご覧ください。

クエリを実行する

注意:

2023.10.3 より前のバージョンでは、[すべてのテストを実行] の実行時間は 10 分に制限されています。v2023.10.4 以降では、[すべてのテストを実行] の実行時間は 1 時間に制限されています。したがって、データ変換の開発とテストには小さいデータセットを使用し、変換がこの制限時間を超えないようにすることを強くお勧めします。詳しくは、「Process Mining ポータル」をご覧ください。

変換を編集するときには、[クエリを実行] を選択して変更をテストし、プレビューを表示することができます。変更されたクエリと、関連するすべてのクエリを実行します。たとえば、cases_input.sql が変更された場合などです。[クエリを実行] コマンドは、cases_input.sql と、cases_input.sql の結果を使用する cases.sql を実行します。

結果のデータは、ダッシュボード エディターではなく、データ変換エディターでのみ使用できます。

実行には次の 2 種類があります。

  • クエリを実行: データの実行を開始し、変更されたすべてのクエリとその依存関係を再計算します。

  • ファイルを実行: 実行を開始して、現在選択中の SQL ファイルとその親クエリのみを再計算します。このオプションでは、特定の SQL ファイルに対するカスタマイズをテストおよびデバッグできます。

ヒント:

いつでも [実行をキャンセル] を選択して変換の実行をキャンセルできます。

結果は [プレビュー] パネルに表示されます。
注:

通常、[クエリを実行] は、データ全体の実行を開始する [ダッシュボードに適用] よりも大幅に高速です。

注:

[クエリを実行] は、パブリッシュ済みプロセス アプリのデータには影響しません。

フォルダーとファイルを追加する

変換内で新しいフォルダーを作成したり、新しいファイルを追加したりできます。

命名規則

  • ファイル、フォルダー、フィールド、およびテーブルの名前の場合:

    • 小文字 (a-z)、大文字 (A-Z)、および数字 (0-9) のみを使用できます。

    • ファイル、フォルダー、フィールド、およびテーブルの名前に特殊文字 |*:?"<>\/ は使用できません。
  • ファイル名に使用できる特殊文字は、_:. のみです。
  • ファイル名の先頭に _ (アンダースコア) は使用できません。

変換のメニューから新しいフォルダーまたはファイルを作成する

次の手順に従って、新しいフォルダーまたはファイルを作成します。

手順

操作

1

変換内で、新しいファイルまたはフォルダーを追加する場所に移動します。

2

[変換] パネルに移動し、メニュー アイコン を選択して変換メニューを開きます。

3

メニューから該当するオプションを選択します。

4

新しいフォルダーまたはファイルのわかりやすい名前を入力し、Enter キーを押します。

選択したフォルダーに新しいフォルダーまたはファイルが作成されます。

コンテキスト メニューから新しいフォルダーまたはファイルを作成する

コンテキスト メニューから新しいフォルダーまたはファイルを作成するには、以下の手順に従います。

手順

操作

1

変換内で、新しいファイルまたはフォルダーを追加するフォルダーを右クリックします。

2

メニューから該当するオプションを選択します。

3

新しいフォルダーまたはファイルのわかりやすい名前を入力し、Enter キーを押します。

docs image
選択したフォルダーに新しいフォルダーまたはファイルが作成されます。

ファイル内の未保存の変更

.sql ファイルを編集すると、[変換] フォルダー構造内に、未保存の変更があることが示されます。
docs image
上の例では、[モデル] -> [5_business_logic] フォルダーにある Tags.sql ファイルに未保存の変更があります。

フォルダーまたはファイルの名前を変更する

次の手順に従って、新しいフォルダーまたはファイルを作成します。

手順

操作

1

名前を変更するフォルダーまたはファイルを右クリックして、コンテキスト メニューを開きます。

2

[名前を変更] を選択します。

3

必要に応じて名前を編集して Enter キーを押します。

フォルダーまたはファイルの名前が変更されます。

フォルダーまたはファイルを削除する

次の手順に従って、新しいフォルダーまたはファイルを作成します。

手順

操作

1

削除するフォルダーまたはファイルを右クリックして、コンテキスト メニューを開きます。

2

[削除] を選択します。

確認メッセージが表示されます。

3

[削除] をクリックして削除を確定します。

docs image
フォルダーまたはファイルが削除されます。

ファイルにコメントを追加する

SQL 変換ファイルにコメントを含めたり、ファイルの一部をコメント アウトしたりする場合は、Jinja コメント構文の使用を強くお勧めします。これは、既定で {# ... #} に設定されています。これを使用してマクロにコメントを付けることもできます。

SQL

{# {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_status"') }} as "Case_status", #}

{# case
    when {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_value"', 'double') }} >= 1000000 
      then {{ pm_utils.as_varchar('>= 1M') }}
    when {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_value"', 'double') }} >= 0 
     then {{ pm_utils.as_varchar('0 - 1M') }}
   when {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_value"', 'double') }} is not null
     then {{ pm_utils.as_varchar('< 0') }}
  end as "Case_value_group", #}{# {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_status"') }} as "Case_status", #}

{# case
    when {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_value"', 'double') }} >= 1000000 
      then {{ pm_utils.as_varchar('>= 1M') }}
    when {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_value"', 'double') }} >= 0 
     then {{ pm_utils.as_varchar('0 - 1M') }}
   when {{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"Case_value"', 'double') }} is not null
     then {{ pm_utils.as_varchar('< 0') }}
  end as "Case_value_group", #}

ファイル内で検索/置換する

データ変換エディターでは、単一のファイル内でテキストを検索と置換できます。

テキストを検索

データ変換エディターでテキストを検索するには、次の手順に従います。
  1. コード エディターでランダムな場所をクリックするか、他の出現箇所を検索したいテキストを選択します。

  2. CTRL+F を押下します。
  3. [Find] フィールドに検索するテストを入力します。

    現在のファイル内に出現するすべてのテキストが強調表示されます。

  4. ENTER キーを押すと、次の出現箇所にスキップします。

検索して置換

データ変換エディターでテキストを検索するには、次の手順に従います。
  1. コード エディターでランダムな場所をクリックするか、他の出現箇所を検索したいテキストを選択します。

  2. CTRL+H を押下します。
  3. [Find] フィールドに検索したいテキストを入力し、[Replace] フィールドに新しいテキストを入力します。

    現在のファイル内に出現するすべてのテキストが強調表示されます。

  4. ENTER キーを押してテキストを置換し、次の出現箇所にスキップします。
データ変換エディターでテキストを検索するには、次の手順に従います。
  1. コード エディターをクリックします。

  2. CTRL+H を押下します。
  3. [Find] フィールドに検索したいテキストを入力し、[Replace] フィールドに新しいテキストを入力します。

    現在のファイル内に出現するすべてのテキストが強調表示されます。

  4. Crtl+Alt+Enter を押下します。
ヒント:
[Replace] または [Replace all] アイコンを使用することもできます。


複数のファイルで検索/置換を行う

複数のファイルでテキストを検索/置換するには外部エディターを使用します。

複数のファイルのテキストを検索/置換するには、以下の手順に従います。

  1. プロセス アプリから変換をエクスポートします。

    注:

    データ変換エディターで保留中の変更がある場合は、まず [ダッシュボードに適用] を使用して、データの実行が完了した後に変換をエクスポートします。

  2. 変換の zip ファイルを解凍します。

  3. 任意のコード エディター (Notepad++、または Visual Studio Code など) で変換を開きます。

  4. それらのツールの機能を使用して、複数のファイルのテキストを検索/置換します。

  5. ファイルを保存します。

  6. 変換ファイルを .zip ファイルに追加します。

  7. プロセス アプリに変換をインポートします。

注:

データ実行に使用するデータを尋ねられたら、新しいデータ実行の前に変換の編集を続行する場合は [キャンセル] を選択します。

dbt プロジェクト構成ファイルを編集する

データ変換エディターで dbt プロジェクトの構成ファイルを開くこともできます (例:dbt_project.yml)。
警告:
必要に応じて、vars セクションのみを編集することを強くお勧めします。変換が正しく機能し続けるよう、dbt_project.yml の他の部分は変更しないでください。

dbt について詳しくは、dbt の公式ドキュメントをご覧ください。

変換をダッシュボードで利用できるようにする

ダッシュボードで変更を利用できるようにするには、データの全体実行によりデータを読み込んで変換を実行する必要があります。[ダッシュボードに適用] ボタンを選択して、データ実行を開始します。

注:

データセットのサイズによっては、少し時間がかかります。

データ実行が完了すると、ダッシュボード エディターでのダッシュボードの調整に新しい変換を利用できるようになります。

注意:

プロセス アプリのパブリッシュ済みバージョンがある場合は、新しいデータがすぐビジネス ユーザーに表示されます。パブリッシュ済みのアプリが変換の編集中も正しく実行され続けるようにするには、開発アプリを使用することを強くお勧めします。

次の手順を実行します。

  1. アプリを複製して、開発アプリを作成します。

  2. 開発アプリから変換をエクスポートします。

  3. パブリッシュ済みのプロセス アプリに変換をインポートします。

イベント ログを結合する

イベント ログが複数のイベント ログ ファイルに分割されている場合は、データ変換でイベント ログを 1 つのイベント ログに結合できます。

注:

複数のイベント ログを結合するには、Case_ID がすべてのファイルに対して同じオブジェクトを指定している必要があります。たとえば、すべてのケース ID が受注 ID を指定している場合、Case_ID はすべてのイベント ログに対して同じテーブルを指定します。

  1. イベント ログ アプリ テンプレートに基づいて新しいアプリを作成します。詳しくは、「アプリ テンプレート」をご覧ください。

  2. データ ソースを選択する」手順の [データをアップロード] オプションを使用して、結合するイベント ログ ファイルを選択します。

  3. [新しいアプリを作成] ウィザードを続行して、アプリを作成し、データを変換します。

    データの実行は失敗し、[アプリケーションのステータス] には [実行失敗] と表示されます。

  4. [ログを表示] を選択して、ログ ファイルを表示します。

    予期した Event_log_raw.sql ファイルが見つからないことを示すエラー メッセージが表示されます。
    docs image
  5. データ変換エディターに移動します。

  6. 入力ファイルごとに、次の操作を行います。

    1. 既に利用可能な Event_log_input.sql と同じ内容の .sql ファイルを作成します。
      docs image
    2. ファイルを調整して必要な入力フィールドを選択し、正しく型キャストします。

    3. 新しいソース テーブルの名前を sources.yml に追加します。

      これで、すべての新しい入力ファイルを 1 つのイベント ログに結合できます。

      注意:

      すべての入力ファイルに、まったく同じフィールドがあることを確認してください。

  7. Event_log_input.sql ファイルを選択し、内容を次のように置き換えます。
    -- The following code merges 3 input tables.
    select * from {{ ref('Event_log_input_1') }}
    union all
    select * from {{ ref('Event_log_input_2') }}
    union all
    select * from {{ ref('Event_log_input_3') }}-- The following code merges 3 input tables.
    select * from {{ ref('Event_log_input_1') }}
    union all
    select * from {{ ref('Event_log_input_2') }}
    union all
    select * from {{ ref('Event_log_input_3') }}
    docs image
    注: コードは、必要な入力テーブルの名前と一致するように調整してください。
  8. [ダッシュボードに適用] を選択し、データ変換を実行して結果のフィールドをダッシュボードで使用できるようにします。

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