- リリース ノート
- はじめる前に
- 基本情報
- Integrations
- プロセス アプリを使用する
- アプリを作成する
- データを読み込む
- プロセス アプリをカスタマイズする
- アプリ テンプレート
- その他のリソース
- すぐに使えるタグと期限日
- ローカル環境でデータ変換を編集する
- ローカルのテスト環境を設定する
- イベント ログをデザインする
- SAP Ariba の抽出ツールを拡張する
- パフォーマンス特性
Process Mining
根本原因分析
業務プロセスを分析するときに、特定の結果に最も関連しているフィールドを特定できます。これは、結果に関連する根本原因に対応するのに役立ちます。たとえば Purchase-to-Pay プロセスでは、Maverick buying タグが割り当てられている発注の影響を分析できます。
[根本原因分析] では、特定の挙動に対するケース フィールドの影響を比較して、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。[期間] フィルターに基づいて、一連のケースが定義されます。ここで選択した項目は、「基準ケース」と呼ばれます。この一連のケース内で、分析対象の挙動を選択できます。たとえば、特定のタグを持つケースなどです。ここで選択した項目は、「選択したケース」と呼ばれます。フィールドの影響は、選択したケースでの発生回数に基づきます。
根本原因分析を実行するには、以下の手順に従います。
手順 |
操作 |
---|---|
1 |
[期間] フィルターを使用して、一連の基準ケースを定義します。 |
2 |
ダッシュボードの左側にあるメニューで [ 根本原因分析 ] を選択します。 |
3 |
[フィルター] パネルを使用してフィルターを作成し、一連の選択したケースを定義します。これは、影響を分析する対象のケースです。 |
4 |
分析に使用するフィールドをセレクターから選択します。 |
[ノードの制限] スライダーを使用すると、根本原因分析のツリーの複雑さを減らすことができ、グラフが見やすくなります。既定では、[根本原因分析] の詳細度合いは自動的に決定されます。[ノードの制限] スライダーを使用することで、表示されるノードの数を変更できます。
根本原因分析ツリーには、[値(%)]、選択したケースの発生回数、ダッシュボードで選択したフィールドの基準ケースでの発生回数が表示されます。基準ケースのデータの偏りが大きい場合は、選択したケースに対する大きな影響因子が存在する可能性があります。
上の画像では、たとえば Maverick buying (規定外購買) が 2800 - BestRun China 社では基準データの他の企業よりも少ない頻度 (-2%) で発生しており、5000 - BestRun Japan 5000 社では基準データの他の企業よりも多い頻度 (10%) で発生していることを示しています。
開始ノードの値 (%) はグローバル ベースラインの割合です。一方、他のノードの値 (%) は影響 (%) であり、ノードで選択されているグローバル ベースラインの割合からの差を表します。
[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ケース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ケースを特定するのに役立ちます。統計的に優位な影響因子は、特定のフィールドが持つ影響 (%) とケースの数から算出されます。
必要に応じて、根本原因分析にレイヤーを追加できます。以下の画像に例を示します。
上の例では、このフィールドを組み合わせた結果の「選択したケース」には影響を特定するために十分ではない (関連しない) データが含まれています。この場合、ダッシュボードにフィルターを追加して、基準ケースのセットを絞り込むことができます。
以下の図に結果を示します。
ツリー内のフィールド上でホバーすると、[影響 (%)]、[基準ケース]、[選択したケース] が表示されます。
以下の表はメトリックについて説明したものです。
メトリック |
説明 |
---|---|
影響 (%) |
基準ケースを基準とした、選択したケースの偏差です。 |
選択したケース |
[選択したケース] の全セットのうち、このフィールドのケース数です。 |
基準ケース |
[基準ケース] の全セットのうち、このフィールドのケース数です。 |