Métricas personalizadas de tempo de transferência

Introdução

Com a personalização de transformações de dados e edição de painel, você pode criar e usar métricas personalizadas de tempo de produtividade. Tempos de produtividade são os tempos entre duas atividades A e B. As seções a seguir descrevem as etapas que você precisa executar para criar uma métrica de tempo de produtividade personalizada ao editar transformações e como habilitar a métrica de tempo de produtividade nos painéis do aplicativo de processo.

Criando uma métrica de tempo de throughput personalizada com transformações de edição

Você deve primeiro calcular o tempo de processamento e, em seguida, disponibilizá-lo como um campo Caso .

Calculando o tempo de processamento

Por caso, você pode calcular os tempos de throughput entre Atividade A e Atividade B. Como as atividades podem ocorrer mais de uma vez por caso, você precisa levar em consideração se considera a primeira ou a última ocorrência de uma atividade.

1. Crie um modelo adicional com base no log de eventos para calcular os tempos de throughput desejados. Por exemplo, Cases_with_throughput_times.

2. Neste modelo, crie tabelas de pré-processamento nas quais você define quais eventos terminam que você deseja usar para as computações. Por tabela, você precisa do ID do caso e o fim do evento de uma atividade. O código a seguir mostra um exemplo de como selecionar a última ocorrência da atividade A para um caso.

   Event_end_activity_A as (
       select
           Event_log."Case_ID",
           max(Event_log."Event_end") as "Event_end_activity_A"
       from Event_log
       where Event_log."Activity" = 'Activity A'
       group by Event_log."Case_ID")

   Observação:

   Neste exemplo, se você quiser selecionar a primeira ocorrência da atividade, substitua max por min.

3. Defina a tabela de tempo de throughput juntando as tabelas de pré-processamento ao log de eventos e calculando o tempo real de throughput.

   Dica:

   Você pode usar a função datediff fornecida no pacote pm-utils para calcular a diferença de tempo entre quaisquer dois eventos finais.

   O tempo de produtividade deve ser calculado em milissegundos para as instâncias em que a Atividade A precede a Atividade B. Milissegundos é a unidade de tempo usada para definir durações no modelo do aplicativo. Como os tempos de produtividade já estão agrupados por caso nas tabelas de pré-processamento, você pode escolher qualquer registro. No exemplo acima, o mínimo de agregação é usado. A tabela de tempo de produtividade, selecionando o tempo de produtividade e um ID de caso, pode ser definida conforme exibida no bloco de código a seguir.

   Cases_with_throughput_times as (
       select
           Event_log."Case_ID",
           case
               when min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A") <= min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")
                   then {{ pm_utils.datediff('millisecond',
                   'min(Event_end_activity_A."Event_end_activity_A")',
                   'min(Event_end_activity_B."Event_end_activity_B")') }}
           end as "Throughput_time_activity_A_to_activity_B"
       from Event_log
       left join Event_end_activity_A
           on Event_log."Case_ID" = Event_end_activity_A."Case_ID"
       left join Event_end_activity_B
           on Event_log."Case_ID" = Event_end_activity_B."Case_ID"
       group by Event_log."Case_ID)"

Cálculo do tempo de produtividade em dias excluindo fins de semana

Você pode usar a função date_from_timestamp fornecida no pacote pm-utils para calcular o número de dias entre duas atividades. Além disso, a função diff_weekdays permite que você filtre dias de fim de semana.

O exemplo de código a seguir mostra como calcular o número de dias da semana entre a Atividade A e a Atividade B.

with Event_log as (
    select * from {{ ref('Event_log') }}
),

Activity_A as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        min({{ pm_utils.date_from_timestamp('Event_log."Event_end"') }}) as "Date_activity_A"
    from Event_log
    where Event_log."Activity" = 'Receive invoice'
    group by Event_log."Case_ID"
),

Activity_B as (
    select
        Event_log."Case_ID",
        min({{ pm_utils.date_from_timestamp('Event_log."Event_end"') }}) as "Date_activity_B"
    from Event_log
    where Event_log."Activity" = 'Pay invoice'
    group by Event_log."Case_ID"
),

Total_days_minus_weekends as (
    select
        Activity_A."Case_ID",
        Activity_A."Date_activity_A",
        Activity_B."Date_activity_B",
        {{ pm_utils.diff_weekdays('Activity_A."Date_activity_A"', 'Activity_B."Date_activity_B"') }}
    -- Only compute for cases where both dates are known.
    from Activity_A
    inner join Activity_B
        on Activity_A."Case_ID" = Activity_B."Case_ID"
)

select * from Total_days_minus_weekends

Cálculo do tempo de produtividade em dias excluindo feriados

Siga estas etapas para calcular o tempo de produtividade em dias entre a Atividade A e a Atividade B, excluindo fins de semana e feriados.

1. Crie um arquivo Holidays.csv para definir os dias que devem ser contados como feriados. O arquivo precisa conter pelo menos um registro para cada feriado. Use o seguinte formato:

feriado	Data	Dia útil
Dia de ano novo	2024-01-01	Sim
Páscoa	31-03-2024	Não
..	..	..

Os registros no arquivo Holidays.csv são usados para contar o número de dias que precisam ser excluídos de um intervalo de datas.

2. Carregue o arquivo Holidays.csv como um arquivo semente no projeto dbt . Para obter informações detalhadas, consulte a documentação oficial do dbt sobre sementes ginja.

3. Calcular o tempo de produtividade em dias excluindo fins de semana usando as funções date_from_timestamp e diff_weekdays fornecidas no pacote pm-utils conforme descrito acima em Cálculo do tempo de produtividade em dias excluindo fins de semana .

4. Calcule o número de registros que são armazenados no arquivo de feriados .csv que se enquadram no intervalo de datas fornecido para cada caso. O código a seguir mostra um exemplo.

Holidays_count as (
    select
        Total_days_minus_weekends."Case_ID",
        count(Holidays."Date") as "Number_of_holidays"
    from Total_days_minus_weekends
    left join Holidays
        on Holidays."Date" between Total_days_minus_weekends."Date_activity_A" and Total_days_minus_weekends."Date_activity_B"
    where Holidays."Weekday" = 'Yes'
    group by Total_days_minus_weekends."Case_ID"
)

Observação:

No exemplo acima, o filtro Weekday = 'Yes' é usado para não subtrair feriados quando o feriado ocorre em um sábado ou domingo. Isso já foi resolvido na função diff_weekday .

5. Subtraia o número calculado de feriados do número total de dias calculados para cada caso. O código a seguir mostra um exemplo.

Total_days_minus_weekends_and_holidays as (
    select
        Total_days_minus_weekends."Case_ID",
        Total_days_minus_weekends."Number_of_days" - Holidays_count."Number_of_holidays" as "Number_of_days_between_dates"
    from Total_days_minus_weekends
    inner join Holidays_count
        on Total_days_minus_weekends."Case_ID" = Holidays_count."Case_ID"
)

Disponibilizando o tempo de processamento como campo de caso

Depois que a tabela de tempo de processamento é criada, esta tabela precisa ser unida à tabela Casos para adicionar os dados de tempo de processamento adicionais como informações de caso. Para ter o novo campo de tempo de produtividade disponível nos painéis, é necessário converter o novo campo de tempo de produtividade para um dos campos personalizados de duração do caso.

Substitua uma das linhas de duração de caso personalizadas na tabela Casos que se parece com isto:

{{ pm_utils.optional(ref('Cases_base'), '"custom_case_duration_1"', 'integer') }} as "custom_case_duration_1",

com o tempo de throughput recém-criado:

Cases_with_throughput_times."Throughput_time_activity_A_to_activity_B" as "custom_case_duration_1",

As atualizações nas transformações para a métrica de tempo de throughput customizado agora são feitas e podem ser importadas para o modelo de aplicativo.

Ativando a métrica de tempo de transferência nos painéis do aplicativo de processo

Quando você cria um tempo de rendimento personalizado em suas transformações, ele fica disponível em seu modelo de aplicativo como uma propriedade de caso em seu alias. Você pode personalizar seu aplicativo de processo para criar uma métrica de tempo de rendimento com base no tempo de rendimento personalizado que você criou nas transformações.

Observação:

Por padrão, um novo campo personalizado de duração é adicionado como um campo do tipo numérico. Certifique-se de editar o campo e alterar o Tipo do novo campo para duração. Consulte Data Manager.

• Acesse Data Manager e crie uma métrica.
• Selecione o campo de duração personalizado a ser usado para o tempo de rendimento e selecione Média ou qualquer outra agregação desejada. Você também pode renomear o campo personalizado de duração do caso com o nome desejado no Gerenciador de dados.
• Edite o aplicativo e coloque a nova métrica nos gráficos onde deseja disponibilizá-la para usuários corporativos.
• Publique os painéis para disponibilizar a métrica de tempo de rendimento nos painéis.

Observação:

Nos modelos de aplicativo Purchase-to-Pay e Order-to-Cash, um cálculo de tempo de processamento já está disponível em Purchase_order_items_with_throughput_times e Sales_order_items_with_throughput_times, respectivamente. Tempos de produção customizados podem ser adicionados lá e disponibilizados como uma duração customizada em Purchase_order_items ou Sales_order_items.