Análise de causa raiz

O que é a análise de causa raiz?

Ao analisar um processo de negócios, pode ser que você queira determinar quais campos estão mais associados a um determinado resultado. Isso deve ajudá-lo a agir nas causas raiz associadas ao resultado. Por exemplo, no processo Purchase-to-Pay, pode ser que você queira analisar a influência de ordens de compra que possuem tags de compra não autorizada.

Com a Análise de causa raiz, você pode comparar a influência de campos selecionados em um determinado comportamento para encontrar influenciadores de dados significativos para situações específicas do processo. Um conjunto de objetos é definido com base no filtro de período. Essa seleção é chamada de Objetos de referência. Dentro desse conjunto de objetos, você pode selecionar o comportamento que deseja analisar. Por exemplo, objetos com uma determinada tag. Essa seleção é chamada de Objetos selecionados. A influência de um campo é baseada no número de ocorrências nos objetos selecionados.

Painel de análise de causa raiz

Use o painel Análise de causa raiz para comparar a influência de campos de objetos em um conjunto de objetos selecionados dentro de um conjunto de objetos de referência.

Seleção do objeto usado para Análise de causa raiz

Se vários objetos estiverem disponíveis no modelo de dados de seu aplicativo de processo, você pode selecionar um objeto diferente para análise. Isso permite que você execute uma análise de causa raiz de outro ponto de vista e compare a influência de propriedades de caso relacionadas a um objeto diferente.

Siga esta etapa para selecionar um objeto diferente.

1. Localize a Influência da seleção na lista e selecione um objeto diferente na lista.

Realização de uma análise de causa raiz

Siga estas etapas para realizar uma análise de causa raiz.

Etapa	Ação
1	Use o filtro de Período para definir o conjunto de objetos de Referência.
2	Selecione Análise de causa raiz no menu à esquerda do painel.
3	Use o painel Filtrar para criar filtros que definem o conjunto de Objetos selecionados, que são os objetos sobre os quais você deseja analisar a influência.
4	Selecione no seletor o campo que deseja usar para sua análise.

Observação: Até 1.000 resultados são visíveis. Quando há muitos dados, um ícone de aviso é exibido.

Controle deslizante de limite de nó

O controle deslizante Limite de nós permite reduzir a complexidade da árvore de Análise de causa raiz, o que aumenta a legibilidade do gráfico. Por padrão, o detalhe da Análise da Causa Raiz é automaticamente determinado. Você pode usar o controle deslizante Limite de nós para alterar o número de nós exibidos.

Aumentar/diminuir o zoom

Você pode usar os botões de aumentar/diminuir o zoom na parte inferior para alterar a ampliação da árvore de Análise de causa raiz. A tabela a seguir descreve os botões.

Botão	Clique para ...
	Ampliar
	Reduzir
	Redefinir para a exibição padrão

Observação: Você também pode usar a roda do mouse para ampliar ou diminuir o zoom.

Influência

Observação:

Dependendo do processo, um nome específico do processo é exibido para identificar Objects, por exemplo, Purchase order items ou Incidents.

A árvore de Análise de causa-raiz exibe o valor (%), o número de ocorrências nos Objetos selecionados e o número de ocorrências nos objetos de Referência para o campo selecionado no painel. Um grande desvio dos objetos de referência indica uma possível alta influência na seleção.

Atenção:

Os números percentuais nos nós indicam o grau em que cada valor de atributo influencia um determinado resultado, em comparação com a linha de base original.

• O valor (%) no nó inicial é a porcentagem da linha de base global. Esse é o estado inicial antes de serem aplicadas quaisquer alterações ou influências.

• O valor (%) nos outros nós é a Influência (%) ou impacto. Isso representa quanto desvio ou alteração ocorreu em relação à porcentagem da linha de base global devido ao valor do atributo específico representado por esse nó.

Isso permite que você identifique quais valores de atributos têm o impacto mais significativo e, portanto, podem ser as possíveis causas para um determinado problema ou mudança.

Mostrar opção de influenciadores significativos

A opção Mostrar influenciadores significativos permite ampliar e exibir os objetos com uma influência estatística significativa. Isso deve ajudar você a identificar os objetos que têm mais impacto na seleção. Essa significância estatística é calculada a partir da Influência (%) e da quantidade de objetos que um determinado campo tem.

Adicionando camadas

Se desejar, você pode adicionar mais camadas à Análise de causa raiz.

No exemplo acima, a combinação de campos resulta em um conjunto de objetos Selecionados que não possuem dados suficientes (relevantes) para determinar influenciadores. Nesse caso, você pode restringir o conjunto de objetos de referência adicionando um filtro no painel.

A ilustração a seguir mostra o resultado.

Ao passar o mouse sobre os campos na árvore, os objetos Influência (%), Referência e Selecionado são exibidos.

A tabela a seguir descreve as métricas.

Métrica	Description
Influência (%)	O desvio dos objetos Selected dos objetos Reference.
Objetos selecionados	O número de objetos para o campo no conjunto total de objetos Selected.
Objetos de referência	O número de objetos para o campo no conjunto total de objetos de referência.

Exemplo

Assuma um total de 100 objetos. Um filtro é aplicado para classificar objetos que excedem um tempo de produtividade de 30 dias. O filtro resulta em 20 objetos, o equivalente a 20% do total. Essa porcentagem é definida como a "Referência %" ou, essencialmente, sua linha de base.

Ao agregar, por exemplo, por Fornecedor, uma porcentagem de influência é exibida.

Considere o Fornecedor X com um total cumulativo de 30 objetos, dos quais apenas cinco objetos excedem um tempo de produtividade de mais de 30 dias. Isso significa que 17% dos objetos relacionados ao Fornecedor X têm um tempo de produtividade longo.

A porcentagem de influência é calculada com base na diferença entre a porcentagem calculada de objetos que excedem o tempo de produtividade definido (no exemplo dado, 17%) e a referência % (20%). Nesse cenário, a porcentagem de influência é igual a -3% (17%-20%= -3%).

Em seguida, considere que o Fornecedor Y tem um total de 5 objetos. Três desses objetos têm um tempo de produtividade que excede 30 dias (60%). Nesse cenário, a porcentagem de influência disso seria de 40% (60% - 20% = 40%).