Datenquellen identifizieren
Je nach Ihren spezifischen Anforderungen stehen zahlreiche Optionen zur Verfügung, mit denen Sie Ihre Aktivitätsprotokolldaten in Power Automate Process Mining erfassen können. Sie können eine direkte Verbindung zu Ihrer Datenquelle herstellen, eine vorhandene Vorlage verwenden oder die Daten aus einer CSV-Datei importieren. Sie haben auch die Möglichkeit, sich mit Ihrem eigenen Microsoft Azure Data Lake Storage Gen 2 zu verbinden, das die Ereignisprotokolldaten enthält.
Um herauszufinden, welche die beste Option ist, sollten Sie sich mit den verschiedenen verfügbaren Vorlagen und Konnektoren vertraut machen. Darüber hinaus sollten Sie berücksichtigen, woher Ihre Daten stammen und welche Art von Transformation für diese Daten möglicherweise erforderlich ist.
Idealen Zeitraum für die Daten ermitteln
Das weiter gefasste Prozess-Mining-Team sollte besprechen, welcher Zeitraum für die Prozessüberwachung ideal ist. Dieser Zeitraum kann Ihre Bemühungen beeinflussen, Daten aus verschiedenen Systemen zu extrahieren. Wenn Sie z. B. nur die letzten 90 Tage berücksichtigen, ist es kontraproduktiv, aus einem der Systeme Daten über diesen Zeitraum hinaus zu extrahieren.
Im Allgemeinen funktioniert Prozess-Mining dann am besten, wenn Sie über ein vollständiges Bild aller Daten zu einem Vorgang verfügen. Eine Analyse mit Vorgängen durchzuführen, die nur eine Teilmenge der Ereignisse enthalten, kann zu Problemen bei der Analyse führen. Sie könnten diese Ereignisse zwar zum Zeitpunkt der Analyse herausfiltern, es kann jedoch effizienter sein, zu versuchen, ein vollständiges Ereignisprotokoll zu erfassen.
Eine häufige Ursache für fehlende Daten ist, dass ein System in einem Prozess mit mehreren Systemen erst kürzlich mit der Datenerfassung begonnen hat. In diesem Beispiel könnten Sie Ihre Analyse auf die letzten 30 Tage bzw. auf das Startdatum der Datenerfassung beschränken.
In Situationen, in denen kontinuierliche Verbesserungen stattfinden, kann die Datenanforderung fortlaufend für die letzten 30 bis 60 Tage erfolgen.
Quelle identifizieren und auswerten
Der erste Schritt zur Erfassung Ihrer Aktivitätsprotokolldaten in Power Automate Process Mining besteht darin, die Datenquelle für jedes am Prozess beteiligte Aufzeichnungssystem zu identifizieren und dann die verfügbaren Daten auszuwerten. In vielen Fällen enthalten die Ihnen bekannten Tabellen in der Systemdatenbank den aktuellen Stand der Daten, nicht jedoch das historische Protokoll der Geschehnisse. Oft verwendet das System eine separate Tabelle oder einen separaten Mechanismus, um Ihre Aktivität zu speichern, bis Sie sie suchen müssen. Beispielsweise verfolgen viele Microsoft Dynamics 365-Anwendungen diese Aktivität in der Tabelle „Aktivitäten“. Andere Anwendungen wie SAP oder Salesforce haben ähnliche Konzepte, die Tabellennamen können sich jedoch unterscheiden.
Die Aktivitätsdaten zu finden, ist nur ein Teil der Arbeit. Berücksichtigen Sie bei jeder Quelle die folgenden Aspekte:
Ob alle Aktivitätsdaten relevant sind oder ob einige Daten für Prozess-Mining nicht relevant sind: Oft enthalten diese Protokolle Daten, die über den Beginn und das Ende eines Prozessereignisses hinausgehen.
Ob das Protokoll alle Daten enthält, die Sie benötigen: Beispielsweise müssen Sie die Protokolldaten oft mit den aktuellen Statusdaten verknüpfen, um Attribute auf Vorgangs‑ und Ereignisprotokollebene zu erhalten. Darüber hinaus stellen Sie möglicherweise fest, dass das System nicht alle Ereignisse verfolgt, die Sie benötigen. Wenn dies der Fall ist, müssen Sie das System modifizieren, um mit der Verfolgung der fehlenden Ereignisdaten zu beginnen.
Vorlagen für eine vereinfachte Datenquellenintegration verwenden
Power Automate Process Mining verfügt über viele integrierte Vorlagen, die Ihnen einen schnellen Einstieg in die Verwendung verschiedener Datenquellen ermöglichen. Mithilfe der Vorlagen können Sie Daten schnell in Power Automate Process Mining erfassen, ohne dass die Ereignisprotokolldaten aus diesen Quellen transformiert oder zugeordnet werden müssen.
Power Automate Process Mining bietet Vorlagen für die folgenden Datenquellen:
Azure-Vorlagen: Vorlagen sind für Microsoft Azure DevOps, Microsoft Azure Logic Apps und die Funktion „Durable Functions“ von Microsoft Azure Functions verfügbar. Mit diesen Vorlagen können Sie Prozess-Mining nutzen, um Ihre Entwicklungsprozesse zu identifizieren und zu optimieren.
Vorlagen für Finanz‑ und Betriebs-Apps: Diese Vorlagen ermöglichen einen schnellen Einstieg, wenn Sie Daten aus einem SAP-System erfassen möchten. Vorlagen stehen zur Unterstützung der Kreditorenbuchhaltung und der Procure-to-Pay-Prozesse zur Verfügung. Ein Vorteil der Procure-to-Pay-Vorlage besteht darin, dass sie viele zusätzliche KPIs und Visualisierungen enthält, die auf dem Prozess-Mining-Standardbericht basieren.
Microsoft Power Platform-Vorlagen: Mit diesen Vorlagen können Sie rasch Daten aus Power Automate-Desktop-Flows, Microsoft Copilot Studio-Bots und Microsoft Power Apps-Erkenntnissen erfassen.
Wenn Sie eine Vorlage verwenden, beginnt diese mit einem Microsoft Power Platform-Dataflow und einem Microsoft Power BI-Bericht, der an den Geschäftsprozess der Vorlage angepasst ist. Ähnlich wie in Power Automate Process Mining („Leer starten“) können Sie den Dataflow und den Bericht anpassen, um andere Anforderungen zu erfüllen, die die Vorlage, mit der Sie begonnen haben, nicht abdecken kann.
Direkte Verbindung mit Ihrer Datenquelle herstellen
Wenn Sie die Option „Leer starten“ verwenden, können Sie mithilfe der bereitgestellten Konnektoren eine Verbindung zu einer der zahlreichen Datenquellen herstellen.
Nachdem Sie eine Verbindung mit der Datenquelle hergestellt haben, können Sie optional Power Query verwenden, um die Ereignisprotokolldaten zu transformieren, bevor Sie die Daten in Power Automate Process Mining zuordnen.
Direkte Verbindung mit Ihrem eigenen Azure Data Lake Storage Gen2 herstellen
Mit Azure Data Lake Storage Gen2 können Sie Ihre Ereignisprotokolldaten mit dem geringsten Aufwand für die Datenerfassung direkt in Power Automate Process Mining importieren.
Wenn Sie diese Option verwenden, wählen Sie eine einzelne Datei oder einen Ordner aus, der Ihre Ereignisprotokolldaten enthält. Die Dateien müssen im CSV-Dateiformat vorliegen. Wenn Sie mehrere Dateien verwenden, müssen alle Dateien dieselben Kopfzeilen und dasselbe Format aufweisen. Die Daten in den Dateien müssen außerdem im endgültigen Ereignisprotokollformat vorliegen und dürfen keine weitere Transformation erfordern, bevor Sie sie in Power Automate Process Mining zuordnen.
Wenn Sie sich mit Ihrer Datenquelle verbinden, führt Microsoft Copilot in Power Automate Process Mining eine Prozesserkennung durch und versucht, die Art von Prozess zu ermitteln, auf den sich Ihre Ereignisprotokolldaten beziehen.
Copilot kann für die weitere Analyse und automatische Zuordnung der Daten hilfreich sein, um sie für die Verwendung mit Prozess-Mining vorzubereiten.
Dieser Datenerfassungsansatz ist ideal, wenn Sie alle erforderlichen Transformationen oder Kombinationen der Daten durchführen und diese Daten dann in Azure Data Lake Storage Gen1 laden. Für die Analyse eines Versicherungsanspruchsprozesses muss ein Unternehmen z. B. möglicherweise Daten aus einem CRM-System, einem internen Schadenmanagementsystem und einem SAP-System abrufen. Durch die Verwendung ihrer Standardtools zum Extrahieren, Laden und Transformieren (ETL) könnte das Unternehmen täglich die relevanten Ereignisprotokolldaten aus den drei Systemen extrahieren und die transformierten und kombinierten Daten dann in das Speicherkonto schreiben. Im Anschluss daran könnte Power Automate Process Mining diese Daten erfassen, nachdem das Unternehmen sie im Arbeitsbereich der Prozessanalyse zugeordnet hat. Im folgenden Video wird dieses Beispiel im Detail vorgestellt.