Identificar los orígenes de datos
En función de sus requisitos específicos, existen muchas opciones disponibles para ayudarlo a incorporar los datos de su registro de actividad en Process Mining de Power Automate. Puede conectar directamente a su origen de datos, utilizar una plantilla existente o importar los datos desde un archivo CSV. También puede conectar a su propio Microsoft Azure Data Lake Storage Gen 2 que contiene los datos del registro de eventos.
Para evaluar la mejor opción, debe familiarizarse con las diferentes plantillas y conectores disponibles. Además, debe considerar de dónde provienen sus datos y qué tipo de transformación podrían requerir.
Identificar el intervalo de tiempo ideal de los datos
El equipo de minería de procesos más amplio debería tratar el intervalo de tiempo ideal en el que realizar la supervisión del proceso. Este intervalo de tiempo puede influir en sus esfuerzos por extraer datos de diversos sistemas. Por ejemplo, si solo considera los últimos 90 días, es contraproducente extraer más allá de ese intervalo de tiempo de cualquiera de los sistemas.
Por lo general, la minería de procesos funciona mejor cuando cuenta con una imagen completa de todos los datos de un caso. La realización de análisis utilizando casos que contienen solo un subconjunto de eventos podría generar desafíos en el análisis. Si bien podría filtrar estos eventos en el momento del análisis, puede ser más eficiente intentar ingerir un registro de eventos completo.
Una causa habitual de la falta de datos es cuando un sistema en un proceso de múltiples sistemas empezó recientemente a recopilar datos. En este ejemplo, puede limitar su análisis a los últimos 30 días o a la fecha de inicio de la recopilación de datos.
En situaciones en las que se produce una mejora continua, la solicitud de datos podría referirse a los últimos 30 a 60 días de manera continua.
Identificar el origen y evaluar
El primer paso al incorporar los datos de su registro de actividad en Process Mining de Power Automate es la identificación del origen de datos para cada sistema de registro que está involucrado en el proceso y evaluar a continuación los datos disponibles. En muchos casos, las tablas de la base de datos del sistema con las que está familiarizado contienen el estado actual de los datos y no el registro histórico de lo que sucedió. A menudo, el sistema utiliza una tabla o mecanismo independiente para almacenar su actividad hasta que necesite localizarla. Por ejemplo, muchas aplicaciones de Microsoft Dynamics 365 realizan un seguimiento de esta actividad en la tabla Actividades. Otras aplicaciones, como SAP o Salesforce, tienen conceptos similares, pero pueden diferir en los nombres de las tablas.
Localizar los datos de la actividad solo es una parte del trabajo. Tenga en cuenta las siguientes consideraciones para cada origen:
Si todos los datos de actividad son relevantes o si algunos datos no son relevantes para la minería de procesos: a menudo, estos registros contienen otros datos aparte de los del inicio y el final de un evento de proceso.
Si el registro contiene todos los datos que necesita: por ejemplo, es posible que con frecuencia necesite unir los datos de registro a los datos de estado actual para obtener atributos de nivel de registro de casos y eventos. Además, es posible que identifique que el sistema no realiza un seguimiento de todos los eventos que necesita. Si es así, es necesario modificar el sistema para empezar el seguimiento los datos del evento que faltan.
Utilice plantillas para una integración simplificada del origen de datos
Process Mining de Power Automate tiene muchas plantillas integradas que puede usar para empezar rápidamente con diversos orígenes de datos. Al utilizar las plantillas, puede ingerir datos rápidamente en Process Mining de Power Automate sin necesidad de transformar o asignar los datos del registro de eventos desde estos orígenes.
Process Mining de Power Automate tiene plantillas para los siguientes orígenes de datos:
Plantillas de Azure: hay plantillas disponibles para Microsoft Azure DevOps, Microsoft Azure Logic Apps y la característica Durable Functions de Microsoft Azure Functions. Estas plantillas le permiten usar minería de procesos para identificar y optimizar sus procesos de desarrollo.
Plantillas de aplicaciones de finanzas y operaciones: estas plantillas pueden proporcionar un inicio rápido al incorporar datos desde un sistema SAP. Hay plantillas disponibles para respaldar los procesos de Proveedores y De la solicitud al pago. Una ventaja de la plantilla de lDe la solicitud al pago es que se incluye con muchos KPI y visualizaciones adicionales que se desarrollan sobre el informe estándar de minería de procesos.
Plantillas de Microsoft Power Platform: con estas plantillas, puede ingerir con rapidez datos de flujos de escritorio de Power Automate, bots de Microsoft Copilot Studio e información de Microsoft Power Apps.
Cuando utiliza una plantilla, empieza con un flujo de datos de Microsoft Power Platform y un informe de Microsoft Power BI personalizado para el proceso de negocio de la plantilla. De manera similar a cómo empezaría desde cero en Process Mining de Power Automate, puede personalizar el flujo de datos y el informe para adaptarse a otros requisitos que la plantilla con la que empezó no maneja.
Conectar directamente a su origen de datos
Al usar la opción de empezar desde cero, puede elegir conectar a uno de los muchos orígenes de datos mediante los conectores proporcionados.
Después de conectar con el origen de datos, puede utilizar opcionalmente Power Query para transformar los datos del registro de eventos antes de asignar los datos en Process Mining de Power Automate.
Conectar directamente a su propio Azure Data Lake Storage Gen2
Con Azure Data Lake Storage Gen2, puedes llevar directamente los datos del registro de eventos a Process Mining de Power Automate con la menor cantidad de sobrecarga para ingerir los datos.
Cuando utiliza esta opción, elige un único archivo o una carpeta que contiene los datos del registro de eventos. Los archivos deben emplear el formato de archivo CSV. Al usar varios archivos, todos ellos deben tener los mismos encabezados y formato. Además, los datos de los archivos deben encontrarse en el formato de registro de eventos final y no requerir una transformación adicional antes de asignarlos a Process Mining de Power Automate.
Cuado se conecta a su origen de datos, Microsoft Copilot en Process Mining de Power Automate realiza el descubrimiento de procesos e intenta identificar el tipo de proceso con el que están relacionados los datos del registro de eventos.
Copilot puede resultar útil para realizar más análisis y la asignación automática de los datos para prepararlos para su uso con la minería de procesos.
Este enfoque para ingerir datos es ideal cuando completa cualquier transformación o combinación necesaria de los datos y luego carga esos datos en Azure Data Lake Storage Gen1. Por ejemplo, para un análisis del proceso de reclamaciones de seguros, una organización podría tener que obtener datos de un CRM, un sistema interno de gestión de reclamaciones y un SAP. Al emplear sus herramientas estándar de extracción, carga y transformación (ETL), la organización podría extraer a diario los datos del registro de eventos relevantes de los tres sistemas y, a continuación, escribir los datos transformados y combinados en la cuenta de almacenamiento. Luego, Process Mining de Power Automate podría ingerir estos datos después de que la organización los asigne al espacio de trabajo de análisis de procesos. En el siguiente vídeo se analiza este ejemplo en detalle.