प्रक्रियाएं और डेटा तैयार करें

इससे पहले कि आप प्रक्रिया खनन क्षमता का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकें, आपको यह समझना होगा: Power Automate

• डेटा आवश्यकताएँ.
• अपने एप्लिकेशन से लॉग डेटा कहां से प्राप्त करें.
• डेटा स्रोत से कैसे कनेक्ट करें .

प्रक्रिया खनन क्षमता के साथ उपयोग के लिए डेटा अपलोड करने के तरीके पर एक छोटा वीडियो यहां दिया गया है:

डेटा की आवश्यकताएं

इवेंट लॉग और गतिविधि लॉग आपके रिकॉर्ड सिस्टम में संग्रहीत तालिकाएं हैं जो किसी घटना या गतिविधि के घटित होने पर उसका दस्तावेजीकरण करती हैं। उदाहरण के लिए, आपके ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) ऐप में आपके द्वारा की गई गतिविधियाँ आपके CRM ऐप में ईवेंट लॉग के रूप में सहेजी जाती हैं। इवेंट लॉग का विश्लेषण करने हेतु प्रोसेस माइनिंग के लिए निम्नलिखित फ़ील्ड आवश्यक हैं:

• मामले आईडी

  केस आईडी को आपकी प्रक्रिया का एक उदाहरण प्रस्तुत करना चाहिए और अक्सर वह ऑब्जेक्ट होता है जिस पर प्रक्रिया कार्य करती है। यह इनपेशेंट चेक-इन प्रक्रिया के लिए "रोगी आईडी", ऑर्डर सबमिशन प्रक्रिया के लिए "ऑर्डर आईडी" या अनुमोदन प्रक्रिया के लिए "अनुरोध आईडी" हो सकती है। यह आईडी लॉग में सभी गतिविधियों के लिए मौजूद होनी चाहिए।

• गतिविधि का नाम

  गतिविधियाँ आपकी प्रक्रिया के चरण हैं, और गतिविधि नाम प्रत्येक चरण का वर्णन करते हैं। एक सामान्य अनुमोदन प्रक्रिया में, गतिविधि के नाम "अनुरोध सबमिट करें", "अनुरोध स्वीकृत करें", "अनुरोध अस्वीकृत करें" और "अनुरोध संशोधित करें" हो सकते हैं।

• आरंभ टाइमस्टैम्प और समाप्ति टाइमस्टैम्प

  टाइमस्टैम्प किसी घटना या गतिविधि के घटित होने का सटीक समय दर्शाते हैं। इवेंट लॉग में केवल एक टाइमस्टैम्प होता है. यह उस समय को इंगित करता है जब सिस्टम में कोई घटना या गतिविधि घटित हुई। गतिविधि लॉग में दो टाइमस्टैम्प होते हैं: एक प्रारंभ टाइमस्टैम्प और एक समाप्ति टाइमस्टैम्प। ये प्रत्येक घटना या गतिविधि के प्रारंभ और अंत को इंगित करते हैं।

  आप वैकल्पिक विशेषता प्रकारों को शामिल करके भी अपने विश्लेषण का विस्तार कर सकते हैं:

  • संसाधन

    कोई मानव या तकनीकी संसाधन जो किसी विशिष्ट घटना को क्रियान्वित करता है।

  • इवेंट स्तर विशेषता

    अतिरिक्त विश्लेषणात्मक विशेषता, जिसका प्रत्येक घटना के लिए अलग-अलग मूल्य होता है, उदाहरण के लिए, गतिविधि निष्पादित करने वाला विभाग।

  • केस स्तर विशेषता (पहला ईवेंट)

    केस स्तरीय विशेषता एक अतिरिक्त विशेषता है, जिसे विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से प्रति केस एक एकल मान माना जाता है (उदाहरण के लिए, USD में इनवॉइस की राशि)। हालाँकि, सम्मिलित किए जाने वाले इवेंट लॉग को इवेंट लॉग में सभी इवेंट के लिए विशिष्ट विशेषता हेतु समान मान रखकर संगतता का अनुपालन करना आवश्यक नहीं है। उदाहरण के लिए, जब वृद्धिशील डेटा रिफ्रेश का उपयोग किया जाता है, तो यह सुनिश्चित करना संभव नहीं हो सकता है। Power Automate प्रोसेस माइनिंग डेटा को वैसे ही ग्रहण करता है, तथा इवेंट लॉग में दिए गए सभी मानों को संग्रहीत करता है, लेकिन केस स्तर पर विशेषताओं के साथ काम करने के लिए तथाकथित केस स्तर विशेषता व्याख्या तंत्र का उपयोग करता है।

    दूसरे शब्दों में, जब भी विशेषता का उपयोग विशिष्ट फ़ंक्शन के लिए किया जाता है, जिसके लिए ईवेंट स्तर मानों की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, ईवेंट स्तर फ़िल्टरिंग), तो उत्पाद ईवेंट स्तर मानों का उपयोग करता है। जब भी किसी केस स्तर के मान की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, केस स्तर फ़िल्टर, मूल कारण विश्लेषण), यह व्याख्या किए गए मान का उपयोग करता है, जो केस में कालानुक्रमिक रूप से पहली घटना से लिया जाता है।

• केस स्तर विशेषता (अंतिम ईवेंट)

  केस स्तर विशेषता (प्रथम घटना) के समान, लेकिन जब केस स्तर पर व्याख्या की जाती है, तो मान केस में कालानुक्रमिक रूप से अंतिम घटना से लिया जाता है।

• प्रति घटना वित्तीय

  निश्चित लागत/राजस्व/संख्यात्मक मूल्य जो निष्पादित गतिविधि के अनुसार बदलता है, उदाहरण के लिए, कूरियर सेवा लागत। वित्तीय मूल्य की गणना प्रत्येक घटना के वित्तीय मूल्यों के योग (औसत, न्यूनतम, अधिकतम) के रूप में की जाती है।

• वित्तीय प्रति मामला (पहला आयोजन)

  प्रति केस वित्तीय विशेषता एक अतिरिक्त संख्यात्मक विशेषता है, जिसे विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से प्रति केस एक एकल मान माना जाता है (उदाहरण के लिए, USD में इनवॉइस की राशि)। हालाँकि, सम्मिलित किए जाने वाले इवेंट लॉग को इवेंट लॉग में सभी इवेंट के लिए विशिष्ट विशेषता हेतु समान मान रखकर संगतता का अनुपालन करना आवश्यक नहीं है। उदाहरण के लिए, जब वृद्धिशील डेटा रिफ्रेश का उपयोग किया जाता है, तो यह सुनिश्चित करना संभव नहीं हो सकता है। Power Automate प्रोसेस माइनिंग डेटा को वैसे ही ग्रहण कर लेता है, तथा इवेंट लॉग में दिए गए सभी मानों को संग्रहीत कर लेता है। हालाँकि, यह केस स्तर पर विशेषताओं के साथ काम करने के लिए तथाकथित केस स्तरीय विशेषता व्याख्या तंत्र का उपयोग करता है।

  दूसरे शब्दों में, जब भी विशेषता का उपयोग विशिष्ट फ़ंक्शन के लिए किया जाता है, जिसके लिए ईवेंट स्तर मानों की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, ईवेंट स्तर फ़िल्टरिंग), तो उत्पाद ईवेंट स्तर मानों का उपयोग करता है। जब भी किसी केस स्तर के मान की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, केस स्तर फ़िल्टर, मूल कारण विश्लेषण), यह व्याख्या किए गए मान का उपयोग करता है, जो केस में कालानुक्रमिक रूप से पहली घटना से लिया जाता है।

• वित्तीय प्रति मामला (अंतिम घटना)

  वित्तीय प्रति केस (प्रथम घटना) के समान, लेकिन जब केस स्तर पर व्याख्या की जाती है, तो मूल्य केस में कालानुक्रमिक रूप से अंतिम घटना से लिया जाता है।

अपने एप्लिकेशन से लॉग डेटा कहां से प्राप्त करें

प्रक्रिया खनन क्षमता को प्रक्रिया खनन करने के लिए इवेंट लॉग डेटा की आवश्यकता होती है। यद्यपि आपके अनुप्रयोग के डेटाबेस में मौजूद अनेक तालिकाओं में डेटा की वर्तमान स्थिति होती है, लेकिन उनमें घटित घटनाओं का ऐतिहासिक रिकॉर्ड नहीं हो सकता है, जो कि आवश्यक इवेंट लॉग प्रारूप है। सौभाग्य से, कई बड़े अनुप्रयोगों में, यह ऐतिहासिक रिकॉर्ड या लॉग अक्सर एक विशिष्ट तालिका में संग्रहीत किया जाता है। उदाहरण के लिए, कई Dynamics अनुप्रयोग इस रिकॉर्ड को गतिविधियाँ तालिका में रखते हैं। अन्य अनुप्रयोगों, जैसे SAP या Salesforce, की अवधारणाएं समान हैं, लेकिन नाम भिन्न हो सकते हैं।

ऐतिहासिक रिकॉर्ड दर्ज करने वाली इन तालिकाओं में डेटा संरचना जटिल हो सकती है। विशिष्ट आईडी या नाम प्राप्त करने के लिए आपको एप्लिकेशन डेटाबेस में लॉग तालिका को अन्य तालिकाओं के साथ जोड़ने की आवश्यकता हो सकती है। इसके अलावा, जिन घटनाओं में आपकी रुचि है, उन सभी का लॉग नहीं किया जाता। आपको यह निर्धारित करने की आवश्यकता हो सकती है कि कौन सी घटनाओं को रखा जाना चाहिए या फ़िल्टर किया जाना चाहिए। यदि आपको सहायता की आवश्यकता है, तो आपको अधिक समझने के लिए इस एप्लिकेशन को प्रबंधित करने वाली आईटी टीम से संपर्क करना चाहिए।

डेटा स्रोत से कनेक्ट करें

डेटाबेस से सीधे जुड़ने का लाभ यह है कि प्रक्रिया रिपोर्ट को डेटा स्रोत से नवीनतम डेटा के साथ अद्यतन रखा जा सकता है।

Power Query कनेक्टर्स की एक बड़ी विविधता का समर्थन करता है जो प्रक्रिया खनन क्षमता को संबंधित डेटा स्रोत से डेटा को जोड़ने और आयात करने का एक तरीका प्रदान करता है। सामान्य कनेक्टर में टेक्स्ट/सीएसवी, Microsoft Dataverse, और SQL सर्वर डेटाबेस. यदि आप SAP या Salesforce जैसे अनुप्रयोग का उपयोग कर रहे हैं, तो आप उनके कनेक्टरों के माध्यम से सीधे उन डेटा स्रोतों से कनेक्ट हो सकते हैं। समर्थित कनेक्टर्स और उनका उपयोग करने के तरीके के बारे में जानकारी के लिए, यहां जाएं कनेक्टर्स Power Query.

टेक्स्ट/सीएसवी कनेक्टर के साथ प्रोसेस माइनिंग क्षमता का परीक्षण करें

आपका डेटा स्रोत जहां भी स्थित हो, प्रोसेस माइनिंग क्षमता को आजमाने का एक आसान तरीका टेक्स्ट/सीएसवी कनेक्टर है। आपको इवेंट लॉग का एक छोटा सा नमूना CSV फ़ाइल के रूप में निर्यात करने के लिए अपने डेटाबेस व्यवस्थापक के साथ काम करने की आवश्यकता हो सकती है। एक बार जब आपके पास CSV फ़ाइल आ जाती है, तो आप डेटा स्रोत चयन स्क्रीन में निम्नलिखित चरणों का उपयोग करके इसे प्रक्रिया खनन क्षमता में आयात कर सकते हैं।

नोट

व्यवसाय के लिए आपके पास OneDrive टेक्स्ट/CSV कनेक्टर होना चाहिए। यदि आपके पास OneDrive for Business नहीं है, तो Text/CSV के बजाय रिक्त तालिका का उपयोग करने पर विचार करें, जैसा कि निम्न चरण 3 में बताया गया है। आप रिक्त तालिका में उतने रिकॉर्ड आयात नहीं कर पाएंगे.

1. प्रोसेस माइनिंग होम पेज पर, यहां से प्रारंभ करें का चयन करके एक प्रक्रिया बनाएं।

2. प्रक्रिया नाम दर्ज करें और बनाएँ चुनें.

3. डेटा स्रोत चुनें स्क्रीन पर, सभी श्रेणियाँ>टेक्स्ट/CSV चुनें.

4. ब्राउज़ करें OneDrive चुनें. आपको प्रमाणीकरण की आवश्यकता हो सकती है.

   

5. ऊपरी दाईं ओर अपलोड आइकन का चयन करके और फिर फ़ाइलें का चयन करके अपना ईवेंट लॉग अपलोड करें।

   

6. अपना ईवेंट लॉग अपलोड करें, सूची से अपनी फ़ाइल चुनें, और फिर उस फ़ाइल का उपयोग करने के लिए खोलें चुनें।

डेटाफ़्लो कनेक्टर का उपयोग करें

डेटाफ़्लो कनेक्टर Microsoft Power Platform में समर्थित नहीं है. मौजूदा डेटाफ़्लो को प्रोसेस माइनिंग के लिए डेटा स्रोत के रूप में उपयोग नहीं किया जा सकता है। Power Automate

कनेक्टर का उपयोग करें Dataverse

Dataverse कनेक्टर Microsoft Power Platform में समर्थित नहीं है. आपको OData कनेक्टर का उपयोग करके इससे कनेक्ट करना होगा, जिसके लिए कुछ और चरणों की आवश्यकता होगी।

1. सुनिश्चित करें कि आपके पास Dataverse पर्यावरण तक पहुंच है।

2. आपको उस वातावरण का URL चाहिए जिससे आप कनेक्ट करने का प्रयास कर रहे हैं। Dataverse सामान्यतः यह इस प्रकार दिखता है:

   

   अपना URL खोजने का तरीका जानने के लिए, अपना Dataverse पर्यावरण URL ढूँढना पर जाएँ।

3. Power Query - डेटा स्रोत चुनें स्क्रीन पर, OData का चयन करें.

4. URL टेक्स्टबॉक्स में, URL के अंत में api/data/v9.2 टाइप करें ताकि यह इस तरह दिखे:

   

5. कनेक्शन क्रेडेंशियल के अंतर्गत, प्रमाणीकरण प्रकार फ़ील्ड में संगठनात्मक खाता चुनें.

6. लॉग इन चुनें और अपने क्रेडेंशियल दर्ज करें।

7. अगला चुनें.

8. OData फ़ोल्डर का विस्तार करें. आपको उस वातावरण में सभी Dataverse तालिकाएँ दिखनी चाहिए। उदाहरण के लिए, गतिविधियाँ तालिका को गतिविधि पॉइंटर्स कहा जाता है।

9. जिस तालिका को आप आयात करना चाहते हैं उसके बगल में स्थित चेकबॉक्स का चयन करें, और फिर अगला का चयन करें.