Metodi di calcolo delle metriche personalizzate

Utilizza questo articolo se hai già familiarità con le funzionalità di base dell'app desktop Power Automate Process Mining e comprendi le nozioni di base del mining dei processi. Offre un'introduzione metodica ai metodi di calcolo dopo di che sarai in grado di definire l'ambito di calcolo desiderato.

Metriche in Power Automate Process Mining

L'app desktop Process Mining offre un'ampia gamma di metriche standard predefinite, ad esempio numero di eventi, numero di casi, durata media dei casi, numero di varianti e così via. Queste metriche possono essere separate in due gruppi di base: ​

• Metriche aggregate: Risultato più comune. Visualizza i valori calcolati raggruppati per contesto selezionato nell'app desktop Process Mining.

• Metriche non aggregate: Visualizza i valori per singolo elemento di dati come evento, connettore o caso.

Metriche aggregate

L'aggregazione o il calcolo viene eseguita su un determinato ambito di calcolo o contesto.  L'ambito è definito da visualizzazioni analitiche diverse nell'app desktop Process Mining.​ Questo esempio utilizza la mappa del processo.

La mappa el processo processi è il tipo più comune di visualizzazione per l'analisi del mining dei processi. Ogni elemento della mappa - nodo (attività) o percorso (connettore) visualizza un valore aggregato per tutti gli eventi con lo stesso valore di attività. Nell'esempio seguente, vedi la rappresentazione di due attività: Assembla la bicicletta e Invia le parti ai tecnici. Per entrambi i nodi, il valore visualizzato rappresenta 109 eventi singoli nel set di dati e ne visualizza il valore aggregato per tutti. In questo caso, restituisce il numero totale di eventi.

Quando selezioni un'altra metrica (durata massima) nel riquadro di destra, la mappa del processo visualizza la durata massima che si è verificata tra 109 eventi con l'attività Assembla la bicicletta e la durata massima tra 109 eventi con l'attività Invia le parti ai tecnici.

Il pannello delle statistiche per singolo attributo utilizza la stessa aggregazione della mappa del processo, che aggrega i risultati per valore di attributo. Se hai una risorsa, ad esempio un attributo utente nel pannello Statistiche, puoi vedere il risultato per ogni ​utente che si è verificato nella vista effettiva.

L'app desktop Process Mining visualizza i risultati aggregati in tre categorie principali:

• Singolo risultato: in genere un singolo valore globale per set di dati effettivo, ad esempio il numero di casi. L'input è l'intero set di dati e l'output è un singolo risultato.

• Aggregazione per singolo caso: In Statistiche, vengono calcolati i risultati del panello Panoramica del caso per singolo caso. Gli ambiti di calcolo per tali aggregazioni sono eventi del caso o connettori del caso. L'input è un insieme di eventi o connettori all'interno di un caso. L'output è un insieme di risultati con un singolo risultato per ogni singolo caso.

• Aggregazione per valore di attributo: l'ambito di calcolo più comune ed è rappresentato dalla mappa del processo o dal pannello Statistiche per qualsiasi attributo. L'input è un insieme di eventi o connettori con lo stesso valore dell'attributo selezionato. L'output è un insieme di risultati con un singolo risultato per ogni valore di attributo. La mappa del processo predefinita utilizza l'attributo activityName per calcolare i risultati per ogni serie di eventi con lo stesso valore di activityName.

Nel pannello della panoramica caso statistico è possibile visualizzare un unico risultato globale per il conteggio totale di tutti gli eventi visualizzati. Nello stesso pannello, c'è l'elenco di tutti i casi. In una tabella dei casi c'è anche la colonna Conteggio eventi. Questa volta il valore rappresenta il numero di eventi nel caso. Questo raggruppamento è chiamato aggregazione per singolo caso.

Nel pannello activityName statistiche, c'è l'elenco di tutte le attività. La tabella delle attività contiene una colonna denominata Frequenza eventi. Questa volta, il conteggio degli eventi viene calcolato per ogni attività. Questo raggruppamento è chiamato aggregazione per valore di attributo.

Abbiamo rilevato un valore 109 per le attività Assembla la bicicletta e Invia le parti ai tecnici nella sezione Metriche aggregate precedentemente in questo articolo. Il calcolo per tutte e tre le categorie di metriche è lo stesso, l'unica differenza è l'ambito di calcolo. Il primo esempio utilizza tutti gli eventi di visualizzazione e calcola un singolo risultato. Il secondo genera il risultato per singolo caso e utilizza per ogni risultato solo eventi del caso specificato. L'ultimo genera il risultato per ogni attività e utilizza per ogni risultato solo eventi con il valore di attività dato.

Metriche non aggregate

La principale differenza rispetto alle metriche aggregate è che il calcolo viene eseguito per singolo elemento, caso, evento o limite. Ad esempio, se all'evento è stato assegnato l'attributo risorsa o se la durata del caso è al di fuori dell'orario di lavoro definito. Ci sono solo pochi punti in cui le metriche non aggregate (e i valori degli attributi) sono visualizzate e disponibili:

•  Pannello delle statistiche per la panoramica dei casi in cui vengono visualizzati i valori per singolo caso. Tieni presente che le metriche visualizzate sono il risultato dell'aggregazione per singolo caso (su eventi all'interno di un determinato caso), ma dal punto di vista del caso si tratta di metriche non aggregate in quanto rappresentano un singolo caso.

• I filtri delle metriche di caso/evento sono tra i pochi punti in cui i valori non aggregati sono visualizzati e disponibili per l'utente.​

Il filtro della metrica degli eventi è un buon esempio in cui viene visualizzata e valutata la durata dei singoli eventi. I filtri degli eventi acquisiscono ogni evento singolarmente e ne valutano l'attributo o il valore della metrica così com'è. Tutte le altre visualizzazioni standard nell'app desktop Process Mining visualizzano la durata dell'evento in un qualche modo aggregato, ad esempio media, totale, minima o massima.

Metriche personalizzate

La metrica personalizzata è denominata formula di calcolo definita dall'utente per processo. Questa metrica personalizzata viene applicata secondo i modi standard con cui l'app desktop Process Mining visualizza i dati. Visualizza le metriche standard in modo aggregato e non aggregato. Le metriche personalizzate devono seguire la stessa regola. Pertanto, esistono due principali diversi tipi di metriche personalizzate:

• Formule scalari (non aggregate): calcolo su un singolo elemento come case, connettore o evento: Le formule scalari semplici non contengono operazioni di aggregazione nella formula. In esempi più complessi, è possibile utilizzare l'aggregazione come parte di un'espressione nidificata (ad esempio, confrontare la durata dell'evento con la durata media di tutti gli eventi). La regola importante è che il risultato della formula scalare viene generato per singolo caso, connettore o evento. I singoli risultati non vengono ulteriormente raggruppati né elaborati dall'applicazione in risultati aggregati.

• Formule aggregate: calcolo su un determinato ambito di calcolo o "contesto". L'utente può alternare il contesto nella formula: Le formule aggregate contengono l'operatore di aggregazione (ad esempio, AVG) al livello di valutazione superiore. L'app desktop Process Mining offre una set di operatori di aggregazione standard. Per riferimento, vedi la guida sulle metriche personalizzate. L'operazione di aggregazione come primo argomento accetta l'ambito di calcolo. Ciò determina due proprietà:

  • Set di dati di input presi in considerazione

  • Raggruppamento o granularità dei risultati

Set di dati di input

Sei tu a determinare quale parte del set di dati viene presa in considerazione. Il calcolo della durata media degli eventi per la mappa del processo è necessaria per prendere in considerazione solo gli eventi che appartengono alla stessa attività.

Raggruppamento o granularità del risultato

Un altro aspetto dell'ambito del calcolo è determinare la granularità del risultato. La durata media dell'evento nell'intera visualizzazione è un singolo numero e il conteggio dei risultati è esattamente uno. Il calcolo dei valori per la mappa del processo richiede che il numero di risultati corrisponda al numero di nodi (ad esempio attività) nella mappa del processo. Sappiamo già che ci sono tre categorie principali per come vengono raggruppati i risultati:

• Risultato globale singolo
• Aggregazione per singolo caso
• Aggregazione per valore di attributo

Modulo generico per formule metriche personalizzate

Prendi in considerazione l'attività seguente:​ ​Calcola il ricavo medio orario per l'elaborazione delle fatture nei casi in cui il numero d'ordine è stato inserito manualmente e lo stato della fattura non è mai stato rifiutato.

Suddivisione logica per un modulo generico

La tabella seguente fornisce esempi e descrizioni delle metriche personalizzate.

Esempio	Descrizione
Aggregazione​	L'aggregazione converte più risultati (ad esempio, per caso) in un singolo valore. Se manca la parte di aggregazione, abbiamo una metrica scalare non aggregata.​
Calcolo	I calcoli standard nell'app desktop Process Mining sono: Total(sum), Mean(avg), min, `max. ​I calcoli avanzati come il rapporto tra due attributi devono essere eseguiti con metriche personalizzate.​
Filtri dei dati	L'applicazione di filtri nell'app desktop Process Mining può essere eseguita con filtri, metriche personalizzate con operatori condizionali o regole di business con filtri.

L'esempio mostra la possibilità di eseguire filtri avanzati nelle metriche personalizzate. Per semplificare l'esempio, ci concentreremo sulla parte di aggregazione e calcolo. Quando creiamo la visualizzazione, con i filtri che soddisfano i requisiti del tipo "il numero dell'ordine è stato inserito manualmente e lo stato della fattura non è mai stato rifiutato" possiamo semplificare l'attività.​

Attività semplificata

Calcola il ricavo medio orario per l'elaborazione delle fatture per i casi nella visualizzazione effettiva.​

Suddivisione logica per un'attività semplificata

La tabella seguente fornisce esempi e descrizioni delle metriche personalizzate.

Esempio	Descrizione
Aggregazione	L'aggregazione converte più risultati (ad esempio, per caso) in un singolo valore. L'ambito dell'aggregazione è definito dalla definizione del contesto.​​
Calcolo	I calcoli standard nell'app desktop Process Mining sono: Total(sum), Mean(avg), min, max.​I calcoli avanzati come il rapporto tra due attributi devono essere eseguiti con metriche personalizzate.​
Filtri dei dati	L'applicazione di filtri semplificata significa la definizione di ambito o contesto.​

​Formula generica per metriche personalizzate aggregate​

Aggregation([Data filtration/scope], calculation)​

Sostituisci i segnaposto generici con operatori ed espressioni effettivi:

Avg(ViewCases, 1.0 * InvoiceTotalAmountWithoutVAT / TOTALHOURS(Duration()))​

La parte di aggregazione è rappresentata dall'operatore di media semplice (avg).

L'ambito di calcolo è la prima parte da definire nella formula stessa. Stiamo cercando un singolo risultato globale utilizzando tutti i casi nella visualizzazione. Ciò si ottiene facilmente selezionando il valore ViewCases per la definizione del contesto. Altri tipi di utilizzo di risultati aggregati, come per singolo caso o per valore di attributo, non sono utili in questo esempio.

Il calcolo di base viene eseguito completamente tramite un'espressione che contiene quattro elementi:

• Conversione in float ("1.0 *") ​

• Specifica dell'attributo ("InvoiceTotalAmountWithoutVAT")​

• (Caso) durata convertita in unità di tempo ‘hour'​ (TOTALHOURS)

• Divisione per calcolare il rapporto