Introduzione
Un elemento chiave per il successo di un progetto di mining dei processi è disporre di dati di registro eventi storici sul processo che il mining dei processi può usare. I dati del registro eventi sono dati di telemetria relativi a ogni passaggio completato nel processo. Quanto più granulare è il monitoraggio dei passaggi, tanto maggiore è la visibilità che le operazioni di analisi del mining dei processi hanno sul funzionamento del processo. Ad esempio, un processo prevede l'approvazione della fattura come passaggio registrato nel registro eventi. In realtà, questo passaggio di approvazione potrebbe essere composto da 5-10 passaggi più piccoli che costituiscono il processo di approvazione effettivo. In questo caso, il mining dei processi non riesce a individuare nulla all'interno del più ampio processo di approvazione che potrebbe rappresentare un collo di bottiglia. Quando si identificano i dati da importare nel mining dei processi, avere accesso a dati più granulari aiuta a condurre analisi più approfondite usando gli strumenti di mining dei processi.
In un processo semplice, questi dati potrebbero provenire da un'unica origine, come il Customer Relationship Management (CRM), che tiene traccia di ogni impegno in un processo di vendita o di assistenza. Nei processi più complessi, i dati del registro eventi potrebbero estendersi su più sistemi di registrazione. Ad esempio, in un processo di vendita, il sistema CRM potrebbe monitorare l'interazione durante la prevendita, mentre un sistema interno potrebbe monitorare l'evasione dell'ordine al cliente. In questo esempio, è necessario identificare e ottenere i dati del registro eventi da entrambi i sistemi per avere il processo completo disponibile per l'analisi del mining dei processi. In molti casi, si potrebbe scoprire che uno o più sistemi coinvolti sono un'applicazione di un partner o esterna, come SAP, e che occorre lavorare entro i limiti di ciò che può fornire per i dati del registro eventi.
In definitiva, è necessario consolidare i dati del registro eventi in un unico flusso di dati che è possibile inserire nel componente aggiuntivo Microsoft Power Automate Process Mining per l'analisi. Per volumi di dati inferiori, è possibile eseguire questo consolidamento in Power Automate Process Mining usando le funzionalità di Power Query. Per volumi di dati più elevati oppure origini dati più complesse, potrebbe essere opportuno eseguire una pre-elaborazione dei dati prima di inserirli in Power Automate Process Mining. Ad esempio, si potrebbero ottenere dati da 10 diversi sistemi di registrazione e consolidarli in un unico Azure Data Lake che il sistema inserisce in Power Automate Process Mining.
Mentre si lavora per identificare i dati da estrarre e usare come parte del registro eventi, è importante collaborare con il team più ampio di mining dei processi. Compito del team è identificare le origini dati e quali dati devono essere raccolti. In alcuni casi, il sistema di registrazione potrebbe non raccogliere dati adeguati e potrebbero essere necessari ulteriori miglioramenti prima di poter produrre dati adeguati.
Il video seguente illustra come includere dati da origini aggiuntive. In questo video, i dati provengono da SAP.
Il resto di questo modulo prende in esame le considerazioni su come preparare i dati del registro eventi per l'uso con Power Automate Process Mining.