Introdução
Um componente fundamental para um projeto de mineração de processos bem-sucedido é ter dados de log de eventos históricos sobre o processo que a mineração de processos pode usar. Os dados do log de eventos são uma telemetria sobre cada etapa que você conclui no processo. Quanto mais granular for o controle das etapas, mais visibilidade os esforços da análise de mineração de processos terão sobre como o processo está funcionando. Por exemplo, um processo tem a Aprovação de Fatura como um etapa registrada no log de eventos. Na realidade, esse etapa de aprovação pode ter de 5 a 10 etapas menores que compõem o processo de aprovação real. Nesse caso, a mineração de processos não conseguirá identificar nada dentro do processo de aprovação maior que possa ser o gargalo. Quando você está identificando dados para ingestão em mineração de processos, ter acesso aos dados mais granulares ajuda a realizar análises mais profundas usando as ferramentas de mineração de processos.
Em um processo simples, esses dados podem vir de uma única fonte, como o sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), que rastreia cada atividade em um processo de venda ou serviço. Em processos mais complexos, os dados do log de eventos podem abranger vários sistemas de registro. Por exemplo, em um processo de vendas, o sistema CRM pode rastrear a interação durante a pré-venda e um sistema interno pode rastrear a processamento da ordem para o cliente. Neste exemplo, você precisaria identificar e obter dados de log de eventos de ambos os sistemas para ter o processo completo disponível para análise de mineração de processos. Em muitos casos, você pode descobrir que um ou mais dos sistemas envolvidos é um aplicativo parceiro ou externo, como o SAP, no qual você precisa trabalhar dentro das restrições do que ele pode fornecer para dados de log de eventos.
Em última análise, você precisa consolidar os dados do log de eventos em um único fluxo de dados que pode ser ingerido no complemento Microsoft Power Automate Process Mining para análise. Para volumes menores de dados, você pode realizar essa consolidação no Power Automate Process Mining usando recursos do Power Query. Para fontes de dados de maior volume ou mais complexas, convém fazer algum pré-processamento dos dados antes de ingeri-los no Power Automate Process Mining. Por exemplo, você pode obter dados de 10 sistemas de registro diferentes e consolidá-los em um único Azure Data Lake no qual o sistema ingere na mineração de processos do Power Automate.
Ao trabalhar para identificar os dados a serem extraídos e usados como parte do log de eventos, é importante trabalhar com a equipe geral de mineração de processos. Como uma equipe, vocês devem identificar as fontes de dados e quais dados precisam ser coletados. Em alguns casos, o sistema de registros pode não coletar dados adequados e pode exigir mais aprimoramentos antes de produzir dados adequados.
O vídeo a seguir demonstra como incluir dados de fontes extras. Nesse video, os dados são do SAP.
O restante deste módulo explora considerações e como preparar os dados do log de eventos para uso com o Power Automate Process Mining.