Introdução
Este módulo prepara você para analisar um processo usando os recursos de mineração de processos do Microsoft Power Automate. Você pode começar a partir do portal do Power Automate selecionando a opção Mineração de processos na navegação à esquerda. Na página de aterrissagem, você pode criar um processo, começar usando um processo em branco, ou usar dados de exemplo ou um modelo.
Testar a mineração de processos com dados de amostra é a maneira mais rápida de experimentar as ferramentas de mineração de processos. Dois modelos de dados de exemplo estão disponíveis para escolha: um processo financeiro ou um processo da cadeia de fornecedores. Em ambos os casos, quando você seleciona essa opção, o sistema ingere os dados de amostra em seu ambiente. Em seguida, você pode começar a analisar os dados.
Começar com um modelo
Usar os modelos é a maneira mais rápida de começar a usar seus próprios dados. Os modelos ajudam a facilitar para as organizações a introdução de seus dados nos processos de mineração e a obtenção de insights com apenas algumas seleções. Reserve um minuto para revisar os diferentes modelos disponíveis no portal do Power Automate. Por exemplo, os modelos do Microsoft Power Platform eliminam a necessidade de você identificar e manipular dados antes de analisar seu processo. Além de ajudar a acelerar a ingestão de dados do log de eventos, os modelos incluem insights que ajudam a identificar oportunidades de automação e a resolver problemas de desempenho e conformidade.
Começar do zero
A opção Começar do zero fornece a maior flexibilidade, em que você pode ingerir seus dados de log de eventos usando fluxos de dados do Microsoft Power Platform ou do Microsoft Azure Data Lake Storage.
Ao usar a opção Fluxos de dados, você tem o benefício de conectar-se diretamente a um banco de dados e manter o relatório de processo atualizado com os dados mais recentes da fonte de dados. O Power Query oferece suporte a uma grande variedade de conectores que fornecem uma maneira para o recurso de mineração de processos se conectar e importar dados da fonte de dados correspondente.
Ao selecionar a opção Azure Data Lake, você pode armazenar e ler dados de log de eventos diretamente do Azure Data Lake Storage Gen2. O uso dessa opção simplifica o gerenciamento de ETL (extração, transformação e carregamento), conectando-se diretamente à sua conta de armazenamento. Você pode atualizar um processo ingerido do Azure Data Lake em uma agenda usando uma atualização completa ou incremental.
Requisitos de dados da mineração de processos
Para que a mineração de processos analise um processo, você deve obter dados de log do seu aplicativo. Para que a mineração de processos analise o log de eventos, os seguintes campos são necessários:
ID do Caso (caseId no mapeamento): a ID do Caso deve representar uma instância do seu processo e geralmente é o objeto sobre o qual o processo atua. Pode ser uma ID de paciente para um processo de check-in de pacientes internados, um ID de pedido para um processo de envio de pedido ou um ID de solicitação para um processo de aprovação. Esse ID deve estar presente para todas as atividades no log.
Nome da atividade (activityName no mapeamento): as atividades são as etapas do seu processo e os nomes de atividade descrevem cada etapa. Em um processo de aprovação típico, os nomes das atividades podem ser enviar solicitação, solicitação aprovada, solicitação rejeitada e revisar solicitação.
Carimbo de Data/Hora Inicial (startTimestamp) e Carimbo de Data/Hora Final (endTimestamp): os carimbos de data/hora indicam a hora exata em que um evento ou uma atividade ocorreu. Os logs de eventos têm apenas um carimbo de data/hora. Esse campo indica a hora em que um evento ou atividade ocorre no sistema. Os logs de atividade têm dois carimbos de data/hora: um carimbo de data/hora inicial e um carimbo de data/hora final. Esses carimbos de data/hora indicam o início e o fim de cada evento ou atividade.
Além desses campos principais, é recomendável usar campos de caso e de evento extras. Você poderá usar esses campos extras na análise do processo posteriormente. Também é importante garantir que você inclua todos os pontos de dados de evento em um processo, e não apenas o estado final.