Fälle mit identischen Ereignis-Zeitstempeln

Übersicht

Der Filter Fälle mit identischen Ereignis-Zeitstempeln identifiziert Fälle, bei denen mehrere Aktivitäten exakt zur selben Zeit, bis zur Millisekunde genau, stattgefunden haben. Dieser Filter ist wertvoll, um Probleme mit der Datenqualität zu erkennen, gleichzeitige Prozessausführungen zu identifizieren oder Fälle zu finden, bei denen Ereignisse gesammelt mit identischen Zeitstempeln protokolliert wurden. Sie können entscheiden, ob Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten einbezogen oder ausgeschlossen werden sollen, je nachdem, ob Sie Zeitstempel-Anomalien untersuchen oder sich auf korrekt sequenzierte Fälle konzentrieren möchten.

Häufige Anwendungsfälle

Erkennen von Datenqualitätsproblemen, bei denen mehrere Ereignisse identische Zeitstempel haben
Identifizieren von Fällen mit verdächtigen Zeitstempelmustern, die auf Datenladefehler hinweisen können
Finden von Fällen, in denen parallele Aktivitäten gleichzeitig ausgeführt wurden
Ausschließen von Fällen mit Zeitstempel-Anomalien aus der Prozessanalyse
Untersuchen von Batch-Verarbeitung oder Massendatenlade-Szenarien
Bereinigen von Datensätzen, indem nur Fälle mit korrekt sequenzierten Zeitstempeln betrachtet werden

Einstellungen

Fälle einbeziehen oder ausschließen: Wählen Sie, ob Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten einbezogen oder ausgeschlossen werden.

Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten einbeziehen: Gibt nur Fälle zurück, in denen mindestens zwei Ereignisse exakt denselben Zeitstempel haben
Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten ausschließen: Gibt nur Fälle zurück, bei denen alle Ereignisse unterschiedliche Zeitstempel haben (korrekt sequenziert)

Beispiele

Beispiel 1: Erkennen von Datenqualitätsproblemen

Szenario: Ihr Process Mining-Datensatz wurde aus einem Altsystem importiert. Sie vermuten, dass einige Fälle Datenqualitätsprobleme aufweisen, bei denen mehrere Ereignisse mit identischen Zeitstempeln protokolliert wurden, was in Ihrem sequenziellen Genehmigungsworkflow nicht passieren sollte.

Einstellungen:

Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten einbeziehen

Ergebnis:

Der Filter gibt alle Fälle zurück, bei denen zwei oder mehr Ereignisse exakt denselben Zeitstempel haben. Zum Beispiel, wenn Fall #12345 sowohl "Anfrage einreichen" als auch "Manager Genehmigung" mit dem Zeitstempel 2024-10-15 14:32:18.450 aufweist, wird dieser Fall in den Ergebnissen enthalten sein. Wenn Sie 5.000 Fälle hatten und 120 davon Zeitstempel-Anomalien zeigen, werden diese 120 Fälle zurückgegeben.

Erkenntnisse: Diese Fälle deuten wahrscheinlich auf Datenqualitätsprobleme hin, die untersucht werden müssen. Ereignisse in einem sequenziellen Genehmigungsworkflow sollten nicht auf die exakt gleiche Millisekunde fallen. Dies könnte auf Massendatenladevorgänge, Systemuhrprobleme oder fehlerhaftes Ereignislogging hinweisen. Überprüfen Sie diese Fälle mit Ihrem Daten-Team, um die Ursache zu ermitteln.

Beispiel 2: Analyse sauberer sequentieller Fälle

Szenario: Sie möchten eine präzise Analyse von Prozessvarianten durchführen und müssen Fälle mit Zeitstempel-Anomalien ausschließen. Ihr Ziel ist es, nur Fälle zu analysieren, in denen Ereignisse zu unterschiedlichen Zeiten stattfinden, um eine korrekte sequentielle Reihenfolge zu gewährleisten.

Einstellungen:

Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten ausschließen

Ergebnis:

Der Filter gibt nur Fälle zurück, bei denen alle Ereignisse eindeutige Zeitstempel besitzen. Wenn Sie 5.000 Fälle hatten und 120 Zeitstempel-Kollisionen vorliegen, gibt der Filter die übrigen 4.880 Fälle zurück, bei denen alle Ereignisse zeitlich korrekt sequenziert sind. Jeder Fall im Ergebnis enthält Ereignisse mit unterschiedlichen Zeitstempeln.

Erkenntnisse: Durch den Ausschluss von Fällen mit identischen Zeitstempeln stellen Sie sicher, dass Ihre Variantenanalyse auf korrekt sequenzierten Daten basiert. Dies liefert genauere Zykluszeiten, Engpass-Erkennung und Variantenhäufigkeiten, da alle Ereignisse eine klare zeitliche Reihenfolge aufweisen.

Beispiel 3: Untersuchung von Massendatenverarbeitung

Szenario: Ihr Lagerverwaltungssystem hat über Nacht eine große Charge von Sendungen verarbeitet. Sie möchten ermitteln, welche Fälle Teil der Massendatenverarbeitung sind, bei denen mehrere Aktivitäten (Einlagern, Verpacken, Etikettieren) möglicherweise gleichzeitig protokolliert wurden.

Einstellungen:

Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten einbeziehen

Ergebnis:

Der Filter identifiziert Fälle, bei denen mehrere Lageraktivitäten denselben Zeitstempel teilen. Zum Beispiel könnte Fall #WH-7890 die Aktivitäten „Artikel einlagern“, „Karton verpacken“ und „Etikett generieren“ alle mit dem Zeitstempel 2024-10-15 03:15:22.000 aufweisen, was auf Massendatenverarbeitung hinweist. Wenn 200 Sendungen in der Charge verarbeitet wurden, würden diese 200 Fälle zurückgegeben.

Erkenntnisse: Diese Fälle repräsentieren Massendatenverarbeitungsvorgänge, bei denen mehrere Schritte gleichzeitig durchgeführt und protokolliert wurden, anstatt einzeln. Dies hilft, massenverarbeitete Fälle von normalen sequenziellen Fällen zu trennen und ermöglicht unterschiedliche Analyseansätze für jeden Verarbeitungsmodus.

Beispiel 4: Validierung des Echtzeit-Transaktionsloggings

Szenario: Ihr Finanztransaktionssystem sollte jeden Schritt (Transaktion initiiert, Validierung, Autorisierung, Abschluss) mit präzisen Zeitstempeln protokollieren. Sie möchten überprüfen, ob Ihr Echtzeit-Logging korrekt funktioniert, indem Sie Fälle mit Zeitstempel-Kollisionen finden.

Einstellungen:

Fälle mit gleichzeitig stattfindenden Aktivitäten einbeziehen

Ergebnis:

Der Filter gibt Fälle zurück, bei denen zwei oder mehr Transaktionsschritte identische Zeitstempel aufweisen. Idealerweise sollten in einem korrekt funktionierenden Echtzeitsystem null Fälle zurückgegeben werden. Finden Sie jedoch 15 Fälle von 50.000 mit Zeitstempel-Kollisionen, sind diese einer genaueren Untersuchung wert.

Erkenntnisse: Fälle mit identischen Zeitstempeln in einem Echtzeit-Transaktionssystem deuten auf mögliche Probleme beim Ereignislogging oder bei der Systemuhrauflösung hin. Eine geringe Anzahl kann akzeptabel sein, eine große Anzahl weist jedoch auf systematische Probleme mit der Zeitstempelerfassung hin, die behoben werden sollten.

Ausgabe

Dieser Filter arbeitet auf Fallebene und filtert vollständige Fälle basierend auf der Zeitstempel-Analyse:

Einbeziehen-Modus: Gibt nur Fälle zurück, die mindestens zwei Ereignisse mit identischen Zeitstempeln enthalten
Ausschließen-Modus: Gibt nur Fälle zurück, bei denen alle Ereignisse eindeutige Zeitstempel besitzen
Fall- und Ereignisattribute bleiben erhalten
Ereignissequenzen und alle weiteren Eigenschaften bleiben unverändert
Der Filter führt einen exakten Zeitstempelvergleich (einschließlich Millisekunden) durch

Verwenden Sie diesen Filter, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen oder um sicherzustellen, dass Ihre Analyse nur korrekt sequenzierte Fälle mit präziser zeitlicher Reihenfolge verwendet.

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.