Explorador de Casos
Visión General
El calculador Explorador de Casos muestra atributos de casos y eventos en un formato de tabla personalizable, permitiéndote explorar los datos del proceso en detalle. Este calculador es tu herramienta principal para ver datos de proceso en bruto, inspeccionar casos específicos y entender los valores exactos de los atributos que impulsan tu análisis de procesos.
A diferencia de los calculadores analíticos que agregan y resumen datos, el Explorador de Casos muestra las filas reales de datos, ya sea a nivel de caso (una fila por caso) o a nivel de evento (una fila por actividad), según las columnas que selecciones. Tú controlas qué atributos aparecen, cómo se ordenan los datos y cuántas filas se muestran.
Usos Comunes
- Inspeccionar casos individuales para entender instancias específicas del proceso y sus valores de atributos
- Ver detalles a nivel de evento para observar la secuencia completa de actividades y marcas de tiempo de los casos
- Investigar valores atípicos o excepciones identificadas por otros calculadores examinando sus datos en bruto
- Validar la calidad de datos revisando valores reales de atributos e identificando datos faltantes o incorrectos
- Crear vistas de datos enfocadas para exportar a Excel o compartir con interesados
- Construir informes personalizados seleccionando columnas específicas y ordenando por métricas clave
- Depurar problemas de proceso examinando la secuencia exacta de eventos y sus atributos
Configuraciones
Columnas a Mostrar: Selecciona qué atributos de caso y de evento quieres incluir en la tabla de salida. Puedes elegir cualquier combinación de columnas de tu registro de eventos.
- Si seleccionas solo atributos a nivel de caso (como Case ID, Customer Name, Total Cost), la salida muestra una fila por caso
- Si incluyes cualquier atributo a nivel de evento (como Activity Name, Resource, Timestamp), la salida mostrará automáticamente una fila por evento
- Las columnas aparecen en la tabla de salida en el orden que las selecciones
- Los nombres de columnas deben coincidir exactamente con los nombres de atributos en tu registro de eventos
Columna para Ordenar: Elige la columna que quieres usar para ordenar los resultados. La columna de ordenación debe ser una de las columnas que seleccionaste para mostrar. Si no especificas una columna para ordenar, los datos aparecerán en el orden natural de tu registro de eventos.
Dirección de Ordenación: Cuando se especifica una columna para ordenar, elige el orden:
- Ascendente: Ordena de menor a mayor (A-Z, 0-9, fechas de más antiguas a más recientes)
- Descendente: Ordena de mayor a menor (Z-A, 9-0, fechas de más recientes a más antiguas)
- Sin ordenar: Mantiene el orden original del registro de eventos (por defecto si no se especifica columna para ordenar)
Máximo de Filas: Especifica cuántas filas mostrar en la tabla de salida. El valor por defecto es 100 filas para garantizar un rendimiento rápido. Establece un valor mayor si necesitas ver más datos, o menor si solo quieres ver los primeros resultados.
- Los valores suelen variar entre 10 y 1000 filas
- El límite de filas se aplica después de ordenar, así que puedes usarlo para mostrar los "top N" resultados
- Por ejemplo: Ordenar por duración descendente + limitar a 20 filas = "20 casos más lentos"
- Valores menores mejoran el rendimiento al trabajar con grandes conjuntos de datos
Configuración de Exportación Personalizada: (Opcional) Configura una plantilla personalizada de Excel para exportaciones formateadas. Esta característica avanzada te permite crear reportes con marca y formato predefinido.
Ejemplos
Ejemplo 1: Inspección de Órdenes de Compra de Alto Valor
Escenario: Tu análisis identificó órdenes de compra con costos inusualmente altos. Quieres examinar las 25 órdenes de mayor valor para entender qué las hace diferentes y validar los datos.
Configuración:
- Columnas a Mostrar: Case ID, Supplier Name, Total Cost, Purchase Category, Approval Date, Status
- Columna para Ordenar: Total Cost
- Dirección de Ordenación: Descendente
- Máximo de Filas: 25
Salida:
El calculador muestra una tabla con 6 columnas y hasta 25 filas, mostrando las órdenes de compra con los costos más altos primero:
| Case ID | Supplier Name | Total Cost | Purchase Category | Approval Date | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| PO-2024-8821 | Acme Manufacturing | $485,200 | Equipment | 2024-09-15 | Completed |
| PO-2024-9334 | TechSystems Global | $412,800 | IT Infrastructure | 2024-10-02 | Completed |
| PO-2024-7892 | Industrial Parts Inc | $387,500 | Manufacturing Supplies | 2024-08-28 | Completed |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Análisis: Al examinar los 25 casos principales, ves inmediatamente que las órdenes de alto valor cubren múltiples categorías (Equipment, IT, Manufacturing Supplies) y diferentes proveedores. Esta vista a nivel de caso te ayuda a entender si los costos elevados se concentran en proveedores o categorías específicos. También puedes verificar que los datos sean correctos revisando si las fechas de aprobación y estados tienen sentido para estas grandes compras.
Ejemplo 2: Revisión de la Secuencia de Eventos en Casos Retrasados
Escenario: Varios casos están tardando mucho más de lo esperado. Quieres ver la secuencia completa de eventos para los 10 casos más lentos y entender dónde se está perdiendo tiempo y qué recursos están involucrados.
Configuración:
- Columnas a Mostrar: Case ID, Activity Name, Resource, Timestamp, Duration Since Previous Event
- Columna para Ordenar: Timestamp
- Dirección de Ordenación: Ascendente
- Máximo de Filas: 200
Salida:
Como incluiste atributos a nivel de evento (Activity Name, Resource, Timestamp), la salida muestra eventos individuales en lugar de casos. Para 10 casos con un promedio de 15-20 eventos cada uno, verás aproximadamente 150-200 filas de eventos:
| Case ID | Activity Name | Resource | Timestamp | Duration Since Previous Event |
|---|---|---|---|---|
| CS-1234 | Create Purchase Request | John Smith | 2024-10-01 08:15 | 0 hours |
| CS-1234 | Manager Review | Sarah Johnson | 2024-10-01 14:30 | 6.25 hours |
| CS-1234 | Procurement Review | (empty) | 2024-10-08 09:15 | 162.75 hours |
| CS-1234 | Supplier Selection | Mike Chen | 2024-10-08 11:30 | 2.25 hours |
| CS-5678 | Create Purchase Request | Alice Wong | 2024-10-02 09:00 | 0 hours |
| ... | ... | ... | ... | ... |
Análisis: La vista a nivel de evento revela toda la historia de cada caso retrasado. En el caso CS-1234, puedes ver que el paso Procurement Review tomó 162.75 horas (casi 7 días) y no tuvo recurso asignado, lo que sugiere que aquí ocurrió la demora. Al examinar varios casos, puedes identificar si las demoras ocurren consistentemente en el mismo paso del proceso o involucran a los mismos recursos, apuntándote a cuellos de botella sistémicos.
Ejemplo 3: Validación de Calidad de Datos para Atributos de Cliente
Escenario: Antes de ejecutar tu análisis principal, quieres validar que los datos de clientes están completos y correctos. Revisarás una muestra de casos para detectar valores faltantes, problemas de formato o datos inconsistentes.
Configuración:
- Columnas a Mostrar: Case ID, Customer ID, Customer Name, Customer Region, Customer Segment, Order Date
- Columna para Ordenar: Customer Name
- Dirección de Ordenación: Ascendente
- Máximo de Filas: 100
Salida:
Una tabla con datos a nivel de caso ordenada alfabéticamente por nombre de cliente:
| Case ID | Customer ID | Customer Name | Customer Region | Customer Segment | Order Date |
|---|---|---|---|---|---|
| ORD-5634 | CUST-0042 | (empty) | North | Enterprise | 2024-09-15 |
| ORD-8821 | (empty) | Acme Industries | West | SMB | 2024-10-02 |
| ORD-3421 | CUST-0156 | Global Manufacturing Co | East | Enterprise | 2024-08-28 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Análisis: Ordenar por Customer Name revela inmediatamente problemas de calidad de datos. Algunos casos no tienen nombres de clientes (vacíos), mientras otros carecen de Customer ID. Este tipo de inspección te ayuda a comprender el alcance de los problemas de completitud antes de ejecutar calculadores analíticos que podrían producir resultados erróneos debido a datos faltantes. Podrías decidir filtrar casos incompletos o investigar los sistemas fuente para corregir la extracción de datos.
Ejemplo 4: Identificación de Patrones de Retrabajo en Manufactura
Escenario: Quieres identificar casos donde la actividad "Quality Check" se repitió varias veces, sugiriendo problemas de calidad o retrabajo. Mostrarás eventos para casos ordenados por Case ID para ver todos los eventos agrupados por caso.
Configuración:
- Columnas a Mostrar: Case ID, Activity Name, Timestamp, Quality Inspector, Defect Code, Status
- Columna para Ordenar: Case ID
- Dirección de Ordenación: Ascendente
- Máximo de Filas: 500
Salida:
Tabla a nivel de evento con eventos agrupados por caso:
| Case ID | Activity Name | Timestamp | Quality Inspector | Defect Code | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| MFG-1001 | Production Start | 2024-10-01 08:00 | n/a | n/a | Started |
| MFG-1001 | Quality Check | 2024-10-01 14:30 | Jane Lee | QDEF-45 | Failed |
| MFG-1001 | Rework | 2024-10-01 15:00 | Bob Smith | n/a | In Progress |
| MFG-1001 | Quality Check | 2024-10-02 09:15 | Jane Lee | (empty) | Passed |
| MFG-1001 | Packaging | 2024-10-02 10:30 | n/a | n/a | Completed |
| MFG-1002 | Production Start | 2024-10-01 08:15 | n/a | n/a | Started |
| MFG-1002 | Quality Check | 2024-10-01 14:45 | John Davis | (empty) | Passed |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Análisis: Al ordenar por Case ID, todos los eventos de cada caso aparecen juntos en orden cronológico. Puedes ver claramente que el caso MFG-1001 tuvo un control de calidad fallido (con código de defecto QDEF-45), pasó por retrabajo y luego aprobó en la segunda inspección. En contraste, el caso MFG-1002 aprobó en su primer control. Este análisis de patrones ayuda a identificar qué códigos de defecto son más comunes y qué inspectores encuentran más problemas.
Ejemplo 5: Creación de Resumen Ejecutivo de Aprobaciones Recientes
Escenario: El CFO quiere ver las 50 aprobaciones de facturas más recientes con información clave sobre montos, departamentos y aprobadores para un resumen ejecutivo semanal.
Configuración:
- Columnas a Mostrar: Invoice Number, Invoice Date, Department, Invoice Amount, Approver Name, Approval Date
- Columna para Ordenar: Approval Date
- Dirección de Ordenación: Descendente
- Máximo de Filas: 50
Salida:
Tabla a nivel de caso mostrando las aprobaciones más recientes primero:
| Invoice Number | Invoice Date | Department | Invoice Amount | Approver Name | Approval Date |
|---|---|---|---|---|---|
| INV-2024-9845 | 2024-10-18 | Marketing | $12,450 | Sarah Johnson | 2024-10-19 |
| INV-2024-9832 | 2024-10-17 | Operations | $8,920 | Mike Chen | 2024-10-18 |
| INV-2024-9801 | 2024-10-16 | IT | $45,200 | Sarah Johnson | 2024-10-18 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Análisis: Esta vista enfocada proporciona exactamente lo que el CFO necesita: una lista cronológica de aprobaciones recientes mostrando quién aprobó qué y para qué departamentos. La ordenación descendente por Approval Date asegura que la actividad más reciente aparezca primero. El límite de 50 filas mantiene el reporte manejable cubriendo aproximadamente una semana de actividad. Estos datos pueden exportarse a Excel para incluirse en reportes ejecutivos.
Ejemplo 6: Comparando el Rendimiento de Recursos entre Casos
Escenario: Quieres analizar cómo diferentes representantes de servicio al cliente manejan casos examinando sus casos asignados y métricas clave.
Configuración:
- Columnas a Mostrar: Case ID, Assigned Agent, Case Type, Priority, Resolution Time, Customer Satisfaction Score
- Columna para Ordenar: Assigned Agent
- Dirección de Ordenación: Ascendente
- Máximo de Filas: 300
Salida:
Tabla a nivel de caso agrupada por agente:
| Case ID | Assigned Agent | Case Type | Priority | Resolution Time | Customer Satisfaction Score |
|---|---|---|---|---|---|
| CS-2234 | Alice Johnson | Technical Support | High | 2.5 hours | 4.8 |
| CS-2456 | Alice Johnson | Billing Inquiry | Medium | 1.2 hours | 5.0 |
| CS-2789 | Alice Johnson | Technical Support | High | 4.1 hours | 4.2 |
| CS-1923 | Bob Martinez | Account Setup | Low | 0.8 hours | 4.9 |
| CS-2034 | Bob Martinez | Technical Support | High | 8.5 hours | 3.5 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
Análisis: Ordenar por Assigned Agent agrupa todos los casos de cada agente juntos, facilitando ver patrones en su trabajo. Para Alice Johnson, puedes ver que maneja tanto casos técnicos como de facturación con puntajes de satisfacción consistentemente altos y tiempos razonables de resolución. Bob Martinez muestra más variación, con un caso de soporte técnico que tomó mucho más tiempo (8.5 horas) y resultó en un puntaje menor (3.5). Esta vista caso a caso ayuda a los gerentes a identificar oportunidades de coaching o entender la distribución de la carga de trabajo.
Salida
El calculador Explorador de Casos muestra una tabla de datos interactiva que contiene las columnas exactas que seleccionaste, ordenadas según tus especificaciones y limitadas al número de filas que definiste.
Estructura de la Tabla
Encabezados de Columna: Muestran los nombres amigables de los atributos que seleccionaste, facilitando la lectura y comprensión de la tabla.
Tipos de Datos: Cada columna conserva su tipo de dato original del registro de eventos (fechas, números, texto, etc.) y formatea los valores adecuadamente.
Conteo de Filas: La tabla muestra hasta el valor de Máximo de Filas que especificaste. Si tu registro de eventos tiene menos filas coincidentes, se muestran todas las filas disponibles.
Orden de Clasificación: Las filas aparecen en el orden especificado por tus configuraciones de Columna para Ordenar y Dirección de Ordenación. Si no se especifica ordenamiento, las filas aparecen en el orden natural del registro de eventos.
Comportamiento de Visualización
A Nivel de Caso vs. A Nivel de Evento:
- Cuando solo seleccionas atributos de caso, la tabla muestra una fila por caso
- Cuando incluyes cualquier atributo de evento, la tabla cambia automáticamente a visualización a nivel de evento, mostrando una fila por evento/actividad
- El calculador detecta automáticamente qué modo usar basándose en tus selecciones de columnas
Valores Vacíos: Valores de atributos ausentes o nulos aparecen como celdas vacías en la tabla, ayudándote a identificar problemas de calidad de datos.
Números Grandes: Los valores numéricos se formatean con separadores de miles y decimales apropiados para mejor legibilidad.
Fechas y Horas: Las columnas de marcas de tiempo se muestran en formato legible para humanos, mostrando fecha y hora.
Funcionalidades Interactivas
Click-Through: Haz clic en filas individuales para profundizar en los detalles del caso y explorar los eventos y atributos subyacentes con mayor detalle.
Exportar a Excel: Exporta la tabla mostrada a Excel para análisis offline, elaboración de reportes o compartir con interesados que no tengan acceso a mindzieStudio.
Plantillas de Exportación Personalizadas: Si configuraste Ajustes de Exportación Personalizados, puedes generar reportes en Excel con formatos predeterminados que incluyen branding, formato y diseño.
Copiar Datos: Selecciona y copia datos de la tabla para pegarlos en otras aplicaciones o documentos.
Notas de Rendimiento
Límites de Filas Mejoran la Velocidad: Usar valores menores de Máximo de Filas (10-100) proporciona resultados más rápidos, especialmente con registros de eventos grandes que contienen millones de eventos.
Consultas a Nivel de Evento Son Más Lentas: Mostrar datos a nivel de evento (al incluir atributos de evento) requiere más tiempo de procesamiento que a nivel de caso, especialmente para registros con muchos eventos por caso.
Rendimiento del Ordenamiento: El ordenamiento se realiza antes de aplicar el límite de filas, por lo que ordenar grandes conjuntos de datos puede tomar unos momentos. Considera filtrar tus datos con otros calculadores primero si trabajas con registros muy grandes.
Patrones Comunes en la Salida
Análisis Top N: Ordenar por una columna métrica (descendente para los mayores, ascendente para los menores) + establecer Máximo de Filas a N = resultados "Top N" o "Bottom N"
Validación de Datos: Ordenar alfabéticamente por atributos clave + revisar valores faltantes, duplicados o inconsistencias de formato
Investigación de Casos: Seleccionar IDs específicos de casos (usando filtros primero) + incluir columnas de evento + ordenar por Timestamp = línea de tiempo completa del caso
Reporte Ejecutivo: Seleccionar métricas clave de negocio + ordenar por fecha descendente + limitar a filas recientes = resumen semanal/mensual para interesados
Análisis de Recursos: Incluir atributos de recurso + ordenar por nombre de recurso + incluir métricas de desempeño = revisión de carga y rendimiento de recursos
Consejos de Uso
Empieza Simple: Comienza seleccionando solo unas pocas columnas esenciales para entender la estructura de datos, luego añade más columnas según necesites.
Combinar con Filtros: Usa calculadores de filtro en etapas previas para enfocar casos específicos antes de mostrarlos en el Explorador de Casos.
Verifica los Nombres de Columnas: Los nombres deben coincidir exactamente con los atributos en tu registro de eventos (distinguen mayúsculas y minúsculas). Usa el selector de columnas en la configuración del calculador para evitar errores tipográficos.
Prueba los Límites de Filas: Empieza con un valor pequeño de Máximo de Filas (como 10 o 20) para ver rápido la estructura de la tabla, luego aumenta si necesitas más datos.
Compensaciones a Nivel de Evento: Recuerda que incluir aunque sea un atributo de evento cambia toda la tabla a visualización a nivel de evento, mostrando muchas más filas y tomando más tiempo de procesamiento.
Exporta para Compartir: Cuando crees reportes para interesados, usa el Explorador de Casos para crear vistas enfocadas y ordenadas, luego exporta a Excel para formato profesional y distribución.
El Explorador de Casos es tu ventana hacia los datos de proceso en bruto, proporcionando la transparencia y detalle necesarios para validar análisis, investigar casos específicos y entender los valores exactos de atributos que impulsan tus conocimientos de minería de procesos.
Esta documentación forma parte de la plataforma de minería de procesos mindzie Studio.