Copiar Atributo

Visión General

El enriquecimiento Copiar Atributo crea un duplicado de un atributo existente con un nuevo nombre, permitiéndote preservar los datos originales mientras realizas transformaciones, crear copias de seguridad antes de modificaciones o establecer múltiples versiones del mismo dato para diferentes propósitos analíticos. Este operador fundamental de manipulación de datos funciona sin problemas con atributos de caso y evento, detectando automáticamente el nivel del atributo y creando la copia en la ubicación adecuada en la estructura de tu conjunto de datos.

En minería de procesos, la capacidad de copiar atributos es esencial para la preservación de datos, la versionación de atributos y la creación de copias de trabajo para transformaciones subsecuentes. El enriquecimiento Copiar Atributo realiza una replicación completa del atributo fuente, incluyendo su tipo de dato, formato de visualización y todos sus valores. Cuando se combina con filtros, puedes copiar valores de atributos solo para casos específicos, dejando el nuevo atributo en blanco para casos que no coincidan con los criterios del filtro. Esta capacidad de copia selectiva hace que el enriquecimiento sea especialmente valioso para segmentación de datos, preparación condicional de datos y creación de variantes de atributos para diferentes escenarios analíticos.

El enriquecimiento maneja de forma inteligente todos los tipos de atributos - texto, numérico, booleano y datetime - preservando el tipo de dato exacto y el formato del atributo fuente. Esta preservación del tipo garantiza que cálculos, filtros y visualizaciones posteriores puedan trabajar con el atributo copiado exactamente igual que con el original, manteniendo la integridad de los datos a lo largo de tus flujos analíticos.

Usos Comunes

Crear copias de seguridad de atributos antes de aplicar transformaciones o enriquecimientos
Preservar valores originales mientras se crean versiones modificadas para análisis comparativos
Duplicar atributos para diferentes contextos analíticos (reportes semanales vs. mensuales)
Crear copias de trabajo de atributos para mejoras iterativas de calidad de datos
Establecer versiones base de atributos antes de aplicar actualizaciones condicionales
Copiar atributos selectivamente según criterios de filtro para análisis segmentado
Generar variantes de atributos con diferentes nombres de visualización para audiencias de negocio vs. técnicas

Configuraciones

Column Name: Selecciona el atributo fuente que deseas copiar. Puede ser cualquier atributo de caso o evento existente en tu conjunto de datos. El enriquecimiento detectará automáticamente si el atributo está a nivel de caso o evento y creará la copia en el mismo nivel. Se soportan todos los tipos de datos, incluyendo texto, numérico, booleano y atributos datetime. El formato de visualización y tipo de dato del atributo fuente se preservarán en la copia.

New Attribute Name: Especifica el nombre para el nuevo atributo copiado. Elige un nombre descriptivo que indique claramente el propósito de la copia o su relación con el original. Por ejemplo, usa "Original_Amount" cuando crees una copia de respaldo antes de transformaciones, o "Baseline_Status" para preservar valores iniciales. El nombre debe ser único y no puede entrar en conflicto con atributos existentes en tu conjunto de datos.

Filter (Optional): Aplica filtros para controlar qué casos reciben los valores copiados. Cuando se especifican filtros, solo los casos que coincidan con los criterios del filtro tendrán valores copiados en el nuevo atributo. Los casos que no coincidan tendrán el nuevo atributo creado pero dejado en blanco (null). Esta copia selectiva es útil para crear variantes de atributos que apliquen solo a segmentos específicos del proceso, periodos de tiempo o categorías de casos. El filtro opera a nivel de caso, incluso cuando se copien atributos de evento.

Ejemplos

Ejemplo 1: Crear un Estado Base para Comparación

Escenario: En un proceso de cumplimiento de pedidos, necesitas preservar el estado inicial del pedido al momento de su creación para compararlo con el estado actual y rastrear cambios de estado durante el ciclo de vida del proceso.

Configuraciones:

Column Name: Order_Status
New Attribute Name: Initial_Order_Status
Filter: Ninguno (copiar para todos los casos)

Salida: Crea un nuevo atributo de caso "Initial_Order_Status" que contiene una copia exacta de los valores de Order_Status. Para casos con:

Order_Status: "Pending Approval"

El Initial_Order_Status también será: "Pending Approval"

Más adelante en tu análisis, puedes comparar Initial_Order_Status con Order_Status actual para identificar qué pedidos han cambiado de estado, permitiendo analizar patrones de evolución de estados e identificar casos atascados en ciertos estados.

Conocimientos: Esta copia base permite análisis de seguimiento de cambios, ayuda a identificar cuellos de botella donde los estados no progresan como se espera y proporciona un punto de referencia para medir la evolución del proceso a lo largo del tiempo.

Ejemplo 2: Preservar el Costo Original Antes de la Conversión de Moneda

Escenario: En un proceso global de compras, necesitas convertir todos los costos a una moneda base (USD) para reportes consolidados, pero quieres preservar los valores originales en sus monedas nativas para auditoría y conciliación.

Configuraciones:

Column Name: Invoice_Amount
New Attribute Name: Original_Invoice_Amount
Filter: Ninguno

Salida: Crea un nuevo atributo de caso "Original_Invoice_Amount" con una copia exacta de los valores de Invoice_Amount. Para casos con:

Invoice_Amount: 45000.00 (en varias monedas)
Currency: "EUR"

El Original_Invoice_Amount será: 45000.00

Después de copiar, puedes aplicar enriquecimientos de conversión de moneda a Invoice_Amount mientras que Original_Invoice_Amount permanece inalterado, preservando los datos fuente para auditorías y análisis de variaciones.

Conocimientos: Este enfoque de preservación mantiene la línea de datos, permite conciliación de auditoría entre montos originales y convertidos, y aporta transparencia en escenarios de reportes multi-moneda.

Ejemplo 3: Crear Variantes Regionales para Diferentes Contextos de Análisis

Escenario: En un proceso de ventas que abarca múltiples regiones, quieres crear copias separadas del atributo de monto de ventas para diferentes equipos regionales, cada una con valores solo para su región respectiva para simplificar el análisis específico por región.

Configuraciones:

Column Name: Sales_Amount
New Attribute Name: North_America_Sales
Filter: Region = "North America"

Salida: Crea un nuevo atributo de caso "North_America_Sales" que contiene montos de ventas solo para los casos de Norteamérica. Para un caso norteamericano con:

Sales_Amount: 125000.00
Region: "North America"

El North_America_Sales será: 125000.00

Para casos de otras regiones:

Sales_Amount: 85000.00
Region: "Europe"

El North_America_Sales estará en blanco (null)

Conocimientos: Esta copia selectiva habilita paneles y reportes específicos para cada región sin requerir filtros constantes, simplifica el análisis de variación entre regiones y permite que diferentes equipos se concentren en su subconjunto de datos relevante.

Ejemplo 4: Establecer una Copia de Trabajo para Mejoras Iterativas de Calidad de Datos

Escenario: En un proceso de atención al cliente, necesitas limpiar y estandarizar los nombres de categoría de productos, pero quieres preservar los valores originales para control de calidad y para rastrear la magnitud de la limpieza de datos requerida.

Configuraciones:

Column Name: Product_Category
New Attribute Name: Product_Category_Original
Filter: Ninguno

Salida: Crea un nuevo atributo de caso "Product_Category_Original" con copias exactas de todos los valores de Product_Category. Para casos con:

Product_Category: "Laptop Computer - 15in"

El Product_Category_Original será: "Laptop Computer - 15in"

Después de copiar, puedes aplicar enriquecimientos de reemplazo de texto, agrupamiento y estandarización a Product_Category mientras Product_Category_Original permanece sin cambios, permitiéndote:

Comparar valores limpios vs. originales para medir mejoras en calidad de datos
Identificar las variaciones originales más comunes que requirieron estandarización
Mantener un registro de auditoría de todas las transformaciones de datos

Conocimientos: Este enfoque de copia de trabajo permite procesos transparentes de calidad de datos, proporciona capacidades de comparación antes/después y mantiene la trazabilidad de todas las transformaciones aplicadas a tus datos.

Ejemplo 5: Crear Instantáneas Temporales para Análisis de Tendencias

Escenario: En un proceso de gestión de proyectos, quieres capturar el porcentaje de completitud del proyecto en hitos específicos para analizar cómo cambian las estimaciones con el tiempo e identificar patrones en la precisión de pronósticos del proyecto.

Configuraciones:

Column Name: Completion_Percentage
New Attribute Name: Completion_At_Midpoint
Filter: Milestone = "Project Midpoint Review"

Salida: Crea un nuevo atributo de caso "Completion_At_Midpoint" que captura el porcentaje de completitud solo para casos que han alcanzado la revisión de punto medio. Para un caso en punto medio con:

Completion_Percentage: 45
Milestone: "Project Midpoint Review"

El Completion_At_Midpoint será: 45

Para casos que aún no han llegado al punto medio:

Completion_Percentage: 25
Milestone: "Initial Planning"

El Completion_At_Midpoint estará en blanco (null)

Más adelante, a medida que Completion_Percentage continúe actualizándose, podrás comparar la instantánea del punto medio con la completitud final para analizar la precisión de las estimaciones e identificar proyectos que se desviaron significativamente de las proyecciones a mitad de camino.

Conocimientos: Estas instantáneas temporales permiten análisis de tendencias a lo largo del ciclo del proyecto, ayudan a identificar sesgos sistemáticos en estimaciones en diferentes fases y proporcionan métricas de referencia para mejorar la precisión de la planificación futura de proyectos.

Salida

El enriquecimiento Copiar Atributo crea un único atributo nuevo al mismo nivel (caso o evento) que el atributo fuente. El nuevo atributo es una réplica exacta del atributo fuente, preservando:

Tipo de Dato: El atributo copiado mantiene el mismo tipo de dato que el origen (texto, entero, decimal, booleano o datetime)
Formato de Visualización: Cualquier formato aplicado al atributo original (símbolos de moneda, decimales, formatos de fecha) se preserva en la copia
Valores: Todos los valores no nulos del atributo fuente se copian exactamente al nuevo atributo

El nuevo atributo aparece en tu conjunto de datos junto al atributo original y puede usarse en todas las funcionalidades de mindzieStudio, incluyendo filtros, calculadoras, visualizaciones y enriquecimientos posteriores. Cuando no se aplica filtro, el nuevo atributo tendrá valores para todos los casos o eventos (coincidiendo con la completitud del atributo fuente). Cuando se aplica filtro, solo los casos o eventos que cumplan los criterios tendrán valores en el nuevo atributo; los casos no coincidentes tendrán el atributo presente pero con valor nulo.

El atributo copiado se marca como un atributo derivado en los metadatos del conjunto de datos, indicando que fue creado mediante procesamiento de enriquecimiento y no forma parte de los datos fuente originales. Las dependencias del atributo referencian el atributo fuente original, manteniendo la línea de datos para auditoría y comprensión de transformaciones.

Para atributos de evento, la operación de copia se realiza a nivel de evento, lo que significa que cada evento individual recibe una copia del valor de su atributo. Para atributos de caso, la copia ocurre a nivel de caso, duplicando el único valor a nivel de caso en el nuevo atributo.

Esta documentación es parte de la plataforma de minería de procesos mindzie Studio.