Explorateur de Cas

Aperçu

Le calculateur Explorateur de Cas affiche les attributs des cas et des événements dans un tableau personnalisable, vous permettant d’explorer en détail les données du processus. Ce calculateur est votre outil principal pour voir les données brutes du processus, inspecter des cas spécifiques et comprendre les valeurs exactes des attributs qui pilotent vos analyses de processus.

Contrairement aux calculateurs analytiques qui agrègent et résument les données, l’Explorateur de Cas affiche les lignes réelles des données — soit au niveau du cas (une ligne par cas) soit au niveau de l'événement (une ligne par activité), selon les colonnes que vous sélectionnez. Vous contrôlez quels attributs apparaissent, comment les données sont triées et combien de lignes à afficher.

Utilisations Courantes

Inspecter des cas individuels pour comprendre des instances spécifiques du processus et leurs valeurs d’attribut
Voir les détails au niveau de l’événement pour observer la séquence complète des activités et les horodatages pour les cas
Enquêter sur des valeurs aberrantes ou des exceptions identifiées par d’autres calculateurs en examinant leurs données brutes
Valider la qualité des données en vérifiant les valeurs d’attribut réelles et en identifiant les données manquantes ou incorrectes
Créer des vues de données ciblées pour export vers Excel ou partage avec les parties prenantes
Construire des rapports personnalisés en sélectionnant des colonnes spécifiques et en triant selon des métriques clés
Déboguer les problèmes de processus en examinant la séquence exacte des événements et leurs attributs

Paramètres

Colonnes à Afficher : Sélectionnez les attributs des cas et des événements que vous souhaitez inclure dans le tableau de sortie. Vous pouvez choisir n’importe quelle combinaison de colonnes de votre journal d’événements.

Si vous sélectionnez uniquement des attributs au niveau du cas (comme Case ID, Customer Name, Total Cost), la sortie affiche une ligne par cas
Si vous incluez des attributs au niveau de l’événement (comme Activity Name, Resource, Timestamp), la sortie affiche automatiquement une ligne par événement
Les colonnes apparaissent dans le tableau de sortie dans l’ordre dans lequel vous les sélectionnez
Les noms de colonnes doivent correspondre exactement aux noms d’attributs dans votre journal d’événements

Colonne de Tri : Choisissez la colonne à utiliser pour trier les résultats. La colonne de tri doit être une des colonnes sélectionnées pour affichage. Si vous ne spécifiez pas de colonne de tri, les données apparaissent dans leur ordre naturel dans le journal d’événements.

Direction du Tri : Lorsque une colonne de tri est spécifiée, choisissez l’ordre de tri :

Ascendant : Trie du plus bas au plus haut (A-Z, 0-9, dates les plus anciennes aux plus récentes)
Descendant : Trie du plus haut au plus bas (Z-A, 9-0, dates les plus récentes aux plus anciennes)
Non trié : Maintient l’ordre original du journal d’événements (par défaut si aucune colonne de tri n’est spécifiée)

Nombre Maximum de Lignes : Spécifiez combien de lignes afficher dans le tableau de sortie. La valeur par défaut est 100 lignes pour assurer une performance rapide. Augmentez si vous souhaitez voir plus de données, ou réduisez si vous voulez seulement les premiers résultats.

Les valeurs typiques vont de 10 à 1000 lignes
La limite de lignes s’applique après le tri, vous pouvez donc l’utiliser pour afficher les « N premiers » résultats
Par exemple : Tri par durée descendant + limite à 20 lignes = « 20 cas les plus lents »
Des valeurs plus basses améliorent la performance avec de grands ensembles de données

Paramètres d’Export Personnalisé : (Optionnel) Configurez un modèle Excel personnalisé pour des exports formatés. Cette fonctionnalité avancée permet de créer des rapports brandés avec un formatage et une mise en page prédéfinis.

Exemples

Exemple 1 : Inspection des Commandes d’Achat de Haute Valeur

Scénario : Votre analyse a identifié des commandes d’achat aux coûts exceptionnellement élevés. Vous voulez examiner les 25 commandes les plus coûteuses pour comprendre leurs différences et valider les données.

Paramètres :

Colonnes à Afficher : Case ID, Supplier Name, Total Cost, Purchase Category, Approval Date, Status
Colonne de Tri : Total Cost
Direction du Tri : Descendant
Nombre Maximum de Lignes : 25

Sortie :

Le calculateur affiche un tableau de 6 colonnes et jusqu’à 25 lignes, montrant les commandes d’achat aux coûts les plus élevés en premier :

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
...	...	...	...	...	...

Analyse : En examinant ces 25 cas, vous constatez que les commandes de haute valeur couvrent plusieurs catégories (Equipment, IT, Manufacturing Supplies) et impliquent différents fournisseurs. Cette vue au niveau du cas vous aide à comprendre si les coûts élevés sont concentrés autour de fournisseurs spécifiques ou de catégories données. Vous pouvez aussi vérifier la précision des données en contrôlant les dates d’approbation et les statuts pour ces grosses commandes.

Exemple 2 : Revue de la Séquence d’Événements pour les Cas Retardés

Scénario : Plusieurs cas prennent beaucoup plus de temps que prévu. Vous voulez voir la séquence complète des événements pour les 10 cas les plus lents afin de comprendre où le temps est perdu et quels sont les ressources impliquées.

Paramètres :

Colonnes à Afficher : Case ID, Activity Name, Resource, Timestamp, Duration Since Previous Event
Colonne de Tri : Timestamp
Direction du Tri : Ascendant
Nombre Maximum de Lignes : 200

Sortie :

Comme vous avez inclus des attributs au niveau de l’événement (Activity Name, Resource, Timestamp), la sortie affiche les événements individuels plutôt que les cas. Pour 10 cas comportant en moyenne 15-20 événements chacun, vous verrez environ 150-200 lignes d’événements :

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
...	...	...	...	...

Analyse : La vue au niveau de l’événement révèle l’histoire complète de chaque cas retardé. Dans le cas CS-1234, vous voyez que la phase Procurement Review a duré 162,75 heures (près de 7 jours) sans ressource assignée, suggérant que c’est là que le retard s’est produit. En examinant plusieurs cas, vous pouvez identifier si les retards surviennent systématiquement à la même étape ou impliquent les mêmes ressources, ce qui pointe vers des goulets d’étranglement systémiques.

Exemple 3 : Validation de la Qualité des Données pour les Attributs Clients

Scénario : Avant de lancer votre analyse principale, vous voulez valider que les données clients sont complètes et correctes. Vous allez examiner un échantillon de cas pour vérifier la présence de valeurs manquantes, les problèmes de formatage ou l’incohérence des données.

Paramètres :

Colonnes à Afficher : Case ID, Customer ID, Customer Name, Customer Region, Customer Segment, Order Date
Colonne de Tri : Customer Name
Direction du Tri : Ascendant
Nombre Maximum de Lignes : 100

Sortie :

Un tableau affichant des données au niveau du cas triées alphabétiquement par nom du client :

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
...	...	...	...	...	...

Analyse : Le tri par nom du client révèle immédiatement des problèmes de qualité des données. Certains cas présentent des noms clients manquants (affichés comme vides), tandis que d’autres ont des Customer IDs manquants. Ce type d’inspection vous aide à comprendre l’étendue des problèmes de complétude avant d’exécuter des calculateurs analytiques qui pourraient produire des résultats erronés à cause des données manquantes. Vous pourriez décider de filtrer les cas incomplets ou d’enquêter sur les systèmes source pour corriger l’extraction.

Exemple 4 : Identification des Schémas de Retouches en Fabrication

Scénario : Vous souhaitez identifier les cas où l’activité "Quality Check" a été répétée plusieurs fois, suggérant des problèmes de qualité ou des retouches. Vous afficherez les événements regroupés par Case ID pour voir tous les événements de chaque cas ensemble.

Paramètres :

Colonnes à Afficher : Case ID, Activity Name, Timestamp, Quality Inspector, Defect Code, Status
Colonne de Tri : Case ID
Direction du Tri : Ascendant
Nombre Maximum de Lignes : 500

Sortie :

Tableau au niveau des événements avec les événements regroupés par cas :

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
...	...	...	...	...	...

Analyse : En triant par Case ID, tous les événements de chaque cas apparaissent ensemble dans l’ordre chronologique. Vous voyez clairement que le cas MFG-1001 a échoué au premier contrôle qualité (avec code de défaut QDEF-45), a subi une retouche, puis a réussi au second contrôle qualité. En comparaison, le cas MFG-1002 a réussi dès la première tentative. Cette analyse de schéma permet d’identifier les codes défaut les plus fréquents et quels inspecteurs détectent le plus d’incidents.

Exemple 5 : Création d’un Résumé Exécutif des Approbations Récentes

Scénario : Le CFO souhaite voir les 50 approbations de factures les plus récentes avec des informations clés sur les montants, départements et approbateurs pour un résumé exécutif hebdomadaire.

Paramètres :

Colonnes à Afficher : Invoice Number, Invoice Date, Department, Invoice Amount, Approver Name, Approval Date
Colonne de Tri : Approval Date
Direction du Tri : Descendant
Nombre Maximum de Lignes : 50

Sortie :

Tableau au niveau du cas affichant les approbations les plus récentes en premier :

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
...	...	...	...	...	...

Analyse : Cette vue ciblée fournit exactement ce dont le CFO a besoin : une liste chronologique des approbations récentes indiquant qui a approuvé quoi et pour quels départements. Le tri descendant par date d’approbation assure que l’activité la plus récente apparaît en tête. La limite de 50 lignes rend le rapport gérable tout en couvrant environ une semaine d’activité d’approbation. Ces données peuvent être exportées vers Excel pour être incluses dans les rapports exécutifs.

Exemple 6 : Comparaison des Performances des Ressources entre Cas

Scénario : Vous voulez analyser comment différents agents du service client gèrent les cas en examinant leurs cas assignés et les principales métriques.

Paramètres :

Colonnes à Afficher : Case ID, Assigned Agent, Case Type, Priority, Resolution Time, Customer Satisfaction Score
Colonne de Tri : Assigned Agent
Direction du Tri : Ascendant
Nombre Maximum de Lignes : 300

Sortie :

Tableau au niveau du cas groupé par agent :

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
...	...	...	...	...	...

Analyse : Le tri par agent assigné regroupe tous les cas de chaque agent ensemble, ce qui facilite la détection de schémas dans leur travail. Pour Alice Johnson, on voit qu’elle gère à la fois des cas techniques et de facturation avec des scores de satisfaction clients toujours élevés et des temps de résolution raisonnables. Bob Martinez montre plus de variations, avec un cas de support technique prenant beaucoup plus de temps (8,5 heures) et un score de satisfaction plus bas (3,5). Cette vue cas par cas aide les managers à repérer les opportunités de coaching ou à comprendre la répartition de la charge de travail.

Sortie

Le calculateur Explorateur de Cas affiche un tableau de données interactif contenant exactement les colonnes que vous avez sélectionnées, trié selon vos spécifications et limité au nombre de lignes que vous avez défini.

Structure du Tableau

En-têtes de Colonnes : Affiche les noms conviviaux des attributs sélectionnés, rendant le tableau facile à lire et à comprendre.

Types de Données : Chaque colonne conserve son type de données d’origine du journal d’événements (dates, nombres, texte, etc.) et affiche les valeurs avec le format approprié.

Nombre de Lignes : Le tableau montre jusqu’à la valeur Maximum Rows spécifiée. Si votre journal contient moins de lignes correspondantes, toutes les lignes disponibles sont affichées.

Ordre de Tri : Les lignes apparaissent dans l’ordre défini par la colonne de tri et la direction du tri. Si aucun tri n’est spécifié, elles apparaissent dans l’ordre naturel du journal.

Comportement d’Affichage

Au Niveau du Cas vs. au Niveau de l’Événement :

Si vous sélectionnez uniquement des attributs de cas, le tableau montre une ligne par cas
Si vous incluez des attributs d’événement, le tableau passe automatiquement à une vue au niveau des événements, montrant une ligne par événement/activité
Le calculateur détecte automatiquement le mode à utiliser selon vos colonnes sélectionnées

Valeurs Vides : Les valeurs d’attribut manquantes ou nulles s’affichent comme des cellules vides dans le tableau, vous aidant à repérer les problèmes de qualité des données.

Grands Nombres : Les valeurs numériques sont formatées avec les séparateurs de milliers et les décimales appropriés pour une meilleure lisibilité.

Dates et Heures : Les colonnes de timestamps s’affichent dans un format lisible montrant la date et l’heure.

Fonctionnalités Interactives

Cliquer pour Détailler : Cliquez sur une ligne pour explorer en détail les informations du cas et examiner plus en profondeur les événements et attributs associés.

Export Excel : Exportez le tableau affiché vers Excel pour analyse hors ligne, reporting ou partage avec des parties prenantes n’ayant pas accès à mindzieStudio.

Modèles d’Export Personnalisés : Si les Paramètres d’Export Personnalisés sont configurés, vous pouvez générer des rapports Excel formatés en utilisant des modèles prédéfinis incluant la marque, le formatage et la mise en page.

Copier les Données : Sélectionnez et copiez les données du tableau pour les coller dans d’autres applications ou documents.

Notes de Performance

Limites de Lignes Améliorent la Vitesse : Utiliser des valeurs plus petites pour Maximum Rows (10-100) donne des résultats plus rapides, surtout avec de grands journaux d’événements contenant des millions d’événements.

Les Requêtes Événements sont Plus Lentes : Afficher les données au niveau des événements (en incluant des attributs d’événement) nécessite plus de temps de traitement que les données au niveau du cas, particulièrement pour des journaux ayant beaucoup d’événements par cas.

Performance du Tri : Le tri est effectué avant l’application de la limite de lignes, donc le tri de grands ensembles de données peut prendre quelques instants. Envisagez de filtrer vos données avec d’autres calculateurs en amont si vous travaillez avec des journaux très volumineux.

Schémas de Sortie Courants

Analyse Top N : Trier par une colonne métrique (descendant pour les plus hauts, ascendant pour les plus bas) + fixer Maximum Rows à N = résultats « Top N » ou « Bottom N »

Validation des Données : Trier alphabétiquement par des attributs clés + vérifier les valeurs manquantes, doublons ou incohérences de format

Investigation de Cas : Sélectionner des Case IDs spécifiques (en utilisant d’abord des filtres) + inclure des colonnes d’événement + trier par Timestamp = chronologie complète du cas

Reporting Exécutif : Sélectionner des métriques clés + trier par date descendant + limiter aux lignes récentes = résumé hebdomadaire/mensuel pour les parties prenantes

Analyse des Ressources : Inclure des attributs de ressource + trier par nom de ressource + inclure des métriques de performance = revue de la charge de travail et des performances des ressources

Conseils d’Utilisation

Commencez Simple : Sélectionnez d’abord quelques colonnes essentielles pour comprendre la structure des données, puis ajoutez-en plus au besoin.

Combinez avec des Filtres : Utilisez les calculateurs de filtre en amont pour limiter aux cas d’intérêt avant de les afficher dans l’Explorateur de Cas.

Vérifiez les Noms de Colonnes : Les noms de colonnes doivent correspondre exactement aux noms d’attributs dans votre journal d’événements (sensible à la casse). Utilisez le sélecteur de colonnes dans les paramètres du calculateur pour éviter les fautes de frappe.

Testez les Limites de Lignes : Commencez avec une petite valeur Maximum Rows (comme 10 ou 20) pour voir rapidement la structure, puis augmentez si nécessaire.

Compromis au Niveau Événement : Souvenez-vous que l’inclusion d’un seul attribut d’événement passe la table entière en affichage au niveau événement, ce qui montre beaucoup plus de lignes et peut prendre plus de temps à traiter.

Export pour Partage : Pour créer des rapports destinés aux parties prenantes, utilisez l’Explorateur de Cas pour créer des vues ciblées et triées, puis exportez vers Excel pour un formatage professionnel et une distribution facile.

L’Explorateur de Cas est votre fenêtre vers les données brutes du processus, offrant la transparence et le détail nécessaires pour valider les analyses, enquêter sur des cas spécifiques et comprendre les valeurs exactes des attributs qui alimentent vos insights en process mining.

Cette documentation fait partie de la plateforme de process mining mindzie Studio.