Compte d'Événements Quotidien

Aperçu

Le calculateur de Compte d'Événements Quotidien analyse les modèles de fréquence des événements en regroupant les événements par date, fournissant une distribution quotidienne du nombre d'événements ainsi qu'une analyse en pourcentage. Ce calculateur compte combien d'événements se sont produits chaque jour calendaire dans l'ensemble de votre journal d'événements, ce qui le rend utile pour identifier les problèmes de qualité des données, les modèles de charge de travail et les tendances d'activité du système.

Contrairement aux calculateurs au niveau des cas, celui-ci fonctionne au niveau des événements, ce qui signifie qu'il compte les activités ou transactions individuelles plutôt que des instances complètes de processus.

Usages Courants

  • Identifier les lacunes d'extraction des données ou les jours manquants dans votre journal d'événements
  • Détecter des pics ou des baisses inhabituels de l'activité système pouvant indiquer des problèmes de qualité des données
  • Analyser la répartition de la charge de travail au fil des jours calendaire
  • Comprendre les différences d'activité entre week-ends et jours de semaine
  • Identifier les tendances saisonnières et motifs dans l'exécution des processus
  • Valider l'exhaustivité et la cohérence des données dans le temps

Paramètres

Ce calculateur ne possède aucun réglage configurable. Il analyse automatiquement tous les événements dans votre jeu de données filtré en les regroupant par la composante date de leur horodatage.

Champs Standards :

  • Title : Titre personnalisé optionnel pour la sortie du calculateur
  • Description : Description optionnelle à des fins de documentation

Exemples

Exemple 1 : Détection de Problèmes d'Extraction de Données

Scénario : Vous validez une nouvelle extraction de données depuis votre système ERP et souhaitez vous assurer que les événements sont bien capturés chaque jour ouvrable sans interruption.

Paramètres :

  • Title : "Distribution Quotidienne des Événements"
  • Description : "Vérifier l'exhaustivité de l'extraction de données"

Sortie :

Le calculateur affiche un tableau avec trois colonnes :

  • Date : Chaque jour calendaire trouvé dans le journal d'événements
  • Count : Le nombre d'événements survenus ce jour-là
  • Percent : Le pourcentage d'événements totaux que ce jour représente (sous forme décimale)

Exemple de sortie :

Date         Count    Percent
2024-01-15   1,247    0.0523
2024-01-16   1,189    0.0499
2024-01-17      42    0.0018
2024-01-18   1,312    0.0551

Observations : Dans cet exemple, le 17 janvier ne montre que 42 événements comparé aux typiques plus de 1 200 événements des jours alentours. Cette chute dramatique (moins de 2 % du volume normal) indique un possible problème d'extraction de données ou une panne système qui doit être investiguée. Cherchez des jours manquants (trous dans la séquence des dates) ou des jours avec des compteurs anormalement bas pouvant indiquer des données incomplètes.

Exemple 2 : Analyse Week-end vs Jours de Semaine

Scénario : Vous souhaitez comprendre si vos activités de traitement des factures ont lieu sept jours sur sept ou seulement pendant les jours ouvrables.

Paramètres :

  • Title : "Calendrier d'Activité de Traitement des Factures"
  • Description : "Identifier les schémas de traitement sur la semaine"

Sortie :

La répartition quotidienne montre les comptes d'événements pour chaque jour. Visualisée en graphique, vous pouvez identifier :

  • Les jours sans événements (probablement les week-ends et jours fériés)
  • Les schémas constants pendant les jours de semaine
  • Les pics du lundi (courants dans de nombreux processus métier)
  • Les pics de fin de mois

Observations : Si vous observez des compteurs quasi nuls les samedis et dimanches, votre traitement des factures est principalement une activité de jour ouvrable. Si vous observez de l'activité sept jours sur sept, vous pourriez avoir des traitements automatisés ou des opérations internationales. Les pics importants du lundi indiquent souvent le traitement de rattrapage du week-end.

Exemple 3 : Identifier l'Impact d'une Mise à Niveau Système

Scénario : Votre département IT a effectué une mise à niveau système le 15 mars et vous souhaitez vérifier si cela a impacté le volume de traitement des transactions.

Paramètres :

  • Title : "Analyse de l'Activité Système de Mars"
  • Description : "Comparaison avant et après mise à niveau"

Sortie :

Le calculateur affiche les comptes d'événements pour chaque jour de mars. Vous pouvez comparer la moyenne quotidienne avant le 15 mars avec celle après cette date.

Exemple de pattern :

Date         Count    Percent
2024-03-12   2,450    0.0334
2024-03-13   2,387    0.0325
2024-03-14   2,512    0.0342
2024-03-15     876    0.0119  <- Jour de la mise à niveau
2024-03-16   2,398    0.0327
2024-03-17   2,441    0.0332

Observations : Le compte d'événements sensiblement plus faible le 15 mars (876 contre un typique 2 400+) montre une activité réduite durant la fenêtre de mise à jour. Le retour à des volumes normaux dès le 16 mars indique que le système s'est remis avec succès. Si des faibles comptes avaient persisté plusieurs jours, cela aurait suggéré des problèmes post-mise à niveau nécessitant une investigation.

Sortie

Le calculateur produit un tableau de données avec les colonnes suivantes :

Date (DateTime) : La date calendaire (sans composante horaire) pour chaque groupe. Les résultats sont ordonnés chronologiquement du plus ancien au plus récent.

Count (Nombre) : Le nombre total d'événements survenus à cette date spécifique. Cela compte toutes les activités/événements dans votre journal pour ce jour.

Percent (Décimal) : Le pourcentage du total des événements représenté par cette date, affiché sous forme décimale (par exemple, 0,15 représente 15 % de tous les événements).

La sortie peut être visualisée sous forme de :

  • Graphiques en lignes : Idéal pour montrer les tendances quotidiennes dans le temps
  • Graphiques à barres : Efficace pour comparer les niveaux d'activité sur des plages de dates spécifiques
  • Cartes de chaleur calendaires : Représentation visuelle de l'intensité d'activité par date
  • Analyse de séries temporelles : Pour identifier tendances et motifs sur des périodes longues

Note : Les événements avec des horodatages manquants ou invalides sont exclus de l'analyse. Seuls les événements avec des informations de date/heure valides sont comptabilisés.

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