Paires au même moment

Vue d'ensemble

Le calculateur Paires au même moment identifie les paires d'activités présentant des problèmes de données de timestamp où l'ordre temporel ne peut pas être déterminé de manière fiable. Ce calculateur spécialisé en qualité des données analyse vos données de processus pour trouver des paires d'activités où les événements se produisent soit exactement au même moment, soit lorsqu'un événement n'a qu'une date (sans heure) tandis qu'un autre événement le même jour dispose d'une heure précise. Ces problèmes de timestamp rendent impossible la détermination de l'activité qui s'est réellement produite en premier, ce qui peut affecter l'analyse du flux de processus et la vérification de la conformité.

Utilisations courantes

Détecter les problèmes de qualité des données dans les timestamps d'événements avant d'effectuer une analyse de processus
Identifier les activités fréquemment enregistrées avec des timestamps identiques
Trouver les cas où les timestamps ne comportant qu'une date entrent en conflit avec ceux comportant une date et une heure
Valider la qualité des données importées après une migration depuis des systèmes hérités
Évaluer la fiabilité de l'ordre temporel dans l'analyse de process mining
Prioriser les efforts de nettoyage des données en identifiant les paires d'activités les plus problématiques

Paramètres

Ce calculateur ne requiert aucun paramètre de configuration. Il analyse automatiquement toutes les paires d'activités de vos données de processus pour identifier celles présentant des problèmes d'ordre temporel.

Exemples

Exemple 1 : Identification des problèmes de qualité des données dans le traitement des factures

Scénario : Après avoir importé les données de traitement des factures d'un système ERP hérité, vous souhaitez vérifier si les données de timestamp sont suffisamment fiables pour une analyse de process mining. Certaines activités ont été enregistrées avec des timestamps complets tandis que d'autres n'ont qu'une date.

Paramètres :

Aucun paramètre requis - le calculateur s'exécute automatiquement

Sortie :

Le calculateur produit un tableau avec les colonnes suivantes :

Paire d'activités : Affiche la paire d'activités au format "Activité1 -> Activité2"
Activité 1 : La première activité de la paire
Activité 2 : La seconde activité de la paire
Nombre de paires à ordre connu : Le nombre de fois où cette paire d'activités apparaît dans vos données avec un ordre temporel pouvant être déterminé de manière fiable (timestamps différents comportant l'heure de la journée)

Le tableau affiche uniquement les paires d'activités présentant des problèmes de timestamp. Si une paire n'apparaît pas dans les résultats, cela signifie que toutes les occurrences de cette paire ont un ordre temporel fiable.

Analyses :

Vous constatez que "Facture reçue -> Facture approuvée" apparaît avec un Nombre de paires à ordre connu de 247. Cela signifie qu'il y a 247 cas où ces activités peuvent être ordonnées correctement, mais le calculateur a identifié cette paire car il existe AUSSI des cas où :

Les deux activités ont des timestamps identiques (enregistrées exactement au même moment)
Une activité n'a qu'une date tandis que l'autre a une date et une heure le même jour

Cela indique que, bien que la plupart des cas soient fiables, certains ne permettent pas de déterminer si la facture a été approuvée avant ou après sa réception, ce qui constitue un problème critique de qualité des données à examiner.

Exemple 2 : Évaluation de la qualité des données d'importation en lots

Scénario : Votre organisation a effectué un chargement massif de données depuis un système hérité, et vous suspectez que de nombreux événements ont reçu le même timestamp lors du processus de migration.

Paramètres :

Aucun paramètre requis - le calculateur s'exécute automatiquement

Sortie :

Le calculateur affiche plusieurs paires d'activités avec des Nombre de paires à ordre connu importants mais les signale également comme problématiques, indiquant une qualité de données mixte :

Paire d'activités	Nombre de paires à ordre connu
Commande créée -> Commande validée	1 523
Commande validée -> Contrôle des stocks	892
Contrôle des stocks -> Expédition planifiée	456

Analyses :

La présence de ces paires dans la sortie indique que, bien que des milliers d'occurences aient un ordre temporel correct, il existe aussi des cas avec des conflits de timestamp. Cela suggère :

Que l'importation massive a peut-être attribué des timestamps par défaut à minuit à certains événements
Que certaines activités ont pu être traitées en lot et enregistrées simultanément
Que les règles de validation des données n'ont pas été appliquées de manière systématique pendant la migration

Vous devez examiner les cas contribuant à ces paires problématiques afin de déterminer s'ils représentent :

Une exécution simultanée légitime (rare mais possible)
Des problèmes de synchronisation de l'horloge système
Des artefacts de migration nécessitant une correction

Exemple 3 : Validation des données de processus en temps réel

Scénario : Vous analysez un processus de fabrication où les activités doivent être enregistrées en temps réel. Vous souhaitez vérifier que le système de contrôle du processus horodate correctement toutes les activités.

Paramètres :

Aucun paramètre requis - le calculateur s'exécute automatiquement

Sortie :

Le calculateur montre seulement quelques paires d'activités avec des Nombre de paires à ordre connu très faibles :

Paire d'activités	Nombre de paires à ordre connu
Contrôle qualité -> Emballage	3
Emballage -> Étiquetage	1

Analyses :

Trouver un faible nombre de paires problématiques est un résultat positif. Cela indique :

Que la grande majorité des paires d'activités ont un ordre temporel fiable
Que le système de journalisation en temps réel fonctionne correctement
Que seules 4 occurrences au total ont des problèmes de timestamp (3 + 1)
Que ces rares cas peuvent représenter une exécution simultanée légitime ou de petites anomalies système

Cela vous donne confiance que vos données de processus conviennent à une analyse temporelle détaillée, au process mining et à la vérification de conformité.

Sortie

Le calculateur produit un seul tableau affichant uniquement les paires d'activités présentant des problèmes d'ordre temporel. Le tableau comprend :

Colonne Paire d'activités : Affiche la relation directionnelle entre deux activités (Activité1 -> Activité2)
Colonnes activités individuelles : Affiche chaque activité séparément pour permettre le filtrage et l'analyse
Nombre de paires à ordre connu : Indique combien de fois cette paire apparaît avec un ordre temporel fiable, ce qui aide à comprendre la gravité du problème

La sortie est interactive : vous pouvez cliquer sur les paires d'activités pour approfondir les cas spécifiques contribuant aux problèmes d'ordre temporel.

Notes importantes :

Les paires d'activités qui N'ONT JAMAIS de problèmes de timestamp n'apparaîtront PAS dans cette sortie
Des Nombre de paires à ordre connu élevés suggèrent que le problème de timestamp affecte une paire d'activités fréquente
Un tableau de résultats vide signifie que toutes les paires d'activités dans votre processus ont un ordre temporel fiable

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