Cas avec des horodatages d'événements identiques

Aperçu

Le filtre Cas avec des horodatages d'événements identiques identifie les cas où plusieurs activités se sont déroulées exactement au même horodatage, jusqu'à la milliseconde. Ce filtre est utile pour détecter des problèmes de qualité des données, identifier l'exécution simultanée de processus, ou trouver des cas où les événements ont été enregistrés en masse avec des horodatages identiques. Vous pouvez choisir d'inclure ou d'exclure les cas comportant des activités au même moment, selon que vous investiguez des anomalies d'horodatage ou que vous vous concentrez sur des cas correctement séquencés.

Utilisations courantes

Détecter des problèmes de qualité des données où plusieurs événements ont des horodatages identiques
Identifier des cas avec des motifs d'horodatage suspects pouvant indiquer des erreurs de chargement des données
Trouver des cas où des activités parallèles ont été exécutées simultanément
Exclure des cas présentant des anomalies d'horodatage de l'analyse des processus
Étudier des scénarios de traitement par lots ou de chargement massif de données
Nettoyer les ensembles de données en se concentrant uniquement sur des cas avec des horodatages correctement séquencés

Paramètres

Inclure ou exclure des cas : Choisissez d'inclure ou d'exclure les cas ayant des activités au même moment.

Inclure les cas avec activités au même moment : Ne retourne que les cas où au moins deux événements se sont produits exactement au même horodatage
Exclure les cas avec activités au même moment : Ne retourne que les cas où tous les événements ont des horodatages différents (séquencés correctement)

Exemples

Exemple 1 : Détection de problèmes de qualité des données

Scénario : Votre jeu de données d'exploration de processus a été importé d'un système hérité. Vous suspectez que certains cas présentent des problèmes de qualité des données où plusieurs événements ont été enregistrés avec des horodatages identiques, ce qui ne devrait pas arriver dans votre workflow d'approbation séquentielle.

Paramètres :

Inclure les cas avec activités au même moment

Résultat :

Le filtre retourne tous les cas où deux événements ou plus partagent exactement le même horodatage. Par exemple, si le cas #12345 a « Soumettre la demande » et « Approbation du manager » tous deux horodatés le 15-10-2024 à 14:32:18.450, ce cas sera inclus dans les résultats. Si vous avez 5 000 cas dont 120 montrent des anomalies d'horodatage, ces 120 cas seront retournés.

Perspectives : Ces cas représentent probablement des problèmes de qualité des données qui nécessitent une investigation. Les événements dans un workflow d'approbation séquentielle ne devraient pas survenir à la même milliseconde précise. Cela pourrait indiquer un chargement massif des données, des problèmes d'horloge système, ou un enregistrement inapproprié des événements. Passez en revue ces cas avec votre équipe data pour déterminer la cause racine.

Exemple 2 : Analyse de cas séquentiels propres

Scénario : Vous souhaitez effectuer une analyse précise des variantes de processus et devez exclure les cas présentant des anomalies d'horodatage. Votre objectif est d’analyser uniquement les cas où les événements sont survenus à des moments distincts, garantissant un ordre séquentiel correct.

Paramètres :

Exclure les cas avec activités au même moment

Résultat :

Le filtre retourne uniquement les cas où tous les événements ont des horodatages uniques. Si vous aviez 5 000 cas avec 120 collisions d’horodatages, le filtre retournera les 4 880 cas restants où tous les événements sont correctement séquencés dans le temps. Chaque cas dans le résultat comporte des événements avec des horodatages distincts.

Perspectives : En excluant les cas avec des horodatages identiques, vous garantissez que votre analyse des variantes repose sur des données correctement ordonnées. Cela fournit des temps de cycle plus précis, une identification des goulets d'étranglement améliorée, et une meilleure fréquence des variantes puisque tous les événements ont un ordre temporel clair.

Exemple 3 : Investigation du traitement par lots

Scénario : Votre système de gestion d'entrepôt a traité un grand lot d'expéditions durant la nuit. Vous voulez identifier quels cas faisaient partie du traitement par lots où plusieurs activités (Prélever, Emballer, Étiqueter) ont pu être enregistrées simultanément.

Paramètres :

Inclure les cas avec activités au même moment

Résultat :

Le filtre identifie les cas où plusieurs activités d'entrepôt partagent le même horodatage. Par exemple, le cas #WH-7890 pourrait afficher « Prélever des articles », « Emballer la boîte » et « Générer l'étiquette » tous horodatés le 15-10-2024 à 03:15:22.000, indiquant un traitement par lots. Si 200 expéditions ont été traitées en lot, ces 200 cas seraient retournés.

Perspectives : Ces cas représentent des événements de traitement par lots où plusieurs étapes ont été complétées et enregistrées simultanément plutôt qu'individuellement. Cela vous aide à séparer les cas traités en lots des cas séquentiels normaux, permettant des approches d'analyse différentes pour chaque mode de traitement.

Exemple 4 : Validation de l'enregistrement des transactions en temps réel

Scénario : Votre système de transactions financières devrait enregistrer chaque étape (Transaction initiée, Validation, Autorisation, Complétion) avec des horodatages précis. Vous souhaitez vérifier que l'enregistrement en temps réel fonctionne correctement en trouvant les cas avec des collisions d'horodatages.

Paramètres :

Inclure les cas avec activités au même moment

Résultat :

Le filtre retourne les cas où deux étapes ou plus d'une transaction ont des horodatages identiques. Idéalement, cela ne devrait retourner aucun cas dans un système en temps réel correctement fonctionnel. Si vous trouvez 15 cas sur 50 000 avec des collisions d'horodatages, ceux-ci méritent une investigation.

Perspectives : Les cas avec des horodatages identiques dans un système de transaction en temps réel indiquent des problèmes potentiels d'enregistrement des événements ou de résolution de l'horloge système. Un petit nombre peut être acceptable, mais un grand nombre suggère des problèmes systématiques avec votre mécanisme de capture des horodatages qui doivent être corrigés.

Sortie

Ce filtre opère au niveau du cas et filtre des cas entiers basés sur l'analyse des horodatages :

Mode inclure : Ne retourne que les cas contenant au moins deux événements avec des horodatages identiques
Mode exclure : Ne retourne que les cas où tous les événements ont des horodatages uniques
Les attributs des cas et événements sont préservés
La séquence des événements et toutes les autres propriétés restent inchangées
Le filtre effectue une comparaison exacte des horodatages (y compris les millisecondes)

Utilisez ce filtre pour identifier des problèmes de qualité des données ou pour vous assurer que votre analyse utilise uniquement des cas correctement séquencés avec un ordre temporel précis.

Cette documentation fait partie de la plateforme d'exploration de processus mindzie Studio.