エンリッチメント

データエンリッチメントAPI

AI搭載のエンリッチメント、カスタムパイプライン、統合Pythonノートブックを使用して、データセットを高度な分析向けに強化します。

機能

エンリッチメントパイプライン

データエンリッチメントパイプラインを構築および管理します。

パイプラインを見る

パイプライン実行

データセット上でエンリッチメントパイプラインを実行します。

パイプラインを実行

Pythonノートブック

Jupyterノートブックを使用してカスタムエンリッチメントを行います。

ノートブックを見る

利用可能なエンドポイント

エンリッチメント管理

エンリッチメントパイプラインおよび設定を管理する基本操作。

メソッド	エンドポイント	説明
GET	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichments`	すべてのエンリッチメントパイプラインを一覧表示
POST	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment`	新しいエンリッチメントパイプラインを作成
GET	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/{enrichmentId}`	エンリッチメントの詳細を取得
PUT	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/{enrichmentId}`	エンリッチメント設定を更新
DELETE	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/{enrichmentId}`	エンリッチメントパイプラインを削除

パイプライン実行

エンリッチメントパイプラインを実行し、処理状況を監視します。

メソッド	エンドポイント	説明
POST	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/{enrichmentId}/execute`	エンリッチメントパイプラインを実行
GET	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/{enrichmentId}/status`	実行状況を取得
GET	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/{enrichmentId}/results`	エンリッチメント結果を取得

ノートブック統合

カスタムエンリッチメントロジック用のPythonノートブックを管理します。

メソッド	エンドポイント	説明
GET	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/notebooks`	利用可能なノートブックの一覧表示
POST	`/api/{tenantId}/{projectId}/enrichment/notebook/execute`	ノートブックエンリッチメントを実行

エンリッチメントタイプ

mindzieStudioはプロセスマイニング分析を強化するために、さまざまな種類のデータエンリッチメントをサポートしています：

AI搭載エンリッチメント

人工知能を活用したインテリジェントなデータ強化。

アクティビティ分類
異常検知
パターン認識
予測洞察

統計的エンリッチメント

計算済みメトリクスおよび統計的洞察を追加。

期間計算
頻度分析
パフォーマンス指標
トレンド分析

ビジネスルール

カスタムビジネスロジックおよび検証ルールを適用。

コンプライアンスチェック
ビジネスルール検証
データ品質評価
カスタム変換

外部連携

外部システム情報を用いたデータのエンリッチメント。

ERPデータ参照
CRM連携
サードパーティAPI
マスターデータエンリッチメント

パイプライン構成

エンリッチメントパイプラインの構造と設定オプションの理解：

基本パイプライン構造

{
  "enrichmentId": "enrich-550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "name": "プロセスパフォーマンスエンリッチメント",
  "description": "KPIおよびパフォーマンス指標を計算",
  "type": "statistical",
  "inputDataset": "dataset-660e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "steps": [
    {
      "stepId": "step-001",
      "type": "duration_calculation",
      "config": {
        "fromActivity": "注文作成",
        "toActivity": "注文完了",
        "outputColumn": "TotalDuration"
      }
    },
    {
      "stepId": "step-002",
      "type": "frequency_analysis",
      "config": {
        "groupBy": "Activity",
        "outputColumn": "ActivityFrequency"
      }
    }
  ],
  "schedule": {
    "enabled": true,
    "frequency": "daily",
    "time": "02:00"
  }
}

一般的なユースケース

プロセスインテリジェンス: イベントログにAI搭載の洞察やパターン認識を追加
パフォーマンス分析: KPI、期間、パフォーマンス指標を自動計算
データ品質: ビジネスルールを使ってプロセスデータを検証およびクリーンアップ
コンプライアンス監視: ビジネスルールおよび規則の遵守状況をチェック
予測分析: プロセス結果やボトルネックの予測を生成
外部コンテキスト: 他の業務システムからの情報でプロセスデータを強化

注意: すべてのエンリッチメントAPIエンドポイントは、有効な認証および対象プロジェクトとテナントに対する適切な権限が必要です。

はじめに: まずパイプライン管理でエンリッチメントパイプラインを作成し、その後パイプライン実行でデータセットへのエンリッチメント実行を試してください。