データデザイナープロジェクト

Data Designer Projectのアクションステップでは、mindzieDataDesignerプロジェクトを自動的に実行してイベントログデータをインポートまたは更新できます。これにより、データをスケジュールに基づいてインポートする完全自動化されたデータパイプラインが実現します。

概要

Data Designer Projectのアクションステップを設定すると、システムは以下を行います。

  1. mindzieDataDesignerに接続
  2. 選択したプロジェクトを実行
  3. イベントログデータのインポートまたは更新
  4. 最新のデータを分析のために提供

これはプロセスマイニングプロジェクトにおいて、手動操作なしで最新データを維持するために不可欠です。

Data Designer Projectを使うタイミング

以下のような場合にData Designer Projectを使用してください。

  • イベントログデータをスケジュールで自動更新したいとき
  • レポート作成の前にデータをインポートしたいとき
  • プロセスマイニング分析を常に最新状態に保ちたいとき
  • データのインポートからレポート配布までのエンドツーエンド自動化を構築したいとき

前提条件

Data Designer Projectを使用する前に以下を確認してください。

  1. 既にmindzieDataDesignerプロジェクトが設定されている
  2. プロジェクトが手動で正常に動作確認されている
  3. データベース接続および認証情報が正しく設定されている
  4. Data Designerプロジェクトを実行するための適切な権限を持っている

設定

アクションにData Designer Projectステップを追加するには、アクションステップセクションの + ボタンをクリックし、Run Data Designer Project を選択します。

データデザイナープロジェクトダイアログ

設定項目

Data Designer Project： ドロップダウンから実行したいプロジェクトを選択します。環境で利用可能なすべてのData Designerプロジェクトが一覧表示されます。

ドロップダウンには以下が表示されます：

  • プロジェクト名
  • 最終更新日
  • 作成者（存在する場合）

プロジェクトを選択し、Submit をクリックしてアクションに追加します。

一般的なユースケース

毎日のデータ更新

営業時間前の毎朝にデータインポートを実行します：

設定 値
Data Designer Project Daily Sales Process Import
トリガー 毎日5:00 AM

これにより、分析担当者は新鮮なデータで一日を開始できます。

レポート前のデータ更新

データインポートとレポート生成を組み合わせます：

アクションステップ（順番に）：

  1. Run Data Designer Project - 最新データをインポート
  2. AI Automatic Report - 経営層向けサマリー生成および配信

トリガー: 毎週月曜日6:00 AM

このパターンでレポートは常に最新データを反映します。

エンドツーエンドの自動化パイプライン

完全自動化ワークフローの作成例：

アクションステップ：

  1. Run Data Designer Project - イベントログのインポート
  2. Error & Warning Report - インポートの問題チェック
  3. AI Automatic Report - 経営層向けサマリー送付
  4. Grid Email - 詳細メトリクスをオペレーションチームへ送信

トリガー: 毎日5:00 AM

先にデータインポートをスケジュールすることで、後続のステップは常に最新データを使用します。

実行順序

アクションに複数のステップがある場合、設定した順に実行されます：

  1. データインポートが最初に実行される - 基礎データを更新
  2. レポートが次に生成される - 新しくインポートしたデータを使用
  3. 通知が最後に送信される - 結果をレポート

データに依存するステップの前に必ずData Designer Projectステップを置いてください。

ベストプラクティス

  1. レポートより前にスケジュールする：データインポートに十分なバッファ時間を確保し、インポート時間や処理時間を考慮してください。

  2. まず手動でプロジェクトをテスト：自動化前にData Designerプロジェクトが正常に実行されることを確認し、問題を修正してください。

  3. インポート成功を監視：Error & Warning Reportステップを追加してインポート失敗を検知し、パイプライン障害を即時通知します。

  4. データの鮮度要件を考慮：データの最新性の必要度に応じてインポートをスケジュールします。日次が一般的ですが、プロセスによっては時間単位の更新が必要な場合もあります。

  5. ソースシステムの稼働状況を考慮：メンテナンス時間帯を避け、ソースデータベースが利用可能な時間にインポートを設定してください。

  6. 複数インポートのスケジュール調整：複数のData Designerプロジェクトを持つ場合、ソースシステム負荷を避けるためスケジュールをずらして実行してください。

トラブルシューティング

プロジェクトがドロップダウンに表示されない

  • Data Designerプロジェクトが存在し保存されているか確認
  • アクセス権限があるか確認
  • mindzieDataDesignerで正しく設定されているか確認

インポートが失敗する

  • アクション履歴で詳細なエラーメッセージを確認
  • データベース接続が有効か検証
  • ソースデータが利用可能か確認
  • mindzieDataDesigner上で手動テスト実施

分析にデータが更新されない

  • インポートが正常に完了したか（アクション履歴で）確認
  • 分析が正しいデータセットを使用しているか確認
  • データインポート後に分析が更新される設定か確認
  • Data Designerプロジェクトが正しい宛先を対象にしているか検証

インポート中のタイムアウト

  • 大規模インポートはデフォルトのタイムアウトを超える可能性あり
  • プロジェクトの最適化を検討
  • 大規模インポートを小分割で段階的に更新する方法も有効
  • タイムアウト延長が必要な場合はサポートにお問い合わせください

認証情報エラー

  • データベース認証情報の有効期限切れの可能性
  • サービスアカウントが有効か確認
  • Data Designerプロジェクト設定内の認証情報を更新
  • ソースシステムへのネットワーク接続を確認

統合パターン

順次処理

Action: Daily Process Mining Update
Steps:
  1. Run Data Designer Project: Import Event Log
  2. Wait for completion
  3. AI Automatic Report: Generate Summary

Trigger: Daily 6:00 AM

並行データソース処理

独立したデータソースごとに別々のアクションを作成：

Action 1: Import Sales Data
  - Run Data Designer Project: Sales Event Log
  - Trigger: Daily 5:00 AM

Action 2: Import Support Data
  - Run Data Designer Project: Support Tickets
  - Trigger: Daily 5:00 AM

Action 3: Combined Report (scheduled after imports complete)
  - AI Automatic Report: Cross-Process Analysis
  - Trigger: Daily 6:00 AM

エラー回復

Action: Data Import with Monitoring
Steps:
  1. Run Data Designer Project: Main Import
  2. Error & Warning Report: Send to data-team@company.com

Trigger: Daily 5:00 AM

インポート失敗時にエラーレポートで即時通知します。

関連ドキュメント

サポート

Data Designer Projectアクションで問題が発生した場合：

  • メール：support@mindzie.com
  • Data Designerプロジェクト名を明記
  • アクション履歴のエラーメッセージを添付
  • 問題が発生し始めた時期を記載してください