Aktivite Sırası Sınıflandırması

Genel Bakış

Aktivite Sırası Sınıflandırması zenginleştirmesi, etkinlik günlüğünüzdeki zaman damgalarını otomatik olarak analiz ederek, zaman damgası kısıtlamaları nedeniyle aktivitelerin sırasının kesin olarak belirlenemediği durumları tespit eder. Bu veri kalitesi zenginleştirmesi, süreç madenciliği doğruluğu için kritik öneme sahiptir, çünkü belirsiz aktivite sıralaması yanlış süreç modellerine, yanıltıcı performans metriklerine ve güvenilmez uyumluluk kontrol sonuçlarına yol açabilir.

Birçok kaynak sistem, sadece tarih kaydeder ve zaman bileşenini atlar veya toplu veri yüklemeleri, partili işleme ya da zaman damgası kesinliği sınırlamaları nedeniyle birden fazla aktivite aynı kesin zaman damgasını paylaşır. Bir vaka içindeki etkinliklerde aynı zaman damgası (aynı tarih veya aynı tarih-saat) varsa, bu aktivitelerin gerçek gerçekleşme sırası belirsizleşir. Bu zenginleştirme, bu belirsizlik örüntülerini otomatik olarak tespit eder ve kategorize eder; süreç keşfi sonuçlarınızın güvenilirliğini değerlendirmenize ve sıralama varsayımlarının yanlış olabileceği vakaları belirlemenize olanak tanıyan nitelikler oluşturur.

Zenginleştirme herhangi bir yapılandırma gerektirmez ve tarih düzeyinde ve saat düzeyinde kapsamlı zaman damgası analizi yapar. Belirsizlik örüntülerini "SameDay" (tarih kaydedilmiş ancak zaman bileşeni yok), "SameTime" (aynı tarih-saat değerleri) veya "SameDayAndTime" (vaka her iki örüntüyü içeriyor) olarak sınıflandırır. Bu sayede etkinlik günlüğünüzdeki zaman damgası belirsizliğinin kapsamını ve niteliğini anlayabilir, veri kalitesi gereksinimleri ve süreç analizi güvenilirliği hakkında bilinçli kararlar verebilirsiniz.

Yaygın Kullanımlar

Süreç keşfi veya uyumluluk kontrolü öncesinde veri kalitesini değerlendirmek
Zaman damgası kısıtlamaları nedeniyle aktivite sıralamasının belirsiz olduğu vakaları tespit etmek
Aynı zaman damgasını paylaşan toplu yükleme veya partili işlenen etkinlikleri tespit etmek
Kaynak sistem zaman damgası kesinliğinin süreç analizi için yeterli olup olmadığını değerlendirmek
Doğru analiz için manuel sıralama varsayımları gerekebilecek vakaları işaretlemek
Tüm etkinlik günlüğünüzde zaman damgası belirsizliğinin yaygınlığını ölçmek
Belirsiz sıralamanın analiz sonuçlarını zayıflatacağı düşük kaliteli vakaları filtrelemek

Ayarlar

Bu zenginleştirme herhangi bir yapılandırma gerektirmez. Etkinlik günlüğünüzdeki tüm zaman damgalarını otomatik olarak analiz eder ve zaman damgası belirsizliği örüntülerini olay ve vaka düzeyinde kategorize eden kapsamlı nitelikler oluşturur. Bu zenginleştirmeyi iş akışınıza ekleyerek zaman damgası kalitesini analiz etmeye başlayabilirsiniz.

Örnekler

Örnek 1: Sağlık Hizmetleri Hasta Yolculuğu Analizi

Senaryo: Bir hastane, acil bölümündeki hasta akışını analiz ediyor ancak aynı gün içinde birçok aktivitenin zaman bileşeni kaydı olmadığı için tedavi ve muayene sırasını kesin olarak belirleyemiyor.

Ayarlar:
Yapılandırma gerekmez - zenginleştirme zaman damgası belirsizliğini otomatik tespit eder.

Çıktı:
Zenginleştirme aşağıdaki nitelikleri oluşturur:

Olay düzeyi nitelikler:

OrderUncertainty: Sıralama kesin olarak belirlenemeyen olaylar için TRUE
OrderUncertaintyCategory: Zaman bileşeni olmayan olaylarda diğer olaylarla aynı tarihi paylaşanlar için "SameDay"

Vaka düzeyi nitelikler:

UncertainEventOrder: TRUE (bu vakada belirsiz sıralama var)
UncertainEventOrderCount: 8 (bu vakadaki sekiz olayda belirsiz sıralama)
UncertainEventOrderCategory: "SameDay"

Hasta vakası içindeki etkinlikler:

2024-03-15 00:00:00 - Hasta Kayıt
2024-03-15 00:00:00 - Ön Değerlendirme
2024-03-15 00:00:00 - Hayati Bulgular Kontrolü
2024-03-15 00:00:00 - Doktor Görüşmesi
2024-03-15 14:30:00 - Laboratuvar Sonuçları Alındı
2024-03-15 14:30:00 - Tedavi Kararı
2024-03-15 14:30:00 - İlaç Uygulandı
2024-03-15 18:00:00 - Hasta Taburcu

İlk dört olay (hepsi 00:00:00) saat bileşeni olmadığı için "SameDay" belirsizliği olarak işaretlenir. 14:30:00 zamanındaki üç olay ise aynı tarih-saat değerini paylaştıklarından "SameTime" olarak işaretlenir. Bu vaka her iki örüntüyü içerdiğinden "SameDayAndTime" kategorisine girer.

İçgörüler: Hastane, acil bölüm vakalarının %67'sinde kayıt sisteminin zaman bileşeni eksikliği nedeniyle etkinlik sıralamasının belirsiz olduğunu keşfeder. Bu, doğru süreç keşfi yapılmadan önce giderilmesi gereken kritik bir veri kalitesi sorunudur. Artık yalnızca tam zaman damgası olan vakaları filtreleyebilir veya kaynak sistemlerde zaman damgası kesinliğini artırmak için BT ile çalışabilirler.

Örnek 2: Finansal İşlem Süreci

Senaryo: Bir banka, kredi kartı işlem onay süreçlerini analiz ediyor ancak toplu işlenen işlemlerde aynı zaman damgasının paylaşılması nedeniyle sahtekarlık kontrolü, yetkilendirme ve onay kararlarının gerçek sırasını belirleyemiyor.

Ayarlar:
Yapılandırma gerekmez.

Çıktı:
Toplu sistemde işlenen bir işlem vakası:

2024-10-15 02:15:33 - İşlem Alındı
2024-10-15 02:15:33 - Sahtekarlık Risk Değerlendirmesi
2024-10-15 02:15:33 - Kredi Limiti Kontrolü
2024-10-15 02:15:33 - Satıcı Doğrulama
2024-10-15 02:15:33 - İşlem Onaylandı
2024-10-15 02:15:34 - Onay Mesajı

Olay nitelikleri:

İlk beş olay: OrderUncertainty = TRUE, OrderUncertaintyCategory = "SameTime"
Son olay: OrderUncertainty = FALSE

Vaka nitelikleri:

UncertainEventOrder: TRUE
UncertainEventOrderCount: 5
UncertainEventOrderCategory: "SameTime"

İçgörüler: Banka, günlük işlem hacminin yaklaşık %40'ını oluşturan tüm toplu işlenen işlemlerde sahtekarlık ve kredi kontrollerinin sıralamasının belirsiz olduğunu tespit eder. Bu durum, toplu işleme sistemlerinin gerçek sıralamayı belirlemek için içsel sıra numarası tutup tutmadığını veya işlem kayıtlarında zaman damgası kesinliğinin artırılması gerekip gerekmediğini araştırmalarını tetikler.

Örnek 3: Üretim Hattı Analizi

Senaryo: Bir üretim şirketi, üretim akışlarını analiz ediyor ancak kalite kontrol noktalarının sadece tarih bazında kaydedilirken, makine operasyonlarının hassas zaman damgalarıyla kaydedildiğini ve karışık belirsizlik örüntüleri oluştuğunu fark ediyor.

Ayarlar:
Yapılandırma gerekmez.

Çıktı:
Bir üretim vakası:

2024-10-20 08:15:22 - Ham Madde Yüklendi
2024-10-20 08:18:45 - İşlem Başladı
2024-10-20 00:00:00 - Görsel Muayene
2024-10-20 08:45:12 - İşlem Tamamlandı
2024-10-20 00:00:00 - Ölçüm Kontrolü
2024-10-20 00:00:00 - Kalite Onayı
2024-10-20 09:10:30 - Paketleme Başladı

Olay nitelikleri:

Görsel Muayene, Ölçüm Kontrolü, Kalite Onayı: OrderUncertainty = TRUE, OrderUncertaintyCategory = "SameDay"
Diğer olaylar: OrderUncertainty = FALSE

Vaka nitelikleri:

UncertainEventOrder: TRUE
UncertainEventOrderCount: 3
UncertainEventOrderCategory: "SameDay"

İçgörüler: Şirket, manuel kalite kontrol sisteminin yalnızca tarih kaydederken otomatik makine operasyonlarının tam zaman damgası kullandığını keşfeder. Bu karışık hassasiyet, kalite kontrol noktalarının belgelenen sırayla gerçekleşip gerçekleşmediğinin veya ölçüm kontrollerinin bazen görsel muayeneden önce olup olmadığının anlaşılamamasına yol açar. Artık kalite kontrol kayıt sistemi yükseltmelerine öncelik verebilir veya bu belirsizliği hesaba katacak şekilde süreç analizlerini ayarlayabilirler.

Örnek 4: E-ticaret Sipariş Karşılama

Senaryo: Bir online perakendeci, sipariş işleme akışlarını analiz ediyor ancak depo yönetim sistemi etkinliklerinin hızlı tarama işlemleri nedeniyle çoğunlukla aynı zaman damgasını paylaştığını fark ediyor, sistemin saniye hassasiyetini aşıyorlar.

Ayarlar:
Yapılandırma gerekmez.

Çıktı:
Hızlı sipariş karşılama vakası:

2024-10-21 10:23:45 - Sipariş Alındı
2024-10-21 10:24:18 - Stok Ayrıldı
2024-10-21 10:24:18 - Toplama Listesi Oluşturuldu
2024-10-21 10:24:18 - Ürünler Toplandı
2024-10-21 10:24:18 - Kalite Kontrolü
2024-10-21 10:24:18 - Paketleme Tamamlandı
2024-10-21 10:25:03 - Kargo Etiketi Oluşturuldu

Olay nitelikleri:

10:24:18 zamanındaki beş olay: OrderUncertainty = TRUE, OrderUncertaintyCategory = "SameTime"

Vaka nitelikleri:

UncertainEventOrder: TRUE
UncertainEventOrderCount: 5
UncertainEventOrderCategory: "SameTime"

İçgörüler: Perakendeci, depo operasyonlarının o kadar hızlı olduğunu ve aynı saniye içinde birçok adım gerçekleştiğini ancak sistemin zaman damgası hassasiyetinin bu gerçek sıralamayı yakalamaya yeterli olmadığını keşfeder. Siparişlerin %25'inde depo süreçlerinde belirsiz sıralama vardır. Bu durum, depo yönetim sistemine saniyeden daha hassas zaman damgası ekleme veya aynı saniyedeki olaylar için sıra numarası uygulama seçeneklerini düşünmelerini teşvik eder.

Örnek 5: BT Hizmet Masası Talep Çözümü

Senaryo: Bir BT departmanı, destek talebi çözüm süreçlerini analiz ediyor ancak toplu durum güncellemeleri ve otomatik sistem işlemlerinin zaman damgalarının aynı olması nedeniyle sorun giderme adımlarının gerçek sırasının belirsiz olduğunu fark ediyor.

Ayarlar:
Yapılandırma gerekmez.

Çıktı:
Destek talebi vakası:

2024-10-18 09:15:00 - Talep Oluşturuldu
2024-10-18 09:15:00 - Otomatik Ekip Ataması
2024-10-18 09:15:00 - Öncelik Belirlendi
2024-10-18 09:15:00 - SLA Zamanlayıcı Başlatıldı
2024-10-18 10:30:22 - Mühendis Atandı
2024-10-18 00:00:00 - İlk İnceleme
2024-10-18 00:00:00 - Kök Neden Tespit Edildi
2024-10-18 00:00:00 - Çözüm Uygulandı
2024-10-18 14:45:10 - Talep Kapatıldı

Olay nitelikleri:

İlk dört olay: OrderUncertainty = TRUE, OrderUncertaintyCategory = "SameTime"
Orta üç olay: OrderUncertainty = TRUE, OrderUncertaintyCategory = "SameDay"

Vaka nitelikleri:

UncertainEventOrder: TRUE
UncertainEventOrderCount: 7
UncertainEventOrderCategory: "SameDayAndTime"

İçgörüler: BT departmanı, otomatik talep oluşturma adımlarının tümünün aynı zaman damgasını paylaştığını, manuel inceleme adımlarının ise sadece tarih bazında kaydedildiğini keşfeder. Bu karışık belirsizlik örüntüsü vakaların %55'ini etkiler ve süreç madenciliği sonuçlarında yanlış aktivite sıralamalarına yol açabilir. Artık BT hizmet yönetimi sistem sağlayıcısıyla çalışarak zaman damgası kesinliğini artırabilir ve daha güvenilir süreç keşfi sonuçları elde edebilirler.

Çıktı

Aktivite Sırası Sınıflandırması zenginleştirmesi, süreç verilerinizdeki zaman damgası belirsizliğinin ayrıntılı analizini yapmak için hem olay düzeyinde hem de vaka düzeyinde kapsamlı nitelikler oluşturur.

Olay Düzeyi Nitelikler:

OrderUncertainty (Boolean): Bu belirli olayın aynı vakadaki diğer olaylara göre sıralamasının belirsiz olup olmadığını gösterir. Olay, aynı vakada en az bir başka olayla aynı zaman damgasını (yalnızca tarih veya tam tarih-saat) paylaşıyorsa ve bu nedenle sıralama belirsizse TRUE olur. Olayın vakada benzersiz bir zaman damgası varsa FALSE olur.

OrderUncertaintyCategory (Metin): Bu olay için zaman damgası belirsizliği türünü kategorize eder:

"SameDay": Olay diğer olaylarla aynı tarihi paylaşır ancak zaman bileşeni yoktur (zaman damgası 00:00:00 ile biter), bu kaynak sistemde sadece tarih hassasiyeti olduğunu gösterir
"SameTime": Olay diğer olaylarla tam olarak aynı tarih-saat değerine sahiptir, bu eş zamanlı yürütme veya yetersiz zaman damgası kesinliği anlamına gelir
"SameDayAndTime": Olay her iki örüntüyü de gösterir (önce SameDay olarak işaretlenmiş, sonra SameTime kriterlerini de karşılamış)

Vaka Düzeyi Nitelikler:

UncertainEventOrder (Boolean): Bu vakanın herhangi bir olayında belirsiz sıralama olup olmadığını gösterir. Zamana bağlı sıralaması belirsiz en az bir olay varsa TRUE, tüm olayların benzersiz zaman damgaları varsa ve sıralama kesin olarak belirlenebiliyorsa FALSE olur.

UncertainEventOrderCount (Tam sayı): Bu vakadaki belirsiz sıralamaya sahip olayların toplam sayısıdır. Bu sayı zaman damgası belirsizliğinin ciddiyetini değerlendirmenize yardımcı olur - iki belirsiz olaylı bir vaka, aynı zaman damgasını paylaşan onlarca olaylı bir vaka kadar sorunlu değildir.

UncertainEventOrderCategory (Metin): Tüm vaka için zaman damgası belirsizliği örüntüsünü özetler:

"SameDay": Vaka yalnızca tarih düzeyinde belirsizlik içerir (bazı olaylar tarih paylaşır ancak zaman bileşeni yoktur)
"SameTime": Vaka yalnızca zaman düzeyinde belirsizlik içerir (bazı olaylar tam olarak aynı tarih-saat değerlerini paylaşır)
"SameDayAndTime": Vaka her iki belirsizlik örüntüsünü de içerir

Veri Türü Detayları:

Boolean nitelikler TRUE/FALSE değerleri kullanır ve "equals TRUE" veya "equals FALSE" filtre koşullarında kullanılabilir
Tam sayı nitelikler aralık filtrelerinde ve belirsizlik yaygınlığının ölçülmesinde hesaplamalarda kullanılabilir
Metin nitelikler farklı belirsizlik örüntülerini ayrı ayrı analiz etmek için gruplanabilir ve filtrelenebilir

Analizlerde Kullanımı:
Bu nitelikler, belirsiz sıralamalı vakaları hariç tutmak için veri kümenizi filtrelemenize, zaman damgası belirsizliğiyle etkilenen vaka yüzdesini gösteren metrikler oluşturmanıza, hangi kaynak sistemlerin veya süreçlerin en kötü zaman damgası kalitesine sahip olduğunu belirlemenize ve süreç madenciliği sonuçları üzerindeki etkiye göre veri kalitesi iyileştirmelerini önceliklendirmenize olanak tanır. Nitelikler, mindzieStudio'daki uyumluluk kontrolü, süreç keşfi ve performans analiz özellikleriyle sorunsuz entegre olur.

Ayrıca Bakınız

Allowed Case End Activities - Güvenilir aktivite sıralaması gerektiren uyumluluk zenginleştirmesi
Allowed Case Start Activities - Belirsiz ilk olay zaman damgalarından etkilenen uyumluluk zenginleştirmesi
Duration Between Two Activities - Aktivite sırası belirsiz olduğunda güvenilmez sonuçlar üreten performans zenginleştirmesi
Freeze Log Time - Tutarlılığı artırmak için zaman damgalarını normalize edebilen veri temizleme zenginleştirmesi

Bu dokümantasyon mindzie Studio süreç madenciliği platformunun bir parçasıdır.