Как собрать и подготовить данные для процессного анализа: пошаговый план Process Mining — это метод анализа бизнес-процессов на основе данных. Он строит цифровой двойник процесса и показывает, как он выполняется на самом деле. Такой подход помогает находить задержки, дублирование шагов, ошибки и точки для оптимизации. Что нужно для анализа 🔄 Чтобы построить цифровой двойник процесса, технология использует три ключевых атрибута: 🔹CASE ID — уникальный номер экземпляра процесса (например, номер заказа); 🔹EVENT — событие, которое произошло (создание, сборка, доставка); 🔹TIMESTAMP — дата и время события, по которым считают длительность этапов. Эти данные объединяют в журнал событий (Event Log) — таблицу, описывающую путь каждого экземпляра процесса. Дополнительные атрибуты, такие как информация о пользователе или поставщике, делают анализ глубже. Как подготовить данные ↗️ 1. Определить процесс для анализа — он должен быть оцифрованный, массовый, с понятными регламентами и KPI/SLA. 2. Вычислить период выгрузки: за какое время понадобятся данные. 3. Выбрать ИТ-системы, в которых фиксируются события процесса. 4. Определить объекты для выгрузки — таблицы, журналы изменений или готовые Event Log. 5. Сформировать журнал событий с обязательными атрибутами и по возможности с дополнительными данными. 6. Проверить корректность модели — загрузить данные, сверить порядок шагов, количество кейсов и время между событиями. Качественно собранный Event Log дает полную картину процесса и позволяет выявить узкие места, чтобы устранить их в дальнейшем. @digitize_IT — мнения и управленческий опыт ИТ-лидеров #processmining