Introducción a SiGNAL en SAP Signavio Process Intelligence

Objectives

After completing this lesson, you will be able to:

Comprender los aspectos básicos de SiGNAL
Comprender la diferencia entre SiGNAL y SQL

Introducción a SiGNAL en SAP Signavio Process Intelligence

SiGNAL – El lenguaje de consulta para SAP Signavio Process Intelligence

SiGNAL (lenguaje de SAP Signavio Analytics) es el lenguaje de consulta dedicado de SAP Signavio para el análisis de procesos. Le ayuda a analizar, visualizar y optimizar sus procesos mediante la ejecución de consultas personalizadas. Con SiGNAL, puede convertir los datos brutos en información estratégica significativa a través de gráficos interactivos y KPI.

¿Cómo actúa SiGNAL?

SiGNAL se basa en SQL, lo que significa que utiliza consultas para recuperar y analizar datos. Sin embargo, existen diferencias clave:

Acceso a datos de solo lectura: puede recuperar y calcular datos, pero no puede modificar ni eliminar datos de proceso.
Modelo de datos simplificado: a diferencia de SQL, que consulta varias tablas, SiGNAL funciona con una única tabla que contiene eventos anidados.
Funciones integradas: SiGNAL incluye funciones personalizadas adaptadas para la minería de procesos, lo que facilita el análisis de los flujos de trabajo.

¿Por qué utilizar SiGNAL?

Flexible y ampliable: funciona con múltiples fuentes de datos
Integrado con SAP Signavio – Acceda a modelos, flujos de trabajo y datos de uso de hub
Admite sistemas externos: Conéctese a herramientas y bases de datos externas
Machine learning y simulación listos: mejore la toma de decisiones con información estratégica impulsada por IA

Con SiGNAL, puede descubrir ineficiencias ocultas, optimizar procesos e impulsar decisiones más inteligentes.

Vea el siguiente vídeo para obtener más información sobre las capacidades de SiGNAL y cómo acceder a ellas a través de SAP Signavio Process Intelligence.

SiGNAL admite una variedad de funciones de agregación.

AVG()- devuelve un valor medio
COUNT() - devuelve el número de filas
SUM()- devuelve la suma de todos los valores
MIN()- devuelve el valor mínimo
MAX()- devuelve el valor máximo
COUNT (Distinct): devuelve el número de filas únicas (sin duplicados/sin valores NULL)
FIRST()- devuelve el primer elemento de una lista/matriz
LAST()- devuelve el último elemento de una lista/matriz
BOOL_OR- devuelve VERDADERO si CUALQUIERA condición es verdadera
BOOL_AND- devuelve VERDADERO si TODAS las condiciones son verdaderas

SiGNAL vs. SQL: Diferencias clave

La diferencia entre SiGNAL y SQL (Structured Query Language) es el modelo de datos. Con SQL, puede consultar los datos de varias tablas. Sin embargo, SiGNAL consulta los datos de solo una tabla, que contiene eventos anidados. Además, SiGNAL proporciona funciones personalizadas para trabajar de forma más eficaz con esta estructura de datos.

Función	SiGNAL	SQL
Objetivo	Especializado en minería y analíticas de procesos en SAP Signavio Process Intelligence	Lenguaje de consulta de uso general para la gestión de bases de datos
Estructura de datos	Funciona con una única tabla que contiene datos de evento anidados	Consulta varias tablas utilizando relaciones (por ejemplo, combinaciones)
Modificación de datos	Solo lectura: no se pueden modificar, insertar ni eliminar datos	Puede insertar, actualizar, eliminar y modificar datos de la base de datos
Sintaxis de consulta	similar a SQL, pero con funciones personalizadas para análisis de procesos	Sintaxis SQL estándar con un amplio soporte de base de datos relacional
Funciones clave	Optimizado para análisis de procesos

Sintaxis de SiGNAL

La sintaxis de SiGNAL se basa en SQL y se ha mejorado con funciones especializadas para realizar consultas de análisis de procesos en profundidad. Todas las consultas en SiGNAL siguen esta estructura fundamental:

SELECT expresiones
FROM tabla o proceso
WHERE condiciones

La sentencia SELECT se utiliza para seleccionar datos de un proceso. Los datos devueltos son el conjunto de resultados. La cláusula FROM produce la estructura tabular: el conjunto inicial de datos en el que se realizan todas las demás operaciones en una sentencia SELECT. La sentencia WHERE se utiliza para filtrar los registros y establecer condiciones.

Comprender las consultas y los idiomas de consulta

Una consulta es una solicitud de información. En programación informática, una consulta es también una solicitud de información, excepto que la información que se solicita proviene de una base de datos. Puede manipular datos con consultas, de modo que puede añadir, eliminar o modificar datos de tablas de base de datos.

No es fácil escribir una consulta. Para ello, debe conocer un código predefinido que la base de datos comprende para manipular los datos. Este código se denomina lenguaje de consulta.

Para la gestión de bases de datos, el lenguaje de consulta estándar es el Structured Query Language (SQL). Para interactuar con bases de datos, los programadores utilizan lenguajes de consulta. El más utilizado es Structured Query Language (SQL). Sin embargo, también existen otros lenguajes de consulta, como AQL (Ariane Query Language) – Utilizado para bases de datos especializadas y DMX (Data Mining Extensions) – Utilizado para análisis predictivos.

Cómo escribir consultas de forma efectiva

Estas son algunas pautas clave para crear consultas claras y eficaces:

Utilizar sintaxis simple y legible: mantenga las consultas estructuradas y evite complejidades innecesarias.
Filtrar los datos correctamente: utilice condiciones como WHERE para recuperar solo los datos relevantes.
Optimizar el rendimiento: evite combinaciones redundantes o cálculos innecesarios.
Probar y validar: ejecutar consultas en conjuntos de datos pequeños antes de aplicarlas a bases de datos grandes.

Siguiendo estas mejores prácticas, puede escribir consultas más rápidas y eficaces y obtener información valiosa de sus datos.

Modelo de datos dentro de las consultas

En la minería de datos de procesos, extrae información de una única tabla que contiene atributos de caso junto con sus eventos anidados relacionados y atributos de evento. La siguiente tabla ilustra esta estructura, lo que le ayuda a comprender cómo se organizan los datos para el análisis.

Tabla con una tabla anidada como se ha explicado anteriormente. Las columnas principales son: case_ID, ID de cliente, estado, ciudad y eventos. La tabla anidada se puede encontrar en la columna de eventos. Esta tabla anidada consta de event_name, end_time, Payment method y motivo de cancelación.

Las columnas case_id, event_name y end_time siempre están presentes. Los atributos de caso como ID de cliente, Estado y Ciudad tienen el mismo valor en todo el caso. Un atributo de evento adicional, como Método de pago, puede tener diferentes valores para cada evento.

Existen dos formas de utilizar estos datos:

Por caso: cada caso se trata como una fila. Los eventos anidados y los atributos de evento se representan como una tabla anidada.
Por evento: cada evento se trata como una fila. El ID de caso y los atributos de caso se repiten para cada evento.

Tipos de datos

En SiGNAL, los tipos de datos definen qué tipo de valores puede contener una columna. Estos tipos de datos se pueden utilizar tanto a nivel de caso como a nivel de evento (anidado).

SiGNAL admite los siguientes tipos de datos:

Cadenas: valores basados en texto.
Números: se almacenan como valores de coma flotante de doble precisión.
Cronomarcadores: se almacenan con precisión de milisegundos, sin información de huso horario.
Duraciones – Representado con precisión de milisegundos.
Booleanos: valores verdaderos o falsos.

Estos tipos de datos pueden estar presentes tanto en los archivos de origen como en los resultados de la consulta.

Tanto los atributos de caso como los atributos de evento pueden tener valores nulos. Un valor nulo significa que no hay datos disponibles para ese campo o que el valor es desconocido.

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