Présentation de SiGNAL dans SAP Signavio Process Intelligence

Objectives

After completing this lesson, you will be able to:

Comprendre les bases de SiGNAL
Comprendre la différence entre SiGNAL et SQL

Présentation de SiGNAL dans SAP Signavio Process Intelligence

SiGNAL – Le langage de requête pour SAP Signavio Process Intelligence

SiGNAL (langage d'analyse SAP Signavio) est le langage de requête dédié de SAP Signavio pour l'analyse des processus. Il vous aide à analyser, visualiser et optimiser vos processus en exécutant des requêtes personnalisées. Avec SiGNAL, vous pouvez transformer les données brutes en informations pertinentes via des graphiques interactifs et des KPI.

Comment SiGNAL agit-il ?

SiGNAL est basé sur SQL, ce qui signifie que vous utilisez des requêtes pour extraire et analyser des données. Cependant, il existe des différences clés :

Accès aux données en lecture seule : vous pouvez récupérer et calculer des données, mais vous ne pouvez pas modifier ou supprimer des données de processus.
Modèle de données simplifié – Contrairement à SQL, qui interroge plusieurs tables, SiGNAL fonctionne avec une seule table contenant des événements imbriqués.
Fonctions intégrées – SiGNAL inclut des fonctions personnalisées adaptées à l'exploration de processus, ce qui facilite l'analyse des workflows.

Pourquoi utiliser SiGNAL ?

Flexible et extensible : fonctionne avec plusieurs sources de données
Intégré à SAP Signavio : accédez aux modèles, workflows et données d'utilisation du hub.
Prise en charge des systèmes externes – Connexion aux bases de données et outils externes
Apprêt pour le Machine Learning et la simulation : améliorez la prise de décision grâce à des insights pilotés par l'IA

Avec SiGNAL, vous pouvez déceler les inefficacités cachées, optimiser les processus et prendre des décisions plus avisées.

Regardez la vidéo suivante pour en savoir plus sur les fonctionnalités de SiGNAL et comment y accéder via SAP Signavio Process Intelligence.

SiGNAL prend en charge une variété de fonctions d'agrégation.

AVG()- renvoie une valeur moyenne
COUNT() - renvoie le nombre de lignes
SUM()- renvoie la somme de toutes les valeurs
MIN()- renvoie la valeur minimale
MAX()- renvoie la valeur maximale
COUNT (Distinct) - renvoie le nombre de lignes uniques (pas de doublons/pas de valeurs nulles)
FIRST()- renvoie le premier élément d'une liste/d'un tableau
LAST()- renvoie le dernier élément d'une liste/d'un tableau
BOOL_OR- renvoie TRUE si la condition ANY est vraie
BOOL_AND- renvoie TRUE si TOUTES les conditions sont vraies

SiGNAL et SQL : différences clés

La différence entre SiGNAL et SQL (Structured Query Language) est le modèle de données. Avec SQL, vous interrogez les données de plusieurs tables. Cependant, SiGNAL interroge les données d'une seule table, qui contient des événements imbriqués. En outre, SiGNAL fournit des fonctions personnalisées pour travailler plus efficacement avec cette structure de données.

Fonctionnalité	SiGNAL	SQL
Objectif	Spécialisé dans l'exploration et l'analyse de processus dans SAP Signavio Process Intelligence	Langage de requête général pour la gestion de base de données
Structure de données	Fonctionne avec une seule table contenant des données d'événement imbriquées	Interroge plusieurs tables à l'aide de relations (par exemple, jointures)
Modification des données	Lecture seule – Impossible de modifier, insérer ou supprimer des données	Peut insérer, mettre à jour, supprimer et modifier des données de base de données
Syntaxe de requête	de type SQL, mais avec des fonctions personnalisées pour l'analyse des processus	Syntaxe SQL standard avec prise en charge étendue des bases de données relationnelles
Fonctionnalités clés	Optimisé pour l'analyse des processus

Syntaxe SiGNAL

La syntaxe de SiGNAL est basée sur SQL et améliorée avec des fonctions spécialisées pour l'exécution de requêtes d'analyse de processus approfondies. Toutes les requêtes dans SiGNAL suivent cette structure fondamentale :

SELECT expressions
FROM table ou processus
WHERE conditions

L'instruction SELECT est utilisée pour sélectionner des données dans un processus. Les données renvoyées sont l'ensemble de résultats. La clause FROM produit la structure tabulaire : l'ensemble de données de départ sur lequel toutes les autres opérations d'une instruction SELECT sont exécutées. L'instruction WHERE est utilisée pour filtrer les enregistrements et définir des conditions.

Compréhension des requêtes et des langues de requête

Une requête est une demande d'informations. Dans la programmation informatique, une requête est également une requête d'informations, sauf que les informations demandées proviennent d'une base de données. Vous pouvez manipuler des données avec des requêtes afin d'ajouter, de supprimer ou de modifier des données de tables de base de données.

Il n'est pas facile d'écrire une requête. Pour ce faire, vous devez connaître un code prédéfini que la base de données comprend afin de manipuler les données. Ce code est appelé langage de requête.

Pour la gestion de base de données, le langage de requête standard est le langage de requête structuré (SQL). Pour interagir avec les bases de données, les programmeurs utilisent des langages de requête. Le langage SQL (Structured Query Language) est le plus utilisé. Cependant, d'autres langages de requête existent également, tels que AQL (Ariane Query Language) – Utilisé pour les bases de données spécialisées et DMX (Data Mining Extensions) – Utilisé pour l'analyse prédictive.

Comment écrire des requêtes de manière efficace

Voici quelques directives clés pour créer des requêtes claires et efficaces :

Utilisez une syntaxe simple et lisible : gardez les requêtes structurées et évitez toute complexité inutile.
Filtrer correctement vos données – Utilisez des conditions telles que WHERE pour récupérer uniquement les données pertinentes.
Optimiser les performances – Évitez les jointures redondantes ou les calculs inutiles.
Test et validation – Exécutez des requêtes sur de petits ensembles de données avant de les appliquer à de grandes bases de données.

En suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez écrire des requêtes plus rapides et plus efficaces et obtenir des informations précieuses à partir de vos données !

Modèle de données dans les requêtes

Dans l'exploration de données de processus, vous extrayez des informations d'une table unique qui contient des attributs de cas avec leurs événements imbriqués et attributs d'événement associés. Le tableau ci-dessous illustre cette structure pour vous aider à comprendre comment les données sont organisées pour l'analyse.

Table avec une table imbriquée comme expliqué ci-dessus. Les colonnes principales sont : case_ID, ID client, statut, ville et événements. La table imbriquée se trouve dans la colonne des événements. Cette table imbriquée se compose de event_name, end_time, Payment method (Mode de paiement) et du motif d'annulation.

Les colonnes case_id, event_name et end_time sont toujours présentes. Les attributs de cas tels que ID client, Statut et Ville ont la même valeur tout au long du cas. Un attribut d'événement supplémentaire, tel que la méthode de paiement, peut avoir des valeurs différentes pour chaque événement.

Il existe deux façons d'utiliser ces données :

Par cas : chaque cas est traité comme une ligne. Les événements imbriqués et les attributs d'événement sont représentés sous forme de table imbriquée.
Par événement : chaque événement est traité comme une ligne. L'identifiant de cas et les attributs de cas sont répétés pour chaque événement.

Types de données

Dans SiGNAL, les types de données définissent le type de valeurs qu'une colonne peut contenir. Ces types de données peuvent être utilisés à la fois au niveau du cas et au niveau de l'événement (imbriqué).

SiGNAL prend en charge les types de données suivants :

Chaînes – Valeurs textuelles.
Nombres – Stockés sous forme de valeurs à virgule flottante à double précision.
Horodatages – Stockés avec une précision de millisecondes, sans informations de fuseau horaire.
Durées – Représentation avec une précision en millisecondes.
Booléens – Valeurs vraies ou fausses.

Ces types de données peuvent être présents à la fois dans les fichiers source et dans les résultats de la requête.

Les attributs de cas et les attributs d'événement peuvent avoir des valeurs nulles. Une valeur nulle signifie qu'aucune donnée n'est disponible pour ce champ ou que la valeur est inconnue.

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