Objectives
データをチャートまたはテーブルで表示するウィジェットを作成するためのユーザインタフェースを理解し、その使用方法を学習します。
ここには、データログの属性およびメトリックのコレクションからのメトリックが一覧表示されます。ウィジェットを設定するには、ここから設定列のメジャーフィールドとディメンションフィールドに項目をドラッグします。
列の上部にある検索フィールドは、必要な属性またはメトリックを見つけるのに役立ちます。
属性およびメトリックをここにドロップし、経時的なアクティビティを表示するかどうかを指定し、必要に応じて結果の数を定義します。
選択したメジャーとディメンションが有効な組み合わせでない場合は、別の組み合わせを試してください
すべてのチャートビジュアライゼーションのデータ入力は、1 つまたは複数のフィールドと 1 つ以上の行を含むテーブルです。そのため、SAP Signavio Process Intelligence でウィジェットを作成するときのデフォルトビューはテーブルです。
分析およびビジュアライゼーションの目標に基づいて、データ (メジャー) に関する集計属性値、およびデータ (ディメンション) のセグメント化またはグループ化の基準となる属性を使用して、このデータテーブルを設定する必要があります。
たとえば、さまざまな得意先タイプ ('標準' や 'プレミアム' など) の発注から納入までの平均所要時間を決定するとします。次に、集計サイクルタイムの平均がメジャーになり、顧客タイプがディメンションになります。
複数の異なるメジャーを異なるディメンションと組み合わせることで、ニーズに応じてデータを視覚化するために使用できるデータのビューを作成することができます。
一般的に、データを確認するときには、属性のタイプに応じてディメンションとメジャーが割り当てられ、通常は以下が適用されます。
ここでは、ディメンションは、イベントログ属性と呼ばれる、データセットを構成する定性的データです。イベントログ属性の例として、'case_id'、'customer_id'、'customer_type'、'city'、および 'order_category' があります。ディメンションを使用して、データをカテゴリ (データのグループ化) にセグメント化することができます。
メジャーは、以下のようなデータの定量属性から誘導された集計値です。
属性に基づいてメジャーを決定するには、最初にその属性を選択してから、必要な集計値を得るための計算を選択します。
グループ化ディメンションがない場合、メジャーは 1 つの値を返します。ディメンションが存在する場合は、ディメンション内の個別のグループごとに 1 つの値が返されます。
メジャーのタイプであるメトリクスは、簡単に再利用できるように事前定義されています。
しきい値は、限度以上、または特定の範囲外のメトリック値に注意を喚起するのに役立ちます。チャート、単一のメトリック値、またはテーブルを表示するウィジェットで使用できます。
単一のしきい値または上限と下限のしきい値を設定することができます。これらのしきい値の内外の領域では、さまざまな強調表示色を使用することができます。
![[ケース ID]、[イベント数]、[サイクルタイム]、[ケース開始]、[ケース終了]、および [市区町村] 列を含むサンプルテーブル。](https://learning.sap.com/service/media/topic/b22efa85-cb83-4ebc-91e9-8db40af41ddd.ja-JP/SIG002_28_ja-JP_media/SIG002_28_ja-JP_images/SIG210_Table3Regions.png "[ケース ID]、[イベント数]、[サイクルタイム]、[ケース開始]、[ケース終了]、および [市区町村] 列を含むサンプルテーブル。")
メトリック (877) は青色のバーで表示されます。2 番目のバーには、設定された色に従って、しきい値の上、間、および下の領域が表示されます。さらに、目標 (880) を破線で表示することができます。
フローウィジェットを使用すると、アナリストは "現状の" プロセスフローを理解して探索することができます。
SAP Signavio Process Intelligence では、すべての分析は分析ウィジェットを使用して構築されます。このレッスンでは、実行されたイベントを遡ってプロセスフロー (バリアント) を視覚化する 2 つのウィジェットに焦点を当てます。
すべての分析は、最も重要な部分であるプロセスの検出から始まります。SAP Signavio Process Intelligence 内で、Process Discovery ウィジェットは、プロセスのさまざまな実行済みフロー (バリアント) の視覚化と、実際の AS-IS 状態の概要の提供に重点を置いています。
再生ボタンを選択して、Process Discovery Widget のビデオを視聴します。
すべての調査の最初のウィジェットでは、イベントの観点から実際のプロセスフローのビューが提供されます。また、開始ポイントとして、イベントの順序を最初に理解することもできます。
プロセスフローの以下の図を見てみましょう。Process Discovery でこのメインプロセスフローを探索し、以下の質問に答えてください。
プロセスフローの以下のイメージを見てみましょう。または、Process Discovery でいくつかのアクティビティとシーケンスを追加して、このメインプロセスフローを探索します。次に、以下の質問に答えてください。
どうやらすべてが意図したように滑らかになったわけではない。
合計805枚分のTシャツが納入されたことがわかる。
うち５５１台中標準出荷１０６号が故障し、５５両の急行出荷（４１５台中）が故障していることが分かった。これは、標準シップメントの失敗が頻繁に発生することを示します。
キャンセルされたアクティビティの順序では 72 件のイベントのみがカウントされるため、データセットでは最も一般的ではありません。
事態は計画通りには進まなかった。支払が行われる前に商品がすでに出荷されており、印刷後に受注が取り消されていることがわかります。
どうやらすべてが意図したように滑らかになったわけではない。特に、失敗した出荷やキャンセルされた注文を既に観測しました。プロセスデータに関する初期インサイトが得られたので、重要なキーパラメータと KPI を決定することで、分析をさらに拡張したいと考えています。イベントの各異なるフローは、プロセスバリアントとみなすことができます。バリアントエクスプローラでは、それらのバリアントが一覧表示され、最も一般的/最も高価なバリアントに対するインサイトが提供されます。
このウィジェットの作成時には、結果をフィルタするために適合性があるのか、適合性がないのかを決定できますが、これにはデータにリンクされた BPMN が必要です (これを行う方法については、プロセス適合セクションで説明しています)。
バリアントに基づいてプロセスフローを調査するには、バリアントエクスプローラウィジェットが適しています。
最も一般的なバリアントには、データセットの標準出荷と 228 (26%) のすべてのケースが含まれていることがわかります。 表示されるのは、 → 受注受信 → 支払受信 → 出荷標準 → 納入確認受信 → 終了です。
また、上位 3 つのバリアントに含まれるすべてのケースを考慮して、Ship Goods Standard と Receive Delivery Confirmation の間の時間が最長 (12 日) かかることもわかりました。考えられる説明として、最初のシップメントが失敗し、このアクティビティでループが発生し、非常に時間がかかる場合があります。
