Objectives
차트나 테이블에서 데이터를 시각화하는 위젯을 생성하기 위한 사용자 인터페이스에 대해 알아보고 사용 방법을 알아봅니다.
데이터 로그의 특성과 메트릭 컬렉션의 메트릭이 여기에 나열됩니다. 위젯을 구성하려면 여기에서 구성 열의 계수 및 차원 필드로 항목을 끌어옵니다.
열 상단의 검색 필드는 필요한 특성 또는 메트릭을 찾는 데 도움이 됩니다.
여기에 특성 및 메트릭을 끌어다 놓고, 시간 경과에 따른 액티비티 표시 여부를 지정하며, 필요한 경우 결과 수를 정의합니다.
선택한 계수와 차원이 유효한 조합이 아닌 경우 다른 조합을 시도해 보십시오.
모든 차트 시각화의 데이터 입력은 하나 이상의 필드와 하나 이상의 행이 있는 테이블입니다. 따라서 SAP Signavio Process Intelligence에서 위젯을 생성할 때 기본 뷰는 테이블입니다.
분석 및 시각화 목표에 따라 데이터(계수) 및 데이터(차원)를 세그먼트화하거나 그룹화하려는 특성에 대해 집계된 특성 값을 사용하여 이 데이터 테이블을 구성해야 합니다.
예를 들어, '표준' 및 '프리미엄'과 같은 다양한 고객 유형에 대한 오더 배치에서 상품 납품에 이르기까지 평균적으로 걸리는 시간을 결정하려고 합니다. 그런 다음 집계된 주기 시간의 평균이 계수이고 고객 유형이 차원입니다.
여러 계수를 다른 차원과 결합하여 필요에 따라 데이터를 시각화하는 데 사용할 수 있는 데이터 뷰를 생성할 수 있습니다.
일반적으로 데이터를 볼 때 차원 및 계수는 특성 유형에 따라 지정되며 일반적으로 다음 사항이 적용됩니다.
여기서 차원은 이벤트 로그 특성이라고 하는 데이터 세트를 구성하는 정성적 데이터입니다. 이벤트 로그 특성의 예로는 'case_id', 'customer_id', 'customer_type', 'city' 및 'order_category'가 있습니다. 차원을 사용하여 데이터를 범주로 세분화할 수 있습니다(데이터 그룹화 라고도 함).
계수는 데이터의 정량적 특성에서 파생된 집계 값입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
특성을 기준으로 계수를 결정하려면 먼저 해당 특성을 선택한 다음 계산을 선택하여 원하는 집계 값을 만듭니다.
계수는 그룹화 차원이 없는 경우 하나의 값을 반환합니다. 차원이 있으면 차원 내의 각 고유 그룹에 대해 하나의 값이 반환됩니다.
계수 유형인 지표는 재사용이 쉽도록 사전 정의되어 있습니다.
임계값은 한도를 초과하거나 특정 범위를 벗어나는 메트릭 값에 주의를 기울이는 데 도움이 됩니다. 차트, 단일 메트릭 값 또는 테이블을 표시하는 위젯에 사용할 수 있습니다.
단일 임계값 또는 상한 및 하한 임계값을 설정할 수 있습니다. 이러한 임계값 내부 또는 외부 영역에는 다양한 강조표시 색을 사용할 수 있습니다.
메트릭(877)이 파란색 막대로 표시됩니다. 두 번째 막대에는 설정된 색에 따라 임계값 위, 사이, 아래의 영역이 표시됩니다. 또한 목표(880)를 파선으로 표시할 수 있습니다.
분석가는 흐름 위젯을 통해 "있는 그대로" 프로세스 흐름을 이해하고 탐색할 수 있습니다.
SAP Signavio Process Intelligence에서 모든 분석은 분석 위젯을 사용하여 작성됩니다. 이 소단원에서는 실행된 이벤트를 역추적하여 프로세스 흐름(변형)을 시각화하는 두 가지 위젯에 대해 중점적으로 살펴봅니다.
모든 분석은 가장 중요한 부분인 프로세스 발견으로 시작됩니다! SAP Signavio Process Intelligence 내에서 프로세스 디스커버리 위젯은 프로세스의 여러 실행된 흐름(변형)을 시각화하고 실제 AS-IS 상태에 대한 개요를 제공하는 데 중점을 둡니다.
재생 버튼을 선택하여 Process Discovery 위젯에서 비디오를 시청합니다.
모든 조사의 첫 번째 위젯은 이벤트 관점에서 실제 프로세스 흐름에 대한 뷰를 제공합니다. 이벤트 순서에 대한 초기 이해를 얻는 것도 좋은 엔트리 포인트가 될 수 있습니다.
프로세스 흐름의 아래 이미지를 살펴보겠습니다. 프로세스 검색에서 이 주요 프로세스 흐름을 살펴보고 다음 질문에 답해 보십시오.
프로세스 흐름의 아래 이미지를 살펴보거나 일부 액티비티와 순서를 추가하여 프로세스 디스커버리에서 이 주요 프로세스 흐름을 살펴보겠습니다. 그런 다음 다음 질문에 답변해 보십시오.
모든 것이 의도한 대로 순조롭게 진행되지는 않았습니다.
총 805 T-셔츠가 납품되었음을 알 수 있습니다.
551 개의 표준 선적 중 106개가 실패했으며55개 익스프레스 선적(415개 중)이 실패했습니다. 이는 표준 선적이 더 자주 잘못됨을 나타냅니다.
취소된 액티비티 순서는 72개의 이벤트만 계산하므로 데이터 세트에서 가장 덜 일반적입니다.
상황이 계획대로 진행되지 않았습니다. 지급이 완료되기 전에 상품이 이미 출하되었으며 인쇄 후 오더가 취소되었음을 알 수 있습니다.
모든 것이 의도한 대로 순조롭게 진행되지는 않았습니다. 특히, 우리는 이미 실패한 선적 및 취소된 주문을 관찰했습니다. 프로세스 데이터에 대한 초기 인사이트를 확보했으므로 이제 중요한 주요 매개변수와 KPI를 결정하여 분석을 더 확장하려고 합니다.각각의 서로 다른 이벤트 흐름은 프로세스 변형으로 간주될 수 있습니다. 변형 탐색기는 변형 변형을 나열하고 가장 일반적이거나 가장 비싼 변형에 대한 인사이트를 제공합니다.
이 위젯을 생성하는 동안, 결과를 필터링하기 위해 적합성을 포함하거나포함하지 않음으로 결정할 수 있지만, 이를 위해서는 데이터에 연결된 BPMN이 필요합니다(프로세스 적합성 섹션에서 이 작업을 수행하는 방법을 설명합니다).
변형을 기반으로 프로세스 흐름을 조사하려면 변형 탐색기 위젯을 선택하는 것이 좋습니다!
가장 일반적인 변형에는 데이터 세트에 있는 모든 케이스의 표준 선적과 228(26%)이 포함되어 있습니다. 다음과 같이 표시됩니다. 고객 오더 수령 → 시작 → 지불 선적 → 상품 표준 → 인수증 납품 확인 → 종료
또한 상위 3개 변형에 포함된 모든 케이스를 고려하여 선적 상품 표준 과 납품 확인 수령 사이의 시간이 가장 오래(12일) 걸린다는 사실을 발견했습니다. 가능한 설명은 첫 번째 선적이 실패하고 이 액티비티에서 반복이 발생하여 시간이 너무 오래 걸린다는 것입니다.
프로세스 디스커버리 및 차이 위젯은 이미 살펴봤습니다. 필터는 조사를 심층적으로 살펴볼 수 있는 좋은 방법입니다. 예를 들어 선적 결함이 있는 경우에만 필터링하거나 오더 금액이 높은 케이스만 조사할 수 있습니까? 필터는 모든 위젯에 적용되므로 다른 모든 위젯과 함께 사용할 수도 있습니다. 이를 살펴보겠습니다.
필터를 사용하여 데이터 세트를 줄이고 특정 기준에 집중할 수 있습니다. 프로세스 데이터의 세부 뷰를 생성하고 가장 관심 있는 측면에 집중하는 데 도움이 됩니다. 다음은 필터에 대한 몇 가지 요점입니다.
챕터 레벨에서 단순 필터를 적용하는 방법에 대해서는 아래 동영상을 보십시오.
학습한 바와 같이 각 챕터는 일반적으로 특정 포커스를 가진 분석을 나타내며 필터를 사용하여 데이터 세트를 줄이고 특정 기준을 충족하는 케이스에 집중할 수 있습니다.
단순 필터를 사용하여 특정 조건에 따라 데이터를 자세히 조사했습니다. 챕터 레벨 필터를 사용하면 동일한 챕터의 모든 위젯에 필터링된 결과가 적용됩니다.
필터를 적용하면 받은 모든 주문(877) 중 320개가 프리미엄 고객으로부터 온 것으로 나타났습니다. 또한, 인쇄 주문과 154 티셔츠는 프리미엄 고객에서 왔습니다.
프리미엄 고객의 경우 가장 일반적인 프로세스 흐름은 다음과 같습니다. 고객 오더 수신 → 지불 → 배송 Ship Goods Express → Receive Delivery Confirmation
위젯 작성을 위한 새로운 사용자 환경을 제공하게 되어 기쁩니다. 이를 활성화하려면 다음과 같이 하십시오.
세 가지 유형의 위젯이 있습니다.
대시보드에서 다음 단계를 수행합니다.