SAP Signavio Process Intelligence의 SiGNAL 소개

Objectives

After completing this lesson, you will be able to:
  • SiGNAL의 기초 이해
  • SiGNAL과 SQL의 차이점 이해

SAP Signavio Process Intelligence의 SiGNAL 소개

SiGNAL: Signavio Analytics Language.

SiGNAL – SAP Signavio Process Intelligence의 쿼리 언어

SiGNAL(SAP Signavio Analytics Language)은 프로세스 분석을 위한 SAP Signavio의 전용 쿼리 언어입니다. 사용자 정의 쿼리를 실행하여 프로세스를 분석, 시각화 및 최적화하는 데 도움이 됩니다. SiGNAL을 사용하면 대화형 차트와 KPI를 통해 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 전환할 수 있습니다.

SiGNAL은 어떻게 작동 합니까?

SiGNAL은 SQL을 기반으로 하므로 쿼리를 사용하여 데이터를 검색하고 분석할 수 있습니다. 그러나 다음과 같은 주요 차이점이 있습니다.

  • 읽기 전용 데이터 액세스 – 데이터를 검색하고 계산할 수 있지만 프로세스 데이터를 수정하거나 삭제할 수는 없습니다.
  • 간소화된 데이터 모델 - 여러 테이블을 쿼리하는 SQL과 달리 SiGNAL은 중첩 이벤트가 포함된 단일 테이블에서 작동합니다.
  • 기본 제공 기능 – SiGNAL에는 프로세스 마이닝에 맞춤화된 사용자 정의 기능이 포함되어 있어 워크플로우를 더 쉽게 분석할 수 있습니다.

SiGNAL을 사용하는 이유는 무엇입니까?

  • 유연하고 확장 가능 – 여러 데이터 소스와 함께 사용 가능

  • SAP Signavio와 통합 – 모델, 워크플로우 및 허브 사용 데이터에 액세스

  • 외부 시스템 지원 – 외부 데이터베이스 및 툴에 연결

  • 머신 러닝 및 시뮬레이션 준비 – AI 기반 인사이트로 의사결정 향상

SiGNAL을 사용하면 숨겨진 비효율성을 발견하고, 프로세스를 최적화하고, 보다 현명한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

다음 동영상을 시청하여 SiGNAL의 기능과 SAP Signavio Process Intelligence를 통해 SiGNAL에 액세스하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

SiGNAL은 다양한 집계 함수를 지원합니다.

  • AVG()-는 평균값을 반환합니다.
  • COUNT() - 행 수를 반환합니다.
  • SUM()-은 모든 값의 합계를 반환합니다.
  • MIN()-은 최소값을 반환합니다.
  • MAX()-는 최대값을 반환합니다.
  • COUNT(Distinct)-는 고유한 행 수를 반환합니다(중복 없음/NULL 값 없음).
  • FIRST()-는 리스트/배열의 첫 번째 요소를 반환합니다.
  • LAST()-는 리스트/배열의 마지막 요소를 반환합니다.
  • ANY 조건이 true이면 BOOL_OR- TRUE를 반환합니다.
  • BOOL_AND- 모든 조건이 참인 경우 TRUE를 반환합니다.

SiGNAL과 SQL 비교: 키 차이

SiGNAL과 SQL(Structured Query Language)의 차이점은 데이터 모델입니다. SQL을 사용하여 여러 테이블의 데이터를 쿼리합니다. 그러나 SiGNAL은 중첩 이벤트를 포함하는 하나의 테이블에서만 데이터를 쿼리합니다. 또한 SiGNAL은 이 데이터 구조를 보다 효과적으로 사용할 수 있는 사용자 정의 함수를 제공합니다.

특징SiGNALSQL
목적SAP Signavio Process Intelligence의 프로세스 마이닝 및 분석에 특화데이터베이스 관리를 위한 범용 쿼리 언어
데이터 구조

중첩 이벤트 데이터가 포함된 단일 테이블에서 작동

관계(예: 조인)를 사용하여 여러 테이블 쿼리
데이터 수정

읽기 전용 – 데이터를 수정, 삽입 또는 삭제할 수 없음

데이터베이스 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 및 수정 가능
질의 구문SQL과 유사하지만 프로세스 분석을 위한 사용자 정의 함수 사용광범위한 관계형 데이터베이스를 지원하는 표준 SQL 구문
주요 기능프로세스 분석에 최적화 

SiGNAL 구문

SiGNAL의 구문은 SQL을 기반으로 하며 심층적인 프로세스 분석 쿼리를 수행하기 위한 특수 기능을 통해 확장됩니다. SiGNAL의 모든 쿼리는 다음과 같은 기본 구조를 따릅니다.

  • SELECT 표현식
  • FROM 테이블 또는 프로세스
  • WHERE 조건

SELECT 문은 프로세스에서 데이터를 선택하는 데 사용됩니다. 반환되는 데이터는 결과 세트입니다. FROM 절은 테이블 형식 구조(SELECT 문에서 다른 모든 작업이 수행되는 데이터의 시작 세트)를 생성합니다. WHERE 문은 레코드를 필터링하고 조건을 설정하는 데 사용됩니다.

쿼리 및 쿼리 언어 이해

쿼리는 정보 요청입니다. 컴퓨터 프로그래밍에서 쿼리는 요청된 정보를 데이터베이스에서 가져오는 경우를 제외하고는 정보 요청이기도 하다. 쿼리를 사용하여 데이터를 조작할 수 있으므로 데이터베이스 테이블의 데이터를 추가, 삭제 또는 변경할 수 있습니다.

쿼리를 작성하는 것은 쉽지 않습니다. 이를 위해서는 데이터를 조작하기 위해 데이터베이스에서 이해할 수 있는 사전 정의된 코드를 알아야 합니다. 이 코드를 쿼리 언어라고 합니다.

데이터베이스 관리의 경우 표준 쿼리 언어는 SQL(Structured Query Language)입니다. 데이터베이스와 상호 작용하기 위해 프로그래머는 쿼리 언어를 사용한다. 가장 널리 사용되는 언어는 SQL(Structured Query Language)입니다. 그러나 AQL(Ariane Query Language) – 특수 데이터베이스에 사용됨, DMX(Data Mining Extensions) - 예측 분석에 사용 등 다른 쿼리 언어도 존재합니다.

효율적인 쿼리 작성 방법

다음은 명확하고 효과적인 질의를 생성하기 위한 몇 가지 주요 가이드라인입니다.

  • 간단하고 읽기 쉬운 구문 사용 – 쿼리를 구조적으로 유지하고 불필요한 복잡성을 방지합니다.

  • 데이터를 적절하게 필터링 – WHERE와 같은 조건을 사용하여 관련 데이터만 검색합니다.

  • 성능 최적화 – 중복 조인 또는 불필요한 계산을 방지합니다.

  • 테스트 및 유효성 확인 – 대용량 데이터베이스에 쿼리를 적용하기 전에 작은 데이터 집합에 대한 쿼리를 실행합니다.

이러한 베스트 프랙티스를 따르면 더 빠르고 효과적인 쿼리를 작성하고 데이터에서 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다!

쿼리 내의 데이터 모델

프로세스 데이터 마이닝에서는 관련 중첩 이벤트 및 이벤트 특성과 함께 케이스 특성이 포함된 단일 테이블에서 정보를 추출합니다. 아래 테이블에서는 분석을 위해 데이터가 구성되는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 이 구조를 보여줍니다.

위에서 설명한 중첩 테이블이 있는 테이블 주요 열은 case_ID, 고객 ID, 상태, 도시 및 이벤트입니다. 중첩된 테이블은 이벤트 열에서 찾을 수 있습니다. 이 중첩 테이블은 event_name, end_time, Payment method 및 취소 사유로 구성됩니다.

case_id, event_name, end_time 열이 항상 표시됩니다. 케이스 특성(예: 고객 ID, 상태, 도시)은 케이스 전체에서 값이 동일합니다. 추가 이벤트 특성(예: 지급 방법)은 이벤트마다 다른 값을 가질 수 있습니다.

이 데이터를 사용하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

  • 케이스별: 각 케이스는 하나의 행으로 처리됩니다. 중첩 이벤트 및 이벤트 특성은 중첩 테이블로 표시됩니다.
  • 이벤트별: 각 이벤트는 하나의 행으로 처리됩니다. 각 이벤트에 대해 케이스 ID 및 케이스 특성이 반복됩니다.

데이터 유형

SiGNAL에서 데이터 유형은 열에 저장할 수 있는 값의 종류를 정의합니다. 이러한 데이터 유형은 케이스 레벨과 이벤트 레벨(중첩) 모두에서 사용할 수 있습니다.

SiGNAL은 다음 데이터 유형을 지원합니다.

  • 문자열 – 텍스트 기반 값입니다.
  • Numbers – double-precision floating-point 값으로 저장됩니다.
  • 타임스탬프 – 시간대 정보 없이 밀리초 정밀도로 저장됩니다.
  • 기간 – 밀리초 정밀도로 표시됩니다.
  • 부울 - 참 또는 거짓 값

이러한 데이터 유형은 소스 파일과 쿼리 결과 모두에 있을 수 있습니다.

케이스 특성과 이벤트 특성 모두 NULL 값을 가질 수 있습니다. NULL 값은 해당 필드에 사용할 수 있는 데이터가 없거나 값을 알 수 없음을 의미합니다.