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Descrizione del corso
Anche se potresti non accorgertene, i processi svolgono un ruolo indispensabile nella nostra vita quotidiana. Le tue azioni e quelle degli altri generano una quantità enorme di dati. Che tu stia ordinando un libro, che un treno superi un semaforo rosso, o che il tuo termostato riscaldi il bagno, ogni secondo avvengono milioni di eventi archiviati nei data center di tutto il mondo. Questi enormi insiemi di dati sugli eventi possono essere utilizzati per ottenere insight sui processi in un numero praticamente illimitato di ambiti. Tuttavia, l'analisi di questi dati richiede formati e tecniche specifiche. In questo corso ti introdurremo al process mining con R e ti mostreremo le diverse fasi necessarie per analizzare i processi aziendali.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione all'analisi dei processi
La quantità di dati evento è cresciuta enormemente negli ultimi decenni. Una parte considerevole di questi dati viene registrata nel contesto di vari processi aziendali. In questo capitolo scoprirai una metodologia per analizzare i dati di processo, composta da tre fasi: estrazione, elaborazione e analisi. Avrai il primo incontro con gli elementi specifici dei dati di processo necessari per l'analisi e farai un primo approfondimento nel mondo delle attività e delle tracce, che ti permetterà di intravedere per la prima volta il processo.
- Introduzione alla process analytics50 XP
- Identifica gli elementi del processo50 XP
- Flusso di lavoro per l'analisi dei processi50 XP
- Le attività come pilastri dei processi50 XP
- Recupera le informazioni di base sul processo100 XP
- Esplora le attività100 XP
- Il percorso ideale (happy path)100 XP
- Crea process map100 XP
- Componenti dei dati di processo50 XP
- Identificatori dei dati di evento50 XP
- Creare oggetti di dati evento100 XP
- Ispezionare gli oggetti di dati evento50 XP
2
Tecniche di analisi
Un processo può essere osservato da diverse angolazioni: il control-flow, le prestazioni e il contesto organizzativo. In questo capitolo approfondirai ciascuna di queste prospettive. Il control-flow si riferisce ai diversi modi in cui il processo può essere eseguito e quindi a come è strutturato. Per quanto riguarda le prestazioni, ci interessa sia scoprire quanto tempo richiedono le attività, sia quando avvengono. Infine, la prospettiva organizzativa guarda agli attori coinvolti nel processo.
3
Elaborazione dei dati evento
Raramente i dati evento sono subito pronti per l'analisi. Spesso serve quindi un insieme di strumenti per portarli nella forma giusta, prima di poter rispondere alla nostra domanda di ricerca. Alla fine di questo capitolo conoscerai tre comuni attività di preprocessamento: filtrare i dati, aggregare gli eventi e arricchire i dati.
4
Caso di studio
In questo capitolo finale useremo tutto ciò che abbiamo imparato finora per realizzare un'analisi end-to-end di un processo order-to-cash. Per prima cosa, trasformeremo dati provenienti da varie fonti in un event log. Poi avremo una vista d'insieme del processo, esplorando le dimensioni dei dati e le diverse attività, fasi e flussi del processo. Infine, combineremo strumenti di preprocessamento e analisi per formulare una risposta a diverse domande di ricerca.
R
Analisi dei processi aziendali in R
Corso
completato
