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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
पिछले दशकों में इवेंट डेटा की मात्रा बहुत तेज़ी से बढ़ी है। इस डेटा का एक बड़ा हिस्सा विभिन्न बिज़नेस प्रक्रियाओं के संदर्भ में रिकॉर्ड होता है। इस अध्याय में, आप प्रोसेस डेटा के विश्लेषण की एक कार्यप्रणाली जानेंगे, जिसमें तीन चरण होते हैं: एक्सट्रैक्शन, प्रोसेसिंग और एनालिसिस। आप विश्लेषण के लिए ज़रूरी प्रोसेस डेटा के विशिष्ट घटकों से पहली बार मिलेंगे, और एक्टिविटीज़ तथा ट्रेसेज़ की दुनिया में पहली गहराई से जाएँगे, जो आपको प्रक्रिया की शुरुआती झलक दिखाने में मदद करेगी।
किसी प्रक्रिया को अलग-अलग दृष्टिकोणों से देखा जा सकता है: कंट्रोल-फ़्लो, परफ़ॉर्मेंस और ऑर्गेनाइज़ेशनल बैकग्राउंड। इस अध्याय में, आप इन प्रत्येक परिप्रेक्ष्यों में गहराई से जाएँगे। कंट्रोल-फ़्लो बताता है कि प्रक्रिया किन-किन तरीकों से चलाई जा सकती है, यानी उसकी संरचना क्या है। परफ़ॉर्मेंस के संदर्भ में, हमें यह जानने में रुचि है कि चीज़ों में कितना समय लगता है और वे कब होती हैं। अंत में, ऑर्गेनाइज़ेशनल परिप्रेक्ष्य प्रक्रिया में शामिल एक्टर्स पर नज़र डालता है।
वर्तमान अभ्यास
इवेंट डेटा अक्सर तुरंत विश्लेषण योग्य रूप में नहीं आता। इसलिए, शोध प्रश्नों का उत्तर देने से पहले, डेटा को सही आकार में लाने के लिए आपको टूल्स के एक सेट की ज़रूरत पड़ती है। इस अध्याय के अंत तक, आप तीन आम प्रीप्रोसेसिंग कार्यों से परिचित हो जाएँगे: डेटा को फ़िल्टर करना, इवेंट्स को एग्रीगेट करना, और डेटा को एनरिच करना।
अंतिम अध्याय में हम अब तक सीखी सभी चीज़ों का उपयोग करते हुए एक ऑर्डर-टू-कैश प्रक्रिया का एंड-टू-एंड विश्लेषण करेंगे। सबसे पहले, हम विभिन्न स्रोतों के डेटा को इवेंट लॉग में बदलेंगे। फिर, प्रक्रिया का हेलीकॉप्टर व्यू लेंगे, जहाँ हम डेटा के आयामों और प्रक्रिया में मौजूद अलग-अलग एक्टिविटीज़, स्टेजेज़ और फ़्लोज़ को समझेंगे। अंत में, हम प्रीप्रोसेसिंग और विश्लेषण टूल्स को मिलाकर कई शोध प्रश्नों के उत्तर तैयार करेंगे।