前の演習の結果をもう一度確認しましょう。このグラフでは、各リソースがどのアクティビティをどの程度の頻度で実行したかを確認できます。
次の選択肢のうち、正しいものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
ここ数十年で、イベントデータの量は急激に増加しています。その多くは、さまざまなビジネスプロセスの文脈の中で記録されています。この章では、プロセスデータを分析するための方法論として、「抽出」「処理」「分析」という3つのステップを学びます。また、分析に必要なプロセスデータの構成要素を初めて学び、アクティビティとトレースの世界に踏み込みながら、プロセスの全体像を少しずつ明らかにしていきましょう。
プロセスはさまざまな角度から捉えることができます。制御フロー、パフォーマンス、そして組織的な背景です。この章では、それぞれの視点を詳しく掘り下げていきます。制御フローとは、プロセスがどのような形で実行されるか、つまりその構造を指します。パフォーマンスの観点では、処理にかかる時間と発生タイミングの両方に注目します。最後に、組織の視点からプロセスに関わるアクターを分析します。
現在の演習
イベントデータが分析できる状態で提供されることはほとんどありません。そのため、研究上の問いに答えるには、データを適切な形に整えるためのツールが必要です。この章では、よく使われる3つの前処理タスク（データのフィルタリング、イベントの集約、データの補完）を習得しましょう。
この最終章では、これまでに学んだすべての知識を活用して、受注から入金までのプロセスをエンドツーエンドで分析します。まず、複数のソースからのデータをイベントログに変換します。次に、データの全体像を把握しながら、プロセス内のさまざまなアクティビティ、ステージ、フローを探索します。最後に、前処理と分析のツールを組み合わせて、いくつかの研究上の問いに対する答えを導き出しましょう。
