Verwendung von Process Discovery mit Kibana-Dashboard

Das Process Discovery Kibana-Dashboard (elastic) wird bei den Pre-Mining-Bestimmungen verwendet, um die Prozessdaten mit den intuitiven und anpassbaren Visualisierungen von Kibana zu verstehen. Sie können Ihre Process Discovery-Mandantendaten mit Kibana analysieren.

Wichtig: Kibana und die Elastic-Marke und das Elastic-Logo sind Marken oder eingetragene Marken von Elastic NV und werden nur zu Identifikationszwecken verwendet.

Verwenden Sie Process Discovery mit dem Kibana-Dashboard, um Ihre Prozessdaten in Form von Diagrammen, Gauges, Karten, Grafiken und mehr zu analysieren, zu verwalten und zu visualisieren. Das Dashboard hilft Ihnen, die Prozessdaten zu analysieren und relevante Prozesse für die Verfolgung in Process Discovery zu identifizieren. Auf der Grundlage Ihrer Erkenntnisse können Sie dann Ihre Mining-Läufe definieren.

Dieses Dashboard kann von Administratoren, Datenanalysten und Geschäftsanwendern verwendet werden, um Einblicke in ihre Daten zu erhalten, die Daten auf Dashboards zu visualisieren und die Ergebnisse zu teilen, um Automatisierungsentscheidungen zu beeinflussen. Bei Ihren Daten kann es sich um Text, numerische Daten, Zeitreihen, Geodaten, Protokolle, Metriken, Sicherheitsereignisse und vieles mehr handeln. Sie können Muster und Beziehungen aufdecken und die Ergebnisse visualisieren.

Das Process Discovery-Kibana-Dashboard bietet drei Dashboards, wie z. B. Aktivität , Ereignisse und Nutzer für alle Process Discovery-Mandanten, um Ihnen beim Definieren von Process Mining zu helfen, bevor die Daten zum Mining an die Process Discovery-Plattform übergeben werden. Die Daten werden zwischen Ihrem Mandanten und dem Kibana-Dashboard synchronisiert. Schauen Sie sich das folgende Video an, um Einblicke in Ihr Mining und Ihre Prozesse zu gewinnen.

Anmerkung: Die Beispiele und Grafiken auf dieser Seite dienen nur der Veranschaulichung und spiegeln möglicherweise nicht genau Ihren speziellen Fall wider. Wir übernehmen keine Verantwortung für deren Pflege oder Richtigkeit.
Das folgende Bild zeigt ein Process Discovery-Kibana-Dashboard Ereignisse:Kibana-Dashboard zur Process Discovery
Beschreibung
1 Das Widget Ereignisanzahl zeigt die Gesamtzahl der von den Beobachtern erfassten Ereignisse an.
2 Das Widget Nutzeranzahl zeigt die Anzahl der Nutzer an.
3 Das Widget Maschinenanzahl zeigt die Gesamtzahl der von den Beobachtern verwendeten Maschinen an.
4 Das Kreisdiagramm Ereignisse nach Anwendung zeigt die Verteilung der Anwendungen, auf die die Beobachter zugreifen, und gibt Aufschluss über die am häufigsten genutzten Anwendungen, wie z. B. BillrMD.
5 Das Balkendiagramm Anwendungsaufschlüsselung nach Nutzer zeigt die Anwendungen an, auf die jeder Nutzer zugreift, und ermöglicht es Ihnen, die gemeinsame Anwendung aller Beobachter zu identifizieren.
6 Ereignisse nach Nutzern zeigt die Anzahl der Ereignisse an, die von jedem Nutzerkonto erfasst wurden.
7 Die Tabelle Bildschirmsignatur zeigt die häufigsten Bildschirmsignaturen.
8 Die Steuerelementtypen zeigen den Prozentsatz der Interaktionen nach Typen an, die die Beobachter durchführen. Aus dem Kreisdiagramm geht hervor, dass der Beobachter 23,34 % seiner Zeit mit der Arbeit in einer Tabelle und 19,02 % mit dem Anklicken von Schaltflächen verbringt.
9 Die Tabelle Feldwerte zeigt den Prozentsatz der von den Beobachtern durchgeführten Interaktionen nach Feldwert an. Aus der Tabelle können Sie ersehen, dass die Beobachter die meiste Zeit in einer Tabelle verbracht hatten, um Gebühren hinzuzufügen und auf die Schaltfläche „Speichern“ zu klicken.
10 Mit der Bildschirmsignatur Wärmebild können Sie die häufigste Bildschirmsignatur ermitteln. Aus dem Diagramm geht hervor, dass 2433_Charge_ChargePosting_Posting die gemeinsame Bildschirmsignatur aller Beobachter/Nutzer ist.

Kibana ist ein leistungsfähiges Tool, das zur Vorbereitung von Daten für das Erstellen von Mining-Läufen in Process Discovery verwendet werden kann. Durch die Verwendung von Kibana zum Bereinigen, Analysieren und Visualisieren der Daten können Unternehmen die Genauigkeit und Effizienz ihrer Process Mining-Bemühungen verbessern.