Préparation des données de journal d'événements pour le Process Mining

Les projets de Process Mining échouent souvent car les journaux système bruts sont rarement prêts pour l'analyse. Pour débloquer de véritables informations opérationnelles, vous devez d'abord savoir comment localiser, nettoyer et formater vos données d'entreprise. Ce cours textuel vous guide à travers les méthodologies essentielles d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) des données d'événements. Vous commencerez par les définitions fondamentales des journaux d'événements — tels que les identifiants de cas, les noms d'activités et les horodatages — avant de passer à des scénarios pratiques de préparation de données. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les exigences fondamentales du schéma des journaux d'événements et les normes de données modernes. • Nettoyer et prétraiter les données transactionnelles pour résoudre les problèmes courants tels que les horodatages manquants ou les entrées en double. • Transformer les tables de bases de données relationnelles en journaux d'événements structurés à l'aide de SQL et de modèles modernes de manipulation de données. • Mapper des processus métier complexes aux schémas de journaux d'événements, y compris des concepts introductifs centrés sur les objets. • Valider et charger vos journaux d'événements préparés dans des outils d'analyse pour garantir une découverte de processus précise. Grâce à des explications écrites claires, des décompositions conceptuelles et des exemples structurés de SQL et Python, vous construirez un flux de travail solide pour la préparation des données. Ce cours est conçu pour les analystes de données, les analystes métier et les débutants en Process Mining qui souhaitent maîtriser le pipeline de préparation des données. Aucune expérience préalable en ingénierie de données n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour transformer des données d'entreprise brutes en informations exploitables sur les processus.