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业务流程绩效的好方法——前提是您拥有正确的数据。让我们回顾一下启动流程挖掘项目所需的关键数据。

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基本上，流程挖掘可以轻松地从事件日志中提取和分析业务流程数据。

流程挖掘技术从不同业务系统中的业务对象中扫描并提取相关数据，以创建业务流程健康状况的 X 射线视图。通过这种细致的流程分析，我们可以破译模式、识别瓶颈并简化业务运营。

流程挖掘的四个主要数据要求是：

结构化源数据，
数据整合能力，
数据质量控制流程，
数据合规性和安全措施。
结构化数据
结构化数据是流程挖掘技术的基础。此类数据以定义的模式和组织为特征，使我们能够制定公司运营的详细计划。这里我们揭示了结构化数据的主要要求：

事件日志：这些是基本数据实体，包含有关系统中发生的各个事件的信息。
案例 ID：此 ID 帮助我们汇集相关事件，促进业务流程的一致分析。
时间戳：使用时间戳可以让人们研究流程的时间模式，从而为明智的决策铺平道路。
数据整合能力
数据集成能力是流程挖掘的第二个关键要求。拥有结构化数据是不够的，还需要能够通过某种形式的数据集成提取相关信息。

最常见的数据集成解决方案是：

ETL流程：这些流程（提取、转换、加载）促进 巴哈马电报电话号码 数据的系统集成，确保其一致性和准确性。
API集成：通过API集成，我们可以实现实时数据交换，提高流程探索的活力。
数据导入/导出：某些流程挖掘工具允许您通过电子表格或 .XES 文件格式导入数据。
对于现代基于云的软件，ETL 或 API 集成可能是合适的解决方案。对于较旧的软件或本地数据解决方案，您可能需要自定义数据集成解决方案。

数据质量控制
流程挖掘的第三个关键数据要求是可靠的数据质量。

通过关注数据质量，我们可以消除不准确性，确保可靠、可操作的见解。

通常，流程挖掘项目会经历数据质量控制流程。例如 ：

数据清理：这涉及纠正或删除错误数据，从而提高流程挖掘的准确性。
数据验证：通过验证，我们确保数据符合规定的格式和标准，从而保持数据的完整性。
数据丰富：当源数据的质量不够准确或完整时，可能需要使用附加信息来丰富数据。
合规性和数据安全