Python Transformation
Die Python Transformation wird in der Enterprise Version von process.science für Power BI zur Aufbereitung der Daten verwendet. Das Paket ist so konzipiert, dass die Daten direkt im Power BI Bericht transformiert werden können. Es erstellt vier Tabellen, die für die Analyse in Power BI verwendet werden können.
Vorbereiten der Umgebung
Um mit Python-Skripten in Power BI arbeiten zu können, müssen Sie die Schritte aus der Microsoft [Dokumentation](https://docs.microsoft.com/de-de/power-bi/connect-data/desktop-python-scripts) befolgen.
Vorbereiten der Eingabetabelle
Bevor die Skripte verwendet werden können, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Eingabetabelle die folgenden Anforderungen erfüllt. Die Spaltennamen für case_id, activity und timestamp sind festgelegt und müssen in Ihrer Eingabetabelle vorhanden sein.
| Feldname | Beschreibung | Datentyp | Pflichtfeld |
|---|---|---|---|
case_id | Ãber dieses Feld können die Prozessinstanzen unterschieden werden. | nvarchar | ✓ |
activity | Dieses Feld beschreibt die Aktivität, die stattgefunden hat. | nvarchar | ✓ |
activity_grouped | Dieses Feld beschreibt die Gruppe der Aktivität, die stattgefunden hat. | nvarchar | ✗ |
timestamp | Dieses Feld beschreibt, wann ein Ereignis stattgefunden hat. | datetime2 | ✓ |
timestamp_end | Dieses Feld kann verwendet werden, um die Dauer von Aktivitäten zu berechnen. | datetime2 | ✗ |
sort_key | Dieses Feld kann verwendet werden, um die Sortierung des Ereignisprotokolls anzupassen. | numeric | ✗ |
value | Hier können Sie die Kosten für das aktuelle Ereignis festlegen. | numeric | ✗ |
automated | Hier können Sie festlegen, ob der Vorgang automatisiert wurde oder nicht. | numeric | ✗ |
resource | Ãber dieses Feld können Nutzerinformationen pro Aktivität mitgegeben werden. | Beliebig | ✗ |
Zusätzliche Aktivitätswerte | Weitere Informationen pro Aktivität, z. B. die Menge der Positionen. Alle Felder, die nicht mit anderen Namen übereinstimmen, werden als zusätzliche Aktivitätswerte abgebildet und in der neu erstellten Ereignisprotokolltabelle gespeichert. | Beliebig | ✗ |
Additional Cases Values | Weitere Informationen pro Fall, z.B. ein Unternehmensbereich. Alle Felder, die mit case_ beginnen, werden als zusätzliche Fallwerte abgebildet und in der neu erstellten Falltabelle gespeichert. | Beliebig | ✗ |
Zusätzliche Aktivitätswerte gruppiert | Weitere Informationen pro Aktivitätsgruppe, z. B. die Menge der Positionen. Alle Felder, die mit _grouped enden, werden als zusätzliche Aktivitätsgruppenwerte abgebildet und in der neu erstellten Ereignisprotokolltabelle gespeichert. | Beliebig | ✗ |
Herunterladen der Skripte
Die Skripte können immer in der aktuellsten Version aus unserem Self Service Portal heruntergeladen werden. Die Skripte sind in einer ZIP-Datei enthalten und müssen entpackt werden.
Installation und Konfiguration
Ereignisprotokoll (Event Log)
Das Skript createEventLog.py erstellt die Tabelle eventlog direkt im Power BI Bericht, nutzen Sie dieses als Python-Skript-Schritt in der Event Log Tabelle in Power BI. In unseren Templates ist dieses Skript bereits enthalten.
Falltabelle (Cases Data)
Das Skript createCasesData.py erstellt die Tabelle cases_data direkt im Power BI Bericht, nutzen Sie dieses als Python-Skript-Schritt in der Cases Data Tabelle in Power BI. In unseren Templates ist dieses Skript bereits enthalten.
Filtertabellen (Filter Tables)
Die Filtertabellen werden benötigt, um die Filter in Power BI zu erstellen. Diese werden direkt in Power Query erstellt und brauchen keine Python-Skripte. Nutzen Sie dafür unsere Power BI Templates.