iS-RPM2023.2.0.0 正式发布
前言
经过不断努力和精心打磨，我们带着全新版本的 RPM 产品与大家见面啦！本次更新将为广大流程分析师和质量管理员们提供更深入、更准确的洞察力，以帮助大家在数据驱动的决策中取得更卓越的成果。
然而，让海量数据转化为可用的见解并不是一项容易的任务。我们理解数据分析师们在处理大量业务系统数据时所面临的挑战，因此我们致力于提供一种简单而强大的解决方案，帮助大家更好地理解流程执行过程，分析业务瓶颈，从而推动业务的持续发展。我们的目标是将复杂的数据分析过程简化，同时确保生成的报表具有高度的灵活性和定制性，以满足不同行业和业务流程的需求。让我们一同探索这个全新的流程挖掘工具，发挥业务数据的无限潜力，驱动您的业务成功！
亮点功能
⭐ 强化数据集成和清洗能力
系统新增的数据处理模块具备强大的 ETL 能力，支持主流数据库表数据读取和异构数据集中存储，为流程数据集成、清洗、查询、分析提供快速支持。
⭐ 集成 BI 分析报表，增强业务洞察力
新版本中集成了业务洞察力强大的 BI 能力，提供包含流程图在内的自定义视图组件 30+。支持将流程图与其他业务视图的关联查询，助力分析师将流程视角的分析结论与业务指标关联，深入了解流程对业务绩效的影响。
⭐ 优化根因分析，精确定位流程问题
我们在原交互式流程图的基础上，为每个流程环节提供了根因分析功能。通过下钻流程环节的业务属性信息，可以更精确的定位影响业务指标的关键因素，从而找到提高效率和突破瓶颈的机会。
⭐ 任务挖掘升级，深入理解用户行为意图
任务挖掘的升级同样集成了 BI 分析能力，帮助企业更全面地理解员工行为意图，并以此为基础做出更明智的任务自动化决策。
在任务识别前，提供多维度分析数据分析报表，如应用分析、用户分析、复制粘贴情况等，帮助企业管理层快速了解员工的日常工作内容和操作特点。在任务识别后，也可以根据单个任务的执行情况与全流程指标关联分析，评估任务自动化价值和收益，以帮助管理者在数据驱动的决策中取得更卓越的自动化成果。
线上使用手册
更新内容
一、新增功能
• 流程挖掘
1. 数据管理（ETL）
在最新版本的流程挖掘模块中，新增了一个独立的数据管理功能——数据池，为用户提供了基本的 ETL 能力。该功能使得流程数据的管理和处理变得更加简单和直观，有助于用户更好地理解和分析数据，以打破不同业务系统之间的“数据孤岛”，提升客户对整体流程的洞察力。
具体功能如下：
1.1 数据获取
数据获取主要分为 2 种方式：上传和提取，用于将数据引入到系统中进行后续的处理、分析和存储。用户通过简单的设置和配置，即可轻松地连接到这些数据源，并获取所需的数据。
（1）上传
数据上传适用于本地文件导入，支持上传的文件格式包括：xlsx、csv 和 zip（注：zip 解压后的文件格式也需要时 xlsx 或 csv ）。 针对 xlsx 文件，系统支持选择特定的数据 sheet 表进行上传；而对于 csv 文件则需要指定 CSV 文件中字段之间的分隔符。除此之外，系统为上传文件还提供了可视化界面用于设置一些文件的基本信息。例如：
• 支持设置导入后的数据表名称
• 支持自定义文件的表头在第几行
• 支持自定义导入后的表头字段名称和别名
• 支持设置每一列数据的字段类型，包括：日期、时间、文本、整数、小数
（2）提取
数据提取则是通过连接不同类型的数据库，从各数据库中直接提取数据表到 RPM 系统中。用户可以配置相关的数据库连接信息，以便连接到目标数据库，并提取所需的数据。支持的数据库类型有：MySQL、Oracle、SQLserver、DB2、PostgreSQL、Clickhouse、达梦、人大金仓。
1.2 数据转换和清洗
一旦获取了数据，用户便可以利用系统提供的在线 SQL 编辑器，快速编写和执行各种数据清洗和整理操作。用户可以利用 SQL 语言来指定数据转换和筛选规则，包括：选择、排序、分组、合并、去重、重命名、格式转换等。
此外，该功能还支持数据预览和验证功能。用户可以执行 SELECT 语句来预览转换后的数据结果，确保转换规则的准确性和预期效果。通过数据预览和验证，用户可以及时调整转换规则，以确保最终结果符合需求和期望。
从数据表之间的关联关系角度出发，我们还提供了一些辅助功能来提高处理效率和精度。这些功能包括自动格式化、代码补全和语法高亮等。自动格式化可以使 SQL 语句更易读和一致。代码补全功能可以帮助用户快速输入 SQL 关键字、函数和列名等。语法高亮功能突出显示 SQL 语句中的关键元素，使其更易于理解和识别。这些功能有助于用户更好地理解和掌握数据表之间的关联关系，从而构建一份完整的业务数据，以供后续的流程分析使用。
1.3 数据模型
经过转换和清洗的数据可以用于创建适用于流程分析的流程模型，从而使数据处理和分析过程更加高效和无缝。
在数据模型模块中，用户可以设置当前模型的主活动表以及与流程相关的其他附加属性表。这样，用户可以根据实际需求选择合适的数据表作为主活动表，并与其他附加属性表进行关联。
模型设置步骤主要分为：选择数据表 > 设置活动表 > 设置附加属性（可选）> 加载模型
（1）选择数据表
该步骤用于选择流程分析时的主活动表，此表需要包含活动事件的业务属性，例如：活动名称、案例 ID、时间戳等。
系统支持通过表名称搜索当前数据池的中的所有数据表，并提供了对每张表数据的预览功能，以便用户查看表中的数据样本，确认其中是否包含了所需的业务属性，并确保所选表与实际需求相符。
（2）设置活动表
该步骤用于设置主活动表需要的三元素，支持用户逐一设置：案例 ID、活动名称、时间戳以及用户列。支持用户同时设置每个流程步骤的开始和结束时间戳，以便后续更准确地计算分析每个活动执行的时效信息，区分单个流程步骤的执行耗时以及步骤与步骤之间的等待耗时。如果只关心各步骤之间的业务等待耗时，则可以只设置一个时间戳（即每个活动的开始或结束时间戳）。这样可以简化数据记录，并专注于业务等待时间的分析。实际使用时，可以根据需求选择设置开始和结束时间戳，或只设置一个时间戳。这取决于数据的实际时间截点以及流程分析的目标和所需的结果。
（3）设置附加属性（可选）
该步骤用于定义每个案例的各个业务属性字段，并确定在流程分析时以哪个值为准显示具体属性值。支持用户基于现有数据表的每个字段，为每个案例定义多个分析时的业务属性字段，例如：客户姓名、订单金额、产品类型等。用户可以逐一设置每个属性字段的名称、别名以及属性值的统计方式（包括：初始值、最终值、平均值、最大值、最小值、中值），确保在流程分析中以正确的值为准显示具体属性值，从而有效地分析和评估业务流程的性能和效果。
（4）加载模型
完成模型设置后支持一键加载，一旦模型加载完成，用户就可以直接应用该模型于各个项目中进行流程图可视化、实时查询和深度分析等操作。在 RPM 中，所有项目的分析模块都基于流程数据模型的计算和查询引擎，通过流程图用户可以查看流程执行过程和数据流动的上下文关系；而实时查询和深度分析功能可以帮助用户及时获取和分析经过转换和清洗的数据，以深入研究和理解流程，从而更清晰地了解流程执行的瓶颈、堵点等问题。
2. 自定义分析报表（BI）
本次发布，系统在历史版本提供的预制分析模块基础上，新增了 BI 分析报表功能，提供自定义图表视图 30+，能够更灵活的满足用户个性化的流程分析需求。
不同于普通的数据可视化分析工具，我们的 BI 功能致力于了解和优化业务过程，重点关注业务流程中的
步骤和事件中蕴含的业务信息。支持将以业务指标 / 趋势为导向的各种数据统计图表与流程图关联查询，揭示流程的真实问题和原因，为业务改进提供可量化的数据依据。
以下是对各组件的简要说明：
2.1 流程图组件
该组件可用于可视化展示流程的各个环节、步骤和关系。通过流程图组件，用户可以更直观地了解流程的整体结构和流程步骤之间的依赖关系。这对于分析流程的瓶颈、优化流程以及发现潜在问题非常有帮助。利用流程图组件与其他组件的关联能力，用户可以在不同层次上探索、分析和优化流程数据，从不同的角度深入理解流程的本质，并提高流程分析的准确性和价值。
2.2 表格组件
表格类型的组件是数据的详情列表，能看到明细信息，表格包含：汇总表、明细表、透视表。
🔸 汇总表：适用于展示聚合数据，可用于查看每种不同业务属性数据的总体情况和关键指标。
🔸 明细表：适用于展示详细数据，可用于查看和分析各业务属性记录的具体数值或内容详情。
🔸 透视表：可将数据按照多个维度进行交叉分析，分别在行、列中添加不同的业务属性字段，即可深入了解各属性之间的关系和趋势，大家可以根据需要自由地选择和组合维度进行数据分析。
2.3 指标组件
指标类型的组件主要用于展示和分析流程的关键业务指标，帮助大家了解数据的整体情况，包括以下 2 中展现形式：指标卡、仪表盘。
🔸 指标卡：适用于突出展示某个关键指标的数值和状态，支持通过颜色的变化来传达指标的好坏，以便大家快速判断和评估业务状况。
🔸 仪表盘：适用于单个指标的度量展示，类似于钟表或可多盘，它具有刻度和指针。通过观察指针的位置，可以快速判断业务指标当前的数值，以及该数值相对于目标或标准的偏离程度。
2.4 趋势组件
趋势类型的组件主要用于展示业务数据的变化趋势，能够直观的展示数据的演变和发展，主要包含不同形式的折线图以及组合图。
🔸 折线图：基础折线图适用于展示单个数据系列的变化趋势。除此之外，我们还提供了更丰富的展示形式，如：堆叠折线图、面积图等，来展示多个属性系列的趋势。通过选择不同展现形式，可以直观的了解多个数据系列之间的比较或总体趋势、周期性波动、季节性变化等。
🔸 组合图：这是一种将多个图表类型组合在一起呈现的组件，可以同时展示不同的数据、维度和趋势，从而帮助大家更全面地理解数据和流程信息。支持的组合形式包括：柱状图、折线图和散点图。
2.5 比较组件
比较类型的组件主要用于展示不同类别、维度或时间点的数据之间的差异，而其主要的展现形式是柱状图。
🔸 柱状图：适用于通过柱形高度或长度来直观的展示不同类别之间的数据差异。我们提供了各种形式的柱状图供大家选择，例如：基础柱状图、横向柱状图以及堆叠组合图等。在选择使用比较视图时，需要根据数据的特点、比较目标和用户需求来选择适合的视图类型，以确保能够有效地传达比较的信息和见解。
2.6 分布组件
分布类型的组件主要用于展示不同的业务属性的数据占比、层次结构和关系，包括以下几种展现形式：饼图、环形图、矩形树图。
🔸 饼图：适用于展示各个业务属性在整体中的占比关系，例如：按产品类别展示销售额的占比情况。
🔸 环形图：也适用于展示数据的占比关系，但相比饼图，环形图可以更突出地展示类别之间的层次结构或子类别的占比。
🔸 矩形树图：适用于展示有层次结构或多个级别分类的数据分布。通过不同大小的矩形和嵌套关系，可以直观地了解数据的组成和层次结构。
2.7 过滤器组件
除了提供丰富的图表视图外，我们还提供了多种形式的过滤组件，例如：文本、时间、数值组件，支持用户根据特定条件或规则筛选和过滤流程数据。过滤器类组件能够根据用户的选择和设定与其他图表和流程图组件联合使用，对数据进行筛选，帮助用户聚焦和探索特定的流程信息，以便更深入地进行分析和展示，并加强对数据的精细控制。
通过以上这些视图组件和过滤组件的组合和应用，大家可以更好地理解和分析流程数据，并根据分析结果做出相应的决策和优化。这种个性化的流程分析功能可以帮助大家更好地了解流程情况、识别问题和改进流程效率。同时，对于已创建的流程分析仪表板可以随时扩展为数据监控大屏，以便在实时监控数据和关键指标时提供更直观、全面的视图。
3. 根因分析
为了强化对流程的洞察力，我们新增了针对流程分析各模块的根因分析功能，帮助用户更全面地了解每个节点或连线对业务过程的影响，并找到对业务进程影响最大的因素。
以下是关于根因分析的具体应用方法：
3.1 查看关键业务属性
支持用户选择一个节点或连线，并查看与之相关的各种业务流程属性信息。这些属性信息可能包括相关人员、部门、资源、成本等方面的数据。通过分析这些属性信息，您可以了解影响当前节点或流程过程的关键因素。
3.2 分析业务占比
在选择特定节点或连线后，用户可以查看每种属性的案例占比。针对每种业务属性，还支持通过统计图的方式查看每个属性值对应的案例占比，从而了解在该节点或连线上各种属性的分布情况，判断哪些属性更常见或更重要。
3.3 分析耗时情况
除了案例占比，用户还可以查看每种属性在耗时方面的情况。这将帮助用户了解不同属性在节点或连线执行过程中所耗费的时间。通过分析耗时情况，用户可以识别出引起长时间执行的属性，从而找到可能的流程瓶颈。
总之，通过新增的根因分析功能，用户可以在流程分析各模块中更精确地了解业务流程的关键因素和影响。这将有助于找到提高效率和突破瓶颈的机会，并因此提升业务流程的整体质量和效果。
4. 流程挖掘易用性优化
为了提升流程分析的便捷性，我们对系统的整个功能菜单的层级关系和交互逻辑都做了全面的优化，减少大家在使用过程中遇到的额问题和困惑。具体内容如下：
▪ 新增项目目录导航栏：以树形结构展示所有流程挖掘项目以及每个项目中的流程分析，支持根据项目或分析名称关键词模糊搜索，方便大家快速浏览。
▪ 项目目录支持收起或展开：为了使分析报表面板可视区域最大化，项目目录支持收起。同时，也支持展开后快速访问和切换不同的项目和流程分析报表。
▪ 系统顶部新增导航路径: 支持查看当前访问的项目和流程分析名称。
▪ 优化命名规则：项目名称及流程分析名称支持特殊字符。
▪ 新增项目创建后的引导访问提示：根据提示可直接跳转至数据池菜单新建数据池，或引用现有模型创建流程分析。
▪ 流程分析支持切换数据模型：可根据数据分析要求随时切换数据模型，且新模型数据适用于历史分析模版。
▪ 优化全局过滤条件的交互：新增统计筛选条件总数，并支持一键展开查看所有筛选条件列表。支持一键清空当前的所有条件，或将条件内容另存为新筛选场景。
• 任务挖掘
1. 发现机器人
本次更新，我们优化了任务挖掘客户端的数据采集细粒度，这些数据采集的优化会为任务数据的分析带来了更详细和丰富的信息，以更好地理解用户行为和操作过程。
以下是本次新增的数据采集内容：
1.1 应用版本和操作系统版本
我们补充记录了每个操作关联的应用版本，以及用户使用的操作系统版本，帮助用户了解员工正在使用的软件和硬件环境。这将有助于分析特定版本的应用或操作系统对用户行为的影响，并在优化过程中考虑到这些差异。
1.2 网页加载响应时长
针对网页相关的事件操作，我们采集了每个网页加载的响应时长，帮助用户分析不同网页的性能表现和用户体验。这有助于发现潜在的性能问题和改进机会。
1.3 事件操作之间的间隔时长、操作时长和等待时长
本次更新，我们细化了操作事件的时间戳相关字段，分别为每个事件之间的间隔时长、操作时长和等待时长。用于分析员工在任务执行期间的行为模式和操作间隔。这有助于确定员工在不同任务步骤之间的行为习惯和需求，进而优化任务流程和用户体验。
1.4 应用切换路径
我们补充采集了应用和网页之间的切换路径，提供关于员工桌面工作的操作顺序和任务流信息。通过后续进一步的分析，可以识别出经常被切换的应用或网页组合，以便更好地理解和分析应用之间的切换频率。
1.5 复制和粘贴操作以及数据传输路径
我们追加了复制和粘贴操作的数据采集，可以更好地了解员工在不同应用或网页之间进行的文本或数据传输情况。这有助于分析复制和粘贴的频率、来源和目标应用 / 网页，以及数据传输的路径和过程。
通过这些新增的数据采集内容，可以更全面地了解员工在任务执行过程中的行为和操作，并从中洞察员工桌面操作的核心业务系统、操作习惯以及高频高耗时任务流，以便更好的理解用户操作意图，发现更多自动化的机会。
2. 数据转换
任务挖掘数据源中同样新增的数据转换功能，支持用户通过 SQL 脚本修改原始采集表，以及新增其他用户配置的业务属性表，这将为后续的任务分析提供更多的灵活性和自定义性。
2.1 支持自定义清洗原始采集表
在任务挖掘的数据转换标签页中，支持用户通过编写和执行 SQL 脚本来修改原始采集表中的数据结构或内容。与流程挖掘一样的是，支持用户对原始表进行添加、删除或修改列，拆分或合并行等操作，这意味着用户可以根据自己的需求和分析目标，对原始数据进行必要的转换、清理和修正。
2.2 新增任务相关的其他业务属性表
除了原始采集表，任务挖掘数据转换还支持新增其他业务属性表。这些业务属性表可以是为了满足对业务指标和分析维度的需求而创建的。用户可以自定义数据表的字段和结构，灵活定制和操作任务挖掘数据池中的数据，以支持后续的业务分析和报表需求。
3. 集成 BI 能力，深入理解员工操作意图
任务挖掘本次更新同样集成了 BI 能力，强化了任务识别前的数据分析能力，也为任务识别后的过程分析提供了更灵活的分析维度，助力企业更全面地了解员工的操作行为和任务执行情况，并以此为基础做出更明智的任务自动化决策。
3.1 在任务识别前，预置数据分析报表
在任务分析前，我们为每个项目预置了一些可二次修改的数据分析报表，分别从不同维度对采集的原始数据进行分析和统计，帮助企业管理层快速了解员工的日常工作内容和操作特点。
系统预置的报表内容如下：
🔸 应用分析
该报表提供应用使用情况的分析报告，帮助管理者分析员工都把工作时间花在了哪些应用或网站上。报表的具体内容包括每个项目中的基本原始数据指标，例如：应用 / 网站数、窗口数、事件数、用户数和数据记录周期等。除此之外，我们还分别从耗时和频率的维度，提供了一些统计图表，例如：最常用的应用 / 网站、最常用的窗口、各应用的操作频次统计、应用 / 网站之间的频繁跳转频次统计。
🔸 用户分析
该报表从用户维度出来，帮助管理者分析员工工作行为模式和特征，进而制定针对性的自动化任务分析。报表支持查看不同员工的活跃度、操作频率、操作类型、操作时长、跨应用操作等，从而定义团队任务中的最佳实践。
🔸 复制和粘贴
该报表专注于分析员工在不同应用中的复制和粘贴操作，可以帮助管理者了解员工在哪些应用或网站之间频繁进行一些数据处理工作，分析数据来源和去向，找出最可重复执行的操作任务，以确定潜在的自动化机会。
🔸 操作详情
该报表展示了每个项目中采集到的事件明细，并支持对事件关键词进行模糊搜索查询。在该列表中，可检索查看任意一条数据的摘要信息，内容包括：时间戳、用户名、事件类型、应用、窗口、元素标签和元素内容。
上述报表和分析维度是系统预制的示例报表，企业可以根据自己的业务需求进行二次修改或定制，以适应具体的需求和使用场景。从而帮助管理者快速掌握业务的现状，并制定出更有效的任务分析计划。
3.2 在任务识别后，支持单任务自定义分析
在任务识别后，也可以根据单个任务的执行情况与全流程指标关联分析，评估任务自动化价值和收益，以帮助管理者在数据驱动的决策中取得更卓越的自动化成果。
新版本中的单个任务分析也同样支持创建自定义分析报表。通过多维度分析任务执行过程，企业可以识别出任务执行的最优路径，并将其转化为 RPA 流程开发的需求。这样一来，企业可以加速 RPA 流程的交付周期，进一步提高任务执行的效率和准确性。
4. 任务挖掘易用性优化
本次的任务挖掘升级，同样也针对菜单层级结构做了相应调整，并且优化了部分功能的交互操作。具体内容如下：
▪ 新增项目目录导航栏：以树形结构展示所有任务挖掘项目以及每个项目中的子菜单，支持根据项目或分析名称关键词模糊搜索，方便大家快速浏览。
▪ 项目目录支持收起或展开：为了使分析报表面板可视区域最大化，项目目录支持收起。同时，也支持展开后快速访问和切换不同的项目和流程分析报表。
▪ 系统顶部新增导航路径：支持查看当前访问的项目名称。
▪ 优化命名规则：项目名称及流程分析名称支持特殊字符。
二、更多优化功能
🔸 数据模型支持配置日历
针对流程挖掘的数据模型，系统提供了日历配置功能，允许用户配置节假日、工作日、周末等日期。通过配置日历，可以将这些特定日期的信息考虑进挖掘过程中，提高耗时分析的准确性和可靠性。
🔸 权限优化
本次更新我们对系统的用户权限和数据权限都做了一定的改善和细化，用户权限方面主要以管理员和分析师角色为基础进行划分，而数据权限则涉及数据池、流程挖掘项目和任务挖掘项目。
🔸 系统用户管理优化
针对系统用户的更新支持管理员账号直接创建新用户，并提供重置密码、修改用户角色等设置功能。通过管理员账号直接创建新用户，可以更快速地为系统添加新的用户，并确保他们具备所需的权限。这简化了系统用户管理的流程，节省了管理员的时间和精力。
后记
以上内容就是本次 RPM 产品发布的全部重点内容啦！这一系列的新功能和增强的智能化能力，不仅为企业提供了更强大的流程挖掘和任务管理工具，也能够帮助企业在竞争中取得更大的优势。我们相信，新版本的 iS-RPM 产品将成为企业管理者的得力助手，助力企业实现更高效的流程优化和任务自动化，进而取得更卓越的业务成果。
