Daten-Essentials für effektives Process Mining

Rohdaten? Das ist nur die erste Zutat! Process Mining liebt saubere Daten, also erkunden, vorbereiten und verfeinern Sie Ihre Event-Daten zur Perfektion. Das ist das Geheimnis für mächtige Prozess-Einblicke!

Welche Daten benötigt werden, um loszulegen

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen Limonadenstand, haben aber ein schlechtes Gedächtnis! Um zu verstehen, wie gut Ihr Stand läuft, entscheiden Sie sich, einige grundlegende Informationen festzuhalten:

• Kunden-ID (CaseID): Das ist wie eine Nummer, die Sie jedem Kunden geben. Sie lässt Sie wissen, dass es sich um dieselbe Person handelt, die für mehr Limonade zurückkommt (oder vielleicht über eine saure Charge beschwert!).
• Durchgeführte Aktion (Activity): Das ist, was passiert ist! Haben Sie “Bestellung aufgenommen”, “Limonade zubereitet” oder vielleicht “Verärgerte Kundenbeschwerde gelöst” (hoffentlich nicht zu oft!)?
• Aktionszeit (Timestamp): Das ist, wann Sie die Aktionen durchgeführt haben. Die Reihenfolge Ihrer Aktionen zu kennen, ist entscheidend!

Mit nur diesen drei Datenpunkten kann Process Mining wie ein kleiner Spion an Ihrem Stand sein. Es kann den grundlegenden Fluss der Kunden sehen, eventuelle Engpässe identifizieren (vielleicht sind Sie langsam bei der Limonadenherstellung!) und Ihnen sogar sagen, ob einige Kunden häufiger mürrisch sind als andere (Zeit, Ihr Rezept zu verbessern!).

Hier ist ein Beispiel, wie die Daten in einer Tabelle aussehen könnten:*

Dies mag wie sehr wenige Informationen erscheinen, aber es reicht aus, damit Process Mining Fragen stellen und einige grundlegende Einblicke in die Effizienz Ihres Limonadenstands gewinnen kann!

Kapitel 2: Der Fall der verschwundenen Limonade-Logs

Unser Limonadenstand war ein voller Erfolg! Kunden liebten unser geheimes Rezept (größtenteils), und das Geschäft boomte. Doch mit dem großen Erfolg kam eine neue Herausforderung: Wir ertranken in Kunden. Die Warteschlangen waren lang, die Gemüter erhitzt, und das Schlimmste war, wir hatten keine Ahnung, warum!

Erinnern Sie sich an diesen kleinen Spion, den wir engagiert haben (Process Mining)? Es stellt sich heraus, dass er keine Wunder wirken kann. Er braucht gute Informationen, und alles, was wir hatten, waren ein paar Kritzeleien auf einer Serviette. Hier wurde es chaotisch:

• Der Daten-Detektiv: Unser erstes Problem war es, alle saftigen Details zu finden. Kundenbestellungen waren über Sticky Notes verstreut, lose Belege und sogar eine zerknitterte Serviette in unserer Tasche (igitt!). Es war wie eine Detektivgeschichte, Informationen aus all diesen zufälligen Quellen zusammenzusetzen (Datenbanken, Flachdateien, Nachrichtenprotokolle, Sie nennen es!).
• Die gleiche Sprache sprechen: Selbst wenn wir die Daten fanden, waren sie nicht immer klar. Einige Notizen sagten “Kunde glücklich!”, während andere nur ein trauriges Gesicht hatten. Wir brauchten einen Übersetzer (Datenstandardisierung), um sicherzustellen, dass der Spion verstand, was jede Kritzelei bedeutete.
• Die richtigen Fragen stellen: Schließlich mussten wir herausfinden, was wir eigentlich wissen wollten. Waren die Schlangen lang, weil die Leute langsam bestellten, oder brauchten wir zu lange, um die Limonade zuzubereiten? Die richtigen Fragen zu stellen half uns, unsere Datenerfassung zu fokussieren (verschiedene Ansichten auf die Daten).

Es stellte sich heraus, dass das Aufräumen dieses Datenchaos ein ganz neues Abenteuer war. Aber im nächsten Kapitel werden Sie sehen, wie wir mit ein wenig Detektivarbeit und der Hilfe unseres dataliebenden Spions unseren Limonadenstand optimieren und zum Neid des Viertels werden konnten!

Kapitel 3: Der große Datenausgrabung

Unser Limonadenstand war ein voller Erfolg, aber die Schlangen waren ein Albtraum! Wir wussten, dass wir unseren Datenspion (Process Mining) brauchten, um uns zu helfen, aber zuerst mussten wir ihm einige brauchbare Informationen beschaffen. Das bedeutete einen tiefen Einblick in die Welt der Datenextraktion – im Grunde zu finden alle versteckten Hinweise über unsere Kunden und sie in etwas zu verwandeln, das unser Spion verstehen konnte.

Das haben wir entdeckt:

• Schatzsuche: Manchmal waren die Daten wie verborgene Schätze – versteckt in staubigen Ecken unserer Systeme (Webseiten, E-Mails, PDFs). Wir mussten zu Datenarchäologen werden, alte Dateien durchforsten und ausgefallene Tools (Screen Scraping) verwenden, um die benötigten Informationen ans Licht zu bringen.
• Verlorene Übersetzung: Selbst wenn wir die Daten fanden, waren sie nicht immer klar. Einige Hinweise waren auf Servietten gekritzelt (unstrukturierte Daten) und andere waren in einem geheimen Code (fehlende Metadaten) verschlossen. Wir brauchten einen Übersetzer (Datenstandardisierung), um alles zu entschlüsseln.
• Fokus ist der Schlüssel: Bei so vielen Datenquellen (tausende von Tabellen!) war es verlockend, alles zu greifen. Aber genau wie man nicht jede Eiskombination im Eiscreme-Laden probieren würde, mussten wir uns auf die Fragen konzentrieren, die wir beantworten wollten. Haben die Kunden zu lange gebraucht, um zu bestellen, oder waren wir der Flaschenhals bei der Limonadenherstellung? Der Fokus auf diese Schlüsselfragen half uns bei der Priorisierung, welche Daten wir extrahieren sollten.

Es war nicht einfach, aber mit ein wenig Ellbogenschmalz und einer gesunden Portion Neugier gelang es uns, eine Schatzkammer an Daten freizulegen. Im nächsten Kapitel werden wir sehen, wie wir dieses Chaos beseitigt haben und unseren Datenspion endlich für uns arbeiten lassen!

Kapitel 4: Der Datendetox

Wir hatten einen Berg an Daten, dank unserer heldenhaften Extraktionsbemühungen (siehe Kapitel 3). Aber halten Sie die Hüte fest, denn diese Daten waren ein gemischtes Tüte – einige nützliche Kundeninformationen, einige zufällige Kritzeleien und eine Menge Zeug, das wir einfach nicht brauchten. Es war Zeit für einen Data Detox!

Das Filtern wurde unser neuer bester Freund. Stellen Sie sich vor, Sie sortieren durch einen unordentlichen Werkzeugkasten. Wir begannen mit dem großen Bild (grobe Abgrenzung), als wir die Daten extrahierten. Jetzt war es Zeit, ins Detail zu gehen (feine Abgrenzung).

So haben wir die Herausforderung des Filterings angegangen:

• Fokus auf die Stars: Stellen Sie sich die häufigsten Kundenbestellungen als die glänzenden neuen Werkzeuge in unserem Werkzeugkasten vor. Wir entschieden uns, uns auf die 10 häufigsten Aktivitäten zu konzentrieren (Bestellung, Warten, Limonade erhalten), um die Dinge für unseren Datenspion handhabbar zu halten. Der Rest könnte (vorerst) im hinteren Teil des Schuppens warten.
• Iteration ist der Schlüssel: Filtern war keine einmalige Sache. Als unser Datenspion begann, die sauberen Daten zu analysieren, wies er uns auf neue Bereiche hin, auf die wir uns konzentrieren könnten. Es war wie ein Detektiv, der Hinweisen folgt und ständig unseren Filter auf der Grundlage neuer Erkenntnisse verfeinert.

Mit den Daten, die glänzend sauber waren (na ja, meistens sauber), war es schließlich an der Zeit, die wahre Kraft unseres Datenspions (Process Mining) im nächsten Kapitel freizusetzen! Wir würden verschiedene Techniken wie Discovery, Conformance und Enhancement erkunden, um die Probleme unseres Limonadenstands zu diagnostizieren und ihn zu den effizientesten Limonadenoperationen im Viertel zu machen!

Kapitel 5: Die Datenüberholung

Unser Data Detox (Kapitel 4) wirkte Wunder, aber es gab noch einen entscheidenden Schritt, bevor wir unseren Datenspion (Process Mining) loslassen konnten – die Daten-Überholung! Stellen Sie sich vor, ein Kunde betritt unseren Stand mit einem zerknitterten Geldschein. Wir würden ihn nicht ablehnen, aber es wäre viel einfacher zu handhaben, wenn der Schein knackig und sauber wäre. Das ist die Idee hinter der Datenreinigung.

Das mussten wir tun:

• Fall abgeschlossen: Ein Prozess ist wie die Reise eines Kunden – er hat einen Anfang, eine Mitte und ein Ende. Wir mussten alle Events im Zusammenhang mit einem einzigen Kunden (Fall) – seine Bestellung, Wartezeit und schließlich den Erhalt ihrer Limonade – verbinden. Stellen Sie sich vor, alle Belege für einen einzigen Kundenbesuch zu organisieren.
• Prozess sprechen: Unsere Daten sprachen nicht immer die Prozeßsprache. Aktivitäten mussten klar als Statusänderungen für die Reise jedes Kunden (Fall) definiert werden. Zum Beispiel war “Kunde glücklich!” nicht spezifisch genug. Wir brauchten einen klaren Status wie “Limonade geliefert.”

Es war nicht der glamoröseste Teil des Abenteuers, aber mit ein bisschen Datenmanagement und klarem Denken hatten wir schließlich ein glänzend sauberes Dataset! Mit diesen Daten, die unser Datenspion transformierte, enthüllen wir die Geheimnisse hinter unseren langen Schlangen und verwandeln unseren Limonadenstand in ein sprudelndes Leuchtfeuer der Effizienz (und Köstlichkeit)!