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!

Kapitel 1: Welche Daten werden für den erfolgreichen Start benötigt

Stell dir vor, du betreibst einen Lemonade-Stand, hast aber ein schlechtes Gedächtnis! Um herauszufinden, wie gut dein Stand läuft, solltest du ein paar Basisinfos festhalten:

• Customer ID (CaseID): Das ist wie eine Nummer, die du jedem Kunden gibst. So weißt du, ob jemand wiederkommt (oder sich vielleicht regelmäßig über zu saure Lemonade beschwert!).
• Action Taken (Activity): Das zeigt, was getan wurde! Zum Beispiel “Take Order”, “Prepare Lemonade” oder auch “Resolve Angry Customer Complaint” (hoffentlich nicht zu oft!).
• Action Time (Timestamp): Das ist der Zeitpunkt, zu dem du die Aktion durchgeführt hast. Die Reihenfolge der Aktionen ist entscheidend!

Mit nur diesen drei Infos wird Process Mining zum cleveren Beobachter an deinem Stand: Der Kundenfluss wird sichtbar, Engpässe (z.B. du bist zu langsam beim Lemonade-Machen) werden erkannt und du siehst, ob manche Kunden öfter unzufrieden sind (Zeit, das Rezept zu verbessern!).

So könnte die Tabelle mit den Daten aussehen:*

Das klingt nach wenig, reicht aber für erste Process Mining Insights zu Effizienz, Bottlenecks und Optimierungen völlig aus!

Kapitel 2: Der Fall der verschwundenen Lemonade Logs

Unser Lemonade-Stand war ein voller Erfolg! Unsere Kunden liebten unser geheimes Rezept (meistens) und das Business lief super. Doch mit dem Erfolg kamen neue Herausforderungen: Wir wurden von Kunden überrannt, die Schlangen waren lang, die Stimmung gereizt – und wir wussten nicht, warum!

Erinnerst du dich an unseren kleinen Spion (Process Mining)? Wunder kann er auch nicht vollbringen – er braucht gute Infos, aber wir hatten nur ein paar Notizen auf einer Serviette. Da wurde es richtig chaotisch:

• Der Data Detective: Unser erstes Problem: Die ganzen wichtigen Details zusammensuchen. Kundenbestellungen waren auf Klebezetteln, losen Kassenbons und sogar einer zerknitterten Serviette in der Tasche verteilt (eklig!). Es wurde zum Detektivspiel: Infos mussten aus allen möglichen Quellen (Datenbanken, Flat Files, Message Logs etc.) zusammengepuzzelt werden.
• Eine Sprache sprechen: Selbst wenn wir Daten fanden, war vieles unklar. Manche Notizen sagten „Kunde happy!“, andere nur ein trauriges Gesicht. Wir brauchten eine Übersetzung (Data Standardization), damit unser Spion versteht, was gemeint war.
• Die richtigen Fragen stellen: Wir mussten herausfinden, was wir wirklich wissen wollten. Lagen die langen Schlangen an zu langsamen Bestellungen oder daran, dass wir zu lange für die Lemonade brauchten? Die richtigen Fragen halfen, die Datensammlung zu fokussieren (unterschiedliche Sichten auf die Daten).

Das Aufräumen des Daten-Chaos war ein eigenes Abenteuer. Im nächsten Kapitel siehst du, wie wir mit etwas Spürsinn und Hilfe unseres datenverliebten Spions unseren Lemonade-Stand so richtig optimiert und zum Nachbarschafts-Star gemacht haben!

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 Data Detox

Nach unserer heldenhaften Extraction (siehe Kapitel 3) hatten wir einen riesigen Datenberg! Aber Achtung: Die Daten waren total gemischt – wertvolle Kundeninfos, jede Menge Kritzeleien und vieles völlig unnötig. Zeit für den Data Detox!

Filtering wurde unser bester Freund. Stell dir vor, du räumst eine chaotische Werkzeugkiste auf. Anfangs machten wir grobe Auslese (Coarse-Grained Scoping) bei der Extraction, jetzt wurde es feiner (Fine-Grained Scoping).

So lösten wir das Filter-Problem:

• Fokus auf die Stars: Die häufigsten Kundenbestellungen sind wie die besten Tools in der Kiste. Wir konzentrierten uns auf die 10 wichtigsten Aktivitäten (Bestellen, Warten, Lemonade bekommen), damit unser Data Spy den Überblick behält. Der Rest kommt später dran.
• Iteration ist Key: Filtering ist kein einmaliger Job. Sobald unser Spion die gesäuberten Daten analysiert, zeigt er uns neue Schwerpunkte – wie ein Detektiv, der Hinweise folgt und den Filter immer wieder verfeinert.

Mit blitzsauberen Daten (naja, fast!), konnten wir im nächsten Kapitel endlich die volle Power von Process Mining ausschöpfen. Wir entdecken Methoden wie Discovery, Conformance und Enhancement, um unsere Lemonade-Prozesse zu optimieren und den Stand zum effizientesten in der Nachbarschaft zu machen!

Kapitel 5: Das Data Makeover

Unser Data Detox (Kapitel 4) hat Wunder gewirkt, aber ein wichtiger Schritt fehlte noch, bevor unser Data Spy (Process Mining) loslegen konnte – das Data Makeover! Stell dir vor, ein Kunde zahlt mit einem zerknitterten Geldschein. Wir nehmen das Geld, aber mit einem glatten Schein wäre alles viel einfacher. Genau darum geht es beim Data Cleaning.

Das mussten wir tun:

• Case Closed: Ein Prozess ist wie eine Kundenreise – er hat Anfang, Mitte und Ende. Wir mussten alle Events, die zu einem Kunden (Case) gehörten – Bestellung, Wartezeit, Lemonade bekommen – sauber verknüpfen. Wie alle Bons eines Besuchs zusammensortieren.
• Process sprechen: Unsere Daten sprachen nicht immer Prozess-Sprache. Aktivitäten sollten klar als Statuswechsel in der Kundenreise (Case) markiert sein. “Kunde happy!” war zu vage – wir brauchten eindeutige Stati wie “Lemonade geliefert”.

Vielleicht nicht der spannendste Teil, aber mit etwas Daten-Wrangling und klarem Kopf hatten wir endlich einen blitzsauberen Datensatz! So konnten wir herausfinden, warum die Schlangen so lang waren und machten unseren Lemonade-Stand zum Vorbild für knackige Prozesse und leckere Drinks!