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Fehlerbehebung bei Datenproblemen

Datenprobleme zeigen sich auf bestimmte Weise: Cases fallen auseinander, Ereignisse stehen in der falschen Reihenfolge, Schritte fehlen oder Zahlen wirken unmöglich. Diese Seite führt vom Symptom zurück zur Ursache und von der Ursache zur Lösung, entweder direkt in ProcessMind, wenn eine Einstellung genügt, oder im Datenexport, wenn nur dort eine Korrektur möglich ist.

Für den vollständigen Vorbereitungs-Workflow, also dafür, wie gute Daten aussehen und wie Sie diesen Zustand erreichen, lesen Sie Datenbereinigung und -vorbereitung. Informationen zu den Prüfungen, die die Plattform für Ihre Daten ausführt, finden Sie unter Datenqualität.

Erste Prüfungen

Bevor Sie die Quelldatei untersuchen, prüfen Sie, welche Informationen ProcessMind bereits bereitstellt:

Die rote Liste über den Bereichen. Im Tab Allgemein des Datensatzes nennt eine rote Liste das Hindernis: die fehlende Case-ID, Aktivität oder Endzeit, Aktivitäten ohne Daten, Attribute ohne Werte oder eine Abweichung zwischen einer erneut hochgeladenen Datei und dem Prozesstyp, als der sie geladen wurde. Beginnen Sie dort.
Das Qualitäts-Badge und der Bereich. Die Bewertung umfasst fehlende und uneinheitliche Werte sowie Probleme mit Timestamps. Der Bereich schlüsselt sie nach Aktualität, Attributabdeckung und Aktivitätsanalyse auf.
KI-Empfehlungen für Daten. Eine Prüfung des Datensatzes listet die gefundenen Probleme auf und schlägt Zuordnungen und Korrekturen vor.
Datensatzattribute. Legen Sie Anzeigename, Datentyp und Timestamp-Format fest oder blenden Sie eine Spalte aus, ohne etwas erneut zu exportieren.

Die meisten Probleme lassen sich auf drei Felder zurückführen

Case-ID identifiziert die Prozessinstanz, Aktivität bezeichnet den Schritt und Endzeit ordnet ihn auf der Zeitachse ein. Startzeit, Benutzer, Kosten und tCO₂e liefern zusätzlichen Kontext. Wenn Sie eines der erforderlichen Felder der falschen Spalte zuordnen, sind alle nachgelagerten Ergebnisse fehlerhaft.

Symptome im Prozessgraphen

Cases sind auf mehrere Cases verteilt

Sie sehen: Eine Prozessinstanz erscheint als viele kurze Cases mit jeweils nur einem oder zwei Schritten, sodass der Graph wie eine flache Reihe von Aktivitäten aussieht.

Warum: Die als Case-ID zugeordnete Spalte identifiziert etwas Kleineres als die Prozessinstanz, etwa eine Position, eine Rechnungsnummer oder eine Dokumentnummer aus einem einzelnen System.

Lösung: Ordnen Sie die Spalte zu, die die gesamte Instanz identifiziert: die Bestellung, das Ticket oder den Schadensfall. Wenn keine einzelne Spalte dies leistet, muss die Zusammenführung vorgelagert erfolgen. Verbinden Sie die Identifikatoren in SQL oder Ihrem ETL-Job, damit jedes Ereignis einer Instanz dieselbe Case-ID trägt, und laden Sie die Daten anschließend erneut hoch. Die Benennungskonventionen der einzelnen Systeme sind unter Datenquellen beschrieben.

Ereignisse stehen in der falschen Reihenfolge

Sie sehen: Später stattfindende Aktivitäten erscheinen vor früheren Aktivitäten, etwa eine Rechnung vor der zugehörigen Bestellung.

Warum: Meist kommen drei Ursachen infrage. Der Timestamp wurde mit dem falschen Format eingelesen, etwa ein 03/04/2025Wert als 4. März statt als 3. April. Ereignisse aus Systemen in unterschiedlichen Zeitzonen wurden ohne Umrechnung zusammengeführt. Oder die falsche Spalte wurde als Zeitfeld zugeordnet.

Lösung: Prüfen Sie das Format unter Datensatzattribute und bestätigen Sie, dass der Typ Timestamp und nicht Text ist. Konvertieren Sie alle Quellen vor dem Zusammenführen der Exporte in eine einheitliche Zeitzone, sortieren Sie jeden Case nach seinem Timestamp und prüfen Sie einige Cases vom Anfang bis zum Ende stichprobenartig.

Schritte fehlen

Sie sehen: Im Graphen fehlt ein Schritt, der nachweislich stattfindet.

Warum: Der Schritt hinterlässt keine Spur in den Daten, etwa bei einer telefonischen Genehmigung oder einer Unterschrift auf Papier. Alternativ wurde die Aktivität nie zugeordnet oder durch einen Filter ausgeblendet.

Lösung: Lassen Sie vorhandene, aber nicht aufgezeichnete Schritte sichtbar, indem Sie die Aktivität als Schritt mit Datenfluss markieren. Ordnen Sie die übrigen Aktivitäten mit Aktivitäten zuordnen und Zuordnung aufheben zu. Nicht zugeordnete Aktivitäten werden halbtransparent mit gepunkteten Verbindungen angezeigt. Prüfen Sie anschließend, welche Filter aktiv sind.

Cases enden nie

Sie sehen: Viele Cases enden einfach, ohne ein Endereignis zu erreichen.

Warum: Der Export endet an einem bestimmten Datum, obwohl die Cases noch laufen, das Modell enthält kein Endereignis oder die abschließende Aktivität ist im Datensatz nicht enthalten.

Lösung: Fügen Sie dem Modell ein tatsächliches Endereignis hinzu oder akzeptieren Sie die offenen Cases und schließen Sie sie aus der Zeitanalyse aus. Zeitkennzahlen berücksichtigen nur geschlossene Cases. Ein noch nicht abgeschlossener Case ist kein Datenfehler.

Anzahlen wirken zu hoch

Sie sehen: Eine Aktivität wird auffällig häufig ausgeführt oder die Case-Anzahl liegt über den Angaben aus dem Fachbereich.

Warum: Doppelte Zeilen, weil eine Integration oder ein wiederholter Export dasselbe Ereignis zweimal aufgezeichnet hat.

Lösung: Entfernen Sie vor dem Upload Duplikate anhand von Case-ID, Aktivität und Timestamp. Der Vorbereitungs-Workflow beschreibt, wo doppelte Exporte typischerweise entstehen.

Die Prozessdarstellung ist unübersichtlich

Sie sehen: Hunderte Aktivitäten, von denen die meisten technischer Natur sind.

Warum: Anmeldungen, Wiederholungsversuche und Hintergrundjobs befinden sich im selben Export wie die fachlichen Prozessschritte.

Lösung: Blenden Sie nicht analysierte Attribute aus, filtern Sie Ereignisse heraus, die nicht zum Prozess gehören, und gruppieren Sie technische Ereignisse in der Aktivität, zu der sie gehören. Wo die Grenze zwischen Detail und Rauschen liegt, entscheiden die Prozessverantwortlichen.

Daten aus mehreren Systemen passen nicht zusammen

Sie sehen: Der Prozess weist Lücken auf, an denen ein System Daten hätte beitragen müssen.

Warum: Die Systeme wurden zu unterschiedlichen Zeitpunkten exportiert, bezeichnen denselben Schritt unterschiedlich oder ein Export fehlt vollständig.

Lösung: Stimmen Sie Exportzeiträume und Aktivitätsvokabular vor dem Zusammenführen ab und weisen Sie jedem Datensatz über Primär und Vergleich eine Rolle zu, statt nicht übereinstimmende Dateien zu verketten.

Symptome im Datensatz

Der Upload wird abgelehnt

Sie sehen: Der Upload endet mit einem Fehler oder die Datei wird als eine einzige Spalte geladen.

Ursache: Die Datei verletzt eine der Strukturanforderungen. Häufige Ursachen sind eine fehlende Kopfzeile, die in der ersten Zeile stehen muss, leere Zeilen zwischen Datensätzen, als Text gespeicherte Zahlen und Excel-Dateien, deren Daten im zweiten Tabellenblatt stehen. Gelesen wird nur das erste Tabellenblatt.

Lösung: Setzen Sie die Kopfzeile in Zeile 1, entfernen Sie leere Zeilen, stellen Sie sicher, dass Zahlen als Zahlen vorliegen, und verschieben Sie die Ereignisdaten in das erste Tabellenblatt. Trennzeichen und Anführungszeichen in CSV, TSV und TXT werden automatisch erkannt. Ein Ergebnis mit nur einer Spalte bedeutet daher meist, dass die Datei nicht interpretiert werden kann. Exportieren Sie sie erneut als CSV oder Parquet.

Spalten oder Datentypen sind falsch

Sie sehen: Eine Spalte fehlt oder ein Timestamp wird als Text behandelt.

Warum: Die Datei wurde seit dem letzten Upload geändert oder der Typ wurde falsch erkannt.

Lösung: Legen Sie Datentyp und Format manuell fest oder blenden Sie die Spalte aus. Prüfen Sie nach dem Ersetzen einer Datei die rote Liste auf eine Abweichung zwischen der neuen Datei und dem Datensatz, in den sie geladen wurde.

Timestamps werden nicht erkannt

Sie sehen: Die Timestamp-Spalte ist leer oder die Dauer fällt viel zu lang aus.

Warum: Ein ungewöhnliches Format, eine länderspezifische Reihenfolge von Tag und Monat, eine gemischte Genauigkeit mit Sekunden und Millisekunden in derselben Spalte oder doppelt angewendete Zeitzonenumrechnungen.

Lösung: Legen Sie das Format unter Datensatzattribute ausdrücklich fest, teilen Sie Exporte mit gemischter Genauigkeit bereits an der Quelle auf und verwenden Sie vor dem Upload eine einheitliche Zeitzone.

Werte sind leer

Sie sehen: Die Attributabdeckung im Qualitätsbereich weist Lücken auf oder ein Chart enthält eine null-Kategorie.

Warum: Das Quellsystem erfasst den Wert nicht für jeden Case oder der Export hat leere Felder entfernt.

Lösung: Schließen Sie die Lücken nach Möglichkeit an der Quelle und verwenden Sie Funktionen zur Behandlung von Nullwerten in einem berechneten Attribut, wenn ein leerer Wert durch einen sinnvollen Standardwert ersetzt werden kann.

Aktivitätsbezeichnungen stimmen nicht überein

Sie sehen: „Bestellung genehmigen“ und „Bestellungsgenehmigung“ werden als zwei Aktivitäten aufgeführt, obwohl sie dasselbe bedeuten. Oder derselbe Schritt wird je nach Land unterschiedlich bezeichnet.

Warum: Jedes Quellsystem verwendet für dieselbe Arbeit eine eigene Bezeichnung.

Lösung: Legen Sie für jeden Schritt eine einheitliche Bezeichnung fest. Normalisieren Sie anschließend entweder die Werte im Export oder fügen Sie ein berechnetes Attribut hinzu, das die Varianten auf eine Bezeichnung abbildet. Ordnen Sie die Aktivität anschließend anhand dieser Bezeichnung zu.

Symptome in den Kennzahlen

Durchschnittswerte wirken zu niedrig

Sie sehen: Eine durchschnittliche Case-Dauer, die der Fachbereich nicht als realistisch einschätzt.

Warum: Zeitkennzahlen berücksichtigen nur geschlossene Cases. Unabgeschlossene Cases werden daher ausgeschlossen. Gerade in einem aktuellen Zeitraum sind die abgeschlossenen Cases häufig die schnellen.

Lösung: Vergleichen Sie nur Vergleichbares. Beschränken Sie den Zeitraum auf Cases, die genügend Zeit zum Abschluss hatten, lesen Sie die Definitionen unter Zeitkennzahlen, bevor Sie aus einem einzelnen Durchschnittswert Schlussfolgerungen ziehen, und betrachten Sie statt des Mittelwerts die Verteilung.

Durchschnittswerte werden von Ausreißern bestimmt

Sie sehen: Durchschnittswerte, die deutlich über dem typischen Case liegen.

Warum: Einige wenige extreme Cases ziehen den Durchschnitt nach oben. Manchmal handelt es sich um echte Ausnahmen, manchmal um Datenfehler.

Lösung: Betrachten Sie das Ende der Verteilung langsamer Cases, also P90 im Vergleich zum Median, statt des Durchschnitts. Prüfen Sie, ob die extremen Cases tatsächlich vorkommen, und schließen Sie nur fehlerhafte Fälle aus. Eine seltene, aber echte Ausnahme ist eine Erkenntnis. Zeitkennzahlen erläutert jede Kennzahl.

Ein Vergleich zeigt nichts

Sie sehen: Ein Vergleichsdatensatz meldet Nicht vorhanden (0 Cases, 0 % Abdeckung).

Warum: Die aktiven Filter oder der ausgewählte Zeitraum enthalten für diesen Datensatz keine Cases oder seine Aktivitäten sind dem Modell nicht zugeordnet.

Lösung: Erweitern Sie den Zeitraum, prüfen Sie die Zuordnung des Vergleichsdatensatzes und bestätigen Sie, welcher Datensatz primär ist.

Wenn die Datenmenge das Problem ist

Einige Probleme sind keine Datenfehler, sondern eine Frage der Datenmenge:

Langsame Uploads: Verwenden Sie für Excel-Dateien bevorzugt Parquet oder ORC sowie XLSB statt XLSX. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Datenformate.
Wachsende Dateien: Fügen Sie neue Zeiträume mit einem inkrementellen Delta-Upload hinzu, statt die gesamte Datei zu ersetzen.
Langsame Analyse: Entfernen Sie Spalten, die niemand analysiert, filtern Sie den Happy Path aus, wenn Sie nach Ausnahmen suchen, und betrachten Sie jeweils nur einen Zeitraum oder eine Region. Der Leitfaden zur Performance zeigt, welche Auswirkungen die Datenmengen haben.
Nicht mehr benötigte Datensätze: Archivieren Sie nicht mehr analysierte Daten, damit der Arbeitsbereich nur die Daten enthält, auf deren Grundlage Sie tatsächlich handeln.

Korrekturen an der Quelle

Jede Korrektur innerhalb von ProcessMind erspart einen weiteren Verarbeitungsschritt. Einige Probleme verschwinden jedoch nur an der Quelle: ein fehlendes Quellsystem, gemischte Zeitzonen oder Identifikatoren, die kein Export zusammenführt. Diese Korrekturen gehören in den Export und, wenn sie wiederholt auftreten, in das System, das ihn erzeugt. Unter Datenquellen finden Sie die Wege je System. ETL für Process Mining beschreibt Vorgehensweisen für einen zuverlässigen Export.

Noch nicht gelöst?

Wenn die obigen Prüfungen Ihre Beobachtung nicht erklären, wenden Sie sich mit dem Datensatznamen, dem untersuchten Case, Ihrer Erwartung und dem tatsächlichen Ergebnis an das Support-Team. Ein Screenshot des Graphen und einer des Qualitätsbereichs klären die Ursache meist schneller als eine Beschreibung.

Fehlerbehebung bei Datenproblemen