Process-Mining-Daten in ProcessMind
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Neu bei ProcessMind? Wählen Sie Ihren Schwerpunkt: Prozessgrundlage zum Dokumentieren und Standardisieren, Prozessarchitektur zum Verbinden und Steuern oder Process Intelligence zum datengetriebenen Analysieren und Optimieren.
Event-Daten sind der Treibstoff für Process Mining: Jeder Chart, jeder Graph und jeder Score ist nur so gut wie das zugrunde liegende Log. Dieser Abschnitt behandelt die Datenseite des Process Mining, bevor eine Datei überhaupt ein Dataset erreicht: Woher Event-Daten stammen, welche Dateiformate sie enthalten, was typischerweise schiefgeht und wie Sie sie bereinigen und vorbereiten. Wenn Sie eine Datei in die App laden möchten, fahren Sie mit dem Menü Daten fort.
Diese Anleitungen richten sich an Process-Mining-Analysten, Datenanalysten und alle, die Event Logs aus Geschäftssystemen extrahieren. Für die Vorbereitung und den Upload von Daten benötigen Sie einen Process-Intelligence-Sitzplatz. Das gilt auch für KI-gestützte Prüfungen wie KI-Datenempfehlungen.
Das lernen Sie
- Datenquellen: Extrahieren Sie Event-Daten aus Systemen wie SAP, Oracle und ServiceNow und strukturieren Sie sie als Event Log.
- Unterstützte Datenformate: CSV, TSV, TXT, XES, Excel, Parquet, ORC und JSONL-Dateien mit gzip-Komprimierung.
- Datenbereinigung und -vorbereitung: Wiederkehrende Probleme bei Event-Daten, darunter Duplikate, fehlende Events, uneinheitliche IDs, Datensilos, große Datasets und Datenschutz, sowie deren Behebung vor der Analyse.
Wo Sie beginnen
- Neu bei Process-Mining-Daten: Die drei Spalten, die jedes Log benötigt, werden unter Welche Daten Sie für Process Mining benötigen erläutert. Der Intelligence Path führt Sie von dort zu einem analysierten Prozess.
- Sie haben eine Datei vorbereitet: Öffnen Sie Dataset konfigurieren, um die Datei hochzuladen und ihre Spalten zuzuordnen.
- Ihre Daten enthalten Fehler: Datenbereinigung und -vorbereitung beschreibt die üblichen Probleme und führt Sie durch die Lösungen.
Wenn Ihre Daten bereit sind, analysieren Sie Ihren ersten Prozess mit Process Mining.
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