Daten für Process Mining finden und strukturieren

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Woher die Daten kommen

Jeder Prozess hinterlässt in den Systemen, die ihn ausführen, eine Spur: Aufträge werden in einem ERP angelegt, Tickets durchlaufen einen Service Desk und Genehmigungen werden in einem Workflow-Tool protokolliert. Process Mining liest diese Spur aus. Diese Seite zeigt, wo Sie die Daten finden und wie Sie sie als Event Log strukturieren. Die erforderlichen Felder jedes Logs finden Sie unter Welche Daten Sie für Process Mining benötigen, die akzeptierten Dateitypen unter Unterstützte Datenformate.

Zwei Fragen entscheiden darüber, ob sich die Extraktion aus einem System lohnt:

Erfasst das System einen Timestamp für den Schritt und nicht nur den aktuellen Status?
Erfasst es einen Bezeichner, den Sie im gesamten Prozess als Case-ID verwenden können?

Wenn ein System nur den aktuellen Status anzeigt, suchen Sie nach der Historie oder dem Audit-Trail. Die meisten Unternehmenssysteme führen einen solchen Verlauf.

Wo Events üblicherweise erfasst werden

Systemtyp	Beispiele	Speicherort der Events
ERP	SAP, Oracle E-Business Suite oder Fusion, Microsoft Dynamics	Beleg- und Änderungstabellen: Bestellungen, Rechnungen und Materialbelege enthalten jeweils ein Erstellungs- oder Änderungsdatum sowie den handelnden Benutzer
Service Desk und ITSM	ServiceNow, Jira, Zendesk	Audit- und Verlaufstabellen protokollieren jede Feldänderung, zum Beispiel in ServiceNow `sys_audit`, zusätzlich zu den Erstellungs- und Aktualisierungs-Timestamps der jeweiligen Aufgabe
CRM	Salesforce, Microsoft Dynamics	Tabellen zur Feldhistorie von Objekten speichern den alten und neuen Wert mit Timestamp und Benutzer
Workflow- und BPM-Tools	Camunda, Power Automate, benutzerdefinierte Workflow-Engines	Die abgeschlossene Schritt-Historie jeder Prozessinstanz
Interne Anwendungen	Benutzerdefinierte Webanwendungen, Altsysteme	Anwendungsprotokolle oder eine Audit-Tabelle. Fragen Sie das zuständige Team, in welcher Tabelle Statusänderungen erfasst werden
Tabellenkalkulationen	Manuelle Übergaben, Offline-Genehmigungen	Der Export selbst, sofern die Spalten für Case-ID und Timestamp einheitlich ausgefüllt sind

Beispiel: Purchase-to-Pay in SAP

Ein Purchase-to-Pay-Prozess verteilt sich auf mehrere SAP-Tabellen, eine pro Schritt:

Schritt	SAP-Tabelle
Bestellanforderung	EBAN
Bestellung	EKKO (Kopf), EKPO (Positionen)
Wareneingang	MKPF (Kopf), MSEG (Positionen)
Rechnungseingang	BKPF (Kopf), BSEG (Positionen)
Zahlung	PAYR, REGUH

In SAP ECC können Sie diese Tabellen mit einem ABAP-Report oder einem benutzerdefinierten Programm auslesen. In SAP S/4HANA verwenden Sie CDS-Views, einen OData-Service oder SAP Datasphere. Erstellen Sie pro Schritt eine schlanke Abfrage mit Aktivitätsname, Case-ID und Timestamp sowie optional Benutzer, Betrag oder Lieferant und führen Sie die Ergebnisse zu einem einzigen Event Log zusammen:

SELECT 'PO Created' AS Activity, EBELN AS CaseID, AEDAT AS Timestamp FROM EKKO
UNION
SELECT 'Goods Receipt', EBELN, BUDAT FROM MSEG JOIN MKPF ON MSEG.MBLNR = MKPF.MBLNR
UNION
SELECT 'Invoice Posted', BELNR, BUDAT FROM BKPF
ORDER BY CaseID, Timestamp;

Begrenzen Sie die Extraktion, bevor sie zu groß wird: Filtern Sie nach Buchungskreis, Belegart oder Geschäftsjahr, statt alle Daten zu exportieren.

Den Export strukturieren

Eine Zeile pro Event: eine Statusänderung, nicht ein vollständiger Case. Behalten Sie die Spalten Case ID, Activity und Timestamp sowie alle optionalen Spalten wie Benutzer, Kosten oder Betrag, die Sie analysieren möchten.
Einheitliche Case-IDs über Systeme hinweg: Wenn sich ein Prozess über ein ERP und ein CRM erstreckt, gleichen Sie die Bezeichner ab, damit jedes Event einem Case zugeordnet wird.
Eine Zeitzone: Normalisieren Sie Timestamps auf UTC oder eine einheitliche Zeitzone, damit Events aus verschiedenen Systemen in der richtigen Reihenfolge bleiben.
Einheitliche Aktivitätsnamen: „Auftrag genehmigen“ und „Auftragsgenehmigung“ bezeichnen denselben Schritt. Wählen Sie pro Schritt eine Bezeichnung.
Unnötige Daten weglassen: Testbelege, stornierte Datensätze und interne Systemschritte fügen Zeilen hinzu, ohne Erkenntnisse zu liefern.

Kopfzeile, Trennzeichen und Timestamp-Formate werden beim Upload erkannt. Die vollständigen Anforderungen finden Sie unter Unterstützte Datenformate. Falls ein Schritt in Ihren Systemen vollständig fehlt, beschreibt Datenbereinigung und -vorbereitung, wie Sie diese Lücke schließen.

Personenbezogene Daten vor dem Export verarbeiten

Event Logs enthalten häufig Namen, Kundennummern oder Benutzer-IDs. Anonymisieren oder maskieren Sie Daten, die für die Analyse nicht erforderlich sind, beschränken Sie den Download des Exports und beachten Sie die für Ihre Organisation geltenden Aufbewahrungsregeln, zum Beispiel die DSGVO. ProcessMind speichert Datensätze getrennt nach Mandant. Der Zugriff richtet sich nach der Rolle und dem Sitzplatz des Benutzers. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzer, Rollen und Berechtigungen.

Nächster Schritt: Upload und Zuordnung

Sobald das Log strukturiert ist, laden Sie es hoch und ordnen Sie die Spalten dem Datensatz zu:

Datensatz konfigurieren: Ordnen Sie Case-ID, Aktivität und Timestamp zu und prüfen Sie den Datenqualitäts-Badge.
Daten dem Modell zuordnen: Verknüpfen Sie Attribute mit Aktivitäten und Verbindungen.
Verwenden Sie bei kontinuierlich wachsenden Daten inkrementelle (Delta-)Uploads, statt alle Daten erneut zu laden.

Fertige Beispieldateien finden Sie unter Beispieldateien, wenn Sie den Ablauf vor der Extraktion eigener Daten testen möchten.