Guide: Daten Management für beste Erkenntnisse

Best Practices für Daten Management in ProcessMind

Effizientes Daten Management ist maßgeblich, um das gesamte Potenzial von ProcessMind zu einsetzen. Mit Best Practices sorgen Sie dafür, dass Ihre Datensets gut organisiert, leicht nutzbar und wertvoll für fundierte Erkenntnisse sind.

---

1. Datensets strukturieren

• Aussagekräftige Namen vergeben:
  Vergeben Sie beim Hochladen Ihrer Datensets klare und beschreibende Namen, um sie schnell zu erkennen: z. B. Q1_2025_Sales_Daten oder Customer_Support_Logs.

• Verwandte Datensets gruppieren:
  Gruppieren Sie verwandte Datensets per Farbcodierung. Das erleichtert die visuelle Unterscheidung im Prozessmodell und die spätere Analyse.

• Kontextbezogene Namen einsetzen:
  Vergeben Sie in einzelnen Prozessen individuelle Namen, um die jeweilige Verwendung besser widerzuspiegeln.

---

2. Daten hochladen und vorbereiten

• Daten vor dem Upload bereinigen:
  Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten keine Duplikate, Inkonsistenzen oder fehlenden Werte enthalten. Saubere Daten ermöglichen präzisere Modelle und Erkenntnisse.

• Datenvorschau einsetzen:
  Überprüfen Sie Struktur und Inhalt Ihres Datensets vor der Zuordnung mithilfe der Datenvorschau.

• Kompatibilität sicherstellen:
  Stimmen Sie Spaltennamen, Formate und Datentypen auf die benötigten Prozessattribute ab: für eine problemlose Analyse.

---

3. Datensets dem Prozessmodell zuordnen

• Mit einem klaren Modell starten:
  Beginnen Sie auf einer leeren Canvas und abbilden Sie Aktivitäten aus Ihrem Datenset schrittweise auf das Modell.

• Auto Mapping einsetzen:
  Verwenden Sie das Auto-Mapping von ProcessMind, um Aktivitäten automatisiert zuzuordnen. Das spart Zeit und sorgt für Konsistenz.

• Nicht gemappte Aktivitäten bearbeiten:
  Ziehen Sie nicht automatisch gemappte Aktivitäten manuell auf bestehende Modell-Elemente oder einsetzen Sie das linke Datenset-Panel für genaues Mapping.

---

4. Datensets kombinieren und aufteilen

• Datensets mit ähnlichen Attributen zusammenfassen:
  Kombinieren Sie Datensets mit gleichen Attributen durch dieselbe Farbe und die Option „Combine Datenset with Same Color“. So erhalten Sie eine einheitliche Ansicht zur Simulation und Analyse.

• Datensetspezifische Attribute clever einsetzen:
  Bei klar unterschiedlichen Datensets belassen Sie diese separat und einsetzen spezifische Attribute für gezielteres Filtern und Analysieren.

---

5. Filter und Kennzahlen einsetzen

• Filter gezielt einsetzen:
  Verwenden Sie Filter, um sich auf bestimmte Daten wie Fälle, Varianten oder Zeiträume zu fokussieren. Entfernen Sie Filter, wenn sie nicht mehr benötigt werden, für mehr Übersichtlichkeit.

• Passende Kennzahlen auswählen:
  Wählen Sie Kennzahlen entsprechend Ihren Analysezielen, wie Durchlaufzeit, Case-Anzahl oder tCO2e für Nachhaltigkeits-Erkenntnisse.

---

6. Datensicherheit sicherstellen

• Zugriff steuern:
  Vergeben Sie passende Berechtigungen, sodass nur autorisierte Personen Datensets einsehen oder bearbeiten können.

• Änderungen überwachen:
  Verwenden Sie Datenset-Versionierung oder Logging, um Änderungen nachzuverfolgen und die Integrität Ihrer Daten sicherzustellen.

---

7. Datensets regelmäßig prüfen und aktualisieren

• Alte Daten archivieren:
  Entfernen Sie veraltete Datensets aus laufenden Prozessen und bewahren Sie diese bei Bedarf sicher auf.

• Regelmäßig aktualisieren:
  Halten Sie Ihre Datensets auf dem neuesten Stand, damit Ihre Analysen relevant bleiben.

---

Fazit zum Daten Management

Mit diesen Best Practices optimieren Sie Ihr Daten Management in ProcessMind: Sie profitieren von genaueren Analysen, klareren Erkenntnisse und effizienten Workflows. Gut verwaltete Daten machen ProcessMind zu einem noch stärkeren Tool zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse.