Guide: Data Management für beste Insights

Best Practices für Data Management in ProcessMind

Effizientes Data Management ist entscheidend, um das volle Potenzial von ProcessMind zu nutzen. Mit Best Practices sorgen Sie dafür, dass Ihre Datasets gut organisiert, leicht nutzbar und wertvoll für fundierte Erkenntnisse sind.

1. Datasets strukturieren

• Aussagekräftige Namen vergeben:
  Vergeben Sie beim Hochladen Ihrer Datasets klare und beschreibende Namen, um sie schnell zu erkennen – z. B. Q1_2025_Sales_Data oder Customer_Support_Logs.

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

• Kontextbezogene Namen nutzen:
  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 Insights.

• Datenvorschau nutzen:
  Überprüfen Sie Struktur und Inhalt Ihres Datasets vor der Zuordnung mithilfe der Datenvorschau.

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

3. Datasets dem Prozessmodell zuordnen

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

• Auto Mapping nutzen:
  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 nutzen Sie das linke Dataset-Panel für genaues Mapping.

4. Datasets kombinieren und aufteilen

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

• Datasetspezifische Attribute clever nutzen:
  Bei klar unterschiedlichen Datasets belassen Sie diese separat und nutzen spezifische Attribute für gezielteres Filtern und Analysieren.

5. Filter und Kennzahlen nutzen

• Filter gezielt einsetzen:
  Nutzen Sie Filter, um sich auf bestimmte Daten wie Cases, 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-Insights.

6. Datensicherheit gewährleisten

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

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

7. Datasets regelmäßig prüfen und aktualisieren

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

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

Fazit zum Data Management

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