Datenaufbereitung für Process Mining: Schritte & Tipps

Data Cleaning und Preparation für Process Mining

Effektives Process Mining beginnt mit hochwertigen Daten. Data Cleaning und Preparation sind also unerlässlich. Schlechte Datenqualität führt zu ungenauen oder unvollständigen Ergebnissen und erschwert Verbesserungen. In diesem Leitfaden erfahren Sie die wichtigsten Schritte, um Ihre Daten optimal für Process Mining vorzubereiten.

Warum sind Data Cleaning und Preparation wichtig?

Process Mining basiert auf Event Logs – also Datensätzen, die die genaue Reihenfolge der Aktivitäten in Prozessen enthalten. Sind diese unvollständig, inkonsistent oder fehlerhaft, werden Analysen unzuverlässig. Durch bereinigte, gut strukturierte Daten kann das Process-Mining-Tool Workflows exakt darstellen, Bottlenecks aufzeigen und Optimierungspotenziale sichtbar machen.

Wichtige Schritte bei Data Cleaning und Preparation

1. Data Collection und Integration

Zu Beginn erfassen Sie alle relevanten Daten aus den beteiligten Systemen. Typische Quellen sind ERP-, CRM- und andere operative Systeme. Hier ist Data Integration zentral.

Datenquellen konsolidieren: Sammeln Sie Daten aus allen Systemen, die zum Prozess beitragen. Beispiel: Für eine Order-to-Cash-Analyse werden Vertriebsdaten (z. B. Salesforce) und Finanzdaten (z. B. SAP) benötigt.
Konsistente Formate sicherstellen: Standardisieren Sie die Exporte und Datenformate. Achten Sie auf einheitliche Schreibweisen bei Timestamps, Währungen und IDs.

Sind die Daten erfasst, beginnen Sie mit dem Data Cleaning zur Vorbereitung für Process Mining.

2. Dubletten entfernen

Dubletten verfälschen Process-Mining-Analysen, da Aktivitäten mehrfach gezählt oder Events doppelt erscheinen. Das Erkennen und Entfernen dieser Dubletten ist entscheidend für ein sauberes Event Log.

Dubletten erkennen: Prüfen Sie auf Datensätze mit gleicher Case ID, Activity und Timestamp.
Entfernen oder zusammenführen: Löschen Sie solche Einträge oder führen Sie – falls nötig – ähnliche Datensätze zusammen.

3. Fehlende Daten behandeln

Fehlende Werte sind ein weiteres häufiges Problem in der Analyse. Fehlende Timestamps, Activities oder Case IDs stören die richtige Event-Sequenz und führen zu lückenhaften Modellen.

Fehlende Werte erkennen: Nutzen Sie Tools oder Skripte, um Lücken zu finden (z. B. leere Timestamps, fehlende Activity-Namen oder Case IDs).
Lücken füllen: Soweit möglich, ergänzen Sie fehlende Daten mit externen Quellen, Fachwissen oder Näherungswerten aus vorhandenen Daten. Fehlt z. B. ein Timestamp, kann dieser aus benachbarten Events geschätzt werden.
Imputationsstrategien: Bei kritischen Feldern wie Timestamp oder Case ID kommen Imputationstechniken (z. B. Mittelwert, Regression) in Frage oder Sie entfernen Fälle, bei denen keine Rekonstruktion möglich ist.

4. Datenformate normalisieren

Einheitliche Datenformate sind die Grundlage dafür, dass Ihr Process Mining Tool das Event Log korrekt interpretieren kann. Die Normalisierung umfasst Timestamps, Activity-Namen und Case ID-Strukturen.

Timestamps: Verwenden Sie ein einheitliches Datums- und Zeitformat (z. B. YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Gibt es verschiedene Zeitzonen, stellen Sie auf eine konsistente oder UTC um. Mehr Infos zu unterstützten Datumsformaten hier
Activity-Namen: Prüfen und vereinheitlichen Sie unterschiedliche Bezeichnungen (z. B. „Order genehmigen“ und „Order genehmigt“ zusammenführen).
Case IDs: Achten Sie auf konsistente Case IDs und eine eindeutige Zuordnung je Instanz.

5. Irrelevante Daten entfernen

Nicht jede Activity oder jedes Event im System ist für Ihre Analyse relevant. Hintergrund-Tasks oder fachfremde Events machen das Dataset unübersichtlich.

Irrelevante Events filtern: Entfernen Sie Aktivitäten, die für den betrachteten Prozess keine Rolle spielen. System-Logins oder administrative Tätigkeiten können ausgeklammert werden, um die Process Map klarer zu machen.
Auf wichtige Activities konzentrieren: Nutzen Sie Fachwissen, um kritische Events zu identifizieren und Ihren Datensatz darauf auszurichten.

6. Ausreißer und Rauschen behandeln

Ausreißer oder „Rauschen“ verfälschen Ihre Analyse und liefern kein realistisches Bild des Standardprozesses. Beispiel: Eine Task, die wegen eines Ausnahmefalls extrem lange dauert, verzerrt den Durchschnitt.

Ausreißer erkennen: Nutzen Sie Statistik, um auffällige Werte zu identifizieren – etwa Tasks mit ungewöhnlich langer Durchlaufzeit.
Behalten oder entfernen: Prüfen Sie, ob diese Sonderfälle wichtige Erkenntnisse bieten (z. B. zu seltenen, kritischen Fehlern) oder ob sie besser entfernt werden, um den Standard-Prozessflow darzustellen.

7. Konsistente Reihenfolge von Cases und Activities

Für erfolgreiches Process Mining ist die richtige Reihenfolge der Events entscheidend. Stimmt sie nicht, wird der Process Flow falsch dargestellt.

Activity-Sequenz prüfen: Aktivitäten müssen gemäß Timestamp logisch folgen. Beispiel: „Order Approved“ darf niemals vor „Order Created“ in derselben Instanz stehen.
Events nach Timestamp sortieren: Sortieren Sie alle Events jeder Case nach dem Timestamp, um die Abfolge sicherzustellen.

8. Event Log erstellen

Sind Ihre Daten bereinigt, formatiert und konsistent, erstellen Sie das Event Log – das Kern-Dataset für Process Mining. Es sollte enthalten:

Case ID: Eindeutige Kennung jeder Prozessinstanz.
Activity Name: Name des jeweiligen Prozessschritts.
Timestamp: Exakter Zeitpunkt der Aktivität für die richtige Reihenfolge.
Optionale Felder: Je nach Analyse ergänzen Sie z. B. Verantwortliche, Fachbereich oder Prozesskategorie.

9. Datensatz validieren

Nach dem Data Cleaning muss geprüft werden, ob der Datensatz die realen Prozesse korrekt abbildet und bereit für Analysen ist.

Stichproben prüfen: Kontrollieren Sie einzelne Prozessfälle manuell auf Plausibilität und logische Event-Sequenzen.
Testanalyse durchführen: Machen Sie – wenn möglich – eine Testanalyse im Process Mining Tool, um Fehler und Inkonsistenzen frühzeitig festzustellen.
Feedback einholen: Stimmen Sie sich mit Fachbereichen ab, ob der Datensatz das tatsächliche Prozessverhalten widerspiegelt.

Tools für Data Cleaning und Preparation

Für die Automatisierung von Data Cleaning und Preparation gibt es verschiedene Tools. Hier sind gängige Optionen aus der Praxis:

Python/Pandas: Ideal für flexible Workflows zur Datenaufbereitung, Dublettenbereinigung und Formatangleichung bei großen Datenmengen.
Excel/Google Sheets: Für kleinere Daten bieten diese Tools Funktionen wie Dublettenentfernung, Spaltenformatierung und Filteroptionen.
ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Mit Talend, Informatica oder Apache Nifi automatisieren Sie Datenintegration und laden Daten aus verschiedenen Systemen für Process Mining zusammen.
OpenRefine: Kostenfreies Open-Source-Tool zur Datenbereinigung, zum Standardisieren von Formaten und Entfernen von Dubletten.

Fazit

Data Cleaning und Preparation sind entscheidende Schritte im Process Mining Lifecycle. Nur mit vollständigen, konsistenten und korrekten Datensätzen vermeiden Sie fehlerhafte Analysen und gewinnen wertvolle Einblicke in Ihre Prozesse. Wenn Sie die beschriebenen Schritte befolgen – wie das Entfernen von Dubletten, Ergänzen fehlender Daten, Vereinheitlichen von Formaten und Erstellen eines sauberen Event Logs – holen Sie das Optimum aus Ihren Process Mining Projekten.