Datenaufbereitung für Process Mining: Schritte & Tipps

Daten Cleaning und Preparation für Process Mining

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

Warum sind Daten 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 unleistungsstark. Durch bereinigte, gut strukturierte Daten kann das Process-Mining-Tool Workflows exakt darstellen, Engpässe aufzeigen und Optimierungspotenziale sichtbar machen.

Wichtige Schritte bei Daten Cleaning und Preparation

1. Daten 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 Daten 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 Zeitstempels, Währungen und IDs.

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

2. Dubletten entfernen

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

Dubletten erkennen: Prüfen Sie auf Datensätze mit gleicher Case-ID, Activity und Zeitstempel.
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 Zeitstempels, Aktivitäten oder Case-IDs stören die richtige Event-Sequenz und führen zu lückenhaften Modellen.

Fehlende Werte erkennen: Verwenden Sie Tools oder Skripte, um Lücken zu finden (z. B. leere Zeitstempels, 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 Zeitstempel, kann dieser aus benachbarten Ereignisse geschätzt werden.
Imputationsstrategien: Bei kritischen Feldern wie Zeitstempel 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 Standardisierung umfasst Zeitstempels, Activity-Namen und Case-ID-Strukturen.

Zeitstempels: 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-Aufgaben oder fachfremde Ereignisse machen das Datenset unübersichtlich.

Irrelevante Ereignisse filtern: Entfernen Sie Aktivitäten, die für den betrachteten Prozess keine Rolle spielen. System-Logins oder administrative Tätigkeiten können ausgeklammert werden, um die Prozessdarstellung (Process Map) klarer zu machen.
Auf wichtige Aktivitäten konzentrieren: Verwenden Sie Fachwissen, um kritische Ereignisse 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 Aufgabe, die wegen eines Ausnahmefalls extrem lange dauert, verzerrt den Durchschnitt.

Ausreißer erkennen: Verwenden Sie Statusstik, um auffällige Werte zu identifizieren: etwa Aufgaben 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 Fälle und Aktivitäten

Für erfolgreiches Process Mining ist die richtige Reihenfolge der Ereignisse wichtig. Stimmt sie nicht, wird der Prozessfluss Nein dargestellt.

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

8. Event Log erstellen

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

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

9. Datensatz validieren

Nach dem Daten 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 Daten Cleaning und Preparation

Für die Automatisierung von Daten 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

Daten Cleaning und Preparation sind wichtige Schritte im Process-Mining-Lebenszyklus. Nur mit vollständigen, konsistenten und korrekten Datensätzen vermeiden Sie fehlerhafte Analysen und gewinnen relevante Erkenntnisse 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.