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Datenbereinigung und -vorbereitung für Process Mining

Effektives Process Mining beginnt mit qualitativ hochwertigen Daten und ein entscheidender Teil davon ist die Datenbereinigung und -vorbereitung. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen oder unvollständigen Einblicken führen, was es erschwert, Prozesse zu verbessern. In diesem Dokument werden wir die wesentlichen Schritte der Datenbereinigung und -vorbereitung behandeln, um sicherzustellen, dass Ihre Datensätze für erfolgreiches Process Mining bereit sind.

Warum sind Datenbereinigung und -vorbereitung wichtig?

Process Mining stützt sich auf Event-Logs—Datensätze, die die detaillierte Abfolge von Aktivitäten innerhalb eines Geschäftsprozesses enthalten. Wenn diese Datensätze unvollständig, inkonsistent oder fehlerhaft sind, werden die aus dem Process Mining abgeleiteten Einsichten unzuverlässig sein. Saubere und richtig strukturierte Daten stellen sicher, dass Ihr Process Mining-Tool Workflows genau abbilden, Engpässe erkennen und Verbesserungsbereiche hervorheben kann.

Wichtige Schritte in der Datenbereinigung und -vorbereitung

1. Datensammlung und Integration

Der erste Schritt im Reinigungsprozess besteht darin, sicherzustellen, dass alle relevanten Daten aus den verschiedenen an Ihrem Prozess beteiligten Systemen gesammelt werden. Daten können aus unterschiedlichen Quellen wie ERP, CRM oder anderen operativen Systemen stammen. Hier kommt die Datenintegration ins Spiel.

Datenquellen konsolidieren: Sammeln Sie Daten aus allen Systemen, die zum Prozess beitragen. Wenn Sie z. B. einen Order-to-Cash-Prozess analysieren, müssen Sie möglicherweise Daten sowohl aus Ihrem Vertriebssystem (z. B. Salesforce) als auch aus dem Finanzsystem (z. B. SAP) sammeln.
Einheitliche Formate sicherstellen: Standardisieren Sie, wie die Daten exportiert und formatiert werden, bevor Sie fortfahren. Stellen Sie sicher, dass alle Timestamps, Währungen und IDs ein einheitliches Format haben.

Sobald Sie Ihre Daten haben, ist es Zeit, sie für das Process Mining zu bereinigen und vorzubereiten.

2. Duplikate entfernen

Duplikate können die Analyse im Process Mining erheblich verfälschen, indem sie Aktivitätszählungen aufblähen oder mehrere Instanzen desselben Ereignisses zeigen. Das Identifizieren und Entfernen dieser Duplikate ist entscheidend, um genaue Event-Logs zu erstellen.

Duplikate identifizieren: Prüfen Sie auf Datensätze, bei denen Fall-ID, Aktivität und Timestamp identisch sind, da diese wahrscheinlich Duplikate sind.
Entfernen oder zusammenführen: In Fällen, in denen Duplikate identifiziert werden, entweder entfernen oder ähnliche Datensätze nach Bedarf zusammenführen.

3. Fehlende Daten handhaben

Fehlende Werte sind ein weiteres häufiges Problem, das die Ergebnisse im Process Mining beeinträchtigen kann. Fehlende Timestamps, Aktivitäten oder Fall-IDs können die Ereignisfolge stören und unvollständige Prozessmodelle erzeugen.

Fehlende Werte identifizieren: Verwenden Sie Tools oder Skripte, um fehlende Felder zu erkennen (z. B. leere Timestamps, leere Aktivitätsnamen oder null-Fall-IDs).
Lücken füllen: Wenn möglich, füllen Sie fehlende Daten mithilfe externer Quellen, Fachwissen oder durch Schätzung basierend auf anderen Datenpunkten. Wenn z. B. der Timestamp einer bestimmten Aktivität fehlt, nutzen Sie umliegende Ereigniszeiten zur Annäherung.
Imputationsstrategien: Für kritische fehlende Daten wie Timestamps oder Fall-IDs verwenden Sie Imputationstechniken (z. B. Mittelwertsubstitution oder Regressionsmodelle), um Werte vorherzusagen, oder entfernen Sie Fälle, bei denen Daten nicht wiederhergestellt werden können.

4. Datenformate normalisieren

Ein konsistentes Datenformat ist entscheidend dafür, dass das Process Mining-Tool das Event-Log korrekt interpretieren kann. Die Daten Normalisierung umfasst das Formatieren von Timestamps, das Standardisieren von Aktivitätsnamen und das Sicherstellen einheitlicher Fall-ID-Strukturen.

Timestamps: Stellen Sie sicher, dass alle Daten und Zeiten dasselbe Format haben (z. B. YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Wenn Ihre Daten Zeitzonen enthalten, konvertieren Sie diese in eine konsistente oder verwenden Sie UTC, um Missinterpretationen zu vermeiden. Weitere Informationen zu den unterstützten Datumsformaten finden Sie hier
Aktivitätsnamen: Aktivitäten können in verschiedenen Systemen unterschiedlich erfasst werden. Standardisieren Sie Namen, um Konsistenz sicherzustellen (z. B. sollten “Order Approve” und “Order Approval” zusammengeführt werden).
Fall-IDs: Stellen Sie sicher, dass die Fall-ID in allen Systemen konsistent ist und dass jede Prozessinstanz korrekt durch eine eindeutige ID identifiziert wird.

5. Unrelevante Daten entfernen

Nicht jede Aktivität oder jedes Ereignis in Ihrem System ist für Ihre Process Mining-Analyse relevant. Bestimmte Hintergrundaufgaben oder nicht prozessbezogene Ereignisse können den Datensatz überfrachten.

Unrelevante Ereignisse filtern: Identifizieren und entfernen Sie Aktivitäten, die nicht zum analysierten Prozess beitragen. Beispielsweise können Anmeldungen im System oder nicht zusammenhängende administrative Aufgaben ausgeschlossen werden, um die Prozesskarte nicht zu überladen.
Fokus auf Schlüsselaktivitäten: Nutzen Sie Fachwissen, um zu identifizieren, welche Ereignisse für das Verständnis des Prozesses entscheidend sind, und konzentrieren Sie den Datensatz auf diese.

6. Umgang mit Ausreißern und Rauschen

Ausreißer oder “Rauschen” in Ihrem Datensatz können Ihre Ergebnisse im Process Mining verfälschen, indem sie ein ungenaues Bild davon geben, wie der Prozess normalerweise abläuft. Ein Beispiel wäre eine Aufgabe, die aufgrund eines seltenen Ereignisses ungewöhnlich lange gedauert hat und somit Ihre Analyse fehlleitet.

Ausreißer identifizieren: Verwenden Sie statistische Methoden, um Ausreißer in Ihrem Datensatz zu erkennen. Aufgaben, die beispielsweise deutlich länger als der Durchschnitt dauern, könnten als Ausreißer betrachtet werden.
Entscheiden, ob beibehalten oder entfernen: Bewerten Sie, ob die Ausreißer wertvolle Informationen liefern (z. B. Darstellung seltener, aber kritischer Prozessfehler) oder ob sie entfernt werden sollten, um den Fokus auf den Standardprozessfluss zu richten.

7. Konsistente Fall- und Aktivitätsreihenfolge

Einer der wichtigsten Aspekte des Process Mining ist es, die korrekte Reihenfolge der Ereignisse sicherzustellen. Sind die Daten nicht in der richtigen Reihenfolge, kann das Tool den Prozessfluss falsch interpretieren.

Aktivitätsreihenfolge prüfen: Stellen Sie sicher, dass Aktivitäten in einer logischen Reihenfolge basierend auf Timestamps erfolgen. Ein “Order Approved”-Ereignis sollte beispielsweise nie vor einem “Order Created”-Ereignis in derselben Prozessinstanz erscheinen.
Ereignisse nach Timestamp sortieren: Sortieren Sie die Daten für jeden Fall nach dem Timestamp-Feld, um sicherzustellen, dass die Ereignisse in der richtigen Reihenfolge sind.

8. Ein Event-Log erstellen

Sobald Ihre Daten bereinigt, formatiert und konsistent sind, ist es an der Zeit, ein Event-Log zu erstellen—den primären Datensatz für das Process Mining. Das Event-Log sollte enthalten:

Fall-ID: Einen einzigartigen Identifikator für jede Prozessinstanz.
Aktivitätsname: Der Name jedes Prozessschritts.
Timestamp: Die genaue Zeit, wann jede Aktivität stattfand, um die Reihenfolge der Ereignisse sicherzustellen.
Optionale Felder: Je nach Analyse können Sie zusätzliche Felder wie die für die Aktivität verantwortliche Ressource, Abteilung oder Prozesskategorie einschließen.

9. Datensatz validieren

Nachdem die Daten bereinigt und strukturiert sind, ist es wichtig, den Datensatz zu validieren, um sicherzustellen, dass er den Prozess genau darstellt und für die Analyse bereit ist.

Stichprobenkontrolle: Überprüfen Sie manuell einige Prozessinstanzen, um sicherzustellen, dass die Daten sinnvoll sind und die Ereignisfolgen logisch sind.
Testanalyse durchführen: Führen Sie, wenn möglich, eine Testanalyse in Ihrem Process Mining-Tool durch, um zu sehen, ob Fehler oder Inkonsistenzen auftreten.
Feedback-Schleife: Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um zu bestätigen, dass der Datensatz das tatsächliche Prozessverhalten widerspiegelt.

Tools zur Datenbereinigung und -vorbereitung

Mehrere Tools können den Prozess der Datenbereinigung und -vorbereitung automatisieren. Hier sind einige gängige Optionen:

Python/Pandas: Eine leistungsstarke Programmiersprache und Bibliothek für Datenmanipulation und -reinigung. Sie können benutzerdefinierte Workflows zur Datenbereinigung skripten, um Duplikate zu entfernen, Formate zu normalisieren und mehr.
Excel/Google Sheets: Nützlich für kleinere Datensätze bieten diese Tools verschiedene Funktionen zur Datenbereinigung, wie das Entfernen von Duplikaten, Filtern irrelevanter Zeilen und Formatieren von Spalten.
ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Tools wie Talend, Informatica oder Apache Nifi können die Datenextraktion, -transformation und -beladung von verschiedenen Systemen in ein Process Mining-Tool automatisieren.
OpenRefine: Ein kostenloses, Open-Source-Tool zur Datenbereinigung, mit dem Sie unordentliche Daten bereinigen, Duplikate entfernen und Formate standardisieren können.

Fazit

Datenbereinigung und -vorbereitung sind entscheidende Schritte im Lebenszyklus des Process Mining. Indem Sie sicherstellen, dass Ihre Datensätze vollständig, konsistent und genau sind, können Sie irreführende Analysen vermeiden und umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihrer Prozesse gewinnen. Indem Sie die in diesem Dokument dargelegten Schritte befolgen—Duplikate entfernen, fehlende Daten auffüllen, Formate standardisieren und ein sauberes Event-Log erstellen—sind Sie gut gerüstet, um maximalen Wert aus Ihren Process Mining-Initiativen zu ziehen.