7 typische Daten-Challenges im Process Mining
Typische Datenherausforderungen bei der Vorbereitung von Datasets für Process Mining
Die Vorbereitung von Datasets für Process Mining liefert wertvolle Einblicke in reale Geschäftsprozesse. Das Sammeln und Strukturieren von data aus verschiedenen Systemen ist jedoch oft herausfordernd. Für eine aussagekräftige Analyse sind Datenqualität, Konsistenz und Vollständigkeit entscheidend. Hier lesen Sie die häufigsten data-bezogenen Herausforderungen bei der Vorbereitung von Datasets für Process Mining – mit Tipps zur erfolgreichen Lösung.
1. Unvollständige Daten
Eine der häufigsten Herausforderungen im Process Mining sind unvollständige Datasets. Oft erfassen Systeme nicht alle relevanten events oder Aktivitäten eines Prozesses. Zum Beispiel werden manuelle Aufgaben, papierbasierte Workflows oder Tätigkeiten außerhalb der Hauptsysteme meist nicht digital dokumentiert. So entsteht eine fragmentierte Sicht und das kann zu falschen Schlüssen führen.
So gehen Sie damit um:
- Lücken mit Process Design schließen: Ist die data unvollständig, nutzen Sie Process Modeling, um fehlende Schritte manuell hinzuzufügen. Plattformen wie ProcessMind bieten die Möglichkeit, manuell designte Prozesse mit gefundenen Daten zu kombinieren und ein vollständiges Bild zu erzeugen.
- Zusätzliche Datenquellen nutzen: Überprüfen Sie weitere Systeme oder Datenablagen, die fehlende Informationen enthalten könnten. Wenn Genehmigungen nur manuell erfolgen, stellen Sie sicher, dass zumindest deren Ergebnisse digital erfasst werden.
2. Inkonsistente Case IDs
Process Mining benötigt eindeutige Case IDs, um jede Prozessinstanz (z. B. Bestellung, Kundenanfrage oder Service Ticket) eindeutig zu erkennen. In der Praxis nutzen verschiedene Systeme oft unterschiedliche IDs für denselben Prozess. So kann etwa die Auftragsnummer im CRM nicht mit der im Finanzsystem übereinstimmen – das erschwert die Nachverfolgung des Gesamtablaufs.
So gehen Sie damit um:
- Vereinheitlichte Case ID Mapping: Entwickeln Sie eine Strategie, um unterschiedliche Identifier aus den Systemen auf eine einheitliche Case ID abzubilden. Das geschieht meist durch Daten-Transformation, bei der Sie Informationen abgleichen und zusammenführen.
- Data Integration Tools: Verwenden Sie ETL-Tools wie Talend oder Informatica, um Case IDs über verschiedene data sources hinweg zu vereinheitlichen und abzugleichen.
3. Schlechte Datenqualität
Datenqualität ist ein wichtiges Thema im Process Mining. Fehlerhafte timestamps, unvollständige Datensätze, fehlende Details oder eine falsche Reihenfolge der events verfälschen die Analyse stark. So kann ein fehlender oder falscher timestamp dazu führen, dass Prozessabläufe nicht sinnvoll analysiert werden können.
So gehen Sie damit um:
- Data Cleaning: Reinigen Sie Ihre Daten gründlich, bevor Sie Datasets ins Process Mining Tool laden. Ergänzen Sie fehlende Werte, passen Sie Formate an oder entfernen Sie Dubletten.
- Validierungsmechanismen: Prüfen Sie Schlüsselelemente wie timestamps auf Plausibilität. Suchen Sie z. B. nach unlogischen Aktivitätsfolgen – ein „Order Completed“-event darf nicht vor „Order Created“ liegen.
4. Data Silos
In vielen Unternehmen liegen data in verschiedenen, getrennten Systemen wie ERP-Systemen, CRM oder Projektmanagement-Tools. Diese Silos erschweren eine vollständige End-to-End-Sicht auf Prozesse, vor allem wenn unterschiedliche Prozessabschnitte in separaten Systemen laufen.
So gehen Sie damit um:
- Cross-System Data Integration: Beseitigen Sie Silos, indem Sie Daten verschiedener Systeme in einem zentralen Dataset bündeln. Tools wie Apache Nifi oder Microsoft Power BI helfen, Datenquellen zusammenzufassen und kombiniert aufzubereiten.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern: Arbeiten Sie abteilungsübergreifend, um alle relevanten Systeme zu erfassen. Zusammenarbeit ist wichtig, damit bei der Extraction keine wichtige Datenquelle übersehen wird.
5. Umgang mit großen Datasets
Gerade bei komplexen Prozessen oder in großen Unternehmen ist das Datenvolumen oft sehr hoch. Für aussagekräftiges Process Mining braucht es viele Datensätze. Das Handling solcher Mengen kann zu Performance-Problemen führen und die Vorbereitung erschweren. Extraktion, Bereinigung und Analyse großer Datasets beanspruchen Ressourcen und Zeit.
So gehen Sie damit um:
- Data Sampling: Verwenden Sie Sampling-Methoden, um repräsentative Teilmengen zu analysieren, wenn ein kompletter Datenimport nicht möglich ist. Die Stichprobe muss das Gesamtdataset gut abbilden.
- Inkrementelles Data Loading: Laden und verarbeiten Sie große Datenbestände schrittweise statt alles auf einmal. Viele Process Mining Tools ermöglichen das laufende Nachladen und so die Analyse in kleinen Paketen.
6. Problematische Event-Granularität
Die Granularität der event-logs ist nicht immer optimal für Process Mining. Manche events sind zu grob – wichtige Details fehlen – oder zu fein – zu viele irrelevante Informationen. Beides erschwert präzise Analysen: Zu grob bedeutet, wichtige Abweichungen bleiben verborgen, zu fein macht das Datenmanagement unübersichtlich.
So gehen Sie damit um:
- Passenden Detaillierungsgrad festlegen: Bestimmen Sie mit Fachexpert:innen, welches Detailniveau sinnvoll ist. Es gilt, genug Details für die Analyse zu haben, ohne das Dataset zu überladen.
- Datenaggregation nutzen: Sind Ihre Daten sehr fein granular, aggregieren Sie events zu geschäftsrelevanteren Aktivitäten, die für die Analyse aussagekräftiger sind.
7. Datensicherheit und Datenschutz
Beim Extrahieren und Aufbereiten von data für Process Mining müssen, insbesondere in Branchen wie Healthcare, Finance oder Legal Services, sensible Informationen besonders geschützt werden. Die Einhaltung von Datenschutzvorgaben wie DSGVO ist zwingend.
So gehen Sie damit um:
- Sensible Daten anonymisieren: Vor der Verarbeitung sollten persönliche oder sensible Informationen wie Kundennamen, Adressen oder Finanzdaten anonymisiert werden. Die meisten Process Mining Plattformen bieten Optionen, sensible Daten schon während der Analyse zu maskieren.
- Zugriffsrechte einschränken: Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Mitarbeitende Zugriff auf extrahierte Datasets haben. Nutzen Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) und Verschlüsselung für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand.
Fazit: Datenherausforderungen im Process Mining meistern
Die Vorbereitung Ihrer data für Process Mining ist ein wichtiger Schritt und erfordert genaue Planung sowie Sorgfalt. Ob fehlende Daten, unterschiedliche Case IDs oder Datenqualität – der Erfolg hängt von sorgfältiger Datenaufbereitung und den passenden Tools ab. Wer diese Herausforderungen frühzeitig angeht, erhöht die Präzision und den Wert der Analyse spürbar.
Durch das Erkennen dieser häufigen Probleme und das Umsetzen von Best Practices für Datenextraktion, Bereinigung und Strukturierung erhalten Ihre Process Mining-Projekte die Insights, die Sie zur Optimierung Ihrer Geschäftsvorgänge benötigen. Lösungen wie ProcessMind und eine enge Zusammenarbeit aller Teams vereinfachen die Prozessoptimierung deutlich.
Weitere Informationen zur Datenextraktion aus bestimmten Systemen finden Sie hier:
Stellen Sie sich diesen Herausforderungen proaktiv, um Ihre Process Mining-Initiativen zum Erfolg zu führen und nachhaltige Datenverbesserungen in Ihrer Organisation zu erreichen.