7 Häufige Data-Herausforderungen im Process Mining

Herausforderungen bei der Datenvorbereitung für Process Mining

Das Vorbereiten von Datasets für Process Mining kann wertvolle Einblicke bieten, wie Ihre Geschäftsprozesse wirklich ablaufen. Jedoch bringt das Sammeln und Strukturieren von Daten aus verschiedenen Systemen Herausforderungen mit sich. Die Qualität, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten sind entscheidend für eine erfolgreiche Analyse. Nachfolgend sind einige häufige Datenherausforderungen aufgeführt, denen Organisationen bei der Vorbereitung von Datasets für Process Mining begegnen, sowie Tipps, wie diese angegangen werden können.

1. Unvollständige Daten

Eine der häufigsten Herausforderungen im Process Mining sind unvollständige Datasets. Häufig erfassen Systeme nicht alle Ereignisse oder Aktivitäten, die zu einem Prozess gehören. Beispielsweise könnten manuelle Aufgaben, papierbasierte Workflows oder außerhalb der Hauptsysteme ausgeführte Aktivitäten in den verfügbaren Daten nicht erfasst sein. Dies kann zu einer fragmentierten Prozesssicht und zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Lösungsansätze:

Lücken mit Prozessdesign schließen: Bei unvollständigen Daten nutzen Sie Process Modelling, um fehlende Schritte manuell darzustellen. Plattformen wie ProcessMind ermöglichen es, durch die Integration manuell entworfener Prozesse mit den erhobenen Daten eine umfassende Sicht zu schaffen.
Ergänzung durch zusätzliche Datenquellen: Identifizieren Sie andere Systeme oder Datenquellen, die die fehlenden Informationen enthalten könnten. Wenn bestimmte Freigaben manuell erfolgen, stellen Sie sicher, dass zumindest die Ergebnisse oder Resultate dieser Freigaben in einem digitalen System erfasst werden.

2. Inkonsistente Case IDs

Process Mining setzt voraus, dass jede Prozessinstanz durch eine eindeutige Case ID identifiziert wird (z.B. eine Bestellung, eine Kundenanfrage oder ein Serviceticket). In der Praxis kann derselbe Prozess jedoch in verschiedenen Systemen durch unterschiedliche IDs dargestellt werden. Beispielsweise entspricht eine Bestellnummer im CRM-System möglicherweise nicht derselben Bestellnummer im Finanzsystem, was das Nachvollziehen des vollständigen Prozesslebenszyklus erschwert.

Lösungsansätze:

Einheitliche Case ID-Zuordnung erstellen: Entwickeln Sie eine Strategie zur Zuordnung unterschiedlicher Identifikatoren aus verschiedenen Systemen zu einer einzigen, einheitlichen Case ID. Dies kann durch Datenumwandlungsprozesse erfolgen, bei denen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt oder abgeglichen werden.
Datenintegrationstools: Nutzen Sie ETL-Tools (Extract, Transform, Load) wie Talend oder Informatica, um Case IDs über verschiedene Datenquellen hinweg zu standardisieren und zu integrieren.

3. Schlechte Datenqualität

Datenqualität ist im Process Mining ein bedeutendes Thema. Ungenaue Zeitstempel, unvollständige Aufzeichnungen, fehlende Aktivitätsdetails oder falsche Reihenfolgen von Ereignissen können die Analyse erheblich verzerren. Beispielsweise kann ein Ereignis mit falsch gestempelten oder vollständig fehlenden Zeitstempeln die Sequenzierung des Prozesses stören, was die genaue Analyse der Prozessabläufe oder -leistung erschwert.

Lösungsansätze:

Datenbereinigung: Führen Sie eine gründliche Datenbereinigung durch, bevor Sie Datasets in das Process Mining Tool hochladen. Dies kann das Auffüllen fehlender Daten, das Korrigieren inkonsistenter Formate oder das Entfernen von Duplikaten umfassen.
Validierungsmechanismen: Implementieren Sie Prüfroutinen zur Sicherstellung der Korrektheit von Zeitstempeln und anderen zentralen Datenelementen. Achten Sie beispielsweise auf Aktivitätssequenzen, die keinen logischen Sinn ergeben, wie ein „Bestellung abgeschlossen“-Ereignis, das vor einem „Bestellung erstellt“-Ereignis erscheint.

4. Datensilos

In vielen Unternehmen sind Daten auf verschiedene, nicht miteinander verbundene Systeme verteilt, wie ein ERP-System, CRM und Projektmanagement-Tools. Diese Silos können es schwierig machen, eine vollständige, durchgängige Sicht auf einen Prozess zu erhalten, insbesondere wenn unterschiedliche Teile desselben Prozesses in separaten Systemen verwaltet werden.

Lösungsansätze:

Datenintegration über Systeme hinweg: Bauen Sie Silos ab, indem Sie Daten aus mehreren Systemen in ein einziges Dataset integrieren. Tools wie Apache Nifi oder Microsoft Power BI können helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und in ein einheitliches Format zu bringen.
Zusammenarbeit mit Stakeholdern: Arbeiten Sie mit verschiedenen Abteilungen oder Geschäftseinheiten zusammen, um alle am Prozess beteiligten Systeme zu identifizieren. Zusammenarbeit ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle relevanten Datenquellen während des Extraktionsprozesses berücksichtigt werden.

5. Umgang mit großen Datasets

Bei komplexen Prozessen oder großen Organisationen kann die Datenmenge überwältigend sein. Process Mining erfordert oft eine große Anzahl von Datensätzen, um nützlich zu sein, aber der Umgang mit massiven Datasets kann zu Performance-Problemen und Schwierigkeiten bei der Datenvorbereitung führen. Das Extrahieren, Bereinigen und Analysieren solcher großer Datasets kann zeitaufwendig sein und erfordert fortschrittliche Infrastruktur.

Lösungsansätze:

Datensampling: Verwenden Sie Techniken zur Datensampling, um repräsentative Teilmengen von Daten zu extrahieren, wenn der Umgang mit massiven Datasets unpraktisch ist. Stellen Sie jedoch sicher, dass die Stichprobe das vollständige Dataset genau widerspiegelt, um Verzerrungen zu vermeiden.
Inkrementelles Laden von Daten: Anstatt mit einem gesamten Dataset auf einmal zu arbeiten, ziehen Sie in Betracht, Daten inkrementell zu laden und zu verarbeiten. Einige Process Mining Tools können kontinuierliches Laden von Daten handhaben, was es erlaubt, kleinere Datenmengen zu analysieren, ohne das System zu überlasten.

6. Probleme mit der Ereignisgranularität

In einigen Fällen ist die Granularität der Ereignisprotokolle möglicherweise nicht ideal für Process Mining. Ereignisse können zu hochrangig sein und wichtige Details auslassen oder zu detailliert sein und unnötige oder irrelevante Informationen erfassen. Beide Szenarien können es schwierig machen, genaue Einblicke zu gewinnen. Ist die Granularität zu grob, könnte man wichtige Variationen verpassen, während bei zu großer Detailtiefe die Daten schwer zu verwalten und zu interpretieren sind.

Lösungsansätze:

Das richtige Detaillierungsgrad festlegen: Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um den angemessenen Detailgrad der Ereignisse in Ihrem Prozess zu bestimmen. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zu finden zwischen ausreichend Detail für eine genaue Analyse und der Vermeidung einer Überfrachtung des Datasets mit zu viel unnötigen Informationen.
Datenaggregation: Bei sehr detailreichen Daten ziehen Sie in Erwägung, Ereignisse angemessen zu aggregieren. Beispielsweise können Sie bestimmte technisch detaillierte Ereignisse zu breiteren Geschäftsaktivitäten zusammenfassen, die für die Analyse aussagekräftiger sind.

7. Bedenken zu Datensicherheit und Datenschutz

Beim Extrahieren und Vorbereiten von Daten für Process Mining, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen, Finanz- oder Rechtsdienstleistungen, müssen Sie mit sensiblen Informationen vorsichtig umgehen. Es ist entscheidend, dass Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO eingehalten werden.

Lösungsansätze:

Anonymisierung sensibler Daten: Anonymisieren Sie persönliche oder sensible Informationen, wie Kundennamen, Adressen oder finanzielle Details, bevor Sie die Daten verarbeiten. Die meisten Process Mining Plattformen bieten Optionen, um sensible Daten während der Analysephase zu maskieren.
Datenzugang beschränken: Stellen Sie sicher, dass nur autorisiertes Personal Zugang zu den extrahierten Datasets hat. Verwenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) und Verschlüsselung, um Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand zu schützen.

Fazit: Überwindung von Datenherausforderungen im Process Mining

Die Datenvorbereitung für Process Mining ist ein entscheidender Schritt, der sorgfältige Planung und Detailgenauigkeit erfordert. Egal, ob es um den Umgang mit unvollständigen Daten, das Management unterschiedlicher Case IDs oder die Sicherstellung der Datenqualität geht, der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer gründlichen Datenvorbereitung und der Nutzung geeigneter Tools. Die frühzeitige Bewältigung dieser Herausforderungen kann die Genauigkeit und die aus dem Process Mining gewonnenen Erkenntnisse erheblich verbessern.

Indem Sie diese gängigen Herausforderungen identifizieren und bewährte Verfahren zur Datenextraktion, -bereinigung und -strukturierung anwenden, können Sie sicherstellen, dass Ihre Process-Mining-Projekte die notwendigen Einblicke liefern, um Ihre Geschäftsabläufe zu verbessern. Mit Tools wie ProcessMind und anderen Plattformen sowie effektiver Zusammenarbeit zwischen Teams wird der Weg zur Prozessoptimierung deutlich reibungsloser.

Für weitere Informationen zu speziellen Systemen und zur Datenextraktion besuchen Sie bitte die folgenden Ressourcen:

Indem Sie diese üblichen Datenherausforderungen frühzeitig angehen, können Sie Ihre Process-Mining-Initiativen zum Erfolg führen und sinnvolle, datenbasierte Verbesserungen in Ihrer Organisation vorantreiben.