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7 typische Herausforderungen bei Daten im Process Mining

Typische Datenherausforderungen bei der Vorbereitung von Datensets für Process Mining

Die Vorbereitung von Datensets für Process Mining liefert relevante Erkenntnisse in reale Geschäftsprozesse. Das Sammeln und Strukturieren von Daten aus verschiedenen Systemen ist jedoch oft herausfordernd. Für eine aussagekräftige Analyse sind Datenqualität, Konsistenz und Vollständigkeit wichtig. Hier lesen Sie die häufigsten Datenbezogenen Herausforderungen bei der Vorbereitung von Datensets für Process Mining: mit Tipps zur erfolgreichen Lösung.

1. Unvollständige Daten

Eine der häufigsten Herausforderungen im Process Mining sind unvollständige Datensets. 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 Neinen Schlüssen führen.

So gehen Sie damit um:

  • Lücken mit Prozessdesign schließen: Ist die data unvollständig, einsetzen Sie Prozessmodelllierung, 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 einsetzen: Überprüfen Sie weitere Systeme oder Datenablagen, die fehlende Informationen enthalten könnten. Wenn Genehmigungen nur manuell erfolgen, stellen Sie sicher, dass zumindest deren Resultate 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 einsetzen 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:

  • Einheitliches Case-ID-Mapping: Entwickeln Sie eine Strategie, um unterschiedliche Identifikator aus den Systemen auf eine einheitliche Case-ID abzubilden. Das geschieht meist durch Daten-Transformation, bei der Sie Informationen abgleichen und zusammenführen.
  • Daten Integration Tools: Verwenden Sie ETL-Tools wie Talend oder Informatica, um Case-IDs über verschiedene Datenquellen hinweg zu vereinheitlichen und abzugleichen.

3. Schlechte Datenqualität

Datenqualität ist ein wichtiges Thema im Process Mining. Fehlerhafte Zeitstempel, unvollständige Datensätze, fehlende Details oder eine Neine Reihenfolge der Events verfälschen die Analyse stark. So kann ein fehlender oder Neiner Zeitstempel dazu führen, dass Prozessabläufe nicht sinnvoll analysiert werden können.

So gehen Sie damit um:

  • Daten Cleaning: Reinigen Sie Ihre Daten gründlich, bevor Sie Datensets ins Process-Mining-Tool laden. Ergänzen Sie fehlende Werte, passen Sie Formate an oder entfernen Sie Dubletten.
  • Validierungsmechanismen: Prüfen Sie Schlüsselelemente wie Zeitstempel auf Plausibilität. Suchen Sie z. B. nach unlogischen Aktivitätsfolgen: ein „Order Completed“-Event darf nicht vor „Order Created“ liegen.

4. Daten 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 Daten Integration: Beseitigen Sie Silos, indem Sie Daten verschiedener Systeme in einem zentralen Datenset 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 Extraktion keine wichtige Datenquelle übersehen wird.

5. Umgang mit großen Datensets

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 Leistungsfähigkeit-Problemen führen und die Vorbereitung erschweren. Extraktion, Bereinigung und Analyse großer Datensets beanspruchen Ressourcen und Zeit.

So gehen Sie damit um:

  • Daten Sampling: Verwenden Sie Sampling-Methoden, um repräsentative Teilmengen zu analysierenn, wenn ein kompletter Datenimport nicht möglich ist. Die Stichprobe muss das GesamtDatensatz gut abbilden.
  • Inkrementelles Daten 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 Datenset zu überladen.
  • Datenaggregation einsetzen: 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 Gesundheitswesen, Finanzwesen oder Rechtsdienstleistungen, 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 Datensets haben. Verwenden 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 Erkenntnisse, 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.