Datenquellen & Strukturierung für Process Mining
Daten aus Systemen extrahieren und für Process Mining strukturieren
Process Mining ist ein leistungsstarkes Verfahren, das Abläufe durch Daten Extraktion aus vorhandenen Systemen analysiert und verbessert. Entscheidend ist, die richtigen Daten zu finden und zur Analyse optimal zu strukturieren. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Daten aus SAP, Oracle, ServiceNow und anderen Systemen erfassen und für effektives Process Mining aufbereiten. Außerdem finden Sie nützliche Links zu weiteren Ressourcen rund um Systemintegration.
1. Grundlagen: Welche Daten benötigen Sie für Process Mining?
Vor der Datenextraktion sollten Sie wissen, welche Daten Process Mining benötigt. Für die Analyse und Rekonstruktion Ihrer Workflows sind drei Elemente wichtig:
- Case-ID: Ein eindeutiger Schlüssel pro Prozessinstanz (z. B. Auftragsnummer, Ticket-ID, Anfrage-ID).
- Activity: Einzelne Schritte oder Aktionen im Prozess (z. B. Auftrag erfassen, Anfrage freigeben, Ticket schließen).
- Zeitstempel: Datum und Uhrzeit jeder Tätigkeit, um den Ablauf zeitlich zuzuordnen.
Mit diesen KernDaten können Sie Ihren Prozess komplett abbilden, Engpässe finden und Schwachstellen aufdecken. Optional lassen sich Felder wie Prozessverantwortlicher, Abteilung oder Aufgabenart hinzufügen: je nach gewünschtem Einblick.
2. Daten aus gängigen Business-Systemen extrahieren
Viele Unternehmen einsetzen verschiedene Softwarelösungen (z. B. ERP-, CRM- oder Ticket-Systeme) zur Steuerung ihrer Prozesse. Hier erfahren Sie, wie Sie Daten aus führenden Plattformen extrahieren:
SAP
SAP ist das in Europa am meisten geverwendete ERP-System und deckt Bereiche von Finance bis Supply Chain ab. Für Process Mining einsetzen Sie SAP-Reporting oder Exportfunktionen. Alternativ binden Sie SAP-Datenbanken via SAP Business Connector, SAP Daten Dienste oder SAP BW (Business Warehouse) an.
Ausführliche Anleitungen finden Sie hier:
Oracle
Oracle ERP- und Datenbanklösungen sind eine gängige Quelle für Daten im Process Mining. Sie extrahieren Daten per Oracle SQL-Query, Oracle Daten Integrator (ODI) oder Tools der Oracle Business Intelligence (BI)-Suite. Da Oracle meist mit relationalen Datenbanken arbeitet, sind SQL-Kenntnisse nützlich.
Weitere Infos:
ServiceNow
ServiceNow ist im deutschen Raum Standard für IT Service Management (ITSM) und liefert wertvolle Daten für die Prozessanalyse. Verwenden Sie die Reporting-Tools oder REST APIs von ServiceNow, um Daten direkt zu exportieren. Auch eine Integration mit weiteren Analysen Tools ist möglich.
Weiterführende Infos:
Salesforce
Salesforce als führende CRM-Plattform bietet mehrere Möglichkeiten zur Daten Extraktion: Salesforce Reports, Salesforce Daten Loader oder REST APIs helfen beim Export der relevanten Daten. Salesforce-Daten sind objektbasiert: daher sollte Ihr Sales- und Service-Prozess entsprechend konfiguriert sein, damit alle wichtigen Daten erfasst werden.
Mehr Infos:
3. Daten strukturieren für Process Mining: Best Practices
Nach dem Export sollten die Daten gut strukturiert werden, um Process Mining optimal zu einsetzen. Hier die wichtigsten Best Practices:
a. Daten bereinigen und formatieren
RohDaten enthalten oft Duplikate, fehlende Werte oder uneinheitliche Formate. Bei der Datenbereinigung sollten Sie:
- Duplikate entfernen, um die Analyse nicht zu verfälschen.
- Einheitliche Formate für Datum, Name und andere Felder sicherstellen.
- Fehlende Werte bearbeiten, indem Sie sie ergänzen oder unvollständige Einträge ausschließen.
b. Einheitlichen Event Log erstellen
Der Event Log ist die Basis jedes Process Mining-Projekts. Es handelt sich dabei um eine Tabelle, in der jede Zeile eine Aktivität im Prozess abbildet. Zentrale Felder sind:
- Case-ID: Zum Gruppieren zusammengehöriger Ereignisse.
- Aktivitätsname: Für die jeweilige Aktion.
- Zeitstempel: Für die korrekte zeitliche Reihenfolge.
Je nach Komplexität Ihres Prozesses können Sie ergänzen:
- Resource: Zuständige Person oder Team.
- Department: Bereich im Unternehmen.
- Dauer: Dauer des Schritts.
Beispiel für einen strukturierten Event Log:
| Case-ID | Activity | Zeitstempel | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Datenkonsistenz systemübergreifend sicherstellen
Wenn Sie Daten aus mehreren Systemen beziehen, ist die Konsistenz besonders wichtig. Achten Sie zum Beispiel darauf, dass die Case-ID in allen Systemen identisch ist. Dadurch verbinden Sie Ihre Datenquellen verlustfrei und ermöglichen eine vollständige Analyse. Standardisieren Sie auch Activity-Namen, um Missverständnisse zu vermeiden.
d. Datenschutz und Sicherheit beachten
Beim Extrahieren und Strukturieren von Daten für Process Mining ist Datenschutz und Datensicherheit oberstes Gebot. Sensible Daten sollten anonymisiert oder entfernt werden. Zugriff erhalten nur befugte Personen. Bei personenbezogenen Daten beachten Sie bitte auch die DSGVO.
4. Daten in ProcessMind laden
Sobald Ihre Daten strukturiert sind, laden Sie sie in ProcessMind hoch. ProcessMind unterstützt verschiedene Dateiformate für den Datenimport , sodass Sie direkt mit der Workflow-Analyse starten. Je nach Tool stehen Sie zusätzliche Integrationsoptionen bereit, um Daten aus unterschiedlichen Systemen unkompliziert einzubinden.
Mit ProcessMind können Sie Ihre Felder per Mapping zuordnen und ans Prozessdesign Canvas anpassen. Fehlende Prozessschritte lassen sich mit Designfunktionen ergänzen, sodass Sie eine vollständige Sicht auf Ihre Prozesse erhalten.
5. Zusätzliche Ressourcen für Daten Extraktion und Integration
Das Extrahieren und Strukturieren von Daten kann je nach Systemanzahl oder Datenvolumen anspruchsvoll sein. Hier finden Sie hilfreiche Quellen:
- ETL Tools (Extract, Transform, Load): Tools wie Talend, Informatica und Alteryx helfen, Daten Extraktion und Transformation zu automatisieren.
- SQL für Einsteiger: Lernen Sie, wie Sie mit SQL-Queries Daten aus relationalen Datenbanken abrufen.
- Guide zu Process Mining: Ein praxisnaher Leitfaden für Process Mining und optimale Datenstruktur.
Fazit: Daten optimal für Process Mining vorbereiten
Die richtige Datenbeschaffung und Strukturierung ist wichtig, um relevante Erkenntnisse in Geschäftsprozesse zu gewinnen. Wenn Sie wissen, welche Daten gebraucht werden, passende Tools zur Extraktion einsetzen und Best Practices einsetzen, steht Ihrem Process Mining-Projekt nichts im Weg. Mit ProcessMind und weiteren Plattformen lassen sich Daten einfach importieren, Workflows analysierenn und optimieren: für mehr Effizienz und Datenbasierte Entscheidungen.