Quellen und Strukturieren von Daten für Process Mining
Wie man Daten aus Systemen gewinnt und für Process Mining strukturiert
Process Mining ist eine mächtige Methode, die Unternehmen hilft, ihre Workflows zu analysieren und zu verbessern, indem sie Daten aus bestehenden Systemen extrahiert. Ein entscheidender Schritt im Process Mining ist es jedoch, die richtigen Daten zu bekommen und sie korrekt für die Analyse zu strukturieren. In diesem Blog führen wir Sie durch den Prozess der Datenerfassung aus Systemen wie SAP, Oracle, ServiceNow und anderen und zeigen, wie man diese für den wirksamen Einsatz im Process Mining aufbereitet. Wir teilen auch Links zu zusätzlichen Ressourcen, in denen Sie detailliertere Informationen zur Integration spezifischer Systeme finden können.
1. Grundlagen verstehen: Welche Daten benötigen Sie für Process Mining?
Bevor Sie mit der Datenextraktion beginnen, ist es wichtig zu verstehen, welche Art von Daten für das Process Mining benötigt werden. Process Mining stützt sich auf drei Schlüsselelemente, um Workflows zu rekonstruieren und zu analysieren:
- Case ID: Eine eindeutige Kennung für jede Prozessinstanz (z.B. Bestellnummer, Ticket-ID oder Kundenanfrage-ID).
- Aktivität: Die einzelnen Schritte oder Aktionen innerhalb des Prozesses (z.B. Erstellung einer Bestellung, Genehmigung einer Anfrage, Abschluss eines Tickets).
- Timestamp: Datum und Uhrzeit, wann jede Aktivität stattgefunden hat, was hilft, die Aktionen zu sequenzieren und zu verstehen, wie sich der Prozess im Laufe der Zeit entfaltet.
Mit diesen drei Komponenten können Sie abbilden, wie ein Prozess abläuft, Engpässe identifizieren und Ineffizienzen aufdecken. Zusätzlich zu diesen Kerndatenpunkten möchten Sie möglicherweise weitere Informationen einschließen, wie die für jede Aktion verantwortliche Person, die Abteilung oder den Aufgabentyp, je nachdem, welche Einblicke Sie gewinnen möchten.
2. Datenextraktion aus beliebten Geschäftssystemen
Die meisten Organisationen verwenden mehrere Softwaresysteme, um verschiedene Aspekte ihrer Geschäftsprozesse zu verwalten, wie ERP, CRM und Ticketsysteme. Hier erfahren Sie, wie Sie Daten aus einigen der beliebtesten Plattformen extrahieren können:
SAP
SAP ist ein weit verbreitetes Enterprise-Resource-Planning (ERP)-System, das alles von Finanzen bis hin zum Supply Chain Management abwickelt. Um Daten für Process Mining zu extrahieren, verwenden Sie in der Regel die Berichts- und Datenexportfunktionen von SAP. Alternativ können Sie mit Tools wie SAP Business Connector, SAP Data Services oder SAP BW (Business Warehouse) auf SAP-Datenbanken zugreifen.
Für detailliertere Anleitungen sehen Sie diese Ressourcen:
Oracle
Das ERP- und Datenbanklösungen-Portfolio von Oracle ist eine weitere gängige Datenquelle für Process Mining. Sie können Daten mit Oracle SQL-Abfragen, Oracle Data Integrator (ODI) oder Oracle Business Intelligence (BI)-Tools extrahieren. Bei Oracle arbeiten Sie häufig mit relationalen Datenbanken, daher ist es von Vorteil, zu wissen, wie man SQL-Abfragen schreibt.
Für weitere Anleitungen besuchen Sie:
ServiceNow
ServiceNow wird häufig für IT-Service-Management (ITSM) verwendet und kann eine hervorragende Datenquelle zur Analyse von Serviceprozessen sein. Sie können die Reporting-Tools von ServiceNow verwenden, um Datensätze zu erstellen, oder die ServiceNow REST APIs, um Daten direkt abzurufen. Es ist auch möglich, mit anderen Analysesoftware zu integrieren, um ServiceNow-Daten zu exportieren und zu analysieren.
Erfahren Sie mehr unter:
Salesforce
Salesforce, als führende CRM-Plattform, bietet verschiedene Möglichkeiten, Daten für Process Mining zu extrahieren. Sie können Salesforce-Berichte, Salesforce Data Loader oder REST APIs verwenden, um Daten abzurufen. Salesforce-Daten sind normalerweise um Objekte herum strukturiert, daher ist es wichtig zu verstehen, wie Ihre Vertriebs- und Kundendienstprozesse konfiguriert sind, um die richtigen Informationen zu erfassen.
Schauen Sie sich an:
3. Daten für Process Mining strukturieren: Best Practices
Nachdem Sie die Daten extrahiert haben, ist es wichtig, sie korrekt zu strukturieren, um effektives Process Mining zu gewährleisten. Hier sind einige Best Practices:
a. Daten bereinigen und formatieren Rohdaten enthalten oft Duplikate, fehlende Werte oder inkonsistente Formate. Die Datenbereinigung umfasst:
- Duplikate entfernen, um die Analyse nicht zu verfälschen.
- Konsistente Formatierung sicherstellen für Daten, Namen und andere Attribute.
- Umgang mit fehlenden Werten durch Ausfüllen, wenn möglich, oder Ausschließen unvollständiger Einträge.
b. Ein einheitliches Event Log erstellen Ein Event Log ist die Grundlage des Process Mining. Es ist im Wesentlichen eine Tabelle, in der jede Zeile ein Ereignis (oder Aktivität) in einem Prozess darstellt. Die Schlüsselfelder sollten umfassen:
- Case ID: Um Ereignisse zu gruppieren, die zur gleichen Prozessinstanz gehören.
- Aktivitätsname: Um die spezifische Aktion zu identifizieren.
- Timestamp: Um die Aktivitäten korrekt zu sequenzieren.
Je nach Komplexität Ihres Prozesses können Sie auch hinzufügen:
- Ressource: Die Person oder das Team, das für die Aktivität verantwortlich ist.
- Abteilung: Um zu verstehen, welcher Teil der Organisation beteiligt ist.
- Dauer: Um zu berechnen, wie lange jeder Schritt dauert.
Hier ist ein Beispiel für ein strukturiertes Event Log:
| Case ID | Aktivität | Timestamp | Ressource | Abteilung |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Bestellung erstellt | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Vertrieb |
| 1001 | Bestellung genehmigt | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Vertrieb |
| 1002 | Ticket geöffnet | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Datenkonsistenz zwischen Systemen sicherstellen Wenn Sie Daten aus mehreren Systemen abrufen, ist es wichtig, die Konsistenz zu gewährleisten. Zum Beispiel sollte eine in einem System verwendete Case ID den Bezeichner in einem anderen System entsprechen. Dies ermöglicht es Ihnen, Datenquellen zu kombinieren, ohne den Kontext zu verlieren, und eine umfassendere Analyse durchzuführen. Es ist auch hilfreich, die Benennung von Aktivitäten zu standardisieren, um Verwirrung zu vermeiden.
d. Datenschutz und -sicherheit verwalten Beim Extrahieren und Strukturieren von Daten für Process Mining sollten Sie immer den Datenschutz und die Datensicherheit im Auge behalten. Stellen Sie sicher, dass sensible Informationen anonymisiert oder entfernt werden und nur autorisiertes Personal Zugriff auf die Daten hat. Berücksichtigen Sie Compliance-Anforderungen wie die DSGVO, wenn Sie mit Kundendaten umgehen.
4. Daten in ProcessMind eingeben
Sobald Ihre Daten strukturiert sind, besteht der nächste Schritt darin, sie in ProcessMind hochzuladen. ProcessMind ermöglicht die Eingabe von Daten in verschiedenen Dateiformaten , um mit der Analyse Ihrer Workflows zu beginnen. Abhängig von dem Tool, das Sie verwenden, können zusätzliche Integrationsoptionen vorhanden sein, die den Prozess der Integration von Daten aus verschiedenen Systemen vereinfachen.
Zum Beispiel ermöglicht es ProcessMind, Datenfelder zuzuordnen, um sicherzustellen, dass sie korrekt mit der Process Design Canvas der Plattform übereinstimmen. Wenn Ihre Daten unvollständig sind, können Sie die Prozessdesign-Funktionen verwenden, um die fehlenden Schritte einzufügen, was Ihnen hilft, eine umfassendere Sicht auf Ihre Prozesse zu schaffen.
5. Zusätzliche Ressourcen für Datenextraktion und -integration
Die Extraktion und Strukturierung von Daten kann manchmal komplex sein, insbesondere wenn Sie mit mehreren Systemen oder großen Datensätzen arbeiten. Hier sind einige zusätzliche Ressourcen, die helfen können:
- ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Tools wie Talend, Informatica und Alteryx helfen Ihnen, die Datenextraktion und -transformation zu automatisieren.
- SQL für Einsteiger: Erlernen Sie, wie man SQL-Abfragen schreibt, um Daten aus relationalen Datenbanken abzurufen.
- Leitfaden zu Process Mining: Ein umfassender Leitfaden, wie man Process Mining angeht, einschließlich der richtigen Datenstrukturierung.
Fazit: Daten für effektives Process Mining vorbereiten
Das Gewinnen und Strukturieren von Daten aus Ihren Systemen ist ein kritischer Schritt, um wertvolle Einblicke in Ihre Geschäftsprozesse zu bekommen. Indem Sie verstehen, welche Daten benötigt werden, die richtigen Tools zur Extraktion verwenden und bewährten Praktiken für die Strukturierung folgen, können Sie Ihre Process Mining-Projekte erfolgreich umsetzen. ProcessMind und andere Plattformen erleichtern das Ingesting, Analysieren und Optimieren von Workflows, was zu effizienteren und datengetriebenen Geschäftsentscheidungen führt.