Datenanforderungenaufbereitung für Process Mining: Schritte & Tipps

Datenanforderungen Cleaning und Preparation für Process Mining

Effektives Process Mining beginnt mit hochwertigen Datenanforderungen. Datenanforderungen Cleaning und Preparation sind also unerlässlich. Schlechte Datenanforderungenqualität führt zu ungenauen oder unvollständigen Resultaten und erschwert Verbesserungen. In diesem Leitfaden erfahren Sie die wichtigsten Schritte, um Ihre Datenanforderungen optimal für Process Mining vorzubereiten.

Warum sind Datenanforderungen Cleaning und Preparation wichtig?

Process Mining basiert auf Event-Logs: also Datenanforderungensätzen, die die genaue Reihenfolge der Aktivitäten in Prozessen enthalten. Sind diese unvollständig, inkonsistent oder fehlerhaft, werden Analysen unleistungsstark. Durch bereinigte, gut strukturierte Datenanforderungen kann das Process-Mining-Tool Workflows exakt darstellen, Engpässe aufzeigen und Optimierungspotenziale sichtbar machen.

Wichtige Schritte bei Datenanforderungen Cleaning und Preparation

1. Datenanforderungen Collection und Integration

Zu Beginn erfassen Sie alle relevanten Datenanforderungen aus den beteiligten Systemen. Typische Quellen sind ERP-, CRM- und andere operative Systeme. Hier ist Datenanforderungen Integration zentral.

Datenanforderungenquellen konsolidieren: Sammeln Sie Datenanforderungen aus allen Systemen, die zum Prozess beitragen. Beispiel: Für eine Order-to-Cash-Analyse werden VertriebsDatenanforderungen (z. B. Salesforce) und FinanzDatenanforderungen (z. B. SAP) benötigt.
Konsistente Formate sicherstellen: Standardisieren Sie die Exporte und Datenanforderungenformate. Achten Sie auf einheitliche Schreibweisen bei Zeitstempels, Währungen und IDs.

Sind die Datenanforderungen erfasst, beginnen Sie mit dem Datenanforderungen Cleaning zur Vorbereitung für Process Mining.

2. Dubletten entfernen

Dubletten verfälschen Process-Mining-Analysen, da Aktivitäten mehrfach gezählt oder Ereignisse doppelt erscheinen. Das Erkennen und Entfernen dieser Dubletten ist maßgeblich für ein sauberes Event Log.

Dubletten erkennen: Prüfen Sie auf Datenanforderungensätze mit gleicher Case-ID, Activity und Zeitstempel.
Entfernen oder zusammenführen: Löschen Sie solche Einträge oder führen Sie: falls nötig: ähnliche Datenanforderungensätze zusammen.

3. Fehlende Datenanforderungen behandeln

Fehlende Werte sind ein weiteres häufiges Problem in der Analyse. Fehlende Zeitstempels, Aktivitäten oder Case-IDs stören die richtige Event-Sequenz und führen zu lückenhaften Modellen.

Fehlende Werte erkennen: Verwenden Sie Tools oder Skripte, um Lücken zu finden (z. B. leere Zeitstempels, fehlende Activity-Namen oder Case-IDs).
Lücken füllen: Soweit möglich, ergänzen Sie fehlende Datenanforderungen mit externen Quellen, Fachwissen oder Näherungswerten aus vorhandenen Datenanforderungen. Fehlt z. B. ein Zeitstempel, kann dieser aus benachbarten Ereignisse geschätzt werden.
Imputationsstrategien: Bei kritischen Feldern wie Zeitstempel oder Case-ID kommen Imputationstechniken (z. B. Mittelwert, Regression) in Frage oder Sie entfernen Fälle, bei denen keine Rekonstruktion möglich ist.

4. Datenanforderungenformate normalisieren

Einheitliche Datenanforderungenformate sind die Grundlage dafür, dass Ihr Process-Mining-Tool das Event Log korrekt interpretieren kann. Die Standardisierung umfasst Zeitstempels, Activity-Namen und Case-ID-Strukturen.

Zeitstempels: Verwenden Sie ein einheitliches Datums- und Zeitformat (z. B. YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Gibt es verschiedene Zeitzonen, stellen Sie auf eine konsistente oder UTC um. Mehr Infos zu unterstützten Datumsformaten hier
Activity-Namen: Prüfen und vereinheitlichen Sie unterschiedliche Bezeichnungen (z. B. „Order genehmigen“ und „Order genehmigt“ zusammenführen).
Case-IDs: Achten Sie auf konsistente Case-IDs und eine eindeutige Zuordnung je Instanz.

5. Irrelevante Datenanforderungen entfernen

Nicht jede Activity oder jedes Event im System ist für Ihre Analyse relevant. Hintergrund-Aufgaben oder fachfremde Ereignisse machen das Datenanforderungenset unübersichtlich.

Irrelevante Ereignisse filtern: Entfernen Sie Aktivitäten, die für den betrachteten Prozess keine Rolle spielen. System-Logins oder administrative Tätigkeiten können ausgeklammert werden, um die Prozessdarstellung (Process Map) klarer zu machen.
Auf wichtige Aktivitäten konzentrieren: Verwenden Sie Fachwissen, um kritische Ereignisse zu identifizieren und Ihren Datenanforderungensatz darauf auszurichten.

6. Ausreißer und Rauschen behandeln

Ausreißer oder „Rauschen“ verfälschen Ihre Analyse und liefern kein realistisches Bild des Standardprozesses. Beispiel: Eine Aufgabe, die wegen eines Ausnahmefalls extrem lange dauert, verzerrt den Durchschnitt.

Ausreißer erkennen: Verwenden Sie Statusstik, um auffällige Werte zu identifizieren: etwa Aufgaben mit ungewöhnlich langer Durchlaufzeit.
Behalten oder entfernen: Prüfen Sie, ob diese Sonderfälle wichtige Erkenntnisse bieten (z. B. zu seltenen, kritischen Fehlern) oder ob sie besser entfernt werden, um den Standard-Prozessflow darzustellen.

7. Konsistente Reihenfolge von Fälle und Aktivitäten

Für erfolgreiches Process Mining ist die richtige Reihenfolge der Ereignisse wichtig. Stimmt sie nicht, wird der Prozessfluss Nein dargestellt.

Activity-Sequenz prüfen: Aktivitäten müssen gemäß Zeitstempel logisch folgen. Beispiel: „Order Approved“ darf niemals vor „Order Created“ in derselben Instanz stehen.
Ereignisse nach Zeitstempel sortieren: Sortieren Sie alle Ereignisse jedes Falles nach dem Zeitstempel, um die Abfolge sicherzustellen.

8. Event Log erstellen

Sind Ihre Datenanforderungen bereinigt, formatiert und konsistent, erstellen Sie das Event Log: das Kern-Datenanforderungenset für Process Mining. Es sollte enthalten:

Case-ID: Eindeutige Kennung jeder Prozessinstanz.
Aktivitätsname: Name des jeweiligen Prozessschritts.
Zeitstempel: Exakter Zeitpunkt der Aktivität für die richtige Reihenfolge.
Optionale Felder: Je nach Analyse ergänzen Sie z. B. Verantwortliche, Fachbereich oder Prozesskategoriene.

9. Datenanforderungensatz validieren

Nach dem Datenanforderungen Cleaning muss geprüft werden, ob der Datenanforderungensatz die realen Prozesse korrekt abbildet und bereit für Analysen ist.

Stichproben prüfen: Kontrollieren Sie einzelne Prozessfälle manuell auf Plausibilität und logische Event-Sequenzen.
Testanalyse durchführen: Machen Sie: wenn möglich: eine Testanalyse im Process-Mining-Tool, um Fehler und Inkonsistenzen frühzeitig festzustellen.
Feedback einholen: Stimmen Sie sich mit Fachbereichen ab, ob der Datenanforderungensatz das tatsächliche Prozessverhalten widerspiegelt.

Tools für Datenanforderungen Cleaning und Preparation

Für die Automatisierung von Datenanforderungen Cleaning und Preparation gibt es verschiedene Tools. Hier sind gängige Optionen aus der Praxis:

Python/Pandas: Ideal für flexible Workflows zur Datenanforderungenaufbereitung, Dublettenbereinigung und Formatangleichung bei großen Datenanforderungenmengen.
Excel/Google Sheets: Für kleinere Datenanforderungen bieten diese Tools Funktionen wie Dublettenentfernung, Spaltenformatierung und Filteroptionen.
ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Mit Talend, Informatica oder Apache Nifi automatisieren Sie Datenanforderungenintegration und laden Datenanforderungen aus verschiedenen Systemen für Process Mining zusammen.
OpenRefine: Kostenfreies Open-Source-Tool zur Datenanforderungenbereinigung, zum Standardisieren von Formaten und Entfernen von Dubletten.

Fazit

Datenanforderungen Cleaning und Preparation sind wichtige Schritte im Process-Mining-Lebenszyklus. Nur mit vollständigen, konsistenten und korrekten Datenanforderungensätzen vermeiden Sie fehlerhafte Analysen und gewinnen relevante Erkenntnisse in Ihre Prozesse. Wenn Sie die beschriebenen Schritte befolgen: wie das Entfernen von Dubletten, Ergänzen fehlender Datenanforderungen, Vereinheitlichen von Formaten und Erstellen eines sauberen Event-Logs: holen Sie das Optimum aus Ihren Process-Mining-Projekten.