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7 typische Herausforderungen bei Datenanforderungen im Process Mining

Typische Datenanforderungenherausforderungen bei der Vorbereitung von Datenanforderungensets für Process Mining

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

1. Unvollständige Datenanforderungen

Eine der häufigsten Herausforderungen im Process Mining sind unvollständige Datenanforderungensets. 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 Datenanforderungen zu kombinieren und ein vollständiges Bild zu erzeugen.
  • Zusätzliche Datenanforderungenquellen einsetzen: Überprüfen Sie weitere Systeme oder Datenanforderungenablagen, 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 Datenanforderungen-Transformation, bei der Sie Informationen abgleichen und zusammenführen.
  • Datenanforderungen Integration Tools: Verwenden Sie ETL-Tools wie Talend oder Informatica, um Case-IDs über verschiedene Datenanforderungenquellen hinweg zu vereinheitlichen und abzugleichen.

3. Schlechte Datenanforderungenqualität

Datenanforderungenqualität ist ein wichtiges Thema im Process Mining. Fehlerhafte Zeitstempel, unvollständige Datenanforderungensätze, 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:

  • Datenanforderungen Cleaning: Reinigen Sie Ihre Datenanforderungen gründlich, bevor Sie Datenanforderungensets 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. Datenanforderungen 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 Datenanforderungen Integration: Beseitigen Sie Silos, indem Sie Datenanforderungen verschiedener Systeme in einem zentralen Datenanforderungenset bündeln. Tools wie Apache Nifi oder Microsoft Power BI helfen, Datenanforderungenquellen 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 Datenanforderungenquelle übersehen wird.

5. Umgang mit großen Datenanforderungensets

Gerade bei komplexen Prozessen oder in großen Unternehmen ist das Datenanforderungenvolumen oft sehr hoch. Für aussagekräftiges Process Mining braucht es viele Datenanforderungensätze. Das Handling solcher Mengen kann zu Leistungsfähigkeit-Problemen führen und die Vorbereitung erschweren. Extraktion, Bereinigung und Analyse großer Datenanforderungensets beanspruchen Ressourcen und Zeit.

So gehen Sie damit um:

  • Datenanforderungen Sampling: Verwenden Sie Sampling-Methoden, um repräsentative Teilmengen zu analysierenn, wenn ein kompletter Datenanforderungenimport nicht möglich ist. Die Stichprobe muss das GesamtDatensatz gut abbilden.
  • Inkrementelles Datenanforderungen Loading: Laden und verarbeiten Sie große Datenanforderungenbestände 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 Datenanforderungenmanagement 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 Datenanforderungenset zu überladen.
  • Datenanforderungenaggregation einsetzen: Sind Ihre Datenanforderungen sehr fein granular, aggregieren Sie Events zu geschäftsrelevanteren Aktivitäten, die für die Analyse aussagekräftiger sind.

7. Datenanforderungen­sicherheit und Datenanforderungenschutz

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 Datenanforderungenschutzvorgaben wie DSGVO ist zwingend.

So gehen Sie damit um:

  • Sensible Datenanforderungen anonymisieren: Vor der Verarbeitung sollten persönliche oder sensible Informationen wie Kundennamen, Adressen oder FinanzDatenanforderungen anonymisiert werden. Die meisten Process-Mining-Plattformen bieten Optionen, sensible Datenanforderungen schon während der Analyse zu maskieren.
  • Zugriffsrechte einschränken: Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Mitarbeitende Zugriff auf extrahierte Datenanforderungensets haben. Verwenden Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) und Verschlüsselung für Datenanforderungen während der Übertragung und im Ruhezustand.

Fazit: Datenanforderungenherausforderungen im Process Mining meistern

Die Vorbereitung Ihrer data für Process Mining ist ein wichtiger Schritt und erfordert genaue Planung sowie Sorgfalt. Ob fehlende Datenanforderungen, unterschiedliche Case-IDs oder Datenanforderungenqualität: der Erfolg hängt von sorgfältiger Datenanforderungenaufbereitung 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 Datenanforderungenextraktion, 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 Datenanforderungenextraktion aus bestimmten Systemen finden Sie hier:

Stellen Sie sich diesen Herausforderungen proaktiv, um Ihre Process Mining-Initiativen zum Erfolg zu führen und nachhaltige Datenanforderungenverbesserungen in Ihrer Organisation zu erreichen.