Datenanforderungenquellen & Strukturierung für Process Mining
Datenanforderungen aus Systemen extrahieren und für Process Mining strukturieren
Process Mining ist ein leistungsstarkes Verfahren, das Abläufe durch Datenanforderungen Extraktion aus vorhandenen Systemen analysiert und verbessert. Entscheidend ist, die richtigen Datenanforderungen zu finden und zur Analyse optimal zu strukturieren. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Datenanforderungen 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 Datenanforderungen benötigen Sie für Process Mining?
Vor der Datenanforderungenextraktion sollten Sie wissen, welche Datenanforderungen 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 KernDatenanforderungen 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. Datenanforderungen 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 Datenanforderungen 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-Datenanforderungenbanken via SAP Business Connector, SAP Datenanforderungen Dienste oder SAP BW (Business Warehouse) an.
Ausführliche Anleitungen finden Sie hier:
Oracle
Oracle ERP- und Datenanforderungenbanklösungen sind eine gängige Quelle für Datenanforderungen im Process Mining. Sie extrahieren Datenanforderungen per Oracle SQL-Query, Oracle Datenanforderungen Integrator (ODI) oder Tools der Oracle Business Intelligence (BI)-Suite. Da Oracle meist mit relationalen Datenanforderungenbanken arbeitet, sind SQL-Kenntnisse nützlich.
Weitere Infos:
ServiceNow
ServiceNow ist im deutschen Raum Standard für IT Service Management (ITSM) und liefert wertvolle Datenanforderungen für die Prozessanalyse. Verwenden Sie die Reporting-Tools oder REST APIs von ServiceNow, um Datenanforderungen direkt zu exportieren. Auch eine Integration mit weiteren Analysen Tools ist möglich.
Weiterführende Infos:
Salesforce
Salesforce als führende CRM-Plattform bietet mehrere Möglichkeiten zur Datenanforderungen Extraktion: Salesforce Reports, Salesforce Datenanforderungen Loader oder REST APIs helfen beim Export der relevanten Datenanforderungen. Salesforce-Datenanforderungen sind objektbasiert: daher sollte Ihr Sales- und Service-Prozess entsprechend konfiguriert sein, damit alle wichtigen Datenanforderungen erfasst werden.
Mehr Infos:
3. Datenanforderungen strukturieren für Process Mining: Best Practices
Nach dem Export sollten die Datenanforderungen gut strukturiert werden, um Process Mining optimal zu einsetzen. Hier die wichtigsten Best Practices:
a. Datenanforderungen bereinigen und formatieren
RohDatenanforderungen enthalten oft Duplikate, fehlende Werte oder uneinheitliche Formate. Bei der Datenanforderungenbereinigung 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. Datenanforderungenkonsistenz systemübergreifend sicherstellen
Wenn Sie Datenanforderungen 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 Datenanforderungenquellen verlustfrei und ermöglichen eine vollständige Analyse. Standardisieren Sie auch Activity-Namen, um Missverständnisse zu vermeiden.
d. Datenanforderungenschutz und Sicherheit beachten
Beim Extrahieren und Strukturieren von Datenanforderungen für Process Mining ist Datenanforderungenschutz und Datenanforderungensicherheit oberstes Gebot. Sensible Datenanforderungen sollten anonymisiert oder entfernt werden. Zugriff erhalten nur befugte Personen. Bei personenbezogenen Datenanforderungen beachten Sie bitte auch die DSGVO.
4. Datenanforderungen in ProcessMind laden
Sobald Ihre Datenanforderungen strukturiert sind, laden Sie sie in ProcessMind hoch. ProcessMind unterstützt verschiedene Dateiformate für den Datenanforderungenimport , sodass Sie direkt mit der Workflow-Analyse starten. Je nach Tool stehen Sie zusätzliche Integrationsoptionen bereit, um Datenanforderungen 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 Datenanforderungen Extraktion und Integration
Das Extrahieren und Strukturieren von Datenanforderungen kann je nach Systemanzahl oder Datenanforderungenvolumen anspruchsvoll sein. Hier finden Sie hilfreiche Quellen:
- ETL Tools (Extract, Transform, Load): Tools wie Talend, Informatica und Alteryx helfen, Datenanforderungen Extraktion und Transformation zu automatisieren.
- SQL für Einsteiger: Lernen Sie, wie Sie mit SQL-Queries Datenanforderungen aus relationalen Datenanforderungenbanken abrufen.
- Guide zu Process Mining: Ein praxisnaher Leitfaden für Process Mining und optimale Datenanforderungenstruktur.
Fazit: Datenanforderungen optimal für Process Mining vorbereiten
Die richtige Datenanforderungenbeschaffung und Strukturierung ist wichtig, um relevante Erkenntnisse in Geschäftsprozesse zu gewinnen. Wenn Sie wissen, welche Datenanforderungen 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 Datenanforderungen einfach importieren, Workflows analysierenn und optimieren: für mehr Effizienz und Datenanforderungenbasierte Entscheidungen.