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Datenprobleme beheben im Process Mining

Häufige Datenprobleme und Lösungen

Bei der Vorbereitung von Daten für Process Mining treten oft typische Datenprobleme auf, die die Genauigkeit und Qualität der Analyse beeinträchtigen können. Die folgende Anleitung unterstützt Sie dabei, diese Probleme schnell zu erkennen und zu beheben.

1. Doppelte Einträge in Event-Logs

Symptome

  • Dasselbe Event erscheint mehrmals für dieselbe Prozessinstanz (gleiche Case-ID, Activity und Zeitstempel).
  • Auffallend hohe Werte bei bestimmten Aktivitäten oder Ereignisse in der Prozess-Map.

Mögliche Ursachen

  • Daten wurden mehrfach aufgezeichnet, z. B. aufgrund von Integrationsproblemen oder Fehlern im Logging.
  • Beim Datenimport wurden Ereignisse versehentlich dupliziert.

Lösung

  • Doppelte Einträge entfernen: Verwenden Sie Tools zur Datenbereinigung, um doppelte Einträge zu finden und zu löschen. In Excel oder Google Sheets gibt es eine “Duplikate entfernen”-Funktion, in Datenbanken können Sie passende SQL-Queries verwenden, um Duplikate nach Case-ID, Activity und Zeitstempel zu löschen.
  • Beim Import filtern: Achten Sie beim Import darauf, nur eindeutige Ereignisse in das Process-Mining-Tool zu übernehmen.

2. Fehlende Zeitstempels

Symptome

  • Unvollständige oder fehlende Zeitstempels verhindern eine korrekte Reihenfolge der Ereignisse.
  • In der Map fehlen daher Verbindungen zwischen Aktivitäten oder es entstehen Lücken.

Mögliche Ursachen

  • Manche Systeme protokollieren nicht zu jeder Aktivität einen Zeitstempel.
  • Manuelle oder nicht digitale Aufgaben werden ohne Zeitstempel ausgeführt.

Lösung

  • Fehlende Zeitstempels schätzen: Falls möglich, schätzen Sie fehlende Zeitstempels anhand verfügbarer Daten (z. B. Mittelwert zwischen vorheriger und nächster Aktivität).
  • Manuelle Ergänzung: Tragen Sie fehlende Zeitstempels bei manuellen oder nicht-digitalen Aufgaben nach, etwa anhand von Schätzungen oder anderen Logs.
  • Datenimputation: Verwenden Sie Methoden wie die Vorhersage fehlender Zeitstempels anhand anderer Ereignisse oder Durchschnittswerte im Prozess.

3. Inkonsistente Case-IDs

Symptome

  • Ereignisse derselben Prozessinstanz sind auf verschiedene Case-IDs verteilt, das Modell wird fragmentiert.
  • Mehrfache Abbildungen derselben Instanz sorgen für Verwirrung und ungenaue Auswertungen.

Mögliche Ursachen

  • Unterschiedliche Systeme oder Abteilungen verwenden verschiedene Benennungen oder Strukturen für Case-IDs.
  • Fehler bei der Dateneingabe oder uneinheitliche Formatierung zwischen den Systemen.

Lösung

  • Case-ID Mapping: Entwickeln Sie eine Mapping-Strategie, um Case-IDs systemübergreifend zu vereinheitlichen. Verwenden Sie ETL-Plattformen oder SQL, um Case-IDs zusammenzuführen und zu standardisieren.
  • Daten-Transformationstools einsetzen: Falls Case-IDs unterschiedliche Formate haben, verwenden Sie Transformationstools, um sie vor dem Import zu vereinheitlichen.

4. Falsche Reihenfolge von Aktivitäten

Symptome

  • Ereignisse erscheinen in Neiner Reihenfolge, z. B. spätere Aktivitäten vor vorherigen (z. B. “Order Completed” vor “Order Placed”).
  • Die MAP zeigt unsinnige Abläufe oder Schleifen.

Mögliche Ursachen

  • Zeitstempels wurden Nein eingetragen oder fehlen.
  • Daten wurden ohne korrekte Reihenfolge importiert.

Lösung

  • Nach Zeitstempel sortieren: Sorgen Sie für eine aufsteigende Sortierung nach Zeitstempel je Case-ID. Mit Tools wie Excel, SQL oder Pandas (Python) erledigen Sie dies effizient.
  • Format prüfen: Stellen Sie sicher, dass alle Zeitstempels im gleichen Format und in derselben Zeitzone vorliegen, z. B. ISO 8601 (“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”).
  • Datenqualität kontrollieren: Überprüfen Sie stichprobenartig einzelne Fälle, um eine korrekte Reihenfolge sicherzustellen und Fehler zu vermeiden.

5. Dateninkonsistenzen zwischen Systemen

Symptome

  • Nicht übereinstimmende Daten zwischen verschiedenen Systemen, die zum gleichen Prozess beitragen.
  • Ereignisse sind in den Daten eines Systems vorhanden, fehlen aber in einem anderen. Dadurch entstehen Lücken in der Prozess-Map.

Mögliche Ursachen

  • Systeme verwenden unterschiedliche Metriken, Bezeichnungen oder Formate für die gleichen Ereignisse.
  • Unvollständiger Datenexport oder nur teilweise erfolgte Systemintegration.

Lösung

  • Datenstandardisierung: Vereinheitlichen Sie vor dem Import wichtige Felder (z. B. Case-ID, Aktivitätsname, Zeitstempels) systemübergreifend. Mit Daten-Transformationstools sorgen Sie für einheitliche Feldnamen und Formate.
  • Datensets sorgfältig zusammenführen: Verwenden Sie ETL-Tools, um Daten aus mehreren Systemen zusammenzuführen und eine konsistente Struktur zu sicherstellen. Prüfen Sie die Einheitlichkeit von Eventnamen, Zeitstempels und Case-IDs vor der Zusammenführung.

6. Große Datenmengen führen zu Leistungsfähigkeit-Problemen

Symptome

  • Langsame Leistungsfähigkeit beim Laden oder Analysieren großer Datensets im Process-Mining-Tool.
  • Systemabstürze oder Timeouts beim Datenimport.

Mögliche Ursachen

  • Das Datenset ist zu groß, um effizient verarbeitet zu werden.
  • Das Process-Mining-Tool kann große Datenmengen nicht auf einmal verarbeiten.

Lösung

  • Daten Sampling: Verwenden Sie statt des gesamten Datensets eine repräsentative Stichprobe, um die Datenmenge zu reduzieren und trotzdem Erkenntnisse zu erhalten.
  • Unnötige Ereignisse filtern: Entfernen Sie irrelevante Ereignisse (wie System-Logs) vor dem Import in das Process-Mining-Tool.
  • Schrittweiser Import: Laden Sie große Datenmengen in kleineren Paketen und analysierenn Sie sie separat, statt alles auf einmal zu importieren.

7. Irrelevante oder störende Daten

Symptome

  • Die Prozess-Map ist voll mit Ereignisse, die nicht zum Kernprozess gehören.
  • Zu viele unwichtige Varianten erschweren es, zentrale Erkenntnisse zu erkennen.

Mögliche Ursachen

  • Hintergrund-Ereignisse, System-Logs oder nicht relevante Aufgaben werden mit in das Datenset aufgenommen.
  • Störsignale durch Aufgaben mit niedriger Priorität oder Systemprozesse.

Lösung

  • Irrelevante Ereignisse ausschließen: Entfernen Sie alle Ereignisse, die nicht zum analysierten Prozess gehören, wie z. B. System-Log-Einträge oder Aktivitäten außerhalb des Geschäftsworkflows.
  • Low-Level Ereignisse gruppieren: Fassen Sie niedrigrangige System-Ereignisse ggf. zu übergeordneten Aktivitäten zusammen, um das Modell zu vereinfachen und den Fokus auf Kerntätigkeiten zu legen.

8. Umgang mit Ausreißern

Symptome

  • Die Prozess-Map zeigt extreme Schwankungen bei Aufgabe-Dauer oder Ressourcenzuteilung, die nicht zum üblichen Ablauf passen.
  • Die Analyse wird durch seltene oder Ausnahme-Fälle verzerrt.

Mögliche Ursachen

  • Ausreißer in den Daten (z. B. Aufgaben mit ungewöhnlich langer Dauer oder Fälle mit speziellen Mustern) sind im Datenset enthalten.
  • Sonderfälle oder seltene Incidents beeinflussen das Mapping unverhältnismäßig stark.

Lösung

  • Ausreißer identifizieren: Verwenden Sie statistische Analysen, um Ausreißer hinsichtlich Bearbeitungszeit, Ressourcenverbrauch oder anderer Kenngrößen zu erkennen und zu markieren.
  • Auswahl treffen: Prüfen Sie, ob diese Ausreißer relevante Erkenntnisse liefern (z. B. seltene, aber kritische Probleme) oder ob sie ausgeschlossen werden sollten, um Standardprozesse zu analysierenn. Dokumentieren Sie Ausschlüsse immer für die Nachvollziehbarkeit.

9. Nicht abgestimmte Zeitzonen in Daten

Symptome

  • Ereignisse, die eigentlich in Reihenfolge auftreten, erscheinen wegen unterschiedlicher Zeitzonen unpassend sortiert.
  • Prozessdauer-Berechnungen sind durch Zeitzonendifferenzen fehlerhaft.

Mögliche Ursachen

  • Daten aus verschiedenen Systemen oder Abteilungen einsetzen unterschiedliche Zeitzonen, was zu inkonsistenten Zeitstempel-Daten führt.
  • Zeitzonen wurden vor dem Import nicht vereinheitlicht.

Lösung

  • Zeitzonen vereinheitlichen: Konvertieren Sie vor dem Import alle Zeitstempels in eine einheitliche Zeitzone (z. B. UTC). Tools wie Excel und Python bieten entsprechende Funktionen.
  • Zeitzonenanpassungen dokumentieren: Halten Sie für jedes Datenset die ursprüngliche Zeitzone fest und dokumentieren Sie alle Umstellungen.

10. Unausgewogene Event-Logs

Symptome

  • Manche Fälle haben zu wenige Ereignisse, andere zu viele. Das führt zu einer unausgewogenen Prozess-Map.
  • Bestimmte Aktivitäten oder Fälle dominieren die Analyse wegen ungleichmäßiger Datenverteilung.

Mögliche Ursachen

  • Inkonsistente Aufzeichnung oder unvollständige Erfassung von Ereignisse bei bestimmten Fälle.
  • Verzerrung der Daten, wenn einige Prozessinstanzen überrepräsentiert sind.

Lösung

  • Event Log normalisieren: Stellen Sie sicher, dass jede Prozessinstanz auf einem vergleichbaren Detaillierungsgrad basiert. Fehlende Ereignisse können ggf. manuell ergänzt oder entsprechende Fälle aus der Analyse ausgeschlossen werden.
  • Daten gewichten: Bei Bedarf können Ereignisse oder Fälle gewichtet werden, um Verzerrungen durch überrepräsentierte Fälle zu verhindern.

Fazit

Datenqualität ist maßgeblich für erfolgreiches Process Mining. Durch das Erkennen und Beheben häufiger Datenprobleme erhalten Sie verlässliche, konkrete Optimierungspotenziale. Best Practices bei Datenbereinigung, -vorbereitung und -prüfung vermeiden typische Fehler und holen das Beste aus Ihrer Process-Mining-Analyse heraus.