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Datenprobleme beheben

Häufige Datenprobleme und Lösungen

Bei der Vorbereitung von Daten für Process Mining können einige häufige datenbezogene Probleme auftreten, die die Genauigkeit und Qualität der Analyse beeinträchtigen können. Nachfolgend finden Sie einen Leitfaden zur Fehlerbehebung, um diese häufigen Probleme zu identifizieren und zu lösen.

1. Doppelte Einträge in Event Logs

Symptome:
  • Dasselbe Event erscheint mehrfach für dieselbe Prozessinstanz (gleiche Case ID, Aktivität und Timestamp).
  • Ungewöhnlich hohe Anzahl bestimmter Aktivitäten oder Events in der Prozess-Map.
Mögliche Ursachen:
  • Daten wurden aufgrund von Systemintegrationsproblemen oder Protokollierungsfehlern mehrfach aufgezeichnet.
  • Der Datenimportprozess hat Ereignisse ungewollt wiederholt.
Lösung:
  • Duplikate entfernen: Nutzen Sie Datenbereinigungstools, um doppelte Einträge zu identifizieren und zu entfernen. In Excel oder Google Sheets verwenden Sie die Funktion “Remove Duplicates”, oder schreiben, bei Verwendung einer Datenbank, SQL-Abfragen, die wiederholte Einträge basierend auf Case ID, Activity und Timestamp entfernen.
  • Filter bei der Erfassung: Konfigurieren Sie bei der Datenerfassung Filter, um sicherzustellen, dass nur eindeutige Ereignisse in das Process Mining Tool importiert werden.

2. Fehlende Timestamps

Symptome:
  • Unvollständige oder fehlende Timestamps verhindern eine genaue Sequenzierung der Ereignisse.
  • Die Prozesskarte zeigt Lücken oder fehlende Verbindungen zwischen Aktivitäten.
Mögliche Ursachen:
  • Einige Systeme protokollieren keine Timestamps für jede Aktivität.
  • Manuelle Prozesse oder nicht-digitale Aufgaben, die nicht mit einem Timestamp verfolgt werden.
Lösung:
  • Fehlende Timestamps schätzen: Schätzen Sie wenn möglich die fehlenden Timestamps basierend auf bekannten Datenpunkten (z. B. gehen Sie davon aus, dass eine Aufgabe die durchschnittliche Zeit zwischen vorherigen und nachfolgenden Aufgaben gedauert hat).
  • Mit manuellen Daten ergänzen: Bei manuellen oder nicht-digitalen Aufgaben geben Sie Timestamps manuell ein, basierend auf Schätzungen oder Protokollen aus anderen Quellen.
  • Datenimputation: Nutzen Sie Datenimputationstechniken, um fehlende Timestamps auf Basis anderer Ereignisse der Sequenz oder der durchschnittlichen Prozessdauer vorherzusagen.

3. Inkonsistente Case IDs

Symptome:
  • Ereignisse, die zur gleichen Prozessinstanz gehören, sind über verschiedene Case IDs verteilt, was zur Fragmentierung des Prozessmodells führt.
  • Mehrfache Darstellungen derselben Prozessinstanz führen zu Verwirrung und ungenauer Analyse.
Mögliche Ursachen:
  • Verschiedene Systeme oder Abteilungen verwenden unterschiedliche Namenskonventionen oder Strukturen für Case IDs.
  • Dateneingabefehler oder inkonsistente Formatierungen zwischen Systemen.
Lösung:
  • Case ID Mapping: Entwickeln Sie eine Case-ID Mapping-Strategie, um Fallidentifikatoren über Systeme hinweg zu vereinheitlichen. Nutzen Sie Tools wie ETL-Plattformen oder SQL, um Case IDs zusammenzuführen und zu standardisieren.
  • Daten-Transformationstools verwenden: Wenn Case IDs unterschiedliche Formate haben, nutzen Sie Transformationstools, um sie in ein einheitliches Format zu konvertieren, bevor die Daten erfasst werden.

4. Fehlerhafte Aktivitätssequenzierung

Symptome:
  • Ereignisse erscheinen in falscher Reihenfolge, wobei spätere Aktivitäten vor früheren angezeigt werden (z. B. “Bestellung abgeschlossen” vor “Bestellung aufgegeben”).
  • Die Prozesskarte zeigt unsinnige Flüsse oder Schleifen.
Mögliche Ursachen:
  • Timestamps wurden falsch eingegeben oder fehlen.
  • Daten wurden ohne richtige Reihenfolge erfasst.
Lösung:
  • Nach Timestamp sortieren: Stellen Sie sicher, dass Ereignisse nach ihren Timestamps für jede Case ID in aufsteigender Reihenfolge sortiert sind. Verwenden Sie Tools wie Excel, SQL oder Pandas (Python), um die Daten richtig zu sortieren.
  • Timestamp-Formate überprüfen: Verifizieren Sie, dass alle Timestamps im gleichen Format und in der gleichen Zeitzone sind. Konvertieren Sie alle Timestamps in ein einheitliches Format, wie ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS).
  • Datenqualität validieren: Führen Sie manuelle Stichproben durch, um sicherzustellen, dass Ereignisse in der richtigen Reihenfolge sind und während der Eingabe oder Erfassung keine Sequenzierungsfehler aufgetreten sind.

5. Dateninkonsistenz zwischen Systemen

Symptome:
  • Inkonsistente Daten über verschiedene Systeme, die zum gleichen Prozess beitragen.
  • Ereignisse erscheinen in den Daten eines Systems, fehlen jedoch im anderen, was zu Lücken in der Prozesskarte führt.
Mögliche Ursachen:
  • Verschiedene Systeme verwenden unterschiedliche Metriken, Namenskonventionen oder Formate für dieselben Ereignisse.
  • Unvollständige Datenextraktion oder partielle Systemintegration.
Lösung:
  • Daten standardisieren: Vor der Erfassung standardisieren Sie, wie Schlüsselbereiche (z. B. Case ID, Activity Name und Timestamps) in verschiedenen Systemen dargestellt werden. Nutzen Sie Daten-Transformationstools, um Konsistenz in Feldnamen und Formaten zu gewährleisten.
  • Datensätze sorgfältig kombinieren: Nutzen Sie ETL-Tools, um Daten aus mehreren Systemen zusammenzuführen und sicherzustellen, dass der kombinierte Datensatz eine kohärente Struktur aufweist. Gewährleisten Sie Konsistenz in Ereignisnamen, Timestamps und Case IDs, bevor Sie Datensätze kombinieren.

6. Große Datenmengen führen zu Performance-Problemen

Symptome:
  • Langsame Leistung beim Laden oder Analysieren großer Datensätze im Process Mining Tool.
  • Systemabstürze oder Zeitüberschreitungen während der Datenerfassung.
Mögliche Ursachen:
  • Der Datensatz enthält zu viele Einträge, als dass das System sie effizient verarbeiten könnte.
  • Das Process Mining Tool kann große Datenmengen nicht in einem Durchgang verarbeiten.
Lösung:
  • Daten-Sampling: Verwenden Sie statt der Verarbeitung des gesamten Datensatzes eine repräsentative Stichprobe der Daten. Dies kann die Größe verringern und gleichzeitig wertvolle Einblicke bieten.
  • Unnötige Ereignisse filtern: Entfernen Sie wenig wertvolle oder irrelevante Ereignisse (wie Systemprotokolleinträge), bevor Sie die Daten in das Process Mining Tool laden.
  • Inkrementelles Datenladen: Statt alle Daten auf einmal zu erfassen, laden Sie kleinere Datenpakete inkrementell und analysieren Sie sie separat.

7. Irrelevante oder störende Daten

Symptome:
  • Die Prozesskarte ist überladen mit Ereignissen, die nicht zum Kernprozess gehören.
  • Zu viele unbedeutende Variationen erschweren es, sich auf die wesentlichen Erkenntnisse zu konzentrieren.
Mögliche Ursachen:
  • Hintergrundsystemereignisse, Systemprotokolle oder irrelevante Aufgaben werden im Datensatz erfasst.
  • Störungen durch Aufgaben mit geringer Priorität oder Systemprozesse.
Lösung:
  • Unnötige Ereignisse filtern: Schließen Sie irrelevante Ereignisse aus, die nicht zur zu analysierenden Prozess beitragen. Entfernen Sie zum Beispiel Systemprotokoll-Ereignisse oder Aktivitäten, die nicht Teil des Geschäftsablaufs sind.
  • Niedrigstufige Ereignisse gruppieren: Gruppieren oder aggregieren Sie bei Bedarf niedrigstufige Systemereignisse zu höherwertigen Aktivitäten, um das Prozessmodell zu vereinfachen und sich auf Kernaktivitäten zu konzentrieren.

8. Umgang mit Ausreißern

Symptome:
  • Die Prozesskarte zeigt extreme Abweichungen in der Aufgabendauer oder Ressourcenzuweisung, die nicht mit der typischen Leistung übereinstimmen.
  • Die Analyse wird durch seltene oder außergewöhnliche Fälle verzerrt.
Mögliche Ursachen:
  • Ausreißer in den Datenpunkten (z. B. Aufgaben, die ungewöhnlich lange dauerten oder Fälle mit abnormalen Mustern) sind im Datensatz vorhanden.
  • Sonderfälle oder seltene Vorkommnisse beeinflussen die Prozesskarte unverhältnismäßig stark.
Lösung:
  • Ausreißer identifizieren: Nutzen Sie statistische Analysen, um Ausreißer basierend auf Aufgabendauer, Ressourcenverbrauch oder anderen Metriken zu erkennen und zu markieren.
  • Entscheidung über Einschluss oder Ausschluss: Bewerten Sie, ob diese Ausreißer nützliche Einblicke bieten (z. B. Identifizierung seltener, aber kritischer Probleme) oder ausgeschlossen werden sollten, um sich auf Standardprozesse zu konzentrieren. Bei Ausschluss dokumentieren Sie die Entscheidung zur Gewährleistung von Klarheit.

9. Nicht ausgerichtete Zeitzonen in den Daten

Symptome:
  • Ereignisse, die in Sequenz auftreten, scheinen aufgrund unterschiedlicher Zeitzoneneinstellungen falsch ausgerichtet zu sein.
  • Prozessdauerberechnungen sind aufgrund von Zeitzonenkonflikten falsch.
Mögliche Ursachen:
  • Daten aus verschiedenen Systemen oder Abteilungen können unterschiedliche Zeitzonen verwenden, was zu inkonsistenten Timestamp-Daten führt.
  • Zeitzonen wurden vor der Datenerfassung nicht standardisiert.
Lösung:
  • Zu einer gemeinsamen Zeitzone konvertieren: Bevor Sie Daten importieren, konvertieren Sie alle Timestamps in eine einheitliche Zeitzone (z. B. UTC). Viele Tools, darunter Excel und Python, bieten Funktionen zur Zeitzonenumrechnung.
  • Zeitzonenanpassungen dokumentieren: Führen Sie Aufzeichnungen über die ursprüngliche Zeitzone für jeden Datensatz und dokumentieren Sie alle vorgenommenen Konvertierungen.

10. Unausgeglichene Event Logs

Symptome:
  • Einige Fälle haben zu wenige Ereignisse, während andere zu viele haben, was zu einer unausgeglichenen Prozesskarte führt.
  • Bestimmte Aktivitäten oder Fälle dominieren die Analyse aufgrund ungleichmäßiger Datenverteilung.
Mögliche Ursachen:
  • Inkonsistente Datenprotokollierung oder unvollständige Erfassung von Ereignissen für bestimmte Fälle.
  • Eine Schieflage in den Daten, bei der einige Prozessinstanzen überrepräsentiert sind.
Lösung:
  • Event Log normalisieren: Stellen Sie sicher, dass jede Prozessinstanz ein ähnliches Detailniveau hat. Wenn in bestimmten Fällen wichtige Ereignisse fehlen, untersuchen Sie die Ursache und versuchen Sie, die Lücken manuell zu füllen oder diese Fälle aus der Analyse zu entfernen.
  • Daten gewichten: Gewichten Sie bei Bedarf die Ereignisse oder Fälle, um sicherzustellen, dass überrepräsentierte Fälle die Analyse nicht unverhältnismäßig beeinflussen.

Fazit

Datenqualität ist entscheidend für erfolgreiches Process Mining. Indem Sie diese häufigen Datenprobleme identifizieren und beheben, können Sie sicherstellen, dass Ihre Analyse präzise und umsetzbare Ergebnisse liefert. Die Umsetzung von Best Practices bei der Datenbereinigung, -vorbereitung und -validierung hilft, häufige Fehler zu vermeiden und das Beste aus Ihren Process Mining-Bemühungen herauszuholen.