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FAQ: Häufige Fragen zu ProcessMind Clipboard-Zugriff bei Copy-Paste-Problemen lösen Datenprobleme beheben im Process Mining
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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 Timestamp).
  • Auffallend hohe Werte bei bestimmten Activities oder Events in der Prozess-Map.

Mögliche Ursachen

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

Lösung

  • Doppelte Einträge entfernen: Nutzen 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 Timestamp zu löschen.
  • Beim Import filtern: Achten Sie beim Import darauf, nur eindeutige Events in das Process Mining Tool zu übernehmen.

2. Fehlende Timestamps

Symptome

  • Unvollständige oder fehlende Timestamps verhindern eine korrekte Reihenfolge der Events.
  • In der MAP fehlen daher Verbindungen zwischen Aktivitäten oder es entstehen Lücken.

Mögliche Ursachen

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

Lösung

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

3. Inkonsistente Case IDs

Symptome

  • Events 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. Nutzen Sie ETL-Plattformen oder SQL, um Case IDs zusammenzuführen und zu standardisieren.
  • Daten-Transformationstools nutzen: Falls Case IDs unterschiedliche Formate haben, verwenden Sie Transformationstools, um sie vor dem Import zu vereinheitlichen.

4. Falsche Reihenfolge von Aktivitäten

Symptome

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

Mögliche Ursachen

  • Timestamps wurden falsch eingetragen oder fehlen.
  • Daten wurden ohne korrekte Reihenfolge importiert.

Lösung

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

5. Dateninkonsistenzen zwischen Systemen

Symptome

  • Nicht übereinstimmende data zwischen verschiedenen Systemen, die zum gleichen Prozess beitragen.
  • Events 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 Events.
  • Unvollständiger Datenexport oder nur teilweise erfolgte Systemintegration.

Lösung

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

6. Große Datenmengen führen zu Performance-Problemen

Symptome

  • Langsame Performance beim Laden oder Analysieren großer Datasets im Process Mining Tool.
  • Systemabstürze oder Timeouts beim Datenimport.

Mögliche Ursachen

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

Lösung

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

7. Irrelevante oder störende Daten

Symptome

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

Mögliche Ursachen

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

Lösung

  • Irrelevante Events ausschließen: Entfernen Sie alle Events, die nicht zum analysierten Prozess gehören, wie z. B. System-Log-Einträge oder Aktivitäten außerhalb des Geschäftsworkflows.
  • Low-Level Events gruppieren: Fassen Sie niedrigrangige System-Events 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 Task-Dauer oder Ressourcenzuteilung, die nicht zum üblichen Ablauf passen.
  • Die Analyse wird durch seltene oder Ausnahme-Cases verzerrt.

Mögliche Ursachen

  • Ausreißer in den Daten (z. B. Aufgaben mit ungewöhnlich langer Dauer oder Cases mit speziellen Mustern) sind im Dataset 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 analysieren. Dokumentieren Sie Ausschlüsse immer für die Nachvollziehbarkeit.

9. Nicht abgestimmte Zeitzonen in Daten

Symptome

  • Events, 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 nutzen unterschiedliche Zeitzonen, was zu inkonsistenten Timestamp-Daten führt.
  • Zeitzonen wurden vor dem Import nicht vereinheitlicht.

Lösung

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

10. Unausgewogene Event Logs

Symptome

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

Mögliche Ursachen

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

Lösung

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

Fazit

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