Pulizia dati per il Process Mining

Pulizia e Preparazione dei Dati per il Process Mining

Un efficace process mining inizia con dati di buona qualità, e una parte cruciale di questo è la pulizia e preparazione dei dati. La scarsa qualità dei dati può portare a intuizioni imprecise o incomplete, rendendo più difficile migliorare i processi. In questo documento, copriremo i passaggi essenziali per la pulizia e preparazione dei dati per garantire che i tuoi dataset siano pronti per un process mining di successo.

Perché la Pulizia e Preparazione dei Dati è Importante?

Il process mining si basa su log degli eventi—dataset che contengono la sequenza dettagliata delle attività all’interno di un processo aziendale. Se questi dataset sono incompleti, incoerenti o contengono errori, le intuizioni derivate dal process mining saranno inaffidabili. Dati puliti e correttamente strutturati assicurano che il tuo strumento di process mining possa mappare accuratamente i flussi di lavoro, rilevare i colli di bottiglia ed evidenziare le aree di miglioramento.

Passaggi Chiave nella Pulizia e Preparazione dei Dati

1. Raccolta e Integrazione Dati

Il primo passo nel processo di pulizia è assicurarsi che tutti i dati rilevanti siano raccolti dai vari sistemi coinvolti nel tuo processo. I dati possono provenire da diverse fonti, come ERP, CRM o altri sistemi operativi. Qui entra in gioco l’integrazione dei dati.

• Consolida le fonti dati: Raccogli i dati da tutti i sistemi che contribuiscono al processo. Ad esempio, se stai analizzando un processo order-to-cash, potresti dover raccogliere dati sia dal sistema di vendita (es. Salesforce) che dal sistema finanziario (es. SAP).
• Assicura formati coerenti: Prima di procedere, standardizza l’esportazione e il formato dei dati. Ad esempio, assicurati che tutti i timestamp, le valute e gli ID abbiano un formato uniforme.

Una volta ottenuti i tuoi dati, è il momento di pulirli e prepararli per il process mining.

2. Rimuovere i Duplicati

I record duplicati possono distorcere gravemente l’analisi del process mining aumentando il conteggio delle attività o mostrando più istanze dello stesso evento. Identificare e rimuovere questi duplicati è essenziale per creare log degli eventi accurati.

• Identifica i duplicati: Controlla i record dove l’ID del caso, l’attività e il timestamp sono identici, poiché probabilmente si tratta di duplicati.
• Rimuovi o unisci: Nei casi in cui vengono identificati duplicati, o rimuovili o unisci i record simili se necessario.

3. Gestire i Dati Mancanti

I valori mancanti sono un altro problema comune che può influenzare i risultati del process mining. I timestamp, le attività o gli ID dei casi mancanti possono interrompere la sequenza degli eventi e creare modelli di processo incompleti.

• Identifica i valori mancanti: Usa strumenti o script per rilevare i campi mancanti (es. timestamp vuoti, nomi di attività vuoti o ID dei casi nulli).
• Riempi le lacune: Se possibile, riempi i dati mancanti utilizzando fonti esterne, conoscenze del dominio o stimando in base ad altri punti dati. Ad esempio, se manca il timestamp di una specifica attività, usa i tempi degli eventi circostanti per approssimarlo.
• Strategie di imputazione: Per dati mancanti critici come timestamp o ID dei casi, utilizza tecniche di imputazione (es. sostituzione media o modelli di regressione) per prevedere i valori, o rimuovi i casi in cui i dati non possono essere recuperati.

4. Normalizza i Formati dei Dati

Il formato coerente dei dati è cruciale per garantire che lo strumento di process mining interpreti correttamente il log degli eventi. La normalizzazione dei dati include la formattazione dei timestamp, la standardizzazione dei nomi delle attività e l’assicurazione di strutture ID dei casi uniformi.

• Timestamps: Assicurati che tutte le date e gli orari seguano lo stesso formato (es. YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Se i tuoi dati contengono fusi orari, converti tutto in uno coerente o usa UTC per evitare fraintendimenti. Ulteriori informazioni sui formati delle date supportati sono disponibili qui
• Nomi delle attività: Le attività potrebbero essere registrate in modo diverso nei vari sistemi. Standardizza i nomi per assicurare coerenza (es. “Approva Ordine” e “Approvazione Ordine” dovrebbero essere uniti).
• ID dei casi: Assicurati che l’ID dei casi sia coerente tra i sistemi e che ogni istanza di processo sia correttamente identificata da un ID univoco.

5. Rimuovere i Dati Irrilevanti

Non tutte le attività o gli eventi nel tuo sistema saranno rilevanti per l’analisi del process mining. Ad esempio, alcune attività di background o eventi non correlati al processo possono appesantire il dataset.

• Filtra gli eventi irrilevanti: Identifica e rimuovi le attività che non contribuiscono al processo che stai analizzando. Ad esempio, accessi al sistema o compiti amministrativi non correlati possono essere esclusi per evitare di appesantire la mappa del processo.
• Concentrati sulle attività chiave: Usa la conoscenza del dominio per identificare quali eventi sono critici per comprendere il processo e concentra il dataset su di essi.

6. Gestire Anomalie e Rumore

Anomalie o “rumore” nel tuo dataset possono distorcere i risultati del process mining fornendo un’immagine inaccurata di come normalmente funziona il processo. Ad esempio, un’attività che ha richiesto un tempo insolitamente lungo a causa di un evento raro può fuorviare l’analisi.

• Identifica le anomalie: Usa metodi statistici per rilevare anomalie nel tuo dataset. Ad esempio, attività che richiedono un tempo significativamente più lungo della media potrebbero essere considerate anomalie.
• Determina se mantenere o rimuovere: Valuta se le anomalie forniscono informazioni preziose (es. rappresentano fallimenti di processo rari ma critici) o se dovrebbero essere rimosse per concentrarsi sul flusso di processo standard.

7. Sequenziamento Coerente di Casi e Attività

Uno degli aspetti più importanti del process mining è garantire il corretto sequenziamento degli eventi. Se i dati sono fuori ordine, lo strumento potrebbe interpretare erroneamente il flusso di processo.

• Verifica il sequenziamento delle attività: Assicurati che le attività seguano una sequenza logica basata sui timestamp. Ad esempio, un evento “Ordine Approvato” non dovrebbe mai apparire prima di un evento “Ordine Creato” nella stessa istanza di processo.
• Ordina gli eventi per timestamp: Ordina i dati per ogni caso in base al campo timestamp per garantire che gli eventi siano nell’ordine corretto.

8. Crea un Log degli Eventi

Una volta che i tuoi dati sono puliti, formattati e coerenti, è il momento di creare un log degli eventi—il dataset principale per il process mining. Il log degli eventi dovrebbe contenere:

• ID del caso: Un identificatore unico per ciascuna istanza di processo.
• Nome dell’attività: Il nome di ciascun passaggio del processo.
• Timestamp: L’esatto momento in cui ciascuna attività è avvenuta, garantendo l’ordine degli eventi.
• Campi opzionali: A seconda dell’analisi, puoi includere campi aggiuntivi come la risorsa responsabile dell’attività, il reparto o la categoria del processo.

9. Valida il Dataset

Dopo che i dati sono stati puliti e strutturati, è essenziale validare il dataset per garantire che rappresenti accuratamente il processo e sia pronto per l’analisi.

• Controlla a campione i casi: Rivedi manualmente alcune istanze di processo per assicurarti che i dati abbiano senso e che le sequenze di eventi siano logiche.
• Esegui analisi di prova: Se possibile, esegui un’analisi di prova nel tuo strumento di process mining per vedere se emergono errori o incongruenze.
• Ciclo di feedback: Lavora con esperti del business per confermare che il dataset rifletta il comportamento reale del processo.

Strumenti per la Pulizia e Preparazione dei Dati

Diversi strumenti possono aiutare ad automatizzare il processo di pulizia e preparazione dei dati. Ecco alcune opzioni comuni:

• Python/Pandas: Un potente linguaggio di programmazione e libreria per la manipolazione e pulizia dei dati. Puoi creare script di pulizia dati personalizzati per rimuovere duplicati, normalizzare formati e altro.
• Excel/Google Sheets: Utili per dataset più piccoli, questi strumenti offrono diverse funzionalità di pulizia dei dati come rimozione dei duplicati, filtraggio delle righe irrilevanti e formattazione delle colonne.
• Strumenti ETL (Extract, Transform, Load): Strumenti come Talend, Informatica o Apache Nifi possono aiutare ad automatizzare l’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati da diversi sistemi in uno strumento di process mining.
• OpenRefine: Uno strumento gratuito e open-source per la pulizia dei dati che ti consente di pulire dati disordinati, rimuovere duplicati e standardizzare i formati.

Conclusione

La pulizia e preparazione dei dati sono passi critici nel ciclo di vita del process mining. Garantendo che i tuoi dataset siano completi, coerenti e accurati, puoi evitare analisi fuorvianti e ottenere spunti attuabili su come funzionano i tuoi processi. Seguendo i passaggi descritti in questo documento—rimuovere duplicati, riempire i dati mancanti, standardizzare i formati e creare un log degli eventi pulito—sarai ben preparato a estrarre il massimo valore dalle tue iniziative di process mining.