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7 Sfide Comuni nei Dati di Process Mining

Sfide comuni nella preparazione dei dati per il Process Mining

La preparazione dei dataset per il process mining può essere un modo efficace per ottenere insight su come operano veramente i tuoi processi aziendali. Tuttavia, raccogliere e strutturare dati da vari sistemi per il process mining non è privo di sfide. Garantire la qualità, la coerenza e la completezza dei dati è cruciale per un’analisi di successo. Di seguito sono riportate alcune sfide comuni che le organizzazioni affrontano nella preparazione dei dati per il process mining e suggerimenti su come affrontarle.

1. Dati Incompleti

Uno dei problemi più comuni nel process mining è avere dataset incompleti. In molti casi, i sistemi non catturano tutti gli eventi o le attività che fanno parte di un processo. Ad esempio, i compiti manuali, i workflow cartacei o le attività svolte al di fuori dei sistemi principali potrebbero non essere registrati nei dati disponibili. Questo può portare a una visione frammentata del processo, portando a conclusioni errate.

Come Risolverlo:

Coprire le lacune con il Process Design: Se i dati sono incompleti, utilizza il process modeling per mappare manualmente i passaggi mancanti. Piattaforme come ProcessMind consentono di creare una visione completa integrando processi progettati manualmente con i dati estratti.
Integrare con Fonti di Dati Aggiuntive: Identifica altri sistemi o repository di dati che potrebbero contenere le informazioni mancanti. Ad esempio, se alcune approvazioni vengono fatte manualmente, assicurati che almeno i risultati o gli esiti di tali approvazioni siano registrati in un sistema digitale per una maggiore visibilità.

2. ID di Caso Incoerenti

Il process mining si basa sull’avere un Case ID unico per identificare ciascuna istanza di processo (ad esempio, un ordine, una richiesta cliente o un ticket di servizio). Tuttavia, in scenari reali, lo stesso processo può essere rappresentato da ID diversi in più sistemi. Ad esempio, un numero d’ordine in un sistema CRM potrebbe non corrispondere allo stesso numero d’ordine nel sistema finanziario, portando a difficoltà nel tracciare l’intero ciclo di vita di un processo.

Come Risolverlo:

Crea una Mappatura Unificata dei Case ID: Sviluppa una strategia per mappare diversi identificatori da vari sistemi a un singolo Case ID unificato. Ciò può essere fatto attraverso processi di trasformazione dei dati in cui unisci o riconcili i dati provenienti da diversi sistemi.
Strumenti di Integrazione Dati: Utilizza strumenti ETL (Extract, Transform, Load) come Talend o Informatica per standardizzare e unire i case ID attraverso diverse fonti di dati.

3. Scarsa Qualità dei Dati

La qualità dei dati è una preoccupazione significativa nel process mining. Timestamp inaccurati, record incompleti, dettagli delle attività mancanti o sequenze di eventi errate possono distorcere gravemente la tua analisi. Ad esempio, se il timestamp di un evento è registrato in modo errato o manca del tutto, può interrompere la sequenza del processo, rendendo difficile l’analisi accurata del flusso o delle prestazioni del processo.

Come Risolverlo:

Pulizia dei Dati: Effettua un accurato processo di pulizia dei dati prima di caricare i dataset nello strumento di process mining. Questo può includere il riempimento dei dati mancanti, la correzione dei formati incoerenti o la rimozione dei duplicati.
Meccanismi di Validazione: Implementa controlli di validazione per garantire la correttezza dei timestamp e di altri punti dati chiave. Ad esempio, cerca sequenze di attività che non hanno senso logico, come un evento “Ordine Completato” che appare prima di un evento “Ordine Creato”.

4. Data Silos

In molte organizzazioni, i dati sono distribuiti tra vari sistemi disconnessi, come un sistema ERP, CRM e strumenti di gestione progetti. Questi silos possono rendere difficile ottenere una visione completa, end-to-end, di un processo, specialmente se diverse parti dello stesso processo sono gestite in sistemi separati.

Come Risolverlo:

Integrazione Dati Cross-System: Rompi i silos integrando dati da più sistemi in un unico dataset. Strumenti come Apache Nifi o Microsoft Power BI possono aiutare a estrarre dati da varie fonti e combinarli in un formato unificato.
Collaborazione con gli Stakeholder: Lavora con diversi dipartimenti o unità aziendali per identificare tutti i sistemi coinvolti nel processo. La collaborazione è fondamentale per garantire che tutte le fonti di dati rilevanti siano considerate durante il processo di estrazione.

5. Gestione di Dataset di Grandi Dimensioni

Per processi complessi o grandi organizzazioni, il volume di dati può essere travolgente. Il process mining spesso richiede un gran numero di record per essere utile, ma gestire dataset enormi può portare a problemi di performance e difficoltà durante la preparazione dei dati. Estrarre, pulire e analizzare tali dataset di grandi dimensioni possono richiedere tempo e infrastrutture avanzate.

Come Risolverlo:

Campionamento dei Dati: Utilizza tecniche di campionamento dei dati per estrarre sottoinsiemi rappresentativi di dati se gestire dataset enormi è impraticabile. Tuttavia, assicurati che il campione rifletta accuratamente l’intero dataset per evitare distorsioni nei risultati.
Caricamento Incrementale dei Dati: Invece di lavorare con un intero dataset in una volta sola, considera di caricare e processare i dati in modo incrementale. Alcuni strumenti di process mining possono gestire il caricamento continuo dei dati, permettendo di analizzare pezzi più piccoli senza sovraccaricare il sistema.

6. Problemi di Granularità degli Eventi

In alcuni casi, la granularità dei log degli eventi potrebbe non essere ideale per il process mining. Gli eventi possono essere troppo generici, mancando dettagli critici, o troppo specifici, catturando informazioni superflue o irrilevanti. Entrambi gli scenari rendono difficile ottenere insight accurati. Se la granularità è troppo grossolana, puoi perdere importanti variazioni, mentre se è troppo fine, i dati diventano difficili da gestire e interpretare.

Come Risolverlo:

Definisci il Livello di Dettaglio Corretto: Lavora con esperti del settore per determinare il livello di dettaglio appropriato per gli eventi nel tuo processo. È importante bilanciare tra l’acquisizione di dettagli sufficienti per un’analisi accurata e non sovraccaricare il dataset con troppe informazioni inutili.
Aggregazione dei Dati: Se disponi di dati molto dettagliati, considera di aggregare gli eventi dove opportuno. Ad esempio, puoi raggruppare determinati eventi tecnici di basso livello in attività aziendali più ampie e significative per l’analisi.

7. Sicurezza e Privacy dei Dati

Quando estrai e prepari dati per il process mining, specialmente in settori come sanità, finanza o servizi legali, devi gestire con cura le informazioni sensibili. Garantire il rispetto delle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR, è fondamentale.

Come Risolverlo:

Anonimizzazione dei Dati Sensibili: Prima di processare i dati, anonimizza qualsiasi informazione personale o sensibile, come nomi dei clienti, indirizzi o dettagli finanziari. La maggior parte delle piattaforme di process mining offre opzioni per mascherare i dati sensibili durante la fase di analisi.
Limitazione dell’Accesso ai Dati: Assicurati che solo il personale autorizzato abbia accesso ai dataset estratti. Usa controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC) e la crittografia per proteggere i dati sia in transito che a riposo.

Conclusione: Superare le sfide dei dati nel Process Mining

Preparare i dati per il process mining è un passaggio fondamentale che richiede una pianificazione accurata e attenzione ai dettagli. Che si tratti di gestire dati incompleti, ID casi differenti, o di garantire la qualità dei dati, la chiave del successo risiede in una preparazione dettagliata e nell’uso degli strumenti giusti. Affrontare queste sfide in anticipo può migliorare significativamente l’accuratezza e gli insight ottenuti dal process mining.

Identificando queste sfide comuni e adottando le migliori pratiche per l’estrazione, pulizia e strutturazione dei dati, puoi assicurarti che i tuoi progetti di process mining forniscano gli insight necessari per migliorare le operazioni aziendali. Con strumenti come ProcessMind e altre piattaforme, e collaborando efficacemente tra i team, il percorso verso l’ottimizzazione dei processi diventa molto più semplice.

Per ulteriori informazioni su specifici sistemi e su come estrarre dati, puoi esplorare le seguenti risorse:

Affrontando direttamente queste sfide comuni dei dati, puoi impostare le tue iniziative di process mining per il successo e guidare miglioramenti significativi basati sui dati nella tua organizzazione.