7 sfide comuni sui dati nel Process Mining
Sfide Comuni nella Preparazione dei Dati per il Process Mining
Preparare dataset per il process mining è un modo efficace per ottenere insight su come funzionano davvero i processi aziendali. Tuttavia, raccogliere e strutturare dati da diversi sistemi per il process mining presenta varie sfide. Garantire qualità, coerenza e completezza dei dati è fondamentale per un’analisi efficace. Qui sotto trovi le principali sfide di data management che le aziende incontrano nella preparazione dei dataset per il process mining, con consigli pratici su come superarle.
1. Dati Incompleti
Una delle problematiche più diffuse nel process mining è la presenza di dataset incompleti. Spesso i sistemi non registrano tutti gli eventi o le attività di un processo. Ad esempio, attività manuali, workflow cartacei o azioni svolte fuori dai sistemi digitali potrebbero mancare nei dati. Questo porta a una visione frammentata e può generare analisi non corrette.
Come Risolvere:
- Colmare i Gap con il Process Design: Se i dati sono incompleti, usa il process modeling per mappare manualmente i passaggi mancanti. Platform come ProcessMind permettono di visualizzare tutto il processo integrando i modelli manuali con i dati estratti.
- Integrare con Fonti Dati Aggiuntive: Cerca altri sistemi o repository che possano contenere le informazioni mancanti. Se alcune approvazioni sono gestite a mano, assicurati che almeno l’esito sia registrato in digitale per una visibilità migliore.
2. Case ID Inconsistenti
Il process mining si basa su un Case ID unico per riconoscere ogni istanza di processo (per esempio, un ordine, una richiesta cliente o un ticket di servizio). Tuttavia, nella realtà lo stesso processo può avere ID diversi in sistemi differenti. Ad esempio, il numero d’ordine nel CRM potrebbe non corrispondere a quello nel sistema finance, rendendo complessa la tracciabilità dell’intero ciclo di vita.
Come Risolvere:
- Mappatura Unificata dei Case ID: Crea una strategia per mappare identificativi diversi da vari sistemi verso un unico Case ID. Si può fare con processi di trasformazione dati per unire o riconciliare le informazioni.
- Strumenti di Data Integration: Usa tool ETL (Extract, Transform, Load) come Talend o Informatica per standardizzare e unificare i Case ID da più fonti.
3. Data Quality Insoddisfacente
La qualità dei dati è un tema centrale nel process mining. Timestamp errati, record incompleti, dettagli attività assenti o sequenze di eventi non corrette possono distorcere l’analisi. Se ad esempio il timestamp di un evento è sbagliato o manca del tutto, la sequenza risulta alterata e diventa difficile analizzare i flow o le performance di processo in modo affidabile.
Come Risolvere:
- Data Cleaning: Fai una pulizia accurata prima di caricare i dataset nei tool di process mining; completa i dati mancanti, correggi formati incoerenti, elimina duplicati.
- Meccanismi di Validazione: Metti in campo controlli per validare timestamp e punti chiave. Ad esempio, verifica che la sequenza delle attività sia logica, evitando casi come “Order Completed” prima di “Order Created”.
4. Data Silos
In molte aziende i dati sono sparsi su sistemi diversi e scollegati, tipo ERP, CRM o software di project management. Questi silos complicano la visione end-to-end dei processi, specie se le varie fasi del processo sono gestite in sistemi separati.
Come Risolvere:
- Integrazione Dati tra Sistemi: Abbatti i silos integrando i dati di più sistemi in un unico dataset. Strumenti come Apache Nifi o Microsoft Power BI aiutano a estrarre e unificare i dati da sorgenti diverse.
- Collaborazione con Stakeholder: Collabora con i diversi reparti o business unit per identificare tutti i sistemi coinvolti. La collaborazione è fondamentale per includere ogni fonte già in fase di estrazione.
5. Gestione di Dataset di Grandi Dimensioni
Per processi complessi o grandi aziende, la quantità di dati può essere enorme. Il process mining spesso richiede molti record, ma lavorare con dataset molto grandi può creare problemi di performance e complicare la data preparation. Estrarre, pulire e analizzare dati molto voluminosi richiede più tempo e infrastrutture adeguate.
Come Risolvere:
- Data Sampling: Usa tecniche di campionamento per estrarre subset rappresentativi, se non è pratico lavorare su tutti i dati. Verifica però che il campione rifletta davvero il dataset completo per non falsare i risultati.
- Caricamento Incrementale Dati: Invece di gestire tutto insieme, considera il caricamento e l’analisi graduale. Alcuni tool di process mining supportano il caricamento continuo, rendendo possibile analizzare porzioni ridotte senza sovraccaricare il sistema.
6. Problematiche di Granularità degli Eventi
A volte la granularità dei log eventi non è ottimale per il process mining. Gli eventi possono essere troppo generici, perdere dettagli essenziali o, al contrario, essere troppo minuziosi e includere informazioni inutili. Entrambe le situazioni rendono difficile ottenere insight precisi: se la granularità è grossolana perdi differenze importanti, se è troppo fine i dati sono complicati da gestire e interpretare.
Come Risolvere:
- Definisci il Livello di Dettaglio Giusto: Collabora con esperti di dominio per stabilire il dettaglio più adatto per gli eventi nel processo. Bisogna trovare un equilibrio fra dettagli precisi e una mole di dati gestibile.
- Aggregazione dei Dati: Se i dati sono troppo dettagliati, valuta di raggruppare eventi dove utile. Ad esempio, certe attività tecniche basse possono essere raggruppate in attività di business più ampie e utili all’analisi.
7. Sicurezza dei Dati e Privacy
Durante l’estrazione e preparazione dei dati per il process mining, specie in settori come sanità, finanza o servizi legali, bisogna trattare i dati sensibili con molta cura. Rispettare regolamenti sulla privacy come il GDPR è essenziale.
Come Risolvere:
- Anonimizzazione Dati Sensibili: Prima di elaborare i dati, anonimizza tutte le informazioni personali o sensibili (nomi, indirizzi, dati finanziari). Molte piattaforme di process mining offrono opzioni per mascherare questi dati nell’analisi.
- Limitare Accesso ai Dati: Consenti l’accesso solo a chi è autorizzato. Usa controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC) e encryption per proteggere i dati sia in transito che a riposo.
Conclusione: Superare le Sfide dei Dati nel Process Mining
La preparazione dei dati per il process mining è uno step fondamentale che richiede pianificazione e cura dei dettagli. Che si tratti di dati incompleti, gestione di case ID diversi, o data quality, la chiave è una preparazione accurata e l’uso degli strumenti giusti. Intervenire presto su queste sfide migliora molto accuratezza e insight ottenuti dal process mining.
Identificando le difficoltà più comuni e adottando best practice per estrazione, pulizia e strutturazione, i progetti di process mining possono offrire il supporto necessario per ottimizzare le operations aziendali. Strumenti come ProcessMind e altre piattaforme, uniti a una collaborazione efficace tra team, rendono il percorso verso processi migliori molto più semplice.
Per informazioni su sistemi specifici e su come estrarre dati, consulta queste risorse:
Affrontando subito queste common data challenges, puoi favorire il successo delle iniziative di process mining e rendere i miglioramenti data-driven davvero concreti nella tua azienda.