このページ内
データトラブルの解決方法
プロセスマイニング用データの課題と解決策
プロセスマイニング用のデータ準備時によく発生するデータ課題があります。これらは分析の精度や品質に影響します。主な課題の特定と解決方法をまとめたトラブルシューティングガイドです。
1. Eventログ内の重複レコード
症状
- 同じprocessインスタンス（同じCase ID、Activity、Timestamp）で同一eventが複数回記録される。
- 特定のactivityやeventの件数が不自然に多く、process map上で目立つ。
主な原因
- システム連携ミスやログエラーでデータが重複記録されている。
- データ取込み時にイベントが意図せず重複した。
解決策
- 重複データ削除: データクレンジングツールで重複エントリを特定削除します。ExcelやGoogleスプレッドシート「重複の削除」や、データベースではSQLでCase ID・Activity・Timestampごとに重複排除します。
- 取込時フィルタ設定: データ投入時にユニークイベントだけを取り込むようフィルタを設定しましょう。
2. Timestampの欠落
症状
- timestampの欠落でイベントを正確に並べられない。
- プロセスマップでアクティビティ間のギャップや抜けが発生する。
主な原因
- 一部システムが全アクティビティにtimestampを記録していない。
- マニュアル業務や非デジタルタスクにtimestampがない。
解決策
- 欠落Timestamp推定: 前後タスクの平均時間などからtimestampを推定します。
- 手動データ補完: マニュアルや非デジタルタスクは他のログや推定値を参考にtimestampを入力します。
- データ補完技術活用: イベントシーケンスや平均プロセス時間から欠損timestampを推定するデータインピュテーションを利用します。
3. Case IDの不統一
症状
- 同一プロセスインスタンスのイベントが複数Case IDに分かれプロセスモデルが分断される。
- 同一インスタンスが複数表現され、混乱や分析ミスにつながる。
主な原因
- システムや部門によりCase IDの命名規則や構造が異なる。
- データ入力ミスやシステムごとにフォーマットが違う。
解決策
- Case ID Mapping: システム間でCase ID統一のため、Case ID mapping戦略を作成します。ETLやSQLなどのツールでCase IDのマージと標準化を行いましょう。
- データ変換ツール利用: Case IDのフォーマットが異なる場合は、取込前に変換ツールで統一フォーマットへ変換します。
4. アクティビティ順序の誤り
症状
- イベント順が乱れ、後のアクティビティが先に出現する（例：「Order Completed」が「Order Placed」より前に出る）。
- プロセスマップのフローやループが不自然になる。
主な原因
- Timestampの入力ミスや欠損。
- 適切な順序でデータ取り込みがされていない。
解決策
- Timestampでソート: 各Case IDごとにイベントをtimestamp昇順で並べます。ExcelやSQL、Pandas（Python）などで並べ替えできます。
- Timestampフォーマット確認: 全timestampを同じ書式・タイムゾーンに統一し、ISO 8601（
YYYY-MM-DD HH:MM:SS）など共通フォーマットへの変換を推奨します。 - データ品質チェック: 一部caseを手動確認し、順序エラーや入力・取込ミスがないか検証します。
5. システム間のデータ不整合
症状
- 同じプロセスに関与する複数システム間でdataが一致しない。
- あるシステムのdataにeventが存在するが、別のシステムにはなく、process map上に抜けが発生する。
主な原因
- 同じeventに対し、システムごとに異なる指標や命名、フォーマットが使われている。
- データ抽出が不完全、またはシステム連携が一部のみ。
解決策
- データ標準化: 投入前に主要フィールド（Case ID、Activity名、Timestampなど）の表現を各システムで統一します。データ変換ツールでフィールド名やフォーマットの一貫性を確保しましょう。
- データ統合: ETLツールで複数システムのデータをまとめ、事前にイベント名やtimestamp、case IDの整合性を確認します。
6. 大量データによるパフォーマンス低下
症状
- Process Miningツールで大規模なdatasetをロード・分析する際に動作が遅くなる。
- dataインポート中にシステムがクラッシュ、またはタイムアウトが発生する。
主な原因
- データセットのレコード数が多すぎてシステムで処理しきれない。
- プロセスマイニングツールが大量データを一括処理できない。
解決策
- データサンプリング: 全件処理せず、代表的なサンプルデータ活用で規模を抑えつつ有用な知見が得られます。
- 不要イベント除外: systemログなど不要イベントは投入前に除去しておきます。
- 段階的データ投入: 全データを一括ではなく、小分けして段階的にロード・分析します。
7. 不要データやノイズデータ混入
症状
- core processに関係ないeventがprocess mapに多く含まれ、見づらい。
- 些細なバリエーションが多く、重要なインサイトに集中しづらい。
主な原因
- バックグラウンドのシステムイベントやsystemログ、関係のないタスクがデータセットに含まれている。
- 低優先度タスクやシステムプロセスによるノイズ。
解決策
- 不要イベント除外: 分析対象と関係ないイベント（例：業務外のsystemログイベントなど）は除去。
- 低レベルイベントの集約: 必要に応じ、低レベルイベントを上位アクティビティへまとめ、プロセスモデルを簡素化しコア作業に集中します。
8. アウトライヤー（外れ値）への対応
症状
- process mapで、通常と異なるTaskの所要時間やリソース配分の極端な差が見られる。
- 稀なcaseや特例が分析結果を偏らせる。
主な原因
- データセット内に外れ値（例：極端に長い処理時間や異常case）がある。
- イレギュラーやレアケースがプロセスマップに過度な影響を与えている。
解決策
- 外れ値検出: タスク時間やリソース使用量などを統計分析し、外れ値を検出・ラベル付けします。
- 対応方針の決定: アウトライヤーの価値（例：重大課題の発見など）を評価し、標準業務中心の場合は除外します。除外時は処理基準の記録を必ず行いましょう。
9. タイムゾーンが揃っていないデータ
症状
- 連続イベントがタイムゾーン設定の違いでズレて見える。
- タイムゾーン不一致でプロセス所要時間計算が誤る。
主な原因
- 異なるシステムや部門のデータでタイムゾーンが違い、timestampに不整合が生じている。
- データ取込前にタイムゾーン統一をしていない。
解決策
- 共通タイムゾーンに変換: データ取込前に全てのtimestampを統一タイムゾーン（例：UTC）に変換します。ExcelやPythonなどで変換が可能です。
- タイムゾーン調整記録: 各データセットごとに元のタイムゾーンと変換内容を記録しておきます。
10. バランスの悪いEventログ
症状
- 一部のcaseでeventが少なすぎる一方、他では多すぎるため、process mapがアンバランスになる。
- data分布の偏りで特定のactivityやcaseが分析を左右する。
主な原因
- 記録方法が不統一、または特定のケースでイベントが十分に記録されていない。
- 一部のプロセスインスタンスにデータが偏っている。
解決策
- Eventログ標準化: 全プロセスインスタンスが同等レベルの情報量になるよう調整します。不足している場合は原因調査や手動補完、除外を検討します。
- データ加重: 偏ったデータが分析を左右しないよう、必要ならイベントやケースにウェイト付けします。
結論
データ品質はプロセスマイニング成功のカギです。これらの課題を特定し解決することで、分析の精度と有用なインサイトが得られます。データクレンジングやバリデーションのベストプラクティスで、落とし穴を回避しプロセスマイニングの成果を最大化しましょう。