プロセスマイニングのためのデータクリーニングと準備

プロセスマイニングのためのデータクリーニングと準備

効果的なプロセスマイニングは、高品質なデータから始まり、その重要な部分がデータクリーニングと準備です。データ品質が低いと、不正確または不完全な洞察をもたらし、プロセス改善を困難にします。このドキュメントでは、プロセスマイニングを成功させるために必要なデータクリーニングと準備の基本ステップについて説明します。

なぜデータクリーニングと準備が重要なのか？

プロセスマイニングは、ビジネスプロセス内のアクティビティの詳細な順序を含むイベントログに依存しています。これらのデータセットが不完全であったり不一致であったり、エラーを含んでいると、プロセスマイニングから得られる洞察は信頼できないものになります。クリーンで正しく構造化されたデータは、プロセスマイニングツールがワークフローを正確にマッピングし、ボトルネックを検出し、改善のための領域を明らかにするのを保証します。

データクリーニングと準備の主要ステップ

1. データ収集とインテグレーション

クリーニングプロセスの最初のステップは、プロセスに関与するさまざまなシステムからすべての関連するデータが収集されていることを確認することです。データはERP、CRM、その他の業務システムなど、異なるソースから来ることがあります。この段階でデータインテグレーションが必要になります。

• データソースの統合: プロセスに寄与するすべてのシステムからデータを収集します。たとえば、受注から入金までのプロセスを分析する場合、セールスシステム（例：Salesforce）と会計システム（例：SAP）の両方からデータを収集する必要があります。
• フォーマットの一貫性を確認: 次に進む前に、データのエクスポートとフォーマットを標準化します。たとえば、すべてのタイムスタンプ、通貨、IDが統一された形式であることを確認します。

データを収集したら、プロセスマイニングのためのクリーニングと準備を行います。

2. 重複データの削除

重複したレコードは、アクティビティのカウントを膨らませたり、同じイベントの複数のインスタンスを示したりして、プロセスマイニングの分析を大幅に歪める可能性があります。これらの重複を特定し削除することは、正確なイベントログを作成するために不可欠です。

• 重複の特定: ケースID、アクティビティ、タイムスタンプが同じレコードを確認し、これは重複の可能性があります。
• 削除または結合: 重複が特定された場合には、それらを削除するか、必要に応じて類似のレコードを結合します。

3. 欠損データの処理

欠損値は、プロセスマイニングの結果に影響を与える一般的な問題の一つです。タイムスタンプ、アクティビティ、またはケースIDが欠けていると、イベントの順序が乱れ、不完全なプロセスモデルが生成されます。

• 欠損値の特定: ツールやスクリプトを使用して欠損フィールド（例：空白のタイムスタンプ、空のアクティビティ名、またはnullケースID）を検出します。
• 欠落データの補完: 可能であれば、外部ソース、ドメイン知識、または他のデータポイントに基づいて推定することにより、欠損データを補完します。例えば、特定のアクティビティのタイムスタンプが欠落している場合、周囲のイベント時間を使用して概算します。
• 補完戦略: タイムスタンプやケースIDのような重要な欠損データには、補完技術（例：平均代替または回帰モデル）を使用して値を予測するか、データを回復できない場合はケースを削除します。

4. データフォーマットの正規化

一貫したデータフォーマットは、プロセスマイニングツールがイベントログを正しく解釈するために重要です。データの正規化には、タイムスタンプのフォーマット、アクティビティ名の標準化、およびケースID構造の統一が含まれます。

• タイムスタンプ: すべての日付と時刻が同じフォーマット（例：YYYY-MM-DD HH:MM:SS）に従っていることを確認します。データにタイムゾーンが含まれている場合は、一貫したものに変換するか、UTCを使用して誤解を避けます。 サポートされている日付フォーマットの詳細はこちら
• アクティビティ名: 異なるシステム間でアクティビティが異なる記録である可能性があります。名前を標準化して一貫性を保ちます（例：「承認注文」と「注文承認」を統合）。
• ケースID: ケースIDがシステム間で一貫しており、各プロセスインスタンスがユニークなIDによって正しく識別されていることを確認します。

5. 不要データの削除

システム内のすべてのアクティビティやイベントが、プロセスマイニング分析に関連するわけではありません。たとえば、特定のバックグラウンドタスクやプロセスに関連しないイベントがデータセットを混乱させる可能性があります。

• 不要イベントのフィルタリング: 分析しているプロセスに寄与しないアクティビティを特定して削除します。たとえば、システムログインや関連しない管理タスクを除外して、プロセスマップの混乱を避けます。
• 重要なアクティビティに集中: ドメイン知識を活用して、プロセス理解に重要なイベントを特定し、データセットをそれらに集中します。

6. 外れ値やノイズの処理

データセット内の外れ値や「ノイズ」は、プロセスが通常どのように機能するかに関する不正確なイメージを与え、プロセスマイニングの結果を歪める可能性があります。たとえば、珍しいイベントが原因で通常よりも長い時間がかかったタスクは、分析を誤解させる可能性があります。

• 外れ値の特定: 統計的方法を使用してデータセット内の外れ値を検出します。たとえば、平均よりも著しく長い時間がかかるタスクは外れ値と見なされることがあります。
• 保持または削除の判断: 外れ値が貴重な情報を提供しているか（たとえば、珍しくも重要なプロセス失敗を表しているか）どうか、または標準的なプロセスフローに集中するために削除すべきかを評価します。

7. ケースとアクティビティの順序の一貫性

プロセスマイニングの最も重要な側面の一つは、イベントの正しい順序を確保することです。データが順序を外れると、ツールがプロセスフローを誤って解釈する可能性があります。

• アクティビティの順序を確認: アクティビティがタイムスタンプに基づいて論理的な順序であることを確認します。たとえば、「注文承認」イベントは同じプロセスインスタンス内で「注文作成」イベントの前に表示されてはいけません。
• タイムスタンプでイベントをソート: 各ケースのデータをタイムスタンプフィールドでソートし、イベントが正しい順序にあることを確認します。

8. イベントログの作成

データがクリーンにされ、フォーマットされ、一貫性が保たれたら、イベントログを作成する時です。これはプロセスマイニングの主要なデータセットです。イベントログには以下が含まれている必要があります：

• ケースID: 各プロセスインスタンスのユニークな識別子。
• アクティビティ名: 各プロセスステップの名前。
• タイムスタンプ: 各アクティビティが発生した正確な時間、イベントの順序を保証するため。
• オプションフィールド: 分析に応じて、アクティビティを担当するリソース、部門、またはプロセスカテゴリのような追加フィールドを含めることができます。

9. データセットの検証

データがクリーニングされ、構造が整理された後、プロセスを正確に表現し、分析の準備ができていることを確認するために、データセットを検証することが重要です。

• スポットチェックケース: データが意味を成しており、イベントの順序が論理的であることを確認するために、いくつかのプロセスインスタンスを手動でレビューします。
• テスト分析の実行: 可能であれば、プロセスマイニングツールでテスト分析を行い、エラーや不一致が発生するかどうかを確認します。
• フィードバックループ: データセットが実際のプロセスの動作を反映していることを確認するために、業務の専門家と協力します。

データクリーニングと準備のためのツール

データクリーニングと準備のプロセスを自動化するためのツールがいくつかあります。一般的なオプションをいくつか紹介します：

• Python/Pandas: データ操作とクリーニングのための強力なプログラミング言語とライブラリ。重複を除去したり、フォーマットを正規化したりするカスタムデータクリーニングワークフローをスクリプトできます。
• Excel/Google Sheets: 小さなデータセットに便利で、重複の削除や関係ない行のフィルタリング、列のフォーマットなどのさまざまなデータクリーニング機能を提供します。
• ETLツール（抽出、変換、ロード）: Talend、Informatica、またはApache Nifiなどのツールは、異なるシステムからプロセスマイニングツールへのデータの抽出、変換、ロードを自動化するのに役立ちます。
• OpenRefine: 無料のオープンソースツールで、乱れたデータをクリーニングし、重複を除去し、フォーマットを標準化します。

結論

データのクリーニングと準備は、プロセスマイニングライフサイクルにおける重要なステップです。データセットが完全で、一貫性があり、正確であることを確認することで、誤解を招く分析を回避し、プロセスがどのように機能するかについての実用的な洞察を得ることができます。本書で示したステップ、すなわち重複の削除、欠損データの補完、フォーマットの標準化、クリーンなイベントログの作成を実行することで、プロセスマイニングの取り組みから最大の価値を引き出す準備が整います。