7つのプロセスマイニングデータ課題
プロセスマイニング用データセット準備時の一般的なデータ課題
プロセスマイニングのためのデータセット準備は、ビジネスプロセスの実際の運用について洞察を得るための強力な方法です。しかし、多様なシステムからデータを収集し構造化することには課題があります。データの質、一貫性、完全性を確保することが成功する分析には不可欠です。以下に、プロセスマイニング用データセット準備時に組織が直面する一般的なデータ課題とその対処方法を紹介します。
1. 不完全なデータ
プロセスマイニングでよく見られる問題の一つは、不完全なデータセットです。多くの場合、システムはプロセスのすべてのイベントやアクティビティをキャプチャしていません。たとえば、手作業のタスク、紙ベースのワークフロー、主要なシステム外で行われる活動が利用可能なデータに記録されていないことがあります。これにより、プロセスが断片的に見え、誤った結論を導く可能性があります。
対処法:
- プロセス設計でギャップを埋める: データが不完全な場合、プロセスモデリングを使用して不足しているステップを手動でマッピングします。ProcessMindのようなプラットフォームを使用すると、手動で設計したプロセスとマイニングしたデータを統合して包括的なビューを作成できます。
- 追加データソースで補完する: 欠落情報を含む可能性のある他のシステムやデータリポジトリを特定します。たとえば、特定の承認が手作業で行われる場合、少なくともその結果や成果がデジタルシステムに記録されるようにし、より良い可視性を確保します。
2. 不一致なケースID
プロセスマイニングは、各プロセスインスタンス（例：注文、顧客リクエスト、サービスチケット）を識別するための一意のケースIDに依存しています。しかし、実際のシナリオでは、同じプロセスが複数のシステムで異なるIDで表されることがあります。たとえば、CRMシステムの注文番号が、財務システムの同じ注文番号と一致しない場合、プロセスの完全なライフサイクルを追跡するのが難しくなる可能性があります。
対処法:
- 統一ケースIDマッピングの作成: 各システムからの異なる識別子を単一の統一されたケースIDにマッピングする戦略を開発します。これは、異なるシステムからのデータをマージまたは調整するデータ変換プロセスを通じて行われます。
- データ統合ツール: ETL（抽出、変換、ロード）ツールのTalendやInformaticaを使用して、異なるデータソース間でケースIDを標準化し、統合します。
3. データ品質の問題
データ品質はプロセスマイニングにおける重要な課題です。不正確なタイムスタンプ、不完全な記録、欠落したアクティビティの詳細、または不正確なイベントの順序づけは、分析を大きく歪める可能性があります。たとえば、イベントのタイムスタンプが誤って記録されていたり、完全に欠落している場合、プロセスのシーケンスが中断され、プロセスフローやパフォーマンスの正確な分析が難しくなります。
対処法:
- データクレンジング: データセットをプロセスマイニングツールにアップロードする前に、徹底したデータクレンジングを行います。これには欠落しているデータの補完、不一致フォーマットの修正、重複の除去が含まれる場合があります。
- バリデーションメカニズム: タイムスタンプや他の重要データポイントの正確性を担保するためにバリデーションチェックを実装します。例えば、「注文完了」イベントが「注文作成」イベントの前に発生するなど、論理的でないアクティビティシーケンスを探します。
4. データサイロ
多くの組織では、データがERPシステム、CRM、プロジェクト管理ツールなど、さまざまな分断されたシステムに分散されています。これらのサイロにより、プロセスの完全なエンドツーエンドのビューを得ることが難しくなる場合があります。特に、同じプロセスの異なる部分が別々のシステムで管理されている場合には困難です。
対処法:
- クロスシステムデータ統合: 複数のシステムからデータを統合し、単一のデータセットにまとめることでサイロを解消します。Apache NifiやMicrosoft Power BIのようなツールを使用して、さまざまなソースからデータを抽出し、統一された形式に統合します。
- ステークホルダーとの協力: プロセスに関与するすべてのシステムを特定するために、さまざまな部門またはビジネスユニットと協力します。コラボレーションは、抽出プロセス中にすべての関連データソースが考慮されることを保証するための鍵です。
5. 大規模データセットの処理
複雑なプロセスや大規模な組織では、データの量が膨大になることがあります。プロセスマイニングは多くのレコードを必要とすることが多いですが、大規模なデータセットを扱うとパフォーマンスの問題やデータ準備の困難に繋がる可能性があります。こうした大規模データセットを抽出し、クリーニングし、分析するには時間がかかり、高度なインフラが必要となる場合があります。
対処法:
- データサンプリング: 巨大なデータセットを扱うのが非現実的な場合は、データサンプリング手法を使用して代表的なサブセットを抽出します。ただし、結果が偏らないように、サンプルが完全なデータセットを正確に反映していることを確認してください。
- インクリメンタルデータローディング: 一度に全データセットを扱うのではなく、データを段階的にロードして処理することを検討します。いくつかのプロセスマイニングツールは、継続的なデータローディングを処理でき、システムを圧迫することなくより小さなチャンクを分析することが可能です。
6. イベント粒度の問題
場合によっては、イベントログの粒度がプロセスマイニングに適さないことがあります。イベントが非常に高レベルで重要な詳細が欠けている場合や、低レベルすぎて不必要な情報または無関係な情報をキャプチャしてしまうことがあります。どちらの状況も、正確な洞察を得るのが難しくなります。粒度が粗すぎると重要なバリエーションを見逃す可能性があり、逆に細かすぎるとデータの管理と解釈が困難になります。
対処法:
- 適切な詳細レベルの定義: ドメインの専門家と協力して、プロセス内のイベントに対する適切な詳細レベルを決定します。正確な分析のために十分な詳細をキャプチャしながら、データセットを過剰な情報で圧迫しないようバランスを取ることが重要です。
- データ集約: 非常に詳細なデータがある場合、適切なところでイベントを集約することを考慮します。たとえば、低レベルの技術イベントをグループ化し、分析により意義のある広範なビジネス活動にまとめることができます。
7. データセキュリティとプライバシーの懸念
プロセスマイニングのためにデータを抽出し準備する際、特に医療、金融、法務サービスのような業界では、機密情報を注意深く取り扱う必要があります。GDPRなどのデータプライバシー規制を遵守することが非常に重要です。
対処法:
- 機密データの匿名化: データ処理前に、顧客名や住所、財務詳細などの個人情報や機密情報を匿名化します。ほとんどのプロセスマイニングプラットフォームは、分析フェーズ中に機密データをマスクするオプションを提供しています。
- データアクセスの制限: 抽出したデータセットにアクセスできるのは、許可された担当者のみであることを確認します。役割ベースのアクセス制御（RBAC）と暗号化を使用して、データを移行中(トランジット)と保存時(静止状態)で保護します。
結論: プロセスマイニングにおけるデータ課題の克服
プロセスマイニングのためのデータ準備は、慎重な計画と詳細への注意を要する重要なステップです。不完全なデータの処理、異なるケースIDの管理、データの質の保証のいずれにおいても、成功の鍵は綿密なデータ準備と適切なツールの活用にあります。これらの課題に早期に対処することは、プロセスマイニングによって得られる精度と洞察を大幅に向上させることができます。
これらの一般的な課題を特定し、データ抽出、クリーニング、構造化のベストプラクティスを採用することで、プロセスマイニングプロジェクトがビジネス運用を改善するために必要な洞察を提供することが可能です。ProcessMindや他のプラットフォームなどのツールを利用し、チーム間の効果的なコラボレーションによって、プロセス最適化の旅路はよりスムーズになります。
特定のシステムおよびデータの抽出方法についての詳細は、以下のリソースを参照してください:
これらの一般的なデータ課題に正面から取り組むことで、プロセスマイニングの取り組みを成功に導き、データに基づいた有意義な改善を推進することができます。