Essentiële Data voor Succesvolle Process Mining

Ruwe data? Dat is slechts het eerste ingrediënt! Process Mining houdt van schone data, dus verken, bereid voor en perfectioneer je event data. Het is de geheime saus voor krachtige procesinzichten!

Hoofdstuk 1: Welke data heb je nodig om te beginnen

Stel je voor: je hebt een limonadekraam, maar je vergeet alles! Om te weten hoe goed het gaat, houd je deze basisinformatie bij:

• Customer ID (CaseID): Een uniek nummer voor elke klant. Zo zie je snel of iemand terugkomt (of misschien klaagt over zure limonade!).
• Actie (Activity): Wat is er gebeurd? Bijvoorbeeld “Bestelling opnemen”, “Limonade maken” of “Boze klant helpen” (hopelijk niet vaak!).
• Tijdstip (Timestamp): Wanneer gebeurde het? De juiste volgorde is belangrijk!

Met alleen deze drie stukjes data kan Process Mining direct meekijken. Je ziet het klantverloop, ontdekt knelpunten (misschien duurt limonade maken te lang?) en of sommige klanten vaker ontevreden zijn (tijd om je recept te verbeteren!).

Hier is een voorbeeld van hoe de data eruitziet in een tabel:*

Het lijkt weinig informatie, maar Process Mining kan hiermee direct vragen stellen en inzichten geven in de efficiëntie van je limonadekraam!

Hoofdstuk 2: De zaak van de vermiste limonade-logs

Onze limonadekraam was een groot succes! Klanten waren dol op ons geheime recept (meestal), en het liep storm. Maar met dat succes kwam een nieuwe uitdaging: we werden overspoeld door klanten. De rijen werden lang, de spanning liep op en het ergste: we wisten niet waarom!

Weet je nog van die slimme kleine speurneus die we inhuurden (Process Mining)? Die kan niet toveren. Goede input is onmisbaar, en alles wat wij hadden waren wat krabbels op een servet. Daar ging het dus mis:

• De Data Detective: Ons eerste probleem was het vinden van alle belangrijke details. Klantbestellingen lagen verspreid over post-its, losse bonnetjes en zelfs een gekreukte servet in onze broekzak (niet fris!). Het was puur speurwerk om alles te bundelen uit al die bronnen (databases, flat files, message logs, noem maar op!).
• Dezelfde Taal Spreken: Zelfs als we data vonden, was die vaak niet duidelijk. De ene notitie zei “Customer Happy!”, bij een andere stond alleen een sip gezicht. We hadden een tolk (data standaardisatie) nodig zodat de spy elk krabbeltje snapte.
• De Juiste Vragen Stellen: Tot slot moesten we uitzoeken wat we echt wilden weten. Kwamen de lange rijen doordat mensen traag bestelden, of omdat wij te langzaam waren met limonade maken? Door gerichte vragen te stellen, konden we onze dataverzameling verbeteren (verschillende inzichten uit de data).

Deze datapuinhoop opruimen was weer een heel nieuw avontuur. Maar in het volgende hoofdstuk lees je hoe we, met wat speurwerk en hulp van onze data-spy, onze limonadekraam optimaliseerden en de trots van de buurt werden!

Hoofdstuk 3: De Grote Data Opgraving

Onze limonadekraam was een groot succes, maar de rijen waren een nachtmerrie! We wisten dat we onze data spion (Process Mining) nodig hadden om ons te helpen, maar eerst moesten we het van degelijke informatie voorzien. Dat betekende een diepe duik in de wereld van data extractie – eigenlijk, alle verborgen aanwijzingen over onze klanten vinden en ze omzetten in iets dat onze spion kon begrijpen.

Hier is wat we ontdekten:

• Schatexpeditie: Soms was de data als een verborgen schat - verstopt in stoffige hoekjes van onze systemen (webpagina’s, e-mails, PDF’s). We moesten data-archeologen worden, oude bestanden doorzoeken en gebruikmaken van slimme tools (screen scraping) om de informatie op te graven die we nodig hadden.
• Verloren in Vertaling: Zelfs toen we de data vonden, was het niet altijd duidelijk. Sommige aanwijzingen waren op servetten gekrabbeld (ongestructureerde data) en anderen waren vergrendeld in een geheime code (ontbrekende metadata). We hadden een vertaler (data standaardisatie) nodig om het allemaal te ontcijferen.
• Focus is cruciaal: Met zoveel databronnen (duizenden tabellen!) was het verleidelijk om alles maar te pakken. Maar net zoals je niet elke smaakcombinatie in de ijswinkel zou proberen, moesten we ons richten op de vragen die we beantwoord wilden hebben. Namen klanten te lang de tijd om te bestellen, of waren wij de bottleneck met het maken van limonade? Focussen op deze sleutelvragen hielp ons te prioriteren welke data te extraheren.

Het was niet eenvoudig, maar met een beetje inzet en een gezonde dosis nieuwsgierigheid, slaagden we erin een schat aan data op te graven. In het volgende hoofdstuk zullen we zien hoe we deze rommel opruimden en eindelijk onze data spion voor ons lieten werken!

Hoofdstuk 4: De Data Detox

Door onze handige extractieacties (zie hoofdstuk 3) hadden we een berg data. Maar let op: die data was een mix van nuttige klantinfo, losse krabbels en vooral van alles wat we niet nodig hadden. Tijd voor een data detox!

Filteren werd onze beste vriend. Zie het als het opruimen van een rommelige gereedschapskist. We begonnen met de grote lijnen (coarse-grained scoping) tijdens de extractie. Nu was het tijd voor details (fine-grained scoping).

Zo pakten we het aan:

• Focus op de Sterren: De meest voorkomende klantactiviteiten zijn onze glimmende nieuwe tools. We focusten op de 10 populairste activiteiten (bestellen, wachten, limonade ontvangen). Zo bleef het overzichtelijk. De rest kon wachten.
• Iteratie is Key: Filteren doe je niet maar één keer. Terwijl onze data-spy de opgeschoonde data analyseerde, ontdekten we nieuwe aandachtspunten. Zo scherp je het filter elke keer aan, als een detective op nieuwe sporen.

Met de data weer bijna schoon, was het tijd om in het volgende hoofdstuk het volle potentieel van onze data-spy (Process Mining) te benutten! We passen discovery, conformance en enhancement toe om onze limonadekraam super efficiënt te maken!

Hoofdstuk 5: De Data Makeover

Onze data detox (hoofdstuk 4) deed wonderen, maar er was nog één cruciale stap vóór de data-spy (Process Mining) echt los kon—de data makeover! Stel je een klant voor die betaalt met een gekreukeld briefje. We sturen hem niet weg, maar een fris biljet is makkelijker te hanteren. Zo werkt data cleaning ook.

Dit moest er gebeuren:

• Case Closed: Een proces is als een klantreis—met begin, midden en eind. We moesten alle events van één klant (case) koppelen: zijn bestelling, de wachttijd, en het moment dat de limonade werd ontvangen. Net als alle bonnetjes van één bezoek bij elkaar leggen.
• Spreek de Proces-Taal: Onze data sprak niet altijd de taal van het proces. Activiteiten moesten duidelijk zijn als statuswijzigingen voor elke klantreis (case). “Customer Happy!” was bijvoorbeeld te vaag. We hadden een duidelijke status als “Lemonade Delivered” nodig.

Het was niet het spannendste deel, maar met wat data-opruimen en scherp denken hadden we eindelijk een superschone dataset! Met deze data van onze data-spy ontdekten we het geheim achter de lange rijen en werd onze limonadekraam een schoolvoorbeeld van efficiency (en lekkerheid)!