Waar Data Voor Process Mining Te Verkrijgen en Structureren
Gebruik process mining om workflows te verbeteren door data uit bestaande systemen te extraheren en correct te structureren voor een nauwkeurige analyse.
7 Veelvoorkomende Process Mining Data Uitdagingen
Veelvoorkomende Data-uitdagingen bij het Voorbereiden van Datasets voor Process Mining
Het voorbereiden van datasets voor process mining kan een krachtige manier zijn om inzicht te krijgen in hoe uw bedrijfsprocessen werkelijk functioneren. Het verzamelen en structureren van data uit verschillende systemen voor process mining is echter niet zonder uitdagingen. Het waarborgen van de kwaliteit, consistentie en volledigheid van uw data is cruciaal voor succesvolle analyse. Hieronder staan enkele veelvoorkomende data-uitdagingen die organisaties tegenkomen bij het voorbereiden van datasets voor process mining, en tips over hoe deze aan te pakken.
1. Onvolledige Data
Een van de meest voorkomende problemen bij process mining is het hebben van onvolledige datasets. In veel gevallen vangen systemen niet alle gebeurtenissen of activiteiten op die deel uitmaken van een proces. Bijvoorbeeld, handmatige taken, papieren workflows of activiteiten die buiten de hoofdsystemen worden uitgevoerd, worden mogelijk niet vastgelegd in de beschikbare data. Dit kan leiden tot een gefragmenteerd beeld van het proces, wat tot verkeerde conclusies kan leiden.
Oplossing:
- Vul Gaten met Procesontwerp: Als de data onvolledig is, gebruik dan process modelling om handmatig de ontbrekende stappen in kaart te brengen. Platformen zoals ProcessMind stellen u in staat om een uitgebreid beeld te creëren door handmatig ontworpen processen te integreren met de gedolven data.
- Aanvullen met Extra Databronnen: Identificeer andere systemen of dataopslagplaatsen die mogelijk de ontbrekende informatie bevatten. Als bepaalde goedkeuringen bijvoorbeeld handmatig worden gedaan, zorg er dan voor dat de resultaten of uitkomsten van die goedkeuringen worden vastgelegd in een digitaal systeem voor betere zichtbaarheid.
2. Inconsistente Case ID’s
Process mining is afhankelijk van een unieke Case ID om elke procesinstantie te identificeren (bijv. een bestelling, een klantverzoek of een serviceticket). In de praktijk kan hetzelfde proces echter door verschillende ID’s in meerdere systemen worden weergegeven. Bijvoorbeeld, een ordernummer in een CRM-systeem komt mogelijk niet overeen met hetzelfde ordernummer in het financiële systeem, wat leidt tot moeilijkheden bij het traceren van de volledige levenscyclus van een proces.
Oplossing:
- Creëer een Uniforme Case ID Mapping: Ontwikkel een strategie om verschillende identificatoren van verschillende systemen te mappen naar één enkele, uniforme Case ID. Dit kan worden gedaan via datatransformatieprocessen waarbij u data uit verschillende systemen samenvoegt of verzoent.
- Data Integratietools: Gebruik ETL (Extract, Transform, Load) tools zoals Talend of Informatica om case ID’s te standaardiseren en samen te voegen over verschillende databronnen.
3. Slechte Datakwaliteit
Datakwaliteit is een belangrijke zorg in process mining. Onnauwkeurige timestamps, onvolledige records, ontbrekende activiteitsdetails of verkeerde volgorde van gebeurtenissen kunnen uw analyse ernstig vervormen. Als bijvoorbeeld de timestamp van een gebeurtenis onjuist is geregistreerd of helemaal ontbreekt, kan dit de volgorde van het proces verstoren, waardoor het moeilijk wordt om de processtroom of prestaties nauwkeurig te analyseren.
Oplossing:
- Data Schoonmaak: Voer een grondige dataschoonmaak uit voordat u datasets uploadt naar het process mining tool. Dit kan inhouden dat ontbrekende data worden aangevuld, inconsistente formaten worden gecorrigeerd of dubbele gegevens worden verwijderd.
- Validatiemechanismen: Implementeer validatiecontroles om de juistheid van timestamps en andere belangrijke datapunten te garanderen. Kijk bijvoorbeeld naar activiteitsreeksen die niet logisch zijn, zoals een ‘Order Completed’ gebeurtenis die vóór een ‘Order Created’ gebeurtenis verschijnt.
4. Data Silos
In veel organisaties is data verspreid over verschillende losgekoppelde systemen, zoals een ERP-systeem, CRM en project management tools. Deze silo’s kunnen het moeilijk maken om een volledig, end-to-end beeld van een proces te krijgen, vooral als verschillende delen van hetzelfde proces in afzonderlijke systemen worden beheerd.
Oplossing:
- Cross-System Data Integratie: Breek silo’s af door data uit meerdere systemen in een enkele dataset te integreren. Tools zoals Apache Nifi of Microsoft Power BI kunnen helpen om data uit verschillende bronnen te extraheren en samen te voegen tot een uniforme indeling.
- Samenwerking met Stakeholders: Werk samen met verschillende afdelingen of business units om alle systemen te identificeren die bij het proces betrokken zijn. Samenwerking is essentieel om ervoor te zorgen dat alle relevante databronnen worden overwogen tijdens het extractieproces.
5. Omgaan met Grote Datasets
Voor complexe processen of grote organisaties kan de hoeveelheid data overweldigend zijn. Process mining vereist vaak een groot aantal records om nuttig te zijn, maar het omgaan met enorme datasets kan leiden tot prestatieproblemen en moeilijkheden tijdens de datavoorbereiding. Het extraheren, schoonmaken en analyseren van dergelijke grote datasets kan tijd kosten en geavanceerde infrastructuur vereisen.
Oplossing:
- Data Sampling: Gebruik datasampling-technieken om representatieve subsets van data te extraheren als het onpraktisch is om met enorme datasets om te gaan. Zorg er echter voor dat de steekproef de volledige dataset nauwkeurig weerspiegelt om vervorming van de resultaten te voorkomen.
- Incrementele Data Laden: In plaats van met een volledige dataset tegelijk te werken, kunt u overwegen om data incrementeel te laden en te verwerken. Sommige process mining tools kunnen continue data laden aan, waardoor u kleinere delen kunt analyseren zonder het systeem te overbelasten.
6. Problemen met Event Granulariteit
In sommige gevallen is de granulariteit van de event logs mogelijk niet ideaal voor process mining. Gebeurtenissen kunnen te hoog-niveau zijn, essentiële details missen of te laag-niveau zijn en onnodige of irrelevante informatie vastleggen. Beide scenario’s kunnen het moeilijk maken om nauwkeurige inzichten te verkrijgen. Als de granulariteit te grof is, kunt u belangrijke variaties missen, terwijl als het te fijn is, de data moeilijk te beheren en te interpreteren wordt.
Oplossing:
- Bepaal het Juiste Detailniveau: Werk samen met domeinexperts om het juiste detailniveau voor de gebeurtenissen in uw proces te bepalen. Het is belangrijk om een balans te vinden tussen het vastleggen van voldoende details voor nauwkeurige analyse en het datasets niet te overladen met te veel onnodige informatie.
- Data Aggregatie: Als u zeer gedetailleerde data heeft, overweeg dan om gebeurtenissen te aggregeren waar dat gepast is. Bijvoorbeeld, u kunt bepaalde laag-niveau technische gebeurtenissen groeperen in bredere bedrijfsactiviteiten die zinvoller zijn voor analyse.
7. Data Veiligheid en Privacy Zorgen
Bij het extraheren en voorbereiden van data voor process mining, vooral in sectoren zoals gezondheidszorg, financiën of juridische diensten, moet u gevoelige informatie zorgvuldig behandelen. Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat naleving van dataprivacyregelgeving, zoals GDPR, gewaarborgd is.
Oplossing:
- Anonimiseer Gevoelige Data: Anonimiseer vóór het verwerken van data alle persoonlijke of gevoelige informatie, zoals klantnamen, adressen of financiële gegevens. De meeste process mining platformen bieden opties om gevoelige data tijdens de analysefase te maskeren.
- Beperk Data Toegang: Zorg ervoor dat alleen geautoriseerd personeel toegang heeft tot de datasets die u extraheert. Gebruik toegangscontroles op basis van rollen (RBAC) en encryptie om data zowel tijdens transport als opslag te beschermen.
Conclusie: Overwinnen van Data-uitdagingen in Process Mining
Het voorbereiden van data voor process mining is een cruciale stap die zorgvuldige planning en aandacht voor detail vereist. Of het nu gaat om het omgaan met onvolledige data, het beheren van verschillende case-ID’s of het waarborgen van de datakwaliteit, de sleutel tot succes ligt in grondige datavoorbereiding en het gebruik van de juiste tools. Het vroegtijdig aanpakken van deze uitdagingen kan de nauwkeurigheid en inzichten die uit process mining worden verkregen aanzienlijk verbeteren.
Door deze veelvoorkomende uitdagingen te identificeren en best practices voor data-extractie, schoonmaken en structureren te omarmen, kunt u ervoor zorgen dat uw process mining-projecten de inzichten opleveren die nodig zijn om uw bedrijfsvoering te verbeteren. Met tools zoals ProcessMind en andere platforms, en door effectief samen te werken met teams, wordt de weg naar procesoptimalisatie veel soepeler.
Voor meer informatie over specifieke systemen en hoe data te extraheren, kunt u de volgende bronnen verkennen:
Door deze veelvoorkomende data-uitdagingen direct aan te pakken, kunt u uw process mining initiatieven op succes voorbereiden en zinvolle, op data gebaseerde verbeteringen in uw organisatie aansturen.