Data opschonen en voorbereiden voor Process Mining
Beheers de belangrijkste stappen voor data cleaning en voorbereiding zodat je datasets klaar zijn voor betrouwbare Process Mining analyse.
Op deze pagina
7 Veelvoorkomende Data-uitdagingen in Process Mining
Veelvoorkomende dataproblemen bij het voorbereiden van datasets voor Process Mining
Het voorbereiden van datasets voor Process Mining geeft waardevol inzicht in hoe je bedrijfsprocessen echt verlopen. Maar data verzamelen en structureren uit verschillende systemen is vaak uitdagend. Je moet ervoor zorgen dat je data van goede kwaliteit, consistent en volledig is. Hieronder lees je welke dataproblemen organisaties vaak tegenkomen bij het voorbereiden van datasets voor process mining en vind je tips om ze aan te pakken.
1. Incomplete data
Een veelvoorkomend probleem bij process mining is werken met incomplete datasets. Systemen registreren vaak niet alle events of stappen uit een proces. Denk aan handmatige taken, papieren workflows of activiteiten buiten de hoofdsystemen, die niet altijd in data worden vastgelegd. Dit zorgt voor een fragmentarisch beeld en mogelijk verkeerde conclusies.
Oplossingen:
- Vul gaten met process design: Is er data incompleet? Gebruik process modeling om ontbrekende stappen handmatig uit te tekenen. Met tools als ProcessMind combineer je handmatig ontworpen processen met data uit process mining.
- Aanvullen met extra databronnen: Kijk of andere systemen of bronnen de missende gegevens bevatten. Worden bepaalde goedkeuringen handmatig gedaan? Leg dan minstens de resultaten hiervan digitaal vast voor meer inzicht.
2. Inconsistente Case IDs
Process mining werkt met een unieke Case ID om elke procesinstantie te herkennen (zoals een order, klantaanvraag of service ticket). In de praktijk kent hetzelfde proces vaak verschillende ID’s in diverse systemen. Zo kan een ordernummer in je CRM niet overeenkomen met dat in het financiële systeem, waardoor je het volledige proces moeilijk kunt volgen.
Oplossingen:
- Maak een uniforme Case ID mapping: Stel vast hoe je verschillende identifiers uit diverse systemen aan één Case ID koppelt. Dit doe je door data te transformeren en samen te brengen.
- Data integratie tools: Gebruik ETL-tools (Extract, Transform, Load) zoals Talend of Informatica om case IDs te standaardiseren en samen te voegen uit verschillende databronnen.
3. Lage datakwaliteit
Datakwaliteit is erg belangrijk voor process mining. Foute timestamps, incomplete records, ontbrekende details of verkeerd geordende events verstoren je analyse. Als een event een verkeerde of ontbrekende timestamp heeft, raakt de volgorde in de war en wordt het lastig om het proces goed te analyseren.
Oplossingen:
- Data cleaning: Voer een grondige data cleaning uit vóórdat je de dataset in je process mining software zet. Vul ontbrekende data aan, maak formats gelijk en verwijder dubbele gegevens.
- Validatie: Controleer of timestamps en andere kerngegevens kloppen. Kijk of de volgorde van activiteiten logisch is, bijvoorbeeld dat een ‘Order Completed’-event niet vóór ‘Order Created’ staat.
4. Data Silos
In veel organisaties is data verspreid over verschillende, losstaande systemen, zoals ERP, CRM en project management tools. Door deze silo’s is het lastig om een volledig proces van begin tot eind te overzien, zeker als processtappen verspreid zijn over meerdere systemen.
Oplossingen:
- Integreer data uit meerdere systemen: Doorbreek silo’s en integreer data tot één dataset. Tools als Apache Nifi of Microsoft Power BI helpen je om data te extraheren en te combineren tot één formaat.
- Samenwerken met stakeholders: Werk samen met afdelingen of teams om alle betrokken systemen in beeld te brengen. Alleen zo zorg je dat je alle relevante databronnen bij de data-extractie meeneemt.
5. Werken met grote datasets
Voor complexe processen of grote organisaties kan de hoeveelheid data enorm zijn. Process mining vraagt vaak veel records, maar grote datasets zorgen voor performanceproblemen en lastige voorbereiding. Data extraheren, opschonen en analyseren duurt langer en vraagt vaak om betere infrastructuur.
Oplossingen:
- Data sampling: Gebruik data sampling om representatieve deelsets uit grote datasets te halen. Let erop dat je sample het geheel goed weerspiegelt, om vertekende resultaten te voorkomen.
- Geleidelijk laden van data: Werk in stappen en laad data gefaseerd. Veel process mining tools ondersteunen geleidelijk data laden, zodat je kleinere stukken efficiënt kunt analyseren.
6. Problemen met event granulariteit
Soms is de granulariteit van event logs niet geschikt voor process mining. Events zijn soms te grof, waardoor details ontbreken, of juist te fijn, met veel onnodige info. Beide maken het lastig om goede inzichten te krijgen: bij te grof mis je variaties, bij te fijn wordt data lastig te interpreteren.
Oplossingen:
- Bepaal het juiste detailniveau: Bepaal samen met domeinexperts welk detailniveau je nodig hebt. Balans is belangrijk: genoeg detail voor analyse, niet teveel dat het dataset onhandelbaar maakt.
- Data aggregatie: Bij te gedetailleerde data kun je events samenvoegen tot bredere business activiteiten. Dit maakt analyse overzichtelijker én relevanter.
7. Data security en privacy
Bij het extraheren en voorbereiden van data voor process mining, vooral in sectoren als zorg, finance of juridisch, moet je zorgvuldig omgaan met gevoelige data. Het naleven van regels als AVG (GDPR) is essentieel.
Oplossingen:
- Anonimiseer gevoelige data: Maak persoonlijke of gevoelige info (zoals klantnamen, adressen of financiën) anoniem vóór gebruik. De meeste process mining platforms bieden functies om gevoelige data te maskeren.
- Beperk data toegang: Zorg dat alleen bevoegde mensen bij de datasets kunnen. Gebruik role-based access controls (RBAC) en encryptie om data zowel tijdens transport als opslag te beschermen.
Conclusie: Data-uitdagingen overwinnen bij Process Mining
Het voorbereiden van data voor Process Mining vraagt om een goed plan en aandacht voor details. Of je nu worstelt met incomplete data, verschillende case ID’s of datakwaliteit: het begint bij een zorgvuldige voorbereiding en de juiste tools. Door deze uitdagingen vroegtijdig aan te pakken, verhoog je de nauwkeurigheid en haal je meer waarde uit process mining.
Herken deze uitdagingen en pas best practices toe voor data-extractie, schoonmaak en structurering. Zo lever je met process mining projecten inzichten om processen te verbeteren. Met platforms als ProcessMind en betere samenwerking tussen teams wordt procesoptimalisatie makkelijker.
Meer weten over specifieke systemen en data-extractie? Bekijk deze links:
Pak deze databronproblemen direct aan en geef je process mining projecten een sterke start voor succesvolle, datagedreven verbetering.