Data Schoonmaak en Voorbereiding voor Process Mining

Data Schoonmaken en Voorbereiden voor Process Mining

Effectieve process mining begint met data van goede kwaliteit, en een cruciaal onderdeel hiervan is het schoonmaken en voorbereiden van data. Slechte datakwaliteit kan leiden tot onnauwkeurige of onvolledige inzichten, waardoor het moeilijker wordt om processen te verbeteren. In dit document behandelen we de essentiële stappen van data schoonmaken en voorbereiden om ervoor te zorgen dat je datasets klaar zijn voor succesvolle process mining.

Waarom Is Data Opschonen en Voorbereiden Belangrijk?

Process mining is afhankelijk van event logs—datasets die de gedetailleerde volgorde van activiteiten binnen een bedrijfsproces bevatten. Als deze datasets onvolledig, inconsistent of feil bevatten, zullen de inzichten die je uit process mining haalt onbetrouwbaar zijn. Schone en goed gestructureerde data zorgt ervoor dat je process mining tool nauwkeurig workflows kan mappen, knelpunten kan detecteren, en aandachtsgebieden voor verbetering kan uitlichten.

Belangrijke Stappen in Data Opschonen en Voorbereiden

1. Gegevensverzameling en Integratie

De eerste stap in het opschoonproces is ervoor zorgen dat alle relevante data wordt verzameld uit de verschillende systemen die betrokken zijn bij je proces. Data kan afkomstig zijn uit verschillende bronnen, zoals ERP, CRM of andere operationele systemen. Dit is waar data-integratie een rol speelt.

• Consolideer gegevensbronnen: Verzamel data uit alle systemen die bijdragen aan het proces. Bijvoorbeeld, als je een order-to-cash proces analyseert, moet je mogelijk data verzamelen uit zowel je verkoopsysteem (bijv. Salesforce) als financieel systeem (bijv. SAP).
• Zorg voor consistente formaten: Voordat je verder gaat, standaardiseer hoe de data wordt geëxporteerd en geformatteerd. Bijvoorbeeld, zorg ervoor dat alle timestamps, valuta en IDs een uniform formaat hebben.

Zodra je de data hebt, is het tijd om deze schoon te maken en voor te bereiden op process mining.

2. Verwijder Duplicaten

Dubbele records kunnen de analyse van process mining ernstig verstoren door activiteitenaantallen te verdubbelen of meerdere gevallen van dezelfde gebeurtenis te tonen. Het identificeren en verwijderen van deze duplicaten is essentieel voor het creëren van nauwkeurige event logs.

• Identificeer duplicaten: Controleer op records waar het case ID, de activiteit en de timestamp identiek zijn, aangezien deze waarschijnlijk duplicaten zijn.
• Verwijder of merge: In gevallen waar duplicaten worden geïdentificeerd, verwijder ze of merge vergelijkbare records indien nodig.

3. Omgaan met Ontbrekende Data

Ontbrekende waarden zijn een ander veelvoorkomend probleem dat invloed kan hebben op je process mining-resultaten. Ontbrekende timestamps, activiteiten of case IDs kunnen de volgorde van gebeurtenissen verstoren en onvolledige procesmodellen creëren.

• Identificeer ontbrekende waarden: Gebruik tools of scripts om ontbrekende velden te detecteren (bijv. lege timestamps, lege activiteitsnamen of lege case IDs).
• Vul de gaten op: Indien haalbaar, vul ontbrekende data aan met behulp van externe bronnen, domeinkennis of door te schatten op basis van andere datapunten. Bijvoorbeeld, als de timestamp van een specifieke activiteit ontbreekt, gebruik omliggende gebeurtenistijden om deze te benaderen.
• Imputatiestrategieën: Voor kritieke ontbrekende data zoals timestamps of case IDs, gebruik imputatietechnieken (bijv. gemiddelde vervanging of regressiemodellen) om waarden te voorspellen, of verwijder gevallen waar data niet kan worden hersteld.

4. Normaliseer Dataformaten

Consistente dataformattering is cruciaal om ervoor te zorgen dat de process mining tool de event log correct kan interpreteren. Datenormalisatie omvat het formatteren van timestamps, het standaardiseren van activiteitsnamen en het zorgen voor uniforme case ID-structuren.

• Timestamps: Zorg ervoor dat alle data en tijden hetzelfde format volgen (bijv. YYYY-MM-DD HH:MM:SS). Als je data tijdzones bevat, zet ze om naar een consistente tijdzone of gebruik UTC om misinterpretatie te voorkomen. Meer informatie over onze ondersteunde datumformaten vind je hier
• Activiteitsnamen: Activiteiten kunnen in verschillende systemen anders worden vastgelegd. Standaardiseer namen om consistentie te waarborgen (bijv. “Order Goedkeuren” en “Goedkeuring Order” moeten worden samengevoegd).
• Case IDs: Zorg ervoor dat de case ID consistent is over systemen heen en dat elke procesinstantie correct wordt geïdentificeerd door een unieke ID.

5. Verwijder Irrelevante Data

Niet elke activiteit of gebeurtenis in je systeem is relevant voor je process mining-analyse. Bepaalde achtergrondtaken of niet-procesgerelateerde gebeurtenissen kunnen bijvoorbeeld de dataset verwarren.

• Filter irrelevante gebeurtenissen uit: Identificeer en verwijder activiteiten die niet bijdragen aan het proces dat je aan het analyseren bent. Bijvoorbeeld, systeemlogins of niet-gerelateerde administratieve taken kunnen worden uitgesloten om rommel in de process map te voorkomen.
• Focus op belangrijke activiteiten: Gebruik domeinkennis om te bepalen welke gebeurtenissen cruciaal zijn voor het begrijpen van het proces en richt de dataset rond deze gebeurtenissen.

6. Behandel Outliers en Ruis

Outliers of “ruis” in je dataset kunnen je process mining-resultaten vervormen door een onjuist beeld te geven van hoe het proces normaal functioneert. Bijvoorbeeld, een taak die ongewoon lang duurde door een zeldzame gebeurtenis kan je analyse misleiden.

• Identificeer outliers: Gebruik statistische methoden om outliers in je dataset te detecteren. Bijvoorbeeld, taken die aanzienlijk langer duren dan gemiddeld kunnen worden beschouwd als outliers.
• Bepaal of behouden of verwijderen: Beoordeel of de outliers waardevolle informatie bieden (bijv. het vertegenwoordigen van zeldzame maar kritieke procesfouten) of dat ze moeten worden verwijderd om te focussen op de standaard processtroom.

7. Consistente Case- en Activiteitsvolgorde

Een van de belangrijkste aspecten van process mining is ervoor zorgen dat de volgorde van gebeurtenissen correct is. Als de data niet in de juiste volgorde staat, kan het tool de processtroom verkeerd interpreteren.

• Controleer activiteitsvolgorde: Zorg ervoor dat activiteiten een logische volgorde volgen op basis van timestamps. Bijvoorbeeld, een “Order Approved” gebeurtenis mag nooit vóór een “Order Created” gebeurtenis verschijnen in dezelfde procesinstantie.
• Sorteer gebeurtenissen op timestamp: Sorteer de data voor elke case op het timestamp-veld om ervoor te zorgen dat gebeurtenissen in de juiste volgorde staan.

8. Creëer Een Event Log

Zodra je data schoon, geformatteerd en consistent is, is het tijd om een event log te maken—de primaire dataset voor process mining. De event log moet bevatten:

• Case ID: Een unieke identifier voor elke procesinstantie.
• Activiteitsnaam: De naam van elke processtap.
• Timestamp: De exacte tijd waarop elke activiteit plaatsvond, zodat de volgorde van gebeurtenissen gewaarborgd is.
• Optionele velden: Afhankelijk van de analyse kun je aanvullende velden opnemen zoals de bron die verantwoordelijk is voor de activiteit, afdeling, of procescategorie.

9. Valideer de Dataset

Nadat de data is schoongemaakt en gestructureerd, is het essentieel om de dataset te valideren om ervoor te zorgen dat deze het proces nauwkeurig weergeeft en klaar is voor analyse.

• Spot-check cases: Review handmatig een paar procesinstanties om ervoor te zorgen dat de data logisch is en dat de gebeurtenisvolgorden kloppen.
• Voer testanalyse uit: Als het mogelijk is, voer een testanalyse uit in je process mining tool om te zien of er fouten of inconsistenties optreden.
• Feedback loop: Werk samen met zakelijke experts om te bevestigen dat de dataset het daadwerkelijke procesgedrag weerspiegelt.

Tools voor Data Opschonen en Voorbereiden

Verschillende tools kunnen helpen bij het automatiseren van het data opschonen en voorbereiden proces. Hier zijn enkele veelvoorkomende opties:

• Python/Pandas: Een krachtige programmeertaal en bibliotheek voor datamanipulatie en opschoning. Je kunt aangepaste workflows voor data opschonen scripten om duplicaten te verwijderen, formaten te normaliseren, en meer.
• Excel/Google Sheets: Nuttig voor kleinere datasets, deze tools bieden diverse functies voor data opschonen zoals het verwijderen van duplicaten, filteren van irrelevante rijen, en formatteren van kolommen.
• ETL Tools (Extract, Transform, Load): Tools zoals Talend, Informatica, of Apache Nifi kunnen helpen bij het automatiseren van data-extractie, transformatie en laden vanuit verschillende systemen in een process mining tool.
• OpenRefine: Een gratis, open-source tool voor data opschonen waarmee je rommelige data kunt opschonen, duplicaten kunt verwijderen en formaten kunt standaardiseren.

Conclusie

Data schoonmaak en voorbereiding zijn cruciale stappen in de process mining levenscyclus. Door ervoor te zorgen dat je datasets volledig, consistent en accuraat zijn, kun je misleidende analyses vermijden en waardevolle inzichten verkrijgen in hoe je processen werken. Door de stappen in dit document te volgen—duplicaten verwijderen, ontbrekende data aanvullen, formaten standaardiseren en een schone event log creëren—ben je goed voorbereid om maximale waarde uit je process mining initiatieven te halen.