Ondersteunde Data Formats voor Event Logs
Ontdek de ondersteunde formats voor het uploaden van event logs in ProcessMind, inclusief Excel, CSV, TSV en TXT, samen met essentiële structurele richtlijnen.
Op Deze Pagina
Waar Data Voor Process Mining Te Verkrijgen en Structureren
Hoe haal je Data uit Systemen en Structureer je het voor Process Mining
Process mining is een krachtige techniek die bedrijven helpt hun workflows te analyseren en te verbeteren door data uit hun bestaande systemen te extraheren. Een van de meest kritieke stappen in process mining is echter het verkrijgen van de juiste data en ervoor zorgen dat deze correct gestructureerd is voor analyse. In deze blog begeleiden we je bij het verzamelen van data uit systemen zoals SAP, Oracle, ServiceNow en anderen, en hoe je deze voorbereidt voor effectief gebruik in process mining. We delen ook links naar aanvullende bronnen waar je meer gedetailleerde informatie kunt vinden over het integreren van specifieke systemen.
1. Begrip van de Basis: Welke Data Heb je Nodig voor Process Mining?
Voordat je begint met het extraheren van data, is het essentieel te begrijpen welk type data nodig is voor process mining. Process mining is afhankelijk van drie sleutelelementen om workflows te reconstrueren en te analyseren:
- Case ID: Een unieke identifier voor elke procesinstantie (bijv. een ordernummer, ticket ID of klantverzoek-ID).
- Activiteit: De individuele stappen of acties binnen het proces (bijv. een order aanmaken, een verzoek goedkeuren, een ticket sluiten).
- Timestamp: De datum en tijd waarop elke activiteit plaatsvond, wat helpt om de acties te ordenen en te begrijpen hoe het proces zich in de loop der tijd ontvouwt.
Met deze drie componenten kun je in kaart brengen hoe een proces verloopt, knelpunten identificeren en inefficiënties ontdekken. Naast deze core data-elementen wil je mogelijk andere informatie opnemen, zoals de persoon verantwoordelijk voor elke actie, de afdeling of het type taak, afhankelijk van welke inzichten je wilt verkrijgen.
2. Data Extractie uit Populaire Business Systemen
De meeste organisaties gebruiken meerdere software systemen om verschillende aspecten van hun bedrijfsprocessen te beheren, zoals ERP, CRM en ticketsystemen. Hier is hoe je data kunt extraheren uit enkele van de meest populaire platforms:
SAP
SAP is een veelgebruikt enterprise resource planning (ERP) systeem dat alles beheert, van financiën tot supply chain management. Om data te extraheren voor process mining, gebruik je doorgaans de rapportage- en dataexportfuncties van SAP. Alternatief kun je verbinding maken met SAP databases met tools zoals SAP Business Connector, SAP Data Services, of SAP BW (Business Warehouse).
Voor meer gedetailleerde instructies, bekijk deze bronnen:
Oracle
De ERP- en database oplossingen van Oracle zijn veelgebruikte databronnen voor process mining. Je kunt data ophalen met Oracle SQL-queries, Oracle Data Integrator (ODI), of Oracle Business Intelligence (BI) tools. Met Oracle werk je vaak met relationele databases, dus kennis van SQL is handig.
Meer informatie:
ServiceNow
ServiceNow wordt veel gebruikt voor IT service management (ITSM) en is een uitstekende databron om service processen te analyseren. Je kunt de reporting tools van ServiceNow gebruiken om datasets te maken of ServiceNow REST APIs toepassen om direct data op te halen. Integratie met andere analytics tools is ook mogelijk voor export en analyse van ServiceNow data.
Meer weten?
Salesforce
Salesforce, als toonaangevend CRM-platform, biedt verschillende manieren om data te extraheren voor process mining. Je kunt Salesforce Reports, Salesforce Data Loader, of REST APIs gebruiken om data binnen te halen. Salesforce data is meestal gestructureerd rond objecten, dus het is essentieel te begrijpen hoe je sales- en klantenserviceprocessen zijn geconfigureerd om de juiste informatie vast te leggen.
Bekijk:
3. Structureren van Data voor Process Mining: Best Practices
Zodra je de data hebt geëxtraheerd, is het cruciaal om deze correct te structureren om effectieve process mining te waarborgen. Hier zijn enkele best practices:
a. Reinig en Formatteer de Data Ruwe data bevat vaak duplicaten, ontbrekende waarden of inconsistente formats. Het reinigen van de data omvat:
- Verwijderen van dubbele vermeldingen om vertekening van je analyse te voorkomen.
- Zorgen voor consistente formatting voor data, namen en andere attributen.
- Omgaan met ontbrekende waarden door deze zo mogelijk in te vullen of onvolledige vermeldingen uit te sluiten.
b. Creëer een Geïntegreerd Event Log Een event log is de basis van process mining. Het is in wezen een tabel waarin elke rij een gebeurtenis (of activiteit) binnen een proces vertegenwoordigt. De belangrijkste velden moeten omvatten:
- Case ID: Om gebeurtenissen te groeperen die tot dezelfde procesinstantie behoren.
- Activity Name: Om de specifieke genomen actie te identificeren.
- Timestamp: Om de activiteiten correct te ordenen.
Afhankelijk van de complexiteit van je proces kun je ook toevoegen:
- Resource: De persoon of het team dat verantwoordelijk is voor de activiteit.
- Department: Om te begrijpen welk deel van de organisatie betrokken is.
- Duration: Om te berekenen hoe lang elke stap duurt.
Hier is een voorbeeld van een gestructureerd event log:
| Case ID | Activity | Timestamp | Resource | Department |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | Order Created | 2024-10-10 08:15:00 | John Doe | Sales |
| 1001 | Order Approved | 2024-10-10 09:30:00 | Jane Smith | Sales |
| 1002 | Ticket Opened | 2024-10-11 10:00:00 | Lisa Ray | IT Support |
c. Waak voor Data Consistentie Tussen Systemen Als je data uit meerdere systemen haalt, is het belangrijk om consistentie te waarborgen. Zorg er bijvoorbeeld voor dat een case ID dat in een systeem wordt gebruikt overeenkomt met de identifier in een ander systeem. Dit stelt je in staat om data bronnen te combineren zonder context te verliezen, wat een meer uitgebreide analyse mogelijk maakt. Het is ook nuttig om te standaardiseren hoe activiteiten worden benoemd om verwarring te voorkomen.
d. Beheer Data Privacy en Veiligheid Bij het extraheren en structureren van data voor process mining, hou altijd rekening met data privacy en veiligheid. Zorg ervoor dat gevoelige informatie geanonimiseerd of verwijderd is, en alleen geautoriseerd personeel toegang heeft tot de data. Overweeg nalevingsvereisten zoals GDPR als je met klantgegevens werkt.
4. Inname bij ProcessMind
Zodra je data gestructureerd is, is de volgende stap om deze te uploaden naar ProcessMind. ProcessMind stelt je in staat om data in verschillende bestandsformaten te integreren om je workflows te analyseren. Afhankelijk van de tool die je gebruikt, kun je aanvullende integratieopties hebben die het eenvoudiger maken om data uit verschillende systemen binnen te halen.
Bijvoorbeeld, ProcessMind stelt je in staat om data velden te mappen zodat ze correct uitlijnen met het process design canvas van het platform. Als je data incompleet is, kun je de ontwerpfuncties gebruiken om de ontbrekende stappen in te vullen, zodat je een meer uitgebreid zicht op je processen creëert.
5. Aanvullende Bronnen voor Data Extractie en Integratie
Het extraheren en structureren van data kan soms complex zijn, vooral als je werkt met meerdere systemen of grote datasets. Hier zijn enkele aanvullende bronnen die je kunnen helpen:
- ETL Tools (Extract, Transform, Load): Tools zoals Talend, Informatica en Alteryx kunnen je helpen bij het automatiseren van data-extractie en transformatie.
- SQL voor Beginners: Leer hoe je SQL-queries schrijft om data uit relationele databases te halen.
- Gids voor Process Mining: Een uitgebreide gids over hoe je process mining benadert, inclusief hoe je data structureert.
Conclusie: Data Voorbereiden voor Effectieve Process Mining
Het verkrijgen van data uit je systemen en deze structureren voor process mining is een cruciale stap om waardevolle inzichten te verkrijgen in je bedrijfsprocessen. Door te begrijpen welke data nodig is, de juiste tools te gebruiken om deze te extraheren, en de beste praktijken voor structurering te volgen, kun je je process mining projecten succesvol opzetten. ProcessMind en andere platforms maken het gemakkelijker om workflows te integreren, analyseren en optimaliseren, wat leidt tot efficiëntere en data-gedreven bedrijfsbeslissingen.