Ondersteunde bestandsformaten event logs
Bekijk welke bestandsformaten en structuren ProcessMind ondersteunt voor het uploaden van event logs, zoals Excel, CSV en XES.
Op deze pagina
Data verzamelen en structureren voor Process Mining
Data ophalen uit systemen en structureren voor Process Mining
Process mining is een krachtige techniek waarmee organisaties hun workflows analyseren en verbeteren door data uit bestaande systemen te halen. Een van de belangrijkste stappen is de juiste data verkrijgen en deze goed structureren voor analyse. In deze blog lees je hoe je data verzamelt uit systemen zoals SAP, Oracle, ServiceNow en meer, en hoe je het klaarmaakt voor effectief gebruik bij process mining. Ook vind je links naar bronnen over integratie met specifieke systemen.
1. Basisprincipes: Welke data heb je nodig voor Process Mining?
Voor je begint met data-extractie is het belangrijk om te weten welke data noodzakelijk is voor process mining. Process mining draait om drie hoofdonderdelen om processen te reconstrueren en analyseren:
- Case ID: Een unieke identifier per procesinstantie (zoals ordernummer, ticket-ID of aanvraagnummer).
- Activity: De losse stappen of acties binnen het proces (bijvoorbeeld order aanmaken, goedkeuren of ticket sluiten).
- Timestamp: Het tijdstip waarop elke activiteit plaatsvindt om de juiste volgorde en doorlooptijd te bepalen.
Met deze drie elementen kun je processen visualiseren, knelpunten vinden en inefficiënties ontdekken. Je kunt deze kerngegevens aanvullen met bijvoorbeeld de verantwoordelijke medewerker, afdeling of het type taak, afhankelijk van het gewenste inzicht.
2. Data-extractie uit veelgebruikte systemen
De meeste organisaties gebruiken verschillende software voor hun processen, zoals ERP, CRM en ticketing systemen. Zo kun je data halen uit populaire platforms:
SAP
SAP is een veelgebruikte ERP-oplossing voor alles van finance tot supply chain management. Data voor process mining haal je meestal uit SAP met rapportages of exportfuncties. Je kunt ook koppelen met SAP-databases via bijvoorbeeld SAP Business Connector, SAP Data Services of SAP BW (Business Warehouse).
Bekijk deze bronnen:
Oracle
Oracle ERP- en databases zijn een veelgebruikte bron voor process mining. Je kunt data halen met Oracle SQL-query’s, Oracle Data Integrator (ODI) of Oracle Business Intelligence (BI) tools. Vaak werk je met relationele databases, dus kennis van SQL is handig.
Meer info:
ServiceNow
ServiceNow wordt veel gebruikt voor IT service management (ITSM) en is een goede bron voor het analyseren van serviceprocessen. Gebruik ServiceNow reporting tools voor datasets, of ServiceNow REST APIs om direct data op te halen. Je kunt ook koppelen met andere analytics tools om ServiceNow data te exporteren en analyseren.
Meer informatie:
Salesforce
Salesforce, het bekende CRM-platform, biedt verschillende manieren om data te halen voor process mining. Gebruik bijvoorbeeld Salesforce Reports, Salesforce Data Loader of REST APIs. De data in Salesforce is object-georiënteerd, dus het is belangrijk te weten hoe sales- en serviceprocessen zijn ingericht om de juiste informatie te verzamelen.
Zie ook:
3. Data structureren voor Process Mining: Best Practices
Na het extraheren van data is het belangrijk om deze goed te structureren voor effectieve process mining. Dit zijn de belangrijkste best practices:
a. Data opschonen en formatteren
Ruwe data bevat vaak dubbele gegevens, ontbrekende waarden of inconsistenties. Data opschonen betekent:
- Duplicaten verwijderen zodat je analyse betrouwbaar blijft.
- Consistente opmaak voor data, namen en andere velden.
- Ontbrekende waarden aanvullen waar mogelijk, of onvolledige rijen verwijderen.
b. Maak een uniform Event Log
Een event log is de basis van process mining. Het is een tabel waarin elke rij een event (of activiteit) binnen een proces is. De belangrijkste velden:
- Case ID: Om events te groeperen binnen dezelfde procesinstantie.
- Activity Name: Om de uitgevoerde actie aan te duiden.
- Timestamp: Voor de juiste volgorde van activiteiten.
Afhankelijk van je proces kun je ook toevoegen:
- Resource: Wie de activiteit uitvoert.
- Department: Welke afdeling betrokken is.
- Duration: Hoelang elke stap duurt.
Voorbeeld van een 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. Zorg voor consistente data tussen systemen
Haal je data uit meerdere systemen? Zorg dan voor consistentie. Zorg bijvoorbeeld dat de case ID overal overeenkomt. Zo kun je gegevensbronnen combineren zonder context te verliezen en krijg je een compleet beeld. Standaardiseer ook activity-namen om verwarring te voorkomen.
d. Bewaak data privacy en security
Let bij het extraheren en structureren van data voor process mining altijd op privacy en security. Anonimiseer of verwijder gevoelige informatie en zorg dat alleen bevoegde medewerkers toegang hebben. Denk aan regels zoals de AVG bij verwerking van klantdata.
4. Data uploaden naar ProcessMind
Zodra je data gestructureerd is, kun je deze uploaden naar ProcessMind. ProcessMind ondersteunt diverse bestandsformaten voor data ingest zodat je direct je workflows kunt analyseren. Afhankelijk van de tool zijn er extra integraties om makkelijker data vanuit verschillende systemen te verzamelen.
Je kunt in ProcessMind data fields mappen zodat alles netjes aansluit op het process design canvas. Is je data niet compleet? Met de ontwerpfuncties kun je snel ontbrekende stappen toevoegen en zo een volledig beeld van je proces maken.
5. Extra bronnen voor data-extractie en integratie
Het extraheren en structureren van data kan soms lastig zijn, zeker als je werkt met meerdere systemen of grote datasets. Hier zijn extra bronnen die kunnen helpen:
- ETL Tools (Extract, Transform, Load): Tools als Talend, Informatica en Alteryx helpen je om data-extractie en transformatie te automatiseren.
- SQL voor Beginners: Leer hoe je SQL-query’s schrijft om data uit relationele databases te halen.
- Gids voor Process Mining: Een heldere gids over process mining, inclusief datavoorbereiding.
Conclusie: Data voorbereiden voor effectieve Process Mining
Data uit je systemen halen en goed structureren voor process mining is essentieel voor waardevolle inzichten in je processen. Door te begrijpen welke data nodig is, de juiste tools te kiezen en best practices te volgen, kunnen je process mining projecten succesvol starten. Met ProcessMind en andere platforms laad, analyseer en optimaliseer je workflows eenvoudig, wat leidt tot efficiëntere, data-gedreven besluiten.