Problemen met data oplossen

Veelvoorkomende data issues en oplossingen

Bij het voorbereiden van data voor Process Mining kunnen er verschillende veelvoorkomende data-gerelateerde problemen ontstaan die de nauwkeurigheid en kwaliteit van de analyse beïnvloeden. Hieronder vind je een handige probleemoplossingsgids om deze issues te herkennen en op te lossen.

1. Dubbele records in event logs

Symptomen

• Hetzelfde event komt meerdere keren voor bij dezelfde process instance (zelfde Case ID, Activity en Timestamp).
• Ongebruikelijk hoge aantallen van bepaalde activiteiten of events in de process map.

Mogelijke oorzaken

• Data is meerdere keren vastgelegd door integratiefouten of logfouten.
• Het data-importproces heeft per ongeluk events dubbel verwerkt.

Oplossing

• Verwijder duplicaten: Gebruik tools voor data cleaning om dubbele regels te vinden en te verwijderen. In Excel of Google Sheets kun je ‘Duplicaten verwijderen’ gebruiken, of met SQL dubbele gegevens verwijderen op Case ID, Activity en Timestamp.
• Filter bij importeren: Stel filters in tijdens het importeren zodat alleen unieke events in de Process Mining tool komen.

2. Ontbrekende timestamps

Symptomen

• Incomplete of ontbrekende timestamps maken het onmogelijk om events goed te ordenen.
• De process map toont gaten of ontbrekende verbindingen tussen activiteiten.

Mogelijke oorzaken

• Sommige systemen loggen niet bij elke activiteit een timestamp.
• Handmatige of niet-digitale taken worden niet voorzien van een timestamp.

Oplossing

• Schat ontbrekende timestamps: Schat, als mogelijk, ontbrekende timestamps op basis van bekende data (bijv. gemiddelde tijd tussen taken).
• Vul aan met handmatige data: Vul handmatig schattingen in voor handmatige of niet-digitale taken, bijvoorbeeld aan de hand van andere logs.
• Data imputation: Vul data aan via imputatie, zoals het voorspellen van ontbrekende timestamps met andere events of de gemiddelde doorlooptijd.

3. Inconsistente Case IDs

Symptomen

• Events van dezelfde process instance staan verdeeld over verschillende Case IDs, waardoor het process model versnipperd raakt.
• Meerdere weergaven van dezelfde instance veroorzaken verwarring en onnauwkeurige analyses.

Mogelijke oorzaken

• Verschillende systemen of afdelingen hanteren andere naamgevingen of structuren voor Case IDs.
• Invoervouten of een inconsistent formaat tussen systemen.

Oplossing

• Case ID Mapping: Ontwikkel een mappingstrategie voor Case IDs zodat ze eenduidig zijn over alle systemen. Gebruik tools zoals ETL-platforms of SQL om Case IDs samen te voegen en te standaardiseren.
• Gebruik data transformation tools: Hebben Case IDs verschillende formaten? Gebruik transformatietools om deze vóór import consistent te maken.

4. Onjuiste volgorde van activiteiten

Symptomen

• Events staan in de verkeerde volgorde, bijvoorbeeld “Order Completed” verschijnt vóór “Order Placed”.
• De process map toont onlogische flows of lussen.

Mogelijke oorzaken

• Timestamps zijn verkeerd ingevuld of ontbreken.
• Data is geïmporteerd zonder correcte volgorde.

Oplossing

• Sorteer op timestamp: Sorteer events per Case ID oplopend op timestamp. Gebruik bijvoorbeeld Excel, SQL of Pandas (Python).
• Controleer timestamp-formaten: Check dat alle timestamps hetzelfde formaat en tijdzone hebben. Zet ze eventueel om naar ISO 8601 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS).
• Valideer datakwaliteit: Controleer handmatig een paar cases of de volgorde klopt en of er geen volgordefouten zijn ontstaan.

5. Data-inconsistentie tussen systemen

Symptomen

• Niet-overeenkomende data tussen verschillende systemen die aan hetzelfde proces bijdragen.
• Events komen voor in de data van het ene systeem, maar ontbreken in een ander, waardoor gaten in de process map ontstaan.

Mogelijke oorzaken

• Verschillende systemen gebruiken eigen metrics, naamgevingen of formaten voor dezelfde events.
• Onvolledige data-extractie of gedeeltelijke systeemintegratie.

Oplossing

• Standaardiseer data: Zorg ervoor dat velden als Case ID, Activity Name en Timestamps overal hetzelfde zijn voordat je data inlaadt. Gebruik hiervoor data transformation tools.
• Combineer datasets zorgvuldig: Gebruik ETL-tools om data uit meerdere systemen samen te voegen tot één samenhangend geheel. Zorg voor gelijke event-namen, timestamps en case IDs voor het samenvoegen.

6. Grote datavolumes veroorzaken performance-issues

Symptomen

• Trage prestaties bij het laden of analyseren van grote datasets in de process mining tool.
• Systeemcrashes of time-outs tijdens het inladen van data.

Mogelijke oorzaken

• De dataset bevat te veel records om ze efficiënt te verwerken.
• De Process Mining tool kan grote datavolumes niet in één keer verwerken.

Oplossing

• Data sampling: Gebruik een representatief deel van de dataset in plaats van alles te verwerken. Zo blijft het overzichtelijk én inzichtvol.
• Filter onnodige events: Verwijder irrelevante of niet-waardevolle events (zoals system logs) vóór het uploaden.
• Incrementele data loading: Laad data stapsgewijs in, niet alles tegelijk – en analyseer delen los van elkaar.

7. Irrelevante of ruisende data

Symptomen

• De process map is rommelig door events die niet bij het hoofdproces horen.
• Te veel onbeduidende variaties maken het lastig om belangrijke inzichten te vinden.

Mogelijke oorzaken

• Achtergrondsystemen, system logs of niet-gerelateerde taken komen in de dataset terecht.
• Ruis door laag-prioriteit taken of systeemprocessen.

Oplossing

• Filter onnodige events: Sluit events uit die niet bij het te analyseren proces horen. Verwijder bijvoorbeeld system logs of activiteiten buiten de workflow.
• Groepeer low-level events: Bundel indien nodig technische events tot hogere activiteiten voor een overzichtelijker model met focus op kernactiviteiten.

8. Omgaan met outliers

Symptomen

• De process map toont extreme verschillen in taakduur of resource allocatie die niet passen bij de normale performance.
• De analyse wordt beïnvloed door zeldzame of uitzonderlijke cases.

Mogelijke oorzaken

• Outliers (zoals taken die extreem lang duurden of cases met afwijkende patronen) komen in de dataset voor.
• Uitzonderingsgevallen of zeldzame incidenten beïnvloeden de process map onevenredig.

Oplossing

• Identificeer outliers: Gebruik statistische analyse om outliers op te sporen, bijv. op taakduur of resourcegebruik.
• Beslis over meenemen of uitsluiten: Bepaal of outliers waardevol inzicht geven (zoals zeldzame, kritieke issues) of beter verwijderd kunnen worden voor de standaard flow. Documenteer dit voor duidelijkheid.

9. Niet-uitgelijnde tijdzones in data

Symptomen

• Opeenvolgende events staan niet juist onder elkaar door verschil in tijdzone-instellingen.
• De doorlooptijdberekening van processen is onjuist door tijdzoneverschillen.

Mogelijke oorzaken

• Data uit verschillende systemen of afdelingen gebruikt mogelijk verschillende tijdzones, wat inconsistentie veroorzaakt in timestamp data.
• Tijdzones zijn niet gestandaardiseerd voor het inladen van data.

Oplossing

• Omkeren naar één tijdzone: Zet alle timestamps vóór import om naar een vaste tijdzone (zoals UTC). Tools als Excel en Python bieden tijdzone-conversies.
• Documenteer tijdzone-aanpassingen: Houd de oorspronkelijke tijdzone van elke dataset bij en noteer conversies.

10. Onevenwichtige event logs

Symptomen

• Sommige cases hebben te weinig events, terwijl andere te veel hebben. Dit zorgt voor een onevenwichtige process map.
• Bepaalde activiteiten of cases overheersen de analyse door een scheve dataverdeling.

Mogelijke oorzaken

• Inconsistente data-logging of onvolledige vastlegging van events bij bepaalde cases.
• Scheve verdeling in data waardoor sommige cases te veel voorkomen.

Oplossing

• Normaliseer de event log: Check dat elke instance een vergelijkbaar detailniveau heeft. Ontbreken er events in cases? Zoek uit waarom, vul handmatig aan of sluit zulke cases uit.
• Weeg de data: Indien nodig kun je data wegen zodat oververtegenwoordigde cases geen onevenredige invloed hebben op de analyse.

Conclusie

Datakwaliteit is cruciaal voor succesvolle Process Mining. Door deze veelvoorkomende data issues tijdig te signaleren en op te lossen, zorg je dat je analyses betrouwbare en bruikbare inzichten opleveren. Met best practices voor datacleaning, voorbereiding en validatie voorkom je veelgemaakte fouten en haal je het maximale uit je Process Mining.