Problemen met Data Oplossen
Veelvoorkomende dataproblemen en oplossingen
Bij het voorbereiden van data voor process mining kunnen verschillende veelvoorkomende datagerelateerde problemen optreden die de nauwkeurigheid en kwaliteit van de analyse kunnen beïnvloeden. Hieronder vindt u een gids voor probleemoplossing om deze veelvoorkomende problemen te identificeren en op te lossen.
1. Dubbele records in event logs
Symptomen:
- Hetzelfde event verschijnt meerdere keren voor dezelfde procesinstance (dezelfde Case ID, Activiteit en Timestamp).
- Ongebruikelijk hoge aantallen van bepaalde activiteiten of events in de process map.
Mogelijke oorzaken:
- Data werd meerdere keren vastgelegd door systeemintegratieproblemen of logfouten.
- Bij het inladen van de data werden gebeurtenissen onbedoeld herhaald.
Oplossing:
- Verwijder duplicaten: Gebruik data-cleaningtools om dubbele vermeldingen te identificeren en te verwijderen. Gebruik in Excel of Google Sheets de functie “Verwijder duplicaten”, of schrijf SQL-query’s in het geval van een database die herhaalde vermeldingen verwijderen op basis van Case ID, activiteit en timestamp.
- Filter tijdens inladen: Configureer filters tijdens het inladen van data om ervoor te zorgen dat alleen unieke gebeurtenissen worden geïmporteerd in de process mining tool.
2. Ontbrekende timestamps
Symptomen:
- Incomplete of ontbrekende timestamps verhinderen een accurate volgorde van gebeurtenissen.
- De process map toont hiaten of ontbrekende verbindingen tussen activiteiten.
Mogelijke oorzaken:
- Sommige systemen registreren geen timestamps voor elke activiteit.
- Handmatige processen of niet-digitale taken die niet met een timestamp worden gevolgd.
Oplossing:
- Schat ontbrekende timestamps: Als mogelijk, schat de ontbrekende timestamps op basis van bekende datapunten (bijv. neem aan dat een taak de gemiddelde tijd duurde tussen eerdere en volgende taken).
- Aanvullen met handmatige data: Voor handmatige of niet-digitale taken, voer handmatig timestamps in op basis van schattingen of logs uit andere bronnen.
- Data-imputatie: Gebruik data-imputatietechnieken, zoals het voorspellen van ontbrekende timestamps op basis van andere gebeurtenissen in de volgorde of gemiddelde procesduur.
3. Inconsistente case IDs
Symptomen:
- Gebeurtenissen die tot dezelfde procesinstantie behoren, zijn verdeeld over verschillende Case IDs, wat leidt tot fragmentatie van het procesmodel.
- Meerdere representaties van dezelfde procesinstantie, wat verwarring en onnauwkeurige analyse veroorzaakt.
Mogelijke oorzaken:
- Verschillende systemen of afdelingen gebruiken verschillende naamgevingsconventies of structuren voor Case IDs.
- Fouten bij het invoeren van data of inconsistente opmaak tussen systemen.
Oplossing:
- Case ID Mapping: Ontwikkel een strategie voor het mappen van Case IDs om case-identificatiesystemen te verenigen. Gebruik tools zoals ETL (Extract, Transform, Load) platforms of SQL om Case IDs samen te voegen en te standaardiseren.
- Gebruik Data Transformatietools: Als Case IDs verschillende formaten hebben, gebruik dan transformatietools om ze naar een consistent formaat om te zetten voordat u de data inlaadt.
4. Onjuiste activiteitsequentie
Symptomen:
- Gebeurtenissen verschijnen in de verkeerde volgorde, waarbij latere activiteiten eerder verschijnen dan eerdere activiteiten (bijv. “Order voltooid” voor “Order geplaatst”).
- De process map toont onzinnige stromen of lussen.
Mogelijke oorzaken:
- Timestamps zijn onjuist ingevoerd of ontbreken.
- Data werd ingeladen zonder de juiste volgorde.
Oplossing:
- Sorteer op timestamp: Zorg ervoor dat gebeurtenissen gesorteerd zijn op hun timestamps in oplopende volgorde voor elke Case ID. Gebruik tools zoals Excel, SQL of Pandas (Python) om de data correct te sorteren.
- Controleer timestampformaten: Verifieer dat alle timestamps in hetzelfde formaat en tijdzone zijn. Zet alle timestamps om naar een gemeenschappelijk formaat, zoals ISO 8601 (
YYYY-MM-DD HH:MM:SS). - Valideer datakwaliteit: Controleer een paar gevallen handmatig om ervoor te zorgen dat gebeurtenissen in de juiste volgorde staan en dat er geen sequencingfouten zijn opgetreden tijdens data-invoer of -inname.
5. Data-inconsistentie over systemen
Symptomen:
- Niet-overeenkomende data tussen verschillende systemen die bijdragen aan hetzelfde proces.
- Gebeurtenissen verschijnen in de gegevens van het ene systeem, maar ontbreken in het andere, wat leidt tot hiaten in de process map.
Mogelijke oorzaken:
- Verschillende systemen gebruiken verschillende meeteenheden, naamgevingsconventies of formaten voor dezelfde gebeurtenissen.
- Onvolledige data-extractie of gedeeltelijke systeemintegratie.
Oplossing:
- Standaardiseer data: Standaardiseer hoe sleutelvelden (bijv. Case ID, activiteitnaam en timestamps) in verschillende systemen worden weergegeven voordat ze worden geladen. Gebruik datatransformatietools om consistentie in veldnamen en formaten te garanderen.
- Combineer datasets zorgvuldig: Gebruik ETL-tools om data uit meerdere systemen samen te voegen en ervoor te zorgen dat de gecombineerde dataset een samenhangende structuur heeft. Zorg voor consistentie in gebeurtenisnamen, timestamps en Case IDs voordat u datasets combineert.
6. Grote hoeveelheden data leiden tot prestatieproblemen
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 voor het systeem om efficiënt te verwerken.
- De process mining tool kan geen grote hoeveelheden data in één keer verwerken.
Oplossing:
- Data Sampling: Gebruik een representatieve steekproef van de data in plaats van de volledige dataset te verwerken. Dit kan de omvang verkleinen terwijl het nog steeds waardevolle inzichten biedt.
- Filter onnodige events: Verwijder events van lage waarde of irrelevante events (zoals systeemtelleringen) voordat u de data in de process mining tool laadt.
- Incrementele datalade: In plaats van alle data in één keer in te laden, laadt u kleinere stukken data stapsgewijs en analyseert u ze afzonderlijk.
7. Irrelevante of ruisende data
Symptomen:
- De process map staat vol met gebeurtenissen die niet gerelateerd zijn aan het kernproces.
- Te veel onbeduidende variaties maken het moeilijk om op belangrijke inzichten te focussen.
Mogelijke oorzaken:
- Achtergrondgebeurtenissen van het systeem, systeemplogs of niet-gerelateerde taken zijn vastgelegd in de dataset.
- Ruis van taken met lage prioriteit of systeemprocessen.
Oplossing:
- Filter onnodige gebeurtenissen: Sluit irrelevante gebeurtenissen uit die niet bijdragen aan het proces dat geanalyseerd wordt. Bijvoorbeeld, verwijder systeemloggebeurtenissen of activiteiten die geen deel uitmaken van de business workflow.
- Groepeer laag-niveau gebeurtenissen: Groepeer of aggregeer zo nodig laag-niveau systeemgebeurtenissen tot activiteiten op hoger niveau om het procesmodel te vereenvoudigen en te focussen op kernactiviteiten.
8. Omgaan met uitschieters
Symptomen:
- De process map toont extreme variaties in taakduur of middelenallocatie die niet overeenkomen met de typische prestaties.
- De analyse wordt vertekend door zeldzame of uitzonderlijke gevallen.
Mogelijke oorzaken:
- Uitschieter-gegevenspunten (bijv. taken die ongewoon lang duurden of gevallen met abnormale patronen) zijn aanwezig in de dataset.
- Randgevallen of zeldzame incidenten beïnvloeden de process map onevenredig.
Oplossing:
- Identificeer uitschieters: Gebruik statistische analyse om uitschieters te detecteren en te markeren op basis van taakduur, middelengebruik of andere statistieken.
- Bepaal of te betrekken of uit te sluiten: Evalueer of deze uitschieters nuttige inzichten bieden (bijv. het identificeren van zeldzame maar kritieke issues) of dat ze moeten worden uitgesloten om te focussen op standaardprocessen. Documenteer de beslissing voor de duidelijkheid als deze worden uitgesloten.
9. Niet-uitgelijnde tijdzones in data
Symptomen:
- Gebeurtenissen die in volgorde plaatsvinden, lijken niet uitgelijnd te zijn vanwege verschillende tijdzone-instellingen.
- Berekeningen van de procesduur zijn onjuist vanwege inconsistenties in tijdzones.
Mogelijke oorzaken:
- Data van verschillende systemen of afdelingen kunnen verschillende tijdzones gebruiken, wat leidt tot inconsistente timestampgegevens.
- Tijdzones werden niet gestandaardiseerd voordat de data werd ingeladen.
Oplossing:
- Omzetten naar een gemeenschappelijke tijdzone: Zet alle timestamps om naar een consistente tijdzone (bijv. UTC) voordat u de data importeert. Veel tools, waaronder Excel en Python, bieden functies voor tijdzoneconversie.
- Documenteer tijdzone-aanpassingen: Houd een register bij van de oorspronkelijke tijdzone voor elke dataset en documenteer alle uitgevoerde conversies.
10. Ongebalanceerde event logs
Symptomen:
- Sommige gevallen hebben te weinig gebeurtenissen, terwijl anderen er te veel hebben, wat leidt tot een ongebalanceerde process map.
- Bepaalde activiteiten of gevallen domineren de analyse door een onevenwichtige dataverdeling.
Mogelijke oorzaken:
- Inconsistente dataregistratie of onvolledige vastlegging van gebeurtenissen voor bepaalde gevallen.
- Een scheve verdeling in de data waarbij sommige procesinstanties oververtegenwoordigd zijn.
Oplossing:
- Normaliseer de Event Log: Zorg ervoor dat elke procesinstantie een gelijk niveau van detail heeft. Als bepaalde gevallen ontbrekende belangrijke gebeurtenissen bevatten, onderzoek dan de oorzaak en probeer de hiaten handmatig in te vullen of verwijder die gevallen uit de analyse.
- Weg data: Weg zo nodig de gebeurtenissen of gevallen om ervoor te zorgen dat oververtegenwoordigde gevallen de analyse niet onevenredig beïnvloeden.
Conclusie
Datakwaliteit is essentieel voor succesvolle process mining. Door deze veelvoorkomende dataproblemen te identificeren en aan te pakken, kunt u ervoor zorgen dat uw analyse nauwkeurige, bruikbare inzichten oplevert. Het implementeren van best practices in dataverwerking, -voorbereiding en -validatie helpt veelvoorkomende valkuilen te vermijden en stelt u in staat om het meeste uit uw process mining-inspanningen te halen.