Process Mining'de 7 Yaygın Data Sorunu

Process Mining için Veri Setleri Hazırlanırken Karşılaşılan Yaygın Veri Zorlukları

Process mining için veri seti hazırlamak, iş süreçlerinizin gerçekte nasıl işlediğini görmek için güçlü bir yöntemdir. Ancak, farklı sistemlerden veri toplamak ve düzenlemek her zaman kolay değildir. Başarılı analiz için veri kalitesi, tutarlılığı ve tamlığı büyük önem taşır. Aşağıda, process mining için veri seti hazırlayan kurumların sıkça yaşadığı veri zorluklarını ve bunlara karşı pratik çözüm yollarını bulabilirsiniz.

1. Eksik Veri

Process mining’de en sık rastlanan sorunlardan biri eksik veri setleridir. Çoğunlukla, sistemler sürecin tüm event ve aktivitelerini kaydetmez. Örneğin, manuel işler, kağıt üstündeki workflow’lar ya da ana sistem dışında yapılan aktiviteler veri setinde yoktur. Bu durumda sürecin parçalı bir görünümü oluşabilir ve yanlış sonuçlar çıkarılabilir.

Çözüm Yolları:

Process Design ile Boşlukları Doldurun: Veri eksikse, process modelling ile eksik adımları manuel çizebilirsiniz. ProcessMind gibi platformlar, elle tasarlanan süreçlerle mined verileri birleştirerek daha bütün bir tablo sunar.
Ek Veri Kaynaklarını Ekleyin: Eksik bilginin olabileceği diğer sistem ve veri depolarını tespit edin. Mesela, bazı onaylar manuel yapılıyorsa, bunların en azından sonucu veya çıktısı dijital bir sisteme kaydedilmeli; böylece daha net bir görünüm elde edersiniz.

2. Tutarsız Case ID’ler

Process mining, her sürecin tek bir Case ID ile tanımlanmasına dayanır (örn. sipariş, müşteri talebi, servis ticket’ı). Fakat gerçek hayatta, aynı süreç farklı sistemlerde farklı ID’lerle görülebilir. Örneğin, CRM’deki sipariş numarası ile finans sistemindeki aynı sipariş numarası genellikle eşleşmez; bu da sürecin tüm hayat döngüsünü takip etmeyi zorlaştırır.

Çözüm Yolları:

Birleşik Case ID Mapping Yapın: Farklı sistemlerdeki kimlikleri, tek bir Case ID altında eşleyen bir yöntem geliştirin. Bu işlem, veri dönüşüm süreçleriyle veri kaynaklarını birleştirerek veya uzlaştırarak yapılabilir.
Data Integration Araçlarını Kullanın: Talend ya da Informatica gibi ETL (Extract, Transform, Load) araçlarıyla farklı kaynaklardaki case ID’lerini standartlaştırıp bir araya getirin.

3. Düşük Veri Kalitesi

Veri kalitesi process mining için çok önemlidir. Yanlış veya eksik timestamp’ler, kayıtlardaki eksikler, kayıp aktivite detayları ya da event’lerin yanlış sırası analizi olumsuz etkiler. Mesela, bir event’in timestamp’i yanlışsa veya hiç yoksa süreç sırası bozulur ve akışı doğru incelemek zorlaşır.

Çözüm Yolları:

Data Cleaning: Veri setlerinizi process mining aracına yüklemeden önce mutlaka temizleyin. Eksik veriyi tamamlayın, standart dışı formatları düzeltin, tekrar eden kayıtları silin.
Doğrulama Mekanizmaları: Timestamps ve anahtar veri noktalarını doğrulamak için kontrol ekleyin. Örneğin, “Order Completed” event’i “Order Created” event’inden önce geçiyor mu diye bakın ve mantık hatalarını bulun.

4. Data Silo’ları

Pek çok kuruluşta veriler; ERP, CRM, proje yönetim araçları gibi ayrı sistemlerde dağınıktır. Bu data silo’ları, sürecin uçtan uca görünmesini özellikle aynı sürecin farklı adımları başka sistemlerde ise oldukça zorlaştırır.

Çözüm Yolları:

Çapraz Sistem Data Integration: Farklı sistemlerdeki veri silo’larını veri entegrasyonu ile tek bir veri setinde birleştirin. Apache Nifi veya Microsoft Power BI gibi araçlar farklı kaynaklardan verileri çıkarıp ortak formata getirmeye yardımcı olur.
Stakeholder İş Birliği: Süreçte yer alan tüm sistemleri belirlemek için farklı departman ve iş birimleriyle birlikte hareket edin. İş birliği, veri çıkarımı aşamasında tüm kaynakların kapsandığına emin olmanızı sağlar.

5. Büyük Veri Setlerinin Yönetimi

Karmaşık süreçler veya büyük organizasyonlar için veri hacmi çok yüksek olabilir. Process mining projeleri için çoğu zaman binlerce kayıt gerekir; fakat devasa veri setleri performans sorunlarına ve veri hazırlamada zorluklara yol açar. Böyle büyük veri setlerinin çıkarılması, temizlenmesi ve analiz edilmesi zaman alır ve güçlü altyapı ister.

Çözüm Yolları:

Data Sampling: Çok büyük veri setiniz varsa, uygun örnekleme yaparak temsili alt kümeleri analiz edin; örneğin, seçtiğiniz örneğin tüm veri setini hakikaten yansıttığından emin olun.
Kademeli Veri Yükleme: Tüm veri seti yerine kademeli, yani parça parça yükleyip işleyin. Bazı process mining araçları sürekli veri yüklemeye izin verir; böylece sistemi yormadan küçük parçalar analiz edilebilir.

6. Event Granularity Sorunları

Bazen event log’ların ayrıntı seviyesi process mining için uygun olmayabilir. Event’ler çok genel olursa önemli detaylar gözden kaçar, çok detaylı olursa da gereksiz bilgiler artar. Her iki durumda da doğru içgörü elde etmek zor olur. Granülerlik fazla kaba ise önemli varyasyonlar kaçabilir; çok ince detayda ise veri yönetimi ve analizi güçleşir.

Çözüm Yolları:

Doğru Detay Seviyesini Belirleyin: Event’leriniz için en uygun detay seviyesini, alan uzmanlarıyla çalışarak saptayın. Hem yeterince detayı yakalayın hem de veri setini çok gereksiz bilgiyle doldurmayın.
Data Aggregation: Çok detaylı veri varsa, uygun olan yerlerde event’leri daha genel iş aktivitelerinde birleştirin. Örneğin bazı düşük seviye teknik event’leri, daha geniş iş adımlarında bir araya getirin.

7. Veri Güvenliği ve Gizliliği

Process mining için veri çıkarırken ve hazırlarken; sağlık, finans, hukuk gibi alanlarda hassas verileri özenle yönetmek şarttır. GDPR gibi veri gizliliği düzenlemelerine uyum sağlamak çok önemli.

Çözüm Yolları:

Hassas Veriyi Anonimleştirin: Veri işlemeye başlamadan önce; müşteri isimleri, adresler ya da finansal bilgiler gibi hassas verileri anonim hale getirin. Çoğu process mining SaaS platformu analizde hassas veriyi maskeleme olanağı sunar.
Veri Erişim Yetkisini Sınırlandırın: Sadece yetkili kişilerin çıkarılmış veri setlerine erişebildiğinden emin olun. RBAC (Role-Based Access Control) ve şifreleme hem aktarımda hem depolamada güvenliği sağlar.

Sonuç: Process Mining’de Veri Zorluklarını Aşmak

Process mining için veri hazırlığı, dikkatli planlama ve detaylara özen gerektirir. Eksik veriyle başa çıkmak, farklı case ID’leri yönetmek ya da veri kalitesini sağlamak için başarıya ulaşmanın anahtarı kapsamlı veri hazırlığı ve doğru SaaS araçlarını kullanmaktır. Bu zorluklara erken odaklanmak, process mining’den elde edeceğiniz doğruluk ve içgörüleri artırır.

Sık görülen bu zorlukları tespit ederek ve veri çıkarma, temizleme ve düzenlemede en iyi yöntemleri uygulayarak, process mining projelerinizin iş süreçlerinize gerçek katkı sağlamasını garantileyebilirsiniz. ProcessMind ve benzeri SaaS platformlar ile ekipler arası iş birliği sayesinde süreç optimizasyonuna hızlıca ulaşılır.

Belirli sistemlerden veri çıkarma hakkında daha fazlası için şu kaynaklara bakabilirsiniz:

Yaygın veri zorluklarını erkenden çözerseniz, process mining projelerinizi başarıya ulaştırıp kurumunuzda veri odaklı ilerleme sağlayabilirsiniz.