7 Yaygın Süreç Madenciliği Veri Zorluğu

Süreç Madenciliği için Veri Kümeleri Hazırlarken Yaygın Veri Zorlukları

Süreç madenciliği için veri kümeleri hazırlamak, iş süreçlerinizin gerçekten nasıl işlediğini anlamak için güçlü bir yol olabilir. Ancak, çeşitli sistemlerden veri toplamak ve yapılandırmak zorluklardan arınmış değildir. Başarılı bir analiz için verinizin kalitesi, tutarlılığı ve bütünlüğü önemlidir. Aşağıda, süreç madenciliği veri setlerini hazırlarken organizasyonların karşılaştığı yaygın veri zorlukları ve bunları nasıl ele alacağınıza dair ipuçları bulunmaktadır.

1. Eksik Veri

Süreç madenciliğinde karşılaşılan en yaygın sorunlardan biri eksik veri kümeleridir. Çoğu durumda, sistemler bir sürecin parçası olan tüm olayları veya aktiviteleri kaydetmez. Örneğin, manuel görevler, kağıt tabanlı iş akışları veya ana sistemler dışında gerçekleştirilen aktiviteler mevcut verilerde kaydedilmeyebilir. Bu, sürecin parçalı bir görünümüne yol açabilir ve yanlış sonuçlara neden olabilir.

Nasıl Ele Alınır:

Süreç Tasarımı ile Boşlukları Doldur: Veri eksikse, eksik adımları manuel olarak haritalamak için süreç modellemesini kullanın. ProcessMind gibi platformlar, manuel olarak tasarlanmış süreçleri maden verileri ile entegre ederek kapsamlı bir görünüm oluşturmanıza olanak tanır.
Ek Veri Kaynakları ile Tamamlayın: Eksik bilgileri içerebilecek diğer sistemleri veya veri depolarını belirleyin. Örneğin, belirli onaylar manuel olarak yapılıyorsa, en azından bu onayların sonuçlarının veya çıktılarının daha iyi görünürlük için dijital bir sistemde kaydedildiğinden emin olun.

2. Tutarsız Case ID’leri

Süreç madenciliği, her süreç örneğini tanımlamak için benzersiz bir Case ID’ye dayanır (örneğin, bir sipariş, müşteri isteği veya hizmet bileti). Ancak, gerçek dünya senaryolarında aynı süreç birden fazla sistemde farklı ID’lerle temsil edilebilir. Örneğin, bir CRM sistemindeki sipariş numarası, finans sistemindeki aynı sipariş numarası ile eşleşmeyebilir ve bu da bir sürecin tüm yaşam döngüsünü izlemeyi zorlaştırır.

Nasıl Ele Alınır:

Birleştirilmiş Case ID Haritalaması Yapın: Çeşitli sistemlerden farklı kimlikleri tek bir, birleşik Case ID ile haritalamak için bir strateji geliştirin. Bu, farklı sistemlerden gelen verileri birleştirme veya uzlaştırma süreçleri yoluyla yapılabilir.
Veri Entegrasyon Araçları: Talend veya Informatica gibi ETL (Extract, Transform, Load) araçlarını kullanarak farklı veri kaynakları arasında case ID’leri standardize edin ve birleştirin.

3. Düşük Veri Kalitesi

Veri kalitesi, süreç madenciliğinde önemli bir konudur. Yanlış zaman damgaları, eksik kayıtlar, eksik etkinlik detayları veya olayların yanlış sıralanması, analizlerinizi ciddi şekilde çarpıtabilir. Örneğin, bir olayın zaman damgası yanlış kaydedilmişse veya tamamen yoksa, bu sürecin sıralamasını bozabilir ve süreç akışını veya performansını doğru bir şekilde analiz etmeyi zorlaştırabilir.

Nasıl Ele Alınır:

Veri Temizleme: Veri kümelerini süreç madenciliği aracına yüklemeden önce kapsamlı bir veri temizleme süreci gerçekleştirin. Bu, eksik verileri doldurmayı, tutarsız formatları düzeltmeyi veya tekrarları kaldırmayı içerebilir.
Doğrulama Mekanizmaları: Zaman damgalarının ve diğer önemli veri noktalarının doğruluğunu sağlamak için doğrulama kontrolleri uygulayın. Örneğin, bir “Sipariş Tamamlandı” olayının bir “Sipariş Oluşturuldu” olayından önce gelmesi gibi mantıklı olmayan etkinlik dizilimlerini arayın.

4. Veri Siloları

Birçok organizasyonda, veri, ERP sistemi, CRM ve proje yönetim araçları gibi çeşitli bağlantısız sistemlerde yayılmıştır. Bu silolar, sürecin tam, uçtan uca görünümünü elde etmeyi zorlaştırabilir, özellikle de aynı sürecin farklı parçaları ayrı sistemler tarafından yönetiliyorsa.

Nasıl Ele Alınır:

Sistemler Arası Veri Entegrasyonu: Birden fazla sistemden gelen verileri tek bir veri kümesinde entegre ederek siloları ortadan kaldırın. Apache Nifi veya Microsoft Power BI gibi araçlar, çeşitli kaynaklardan veri çıkarmaya ve bunları birleşik bir formata dönüştürmeye yardımcı olabilir.
Paydaşlarla İşbirliği: Sürece dahil olan tüm sistemleri belirlemek için farklı departmanlar veya iş birimleriyle çalışın. İşbirliği, veri çıkarımı sırasında tüm ilgili veri kaynaklarının dikkate alınmasını sağlamanın anahtarıdır.

5. Büyük Veri Kümelerinin Yönetimi

Karmaşık süreçler veya büyük organizasyonlar için veri hacmi yıldırıcı olabilir. Süreç madenciliği genellikle kullanışlı olması için çok sayıda kayıt gerektirir, ancak devasa veri kümelerinin yönetimi, veri hazırlığı sırasında performans sorunlarına ve zorluklara yol açabilir. Bu tür büyük veri kümelerini çıkarmak, temizlemek ve analiz etmek zaman alabilir ve ileri düzey bir altyapı gerektirebilir.

Nasıl Ele Alınır:

Veri Örnekleme: Büyük veri kümeleriyle çalışmak pratik değilse, verinin temsili alt kümelerini çıkarmak için veri örnekleme tekniklerini kullanın. Ancak, sonuçların çarpıtılmaması için örneğin tam veri kümesini doğru bir şekilde yansıttığından emin olun.
Artımlı Veri Yükleme: Tüm veri kümesiyle bir seferde çalışmak yerine, verileri artımlı olarak yüklemeyi ve işlemeyi düşünün. Bazı süreç madenciliği araçları, sürekli veri yüklemeyi işleyebilir, bu da daha küçük dilimleri analiz etmenizi sağlar ve sistemi aşırı yüklenmekten korur.

6. Etkinlik Ayrıntı Seviyesi Sorunları

Bazı durumlarda, etkinlik günlüklerinin ayrıntı seviyesi süreç madenciliği için uygun olmayabilir. Etkinlikler çok üst düzey olabilir, kritik ayrıntıları kaçırabilir veya çok düşük düzeyde olabilir, gereksiz veya alakasız bilgileri yakalayabilir. Her iki senaryo da doğru içgörüler elde etmeyi zorlaştırabilir. Ayrıntı seviyesi çok kaba ise önemli varyasyonları kaçırabilirsiniz, çok ince ise veri yönetimi ve yorumlaması zorlaşır.

Nasıl Ele Alınır:

Doğru Ayrıntı Düzeyini Belirleyin: Sürecinizdeki etkinliklerin uygun ayrıntı seviyesini belirlemek için alan uzmanlarıyla çalışın. Doğru analiz için yeterli ayrıntıyı yakalamak ile veri kümesini gereksiz bilgiyle aşırı yüklemeden ayarlamak arasında bir denge kurmak önemlidir.
Veri Toplama: Çok ayrıntılı verileriniz varsa, uygun olduğu durumlarda etkinlikleri toplamak düşünebilirsiniz. Örneğin, belirli düşük düzeyde teknik etkinlikleri, analiz için daha anlamlı olan daha geniş iş aktivitelerinde birleştirebilirsiniz.

7. Veri Güvenliği ve Gizlilik Kaygıları

Süreç madenciliği için veri çıkarımı ve hazırlığı yaparken, özellikle sağlık, finans veya yasal hizmetler gibi sektörlerde hassas bilgilere dikkatle yaklaşmak gereklidir. GDPR gibi veri gizliliği düzenlemelerine uyumun sağlanması kritiktir.

Nasıl Ele Alınır:

Hassas Verileri Anonimleştirin: Verileri işlemeden önce, müşteri adları, adresler veya finansal detaylar gibi kişisel veya hassas bilgileri anonimleştirin. Çoğu süreç madenciliği platformu, analiz aşamasında hassas verilerin maskelenmesi için seçenekler sunar.
Veri Erişimini Sınırlayın: Sadece yetkili personelin çıkardığınız veri kümelerine erişiminin olduğundan emin olun. Verileri hem taşıma sırasında hem de bekleme halinde korumak için rol tabanlı erişim kontrolleri (RBAC) ve şifreleme kullanın.

Sonuç: Süreç Madenciliğinde Veri Zorluklarını Aşmak

Süreç madenciliği için veri hazırlama, dikkatli planlama ve detaya özen gerektiren kritik bir adımdır. İster eksik veri, ister farklı case ID’leri yönetimi olsun, ister veri kalitesini sağlamak, başarıya ulaşmanın anahtarı, verilerin titiz bir şekilde hazırlanması ve doğru araçların kullanılmasıdır. Bu zorlukları erken aşmak, süreç madenciliğinden elde edilen doğruluğu ve içgörüleri önemli ölçüde geliştirebilir.

Bu yaygın zorlukları tanımlayarak ve veri çıkarımı, temizleme ve yapılandırma için en iyi uygulamaları benimseyerek, süreç madenciliği projelerinizin iş operasyonlarınızı iyileştirmek için ihtiyaç duyulan içgörüleri sunmasını sağlayabilirsiniz. ProcessMind ve diğer platformlar gibi araçlarla ve ekipler arasında etkili bir şekilde işbirliği yaparak, süreç optimizasyon yolculuğu çok daha sorunsuz hale gelir.

Belirli sistemler hakkında daha fazla bilgi ve veri çıkarımı nasıl yapılacağı konusunda, aşağıdaki kaynakları inceleyebilirsiniz:

Bu yaygın veri zorluklarını doğrudan ele alarak, süreç madenciliği girişimlerinizi başarıya hazırlayabilir ve organizasyonunuzda anlamlı, verilere dayalı iyileştirmeler yapabilirsiniz.