Process Mining ist eine großartige Möglichkeit, Einblicke in die Leistung von Geschäftsprozessen zu erhalten - wenn Sie über geeignete Daten verfügen. Gehen wir die wichtigsten Datenanforderungen durch, um ein Process Mining Projekt auf den Weg zu bringen.
Wie die Prozessabbautechnologie funktioniert
Im Kern erleichtert Process Mining die Extraktion und Analyse von Geschäftsprozessdaten aus Ereignisprotokollen.
Process Mining Technologie scannt und extrahiert relevante Geschäftsobjektdaten in verschiedenen IT-Systemen, um einen Röntgenblick auf den Zustand der Geschäftsprozesse zu erhalten. Durch diese sorgfältige Prozessanalyse können wir Muster entschlüsseln, Engpässe erkennen und Geschäftsabläufe rationalisieren.
Die vier wichtigsten Datenanforderungen für Process Mining sind:
- strukturierte Quelldaten,
- Fähigkeiten zur Datenintegration,
- Verfahren zur Kontrolle der Datenqualität,
- Maßnahmen zur Einhaltung von Daten und zur Sicherheit.
Strukturierte Daten
Strukturierte Daten sind die Grundlage der Technologie von Process Mining . Diese Art von Daten, die sich durch ein definiertes Schema und eine bestimmte Organisation auszeichnen, ermöglichen es uns, eine anschauliche Blaupause der Geschäftsabläufe zu erstellen. Hier stellen wir die wichtigsten Anforderungen an strukturierte Daten vor:
- Ereignisprotokolle: Dies sind grundlegende Dateneinheiten, die Informationen über einzelne Ereignisse innerhalb eines Systems enthalten.
- Fall-ID: Diese Kennung hilft uns, zusammenhängende Ereignisse zu sammeln, was eine kohärente Analyse der Geschäftsprozesse erleichtert.
- Zeitstempel: Durch die Nutzung von Zeitstempeln können wir die zeitlichen Muster innerhalb von Prozessen erforschen und so den Weg für fundierte Entscheidungen ebnen.
Fähigkeiten zur Datenintegration
Datenintegrationsfunktionen sind die zweite Schlüsselanforderung für Process Mining. Es reicht nicht aus, strukturierte Daten zu haben, man muss auch in der Lage sein, die relevanten Informationen durch eine Form der Datenintegration zu extrahieren.
Zu den gängigen Datenintegrationslösungen gehören:
- ETL-Prozesse: Diese Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) erleichtern die systematische Integration von Daten und gewährleisten die Konsistenz und Genauigkeit der Daten.
- API-Integrationen: Durch API-Integrationen können wir den Datenaustausch in Echtzeit fördern und so die Dynamik von Process Mining steigern.
- Datenimport/-export: Einige Tools von Process Mining ermöglichen den Import von Daten über Tabellenkalkulationen oder das XES-Dateiformat.
Für moderne, Cloud-basierte Software können entweder ETL- oder API-Integrationen eine geeignete Lösung sein. Für ältere Software oder On-Premise-Datenlösungen benötigen Sie möglicherweise eine maßgeschneiderte Datenintegrationslösung.
Kontrolle der Datenqualität
Die dritte wichtige Datenanforderung für Process Mining ist eine zuverlässige Datenqualität.
Indem wir uns auf die Datenqualität konzentrieren, können wir Ungenauigkeiten beseitigen und so verlässliche und umsetzbare Einblicke gewährleisten.
Typischerweise durchlaufen Process Mining Projekte Prozesse zur Kontrolle der Datenqualität. Zum Beispiel:
- Datenbereinigung: Dies beinhaltet die Berichtigung oder Beseitigung fehlerhafter Daten und fördert die Genauigkeit von Process Mining.
- Datenvalidierung: Durch die Validierung stellen wir sicher, dass die Daten die vorgeschriebenen Formate und Standards einhalten und somit die Datenintegrität gewährleistet ist.
- Datenanreicherung: Wenn die Qualität der Quelldaten nicht genau oder umfassend genug ist, müssen wir die Daten möglicherweise mit zusätzlichen Informationen anreichern.
Datenkonformität und -sicherheit
Die letzte wichtige Datenanforderung für Process Mining Projekte sind angemessene Maßnahmen zur Dateneinhaltung und -sicherheit.
Durch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Umsetzung solider Sicherheitsmaßnahmen können wir sensible Daten schützen und so Vertrauen und Glaubwürdigkeit fördern. Im Folgenden beschreiben wir die unerlässlichen Maßnahmen zur Gewährleistung von Compliance und Sicherheit:
- Verschlüsselung von Daten: Durch den Einsatz von Verschlüsselungstechniken können wir Daten vor unbefugtem Zugriff schützen und so die Vertraulichkeit gewährleisten.
- Datenmaskierung: Durch Datenmaskierung können wir sensible Informationen verbergen und so den Datenschutz während der Process Mining Reise sicherstellen.
Ein Beispiel für Maßnahmen zur Einhaltung der Datenschutzbestimmungen ist die Maskierung oder Entfernung von personenbezogenen Daten innerhalb der Europäischen Union, um die GDPR-Verordnung einzuhalten.
Unterm Strich
Wenn wir abschließend auf unseren ausführlichen Diskurs über die Datenanforderungen für Process Mining zurückblicken, erkennen wir die zentrale Rolle von Daten bei der Förderung aufschlussreicher und umsetzbarer Geschäftsanalysen. Wenn wir uns an die hier dargelegten Grundsätze halten, können wir die traditionellen Grenzen der Prozessanalyse überschreiten und in einen Bereich vordringen, der durch datengestützte Erkenntnisse und beispiellose Wachstumsmöglichkeiten gekennzeichnet ist.
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