Two for One: Besseres Process Mining dank sauberer Daten

Die Herausforderung: Warum Datenqualität beim Process Mining entscheidend ist

Process Mining ist inzwischen ein echtes Schlüsseltool für Unternehmen geworden, die ihre operativen Abläufe besser verstehen wollen. Indem Event-Logs aus verschiedenen Systemen ausgewertet werden, lassen sich Ineffizienzen aufdecken, Compliance-Verstöße erkennen oder Optimierungspotenziale heben. Aber: Wie gut Process Mining am Ende funktioniert, hängt direkt davon ab, wie sauber die zugrundeliegenden Daten sind.

Stell dir vor, ein Krankenhaus will nachvollziehen, wie Patienten behandelt werden. Wenn im Event-Log aber wichtige Timestamps fehlen, Aktivitäten doppelt auftauchen oder uneinheitlich benannt sind, kommt am Ende eher ein unleserlicher Spaghetti-Prozess raus als eine klare Prozesslandkarte. Solche Probleme sind keine Ausnahme – gerade wenn die Daten aus vielen verschiedenen Quellen kommen, wie aus EHR-Systemen, Labor-IT oder der Verwaltung.

Schlechte Datenqualität führt zu falschen Analysen, schlechten Entscheidungen und verpassten Chancen. Deshalb ist es kein rein technisches Thema, sondern eine echte strategische Aufgabe.

Lösung 1: Systematische Logging-Frameworks einführen

Wenn die Basisdaten nicht stimmen, hilft auch das beste Analyse-Tool nichts. Organisationen sollten deshalb systematische Logging-Frameworks aufsetzen, die sicherstellen, dass Events einheitlich und vollständig erfasst werden.

Was gehört dazu?

• Structured Logging Protocols: Klare Regeln dafür, welche Events geloggt werden, wie die Logs aufgebaut sind und welche Detailtiefe sie haben müssen.
• Automated Logging Mechanisms: Tools einsetzen, die automatisch relevante Events erfassen – das reduziert Fehlerquellen durch manuelle Eingaben.
• Standardized Activity Naming: Einheitliche Begriffe für Aktivitäten schaffen, damit beim späteren Analysieren keine Verwirrung entsteht.

Warum lohnt sich das?

• Bessere Datenkonsistenz über alle Abteilungen und Systeme hinweg.
• Deutlich weniger fehlende oder falsche Daten.
• Eine solide Basis für fortgeschrittene Analytics und AI-Anwendungen.

Langfristig gedacht:

Organisationen, die auf systematisches Logging setzen, verbessern nicht nur sofort ihre Datenqualität. Sie schaffen auch die Grundlage für anspruchsvollere Analysen und Predictive Insights – der erste echte Schritt Richtung AI-Readiness.

Lösung 2: Datenaufbereitung und -bereinigung als Standard etablieren

Selbst mit gutem Logging wird es immer wieder Unsauberkeiten in den Daten geben. Genau da setzt Data Preprocessing an: Die Rohdaten werden aufgeräumt und in eine Form gebracht, mit der man wirklich arbeiten kann. 

Wichtige Schritte:

• Data Cleaning: Dubletten entfernen, Formatfehler korrigieren, Ausreißer erkennen.
• Handling Missing Data: Fehlende Werte schätzen und ergänzen, damit die Datensätze vollständig sind.
• Data Transformation: Daten in Analyse-taugliche Formate bringen, zum Beispiel durch Normalisieren oder Codieren.

Was bringt’s konkret?

• Höhere Genauigkeit und Verlässlichkeit der Process Mining-Ergebnisse.
• Bessere Erkennbarkeit echter Prozessabweichungen.
• Mehr Schlagkraft bei Compliance-Checks und Performance-Analysen.

Und langfristig?

Wer konsequent auf Data Preprocessing setzt, verankert eine echte Data-Quality-Kultur im Unternehmen. Das führt zu besseren Entscheidungen und hilft, Prozesse nachhaltig datengetrieben zu steuern.

Food for Thought

Wenn du jetzt daran arbeitest, die Datenqualität für euer Process Mining zu verbessern, tauchen schnell neue Fragen auf:

• Prioritäten setzen: Was ist wichtiger – alte Daten reparieren oder neue Fehler vermeiden?
• AI richtig nutzen: Wie stellt man sicher, dass KI-basierte Datenbereinigung keine Biases einführt?
• Alle mitnehmen: Wie können auch Non-Tech-Teams sinnvoll in die Datenqualität eingebunden werden, ohne sie zu überfordern?

Wer diese Fragen klug angeht, schafft eine stabile und nachhaltige Datenbasis für die Zukunft.

Fazit

Process Mining kann nur so gut sein wie die Daten, die dahinterstehen. Mit systematischen Logging-Frameworks und konsequenter Datenaufbereitung kannst du die Qualität deiner Analysen deutlich steigern – und langfristig echten Mehrwert für dein Unternehmen schaffen.

Willst du mehr darüber erfahren, wie du die Datenqualität in deinem Unternehmen auf das nächste Level heben kannst? Dann melde dich gerne bei uns – wir unterstützen dich dabei.