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.
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.
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.
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.
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.
Wenn du jetzt daran arbeitest, die Datenqualität für euer Process Mining zu verbessern, tauchen schnell neue Fragen auf:
Wer diese Fragen klug angeht, schafft eine stabile und nachhaltige Datenbasis für die Zukunft.
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.