Process Mining hat sich in den letzten Jahren als wertvolles Werkzeug etabliert, um Geschäftsprozesse transparent zu machen, Schwachstellen zu identifizieren und Optimierungspotenziale zu erheben. Doch ein oft unterschätzter Erfolgsfaktor für jedes Process-Mining-Projekt ist die Qualität der zugrunde liegenden Daten. Ohne verlässliche Datenbasis wird auch die beste Analyse zur Fehlinterpretation.
Eine Datenqualitätscheckliste ist dabei kein „Nice-to-have“, sondern ein entscheidender Baustein für den Projekterfolg. In diesem Beitrag wird aufgezeigt, warum eine solche Checkliste so wichtig ist, welche Tipps und Tricks es gibt und welche typischen Herausforderungen lauern.
Warum Datenqualität beim Process Mining entscheidend ist
Process Mining basiert auf Event-Logs – strukturierten Daten aus IT-Systemen, die Prozessschritte, Zeitstempel, Akteur:innen und Objekte enthalten. Diese Logs bilden die Grundlage für Prozessmodelle, Durchlaufzeitanalysen, Variantenvergleiche uns beispielsweise Ursachenanalysen.
Schlechte Datenqualität kann zu…
- falschen Prozessmodellen führen (z. B. zu viele oder fehlende Varianten),
- fehlerhaften KPI-Berechnungen,
- irreführenden Bottleneck-Analysen,
- einem Vertrauensverlust in das gesamte Projekt führen.
Bereits ein fehlender Zeitstempel oder uneinheitliche Case-IDs können den Analyseprozess erheblich beeinträchtigen und zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Der Mehrwert einer Datenqualitätscheckliste
Eine Checkliste zur Datenqualität hilft dabei:
- Standardisierte Prüfungen vor dem Projektstart durchzuführen, um Überraschungen zu vermeiden.
- Alle Stakeholder zu sensibilisieren, dass Datenqualität kein technisches Nischenthema ist.
- Wiederverwendbare Strukturen für künftige Projekte zu schaffen – insbesondere bei mehreren Systemen oder Standorten.
- Transparenz zu schaffen, woher Datenprobleme kommen und wie sie behoben werden können.
Beispielhafte Checklisten-Punkte:
- Sind alle Pflichtfelder (Case-ID, Aktivität, Zeitstempel) vorhanden?
- Gibt es inkonsistente Werte (z. B. negative Durchlaufzeiten)?
- Wie viele Events pro Case liegen im Durchschnitt vor?
- Gibt es Duplikate oder Lücken?
- Entsprechen die Zeitformate den Standards?
- Wurde die Datenquelle vollständig extrahiert?
Tipps und Tricks aus der Praxis
1. Frühzeitig analysieren: Nutze Prototyping-Tools oder einfache Skripte (z. B. in Python oder mit KNIME), um eine erste Datenqualitätseinschätzung zu bekommen – noch bevor das Process-Mining-Tool im Einsatz ist.
2. Iterativ vorgehen: Datenqualität ist keine einmalige Aufgabe. Bei jedem Projektfortschritt können neue Probleme sichtbar werden. Plane Reviews fest ein.
3. Domänenwissen einbeziehen: Fachabteilungen erkennen oft schneller, wenn Daten „falsch aussehen“. Kombiniere technische Prüfungen mit fachlichem Plausibilitätswissen.
4. Dokumentation nicht vergessen: Halte die Prüfungen, gefundenen Probleme und Lösungen sauber fest – das spart enorm viel Zeit bei späteren Analysen.
Besondere Herausforderungen
Trotz Checkliste bleibt die Datenqualität im Process Mining ein anspruchsvolles Thema. Typische Herausforderungen sind:
- Verteilte Systemlandschaften: Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen (ERP, CRM, Ticketing). Die Harmonisierung ist aufwendig.
- Manuelle Eingaben: Besonders fehleranfällig und oft ohne Zeitstempel.
- Unklare Prozessgrenzen: Wo beginnt und endet ein Case? Eine unsaubere Definition kann zur falschen Case-Zusammenstellung führen.
- Fehlende Ownership: Wer ist verantwortlich für die Datenqualität? Oft liegt die Zuständigkeit zwischen Fachbereich und IT „in der Grauzone“.
- Schnelle Änderungen im Quellsystem: Neue Felder, geänderte Bezeichnungen oder Archivierungen können Datenstrukturen unbemerkt verändern.
Fazit
Eine Datenqualitätscheckliste ist ein Enabler für nachhaltigen Process-Mining-Erfolg. Sie hilft, Risiken zu minimieren, Projekte effizienter zu gestalten und das Vertrauen in die Ergebnisse zu stärken.
Denn: „Garbage in – garbage out“ gilt beim Process Mining mehr denn je.
Wer sich die Zeit für eine strukturierte Qualitätsprüfung nimmt, spart sie sich später in der Analysephase – und liefert am Ende valide, belastbare Erkenntnisse mit echtem Mehrwert.
Die Prozesslabor GmbH unterstützt gerne dabei, die passende Datenqualitätscheckliste zu entwickeln, Ihre Event-Logs systematisch zu prüfen und Ihre Process-Mining-Initiative auf ein solides Fundament zu stellen – für valide Erkenntnisse, die wirklich zählen!
