Process Mining ist ein mächtiges Werkzeug zur datenbasierten Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen. Doch der Nutzen steht und fällt mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten. Dabei gilt: Datenqualität ist kein Selbstzweck – sie muss immer im Kontext des Analyseziels betrachtet werden!
👉 Warum Datenqualität für Process Mining so entscheidend ist und welchen Mehrwert eine strukturierte Checkliste bietet, lesen Sie im Fachbeitrag vom 21. Juli 2025: „Datenqualität entscheidet: Der unterschätzte Mehrwert einer Checkliste für Process Mining“
Typische Datenqualitätsprobleme
Nicht alle Daten, die aus IT-Systemen exportiert werden können, sind automatisch für eine Process-Mining-Analyse geeignet. Häufig treten typische Qualitätsprobleme auf, die den Erkenntnisgewinn verzerren oder sogar vollständig verhindern können. Die häufigsten Fallstricke sind:
- Fehlende Zeitstempel oder Aktivitäten
Ohne vollständige Zeitangaben oder Aktivitätsbezeichnungen können Prozessverläufe nicht korrekt rekonstruiert werden. Besonders kritisch ist das bei Analysen zur Durchlaufzeit oder Bottleneck-Erkennung. - Unklare Case-IDs
Wenn keine eindeutige Identifikation eines Prozesses (Case) möglich ist – etwa bei unvollständiger Verknüpfung von Systemdaten – entstehen vermischte oder fragmentierte Prozesspfade. - Daten aus verteilten Systemen
Unterschiedliche Formate, Zeitstandards und Granularitäten machen die Zusammenführung der Events aufwendig und fehleranfällig. - Semantische Uneinheitlichkeit
Unterschiedliche Benennungen derselben Aktivität oder uneinheitliche Eventtypen führen zu unklaren Prozessmodellen. - Überflüssige oder irrelevante Daten
Nicht alle verfügbaren Informationen sind für das jeweilige Ziel relevant – sie erhöhen die Komplexität und können das Modell verwässern.
Lösungsansätze – zielorientiert und pragmatisch
Die gute Nachricht: Viele Datenprobleme lassen sich mit einem durchdachten Vorgehen frühzeitig erkennen und zielgerichtet beheben – vorausgesetzt, man weiss, worauf es ankommt. Dabei helfen folgende bewährte Ansätze:
- Analyseziel definieren und kommunizieren
Die wichtigste Massnahme: Klare Zieldefinition vor der Datenaufbereitung. Wer z. B. nur den objektiven Prozessverlauf visualisieren möchte, braucht keine Kosten- oder Ressourcendaten. - Datenprofiling und Qualitätsscreening
Frühzeitiges Prüfen auf Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität hilft, kritische Lücken zu erkennen – bevor die Analyse startet. - Event-Log-Normalisierung
Standardisierung von Aktivitätsnamen, Eventtypen und Zeitformaten erhöht die Vergleichbarkeit und reduziert Modellrauschen. - Relevanzbasierte Datenauswahl
Nur die Daten extrahieren, die für das Analyseziel erforderlich sind – weniger ist oft mehr. - Iteratives Vorgehen
Process Mining-Projekte profitieren von einem agilen, iterativen Vorgehen: Erste Modelle mit „guten genug“-Daten liefern schnelle Erkenntnisse und helfen, gezielt weitere Datenanforderungen abzuleiten.
Fazit
Ob Daten qualitativ „ausreichend“ sind, entscheidet sich nicht an einem objektiven Standard, sondern daran, ob sie die Anforderungen des konkreten Analyseziels erfüllen. Wer seine Ziele klar definiert und die verfügbaren Daten systematisch daraufhin prüft, kann auch mit scheinbar unvollständigen oder uneinheitlichen Daten wertvolle Einblicke gewinnen.
Die Prozesslabor GmbH unterstützt Sie gezielt dabei, typische Datenqualitätsprobleme im Process Mining frühzeitig zu identifizieren, passende Lösungsansätze zu entwickeln und Ihre Event-Logs systematisch auf das Analyseziel hin auszurichten – damit Ihre Process-Mining-Ergebnisse belastbar, relevant und nachhaltig wirksam sind.
