Einführung
Eine wichtige Komponente für ein erfolgreiches Prozess-Mining-Projekt sind historische Ereignisprotokolldaten über den Prozess, die Prozess-Mining verwenden kann. Die Ereignisprotokolldaten sind Telemetriedaten zu jedem Schritt, den Sie im Prozess abschließen. Je genauer die Schritte nachverfolgt werden können, desto transparenter wird die Prozess-Mining-Analyse dahingehend, wie der Prozess funktioniert. So hat ein Prozess z. B. „Rechnungsgenehmigung“ als aufgezeichneten Schritt im Ereignisprotokoll. In Wirklichkeit kann dieser Genehmigungsschritt 5 bis 10 kleinere Schritte umfassen, die den eigentlichen Genehmigungsprozess ausmachen. In diesem Fall kann Prozess-Mining nichts innerhalb des weiter gefassten Genehmigungsprozesses ausfindig machen, das den Engpass darstellen könnte. Wenn Sie die Daten identifizieren, die in Prozess-Mining aufgenommen werden sollen, können Sie durch den Zugriff auf detailliertere Daten mithilfe der Prozess-Mining-Tools tiefergehende Analysen durchführen.
In einem einfachen Prozess könnten diese Daten aus einer einzigen Quelle stammen, z. B. aus Ihrem CRM-System (Kundenbeziehungsmanagement), das jede Aktivität in einem Verkaufs‑ oder Serviceprozess verfolgt. Bei komplexeren Prozessen können sich die Ereignisprotokolldaten über mehrere Aufzeichnungssysteme erstrecken. So könnte das CRM-System in einem Verkaufsprozess etwa die Interaktionen während der Presales-Phase verfolgen, und ein internes System könnte die Auftragserfüllung gegenüber dem Kunden verfolgen. In diesem Beispiel müssten Sie Ereignisprotokolldaten von beiden Systemen ermitteln und abrufen, damit der vollständige Prozess für die Prozess-Mining-Analyse zur Verfügung steht. In vielen Fällen handelt es sich bei einem oder mehreren der beteiligten Systeme um einen Partner oder eine externe Anwendung, wie z. B. SAP, bei der Sie mit den Einschränkungen umgehen müssen, die sich aus der Bereitstellung von Ereignisprotokolldaten ergeben.
Letztendlich müssen Sie die Ereignisprotokolldaten in einem einzigen Datenstrom konsolidieren, den Sie zur Analyse im Add-on von Microsoft Power Automate Process Mining erfassen können. Bei geringeren Datenmengen können Sie diese Konsolidierung in Power Automate Process Mining mithilfe der Power Query-Funktionen vornehmen. Bei Datenquellen mit größerem Volumen oder höherer Komplexität möchten Sie möglicherweise eine Vorverarbeitung der Daten durchführen, bevor Sie diese in Power Automate Process Mining erfassen. Sie können z. B. Daten aus zehn verschiedenen Aufzeichnungssystemen abrufen und in einem einzigen Azure Data Lake konsolidieren, den das System in Power Automate-Prozess-Mining erfasst.
Bei der Identifizierung der Daten, die Sie extrahieren und als Teil des Ereignisprotokolls verwenden möchten, ist es wichtig, dass Sie mit dem gesamten Prozess-Mining-Team zusammenarbeiten. Sie sollten die Datenquellen als Team ermitteln und herausfinden, welche Daten erfasst werden müssen. In einigen Fällen erfasst das Aufzeichnungssystem möglicherweise nicht geeignete Daten, und es sind ggf. weitere Verbesserungen erforderlich, bevor es geeignete Daten produzieren kann.
Das folgende Video zeigt, wie Daten aus zusätzlichen Quellen erfasst werden. In diesem Video stammen die Daten von SAP.
Der Rest dieses Moduls befasst sich mit Überlegungen zu Ihren Ereignisprotokolldaten und deren Vorbereitung für die Verwendung mit Power Automate Process Mining.