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Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 3 von 4:

Dieser Artikel ist Teil 3 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining.

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Consider Anonymization – Process Mining Rule 3 of 4

 

Anonymisierung in Betracht ziehen

Falls Ihr Datensatz vertrauliche Informationen enthält, können Sie auch Anonymisierungsmethoden anwenden. Wenn Sie einen Wertesatz anonymisieren, werden die tatsächlichen Werte (z.B. die Mitarbeiternamen “Mary Jones”, “Fred Smith” usw.) durch einen anderen Wert ersetzt (z.B. ”Ressource 1”, ”Ressource 2″, etc.).

Falls der gleiche Originalwert mehrfach im Datensatz auftaucht, wird er stets durch den gleichen Wert ersetzt (”Mary Jones” wird immer durch “Ressource 1” ersetzt). Auf diese Weise ermöglicht Ihnen die Anonymisierung, die ursprünglichen Daten zu verschleiern und gleichzeitig wesentliche Muster des Datensatzes für Ihre Analyse zu bewahren. Sie können z.B. die Arbeitsauslastung alle Mitarbeiter analysieren, ohne die tatsächlichen Namen zu sehen.

Einige Process Mining-Tools (wie Disco oder ProM) haben Anonymisierungsfunktionalität bereits eingebaut. Dies bedeutet, dass Sie Ihre Daten in das Process-Mining-Tool importieren und dort auswählen können, welche Datenfelder anonymisiert werden sollen. Sie können beispielsweise die Case-IDs, den Ressourcennamen, die Attributwerte oder die Zeitstempel anonymisieren. Anschließend können Sie den anonymisierten Datensatz exportieren und an Ihr Team für die Analyse weitergeben.

Was man tun sollte:

  • Denken Sie daran, dass trotz einer Anonymisierung bestimmte Informationen immer noch identifizierbar sein können. Vielleicht gibt es beispielsweise nur einen Patienten mit einer sehr seltenen Krankheit oder das Geburtsdatum Ihres Kunden in Kombination mit dem Geburtsort kann die Anzahl der möglichen Personen, auf die dies zutrifft, so stark einschränken, dass die Daten nicht mehr anonym sind.

Was man nicht tun sollte:

  • Anonymisieren der Daten, bevor Sie Ihre Daten bereinigt haben, da nach der Anonymisierung eine Datenreinigung oft nicht mehr möglich ist. Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass in verschiedenen Regionen Kundenkategorien unterschiedliche benannt werden, obwohl sie dasselbe bedeuten. Sie möchten diese unterschiedlichen Namen in einem Datenreinigungsschritt zusammenführen. Nachdem Sie jedoch die Namen als “Kategorie 1”, “Kategorie 2” usw. anonymisiert haben, kann die Datenreinigung nicht mehr durchgeführt werden.
  • Anonymisierung von Feldern, die nicht anonymisiert werden müssen. Während eine Anonymisierung dabei helfen kann, die Muster Ihrer Daten zu bewahren, können Sie leicht relevante Informationen verlieren. Wenn Sie beispielsweise die Case-ID in Ihrem Incident-Management-Prozess anonymisieren, können Sie die Ticketnummer des Vorgangs im Service Desk-System nicht mehr ausfindig machen. Durch die Schaffung einer Kooperationskultur rund um Ihre Process Mining-Initiative (siehe Leitfaden Nr. 4) und durch eine verantwortungsvolle, zielorientierte Arbeitsweise, können Sie oft offen mit den ursprünglichen Daten arbeiten.

Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 2 von 4:

Dieser Artikel ist Teil 2 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining.

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Responsible Handling of Data – Process Mining Rule 2 of 4

 

Verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Wie bei jeder anderen Datenanalyse-Technik müssen Sie nach Erhalt der Daten vorsichtig mit diesen umgehen. Bei vielen Projekten wird erst dann über die Datenverarbeitung nachgedacht, wenn sich die Sicherheitsabteilung eingeschaltet hat. Gehören Sie zu denjenigen, die sich über ein angemessenes Schutzniveau Gedanken machen und bereits vor der Datenextraktion einen klaren Plan bereit halten.

Was man tun sollte:

  • Lassen Sie externe Parteien eine Geheimhaltungsvereinbarung unterzeichnen, so dass die Vertraulichkeit der Daten gewährleistet ist. Dies gilt beispielsweise für Berater, die Sie für die Durchführung der Process Mining-Analyse angestellt haben oder für Forscher, die sich an Ihrem Projekt beteiligen. Wenden Sie sich hierfür an Ihre Rechtsabteilung, die Ihnen vorgefertigte Geheimhaltungsvereinbarung-Formulare zur Verfügung stellen können.
  • Stellen Sie sicher, dass die Festplatte Ihres Laptops, externe Festplatten und USB-Sticks, die Sie für die Übertragung von Daten und Analyseergebnissen verwenden, verschlüsselt sind.

Was man nicht tun sollte:

  • Datensätze an Ihre Mitarbeiter weitergeben, bevor Sie überprüft haben, um was für Daten es sich tatsächlich handelt. Es könnte beispielsweise sein, dass der Datensatz mehr Informationen enthält, als Sie angefordert haben, oder dass er sensible Daten enthält, über die Sie nicht nachgedacht haben. Zum Beispiel können die Namen von Ärzten und Krankenschwestern in einem Freitext-Notizen-Attribut erwähnt werden. Stellen Sie sicher, dass Sie alle sensiblen Daten entfernen oder anonymisieren (siehe Richtlinie Nr. 3), bevor Sie sie weitergeben.
  • Ihre Daten in ein Cloud-basiertes Process Mining-Tool hochladen, ohne zu prüfen, ob Ihre Organisation Ihnen erlaubt, diese Art von Daten hochzuladen. Verwenden Sie stattdessen lieber ein Desktop-basiertes Process-Mining-Tool (wie Disco oder ProM), um Ihre Daten lokal zu analysieren oder lassen Sie sich von dem Cloud-basierten Process-Mining-Anbieter eine On-Premise-Version ihrer Software in Ihrem Unternehmen einrichten. Dies gilt auch für Cloud-basierte Speicherdienste wie Dropbox: Speichern Sie nicht einfach Daten oder Analyseergebnisse in der Cloud, auch wenn es praktisch ist.

 

Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 1 von 4:

Dieser Artikel ist Teil 1 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining.

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Clarify Goal of the Analysis – Process Mining Rule 1 of 4

Klarstellung des Analyseziels

Die gute Nachricht ist, dass Process Mining in den häufigsten Fällen keine personenbezogenen Daten auswerten muss, da es sich meistens auf interne, organisatorische Prozesse konzentriert und nicht auf die Kundenprofile. Des Weiteren untersuchen Sie die generellen Prozessmuster. Process Mining sucht beispielsweise in der Regel nach Möglichkeiten, den Prozess auf intelligentere Art und Weise aufzubauen, um somit unnötige Leerlaufzeiten zu vermeiden, anstatt die Menschen zu schnellerem Arbeiten zu drängen.

Wenn Sie die Leistung eines bestimmten Prozesses besser verstehen möchten, müssen Sie sich allerdings häufig mit den Attributen auseinandersetzen, die das Variieren des Prozessverhaltens oder deren Durchlaufzeiten erklären können. Und Ihre Kollegen können sich schnell Sorgen machen, wohin dies führt.

Aus diesem Grund sollten Sie sich bereits am Anfang des Process Mining-Projektes über das Analyseziel Gedanken machen. Seien Sie sich im Klaren darüber, wie die Ergebnisse verwendet werden. Denken Sie darüber nach, welche Probleme Sie versuchen zu lösen und welche Daten Sie benötigen, um dieses Problem lösen zu können.

Was man tun sollte:

  • Überprüfen Sie, ob es gesetzliche Einschränkungen hinsichtlich der Daten gibt. So können beispielsweise in Deutschland mitarbeiterbezogene Daten typischerweise nicht verwendet werden und werden normalerweise gar nicht erst extrahiert. Falls sich Ihr Projekt auf die Analyse von Kundendaten konzentriert, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die Einschränkungen verstanden und Anonymisierungsoptionen in Betracht gezogen haben (siehe Richtlinie Nr. 3).
  • Ziehen Sie die Aufstellung einer Ethik-Charta in Erwägung, die das Projektziel umfasst, einschließlich allem, was auf der Analyse basierend durchgeführt wird und was nicht. Sie können beispielsweise klar festhalten, dass das Ziel nicht darin besteht, die Leistung der Mitarbeiter zu bewerten. Tauschen Sie sich mit den Personen, die für die Extraktion der Daten verantwortlich sind, darüber aus, was diese Ziele sind, und bitten Sie sie um deren Unterstützung bei der entsprechenden Vorbereitung der Daten.

Was man nicht tun sollte:

  • Mit einer wagen Idee durchzustarten und einfach anzufangen, alle Daten zu extrahieren, die Sie bekommen können. Überlegen Sie sich stattdessen lieber: Welches Problem versuche ich zu lösen? Und welche Daten brauche ich, um dieses Problem zu lösen? Ihr Projekt sollte sich auf Unternehmensziele konzentrieren, die vom Manager des Prozesses, den Sie analysieren, unterstützt werden können (siehe Leitlfaden Nr. 4).
  • Das erste Projekt zu groß machen. Konzentrieren Sie sich stattdessen lieber auf einen Prozess mit klarem Ziel. Wenn der Umfang Ihres Projektes zu groß ist, können andere es blockieren oder gegen Sie arbeiten, ohne zu verstehen, was Process Mining tatsächlich bewegen kann.

Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Artikelserie

Als ich vor zwölf Jahren in die Niederlande zog und anfing, bei lokalen Supermarktketten wie Albert Heijn einzukaufen, habe ich mich zunächst gegen die Bonuskarte (Treuekarte für Rabatte) gewehrt, da ich nicht wollte, dass das Unternehmen meine Einkäufe nachverfolgen konnte. Ich verstand, dass die Verwendung dieser Informationen ihnen helfen könnte, mich zu manipulieren, indem sie Produkte anwerben oder so arrangieren würden, dass ich mehr kaufen würde, als mir lieb war. Es fühlte sich einfach falsch an.

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Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Article Series

Fakt ist aber, dass keine Datenanalyse-Technik intrinsisch gut oder schlecht ist. Es liegt allein in den Händen der Menschen, ob sie die Technologie so einsetzen, dass dabei etwas Produktives und Konstruktives entsteht. Während Supermärkte die Informationen ihrer Kunden aufgrund der Treue-Karten benutzen könnten, um sicherzustellen, dass sie den längsten Weg im Geschäft haben, wenn sie ihre gewöhnlichen Produkte einkaufen (und dadurch an soviel anderen Produkten wie möglich vorbeikommen), können sie auf der anderen Seite die Informationen verwenden, um den Einkauf angenehmer zu gestalten und mehr Produkte anzubieten, die wir mögen.

Die meisten Unternehmen haben mit der Anwendung von Datenanalysetechniken begonnen, mit welchen sie ihre Daten auf die eine oder andere Weise analysieren. Diese Datenanalysen können Unternehmen und ihren Kunden gewaltige Chancen einräumen, doch mit der zunehmenden Nutzung der Data-Science-Techniken drängt sich auch die Frage der Ethik und die einer verantwortungsvollen Anwendung in den Vordergrund. Initiativen, wie die Seminarreihe ‘Responsible Data Science [1]’, beschäftigen sich mit dem Thema insofern, als ein Bewusstsein geschaffen wird und die Forscher ermutigt werden, Algorithmen zu entwickeln, die sich auf Konzepte wie Fairness, Genauigkeit, Vertraulichkeit und Transparenz stützen [2].

Process Mining kann Ihnen erstaunlichen Einblicke in Ihre Prozesse verschaffen und Ihre Verbesserungsinitiativen mit Inspiration und Enthusiasmus bereichern, wenn Sie es richtig anwenden. Aber wie können Sie sicherstellen, dass Sie Process Mining verantwortungsvoll anwenden? Was sollten Sie beachten, wenn Sie Process Mining in Ihre eigene Organisation integrieren?

In dieser Artikelserie stellen wir Ihnen vier Richtlinien vor, die Sie befolgen können, um Ihre Process Minining-Analyse verantwortungsvoll vorzubereiten:

Teil 1 von 4: Klarstellung des Analyseziels

Teil 2 von 4: Verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Teil 3 von 4: Anonymisierung in Betracht ziehen

Teil 4 von 4: Schaffung einer Kooperationskultur

Danksagung

Wir danken Frank van Geffen und Léonard Studer, der die ersten Diskussionen in der Arbeitsgruppe rund um das verantwortungsvolle Process Mining im Jahr 2015 initiiert haben. Wir danken ausserdem Moe Wynn, Felix Mannhardt und Wil van der Aalst für ihr Feedback zu früheren Versionen dieses Artikels.

 

Success Criteria Process Mining

Process Mining is much more than the automatic drawing of process models.

Process mining is on the rise. By using Process mining, organizations can see how their processes really operate [1]. The results are amazing new insights about these processes that cannot be obtained in any other way. However, there are a few things that can go wrong. In this article, Frank van Geffen and Anne Rozinat give you tips about the pitfalls and advice that will help you to make your first process mining project as successful as it can be. Read more

Erfolgskriterien für Process Mining

Process Mining ist viel mehr als die automatische Erstellung von Prozessmodellen

Process Mining ist auf dem Vormarsch. Durch Process Mining können Unternehmen erkennen, wie ihre Prozesse in Wirklichkeit ablaufen [1]. Die Ergebnisse liefern erstaunliche Einblicke in die Prozessabläufe, die Sie anderweitig nicht bekommen können. Jedoch gibt es auch einige Dinge, die schiefgehen können. In diesem Artikel geben Ihnen Frank van Geffen und Anne Rozinat Tipps, Ratschläge und Hinweise auf typische Fallstricke, damit Ihr erstes Process-Mining-Projekt so erfolgreich wie möglich wird. Read more

Perspektiv-Wechsel mit Process Mining

Data Scientists verbringen einen Großteil ihres Tages mit explorativer Analyse. In der 2015 Data Science Salary Survey[1] gaben 46% der Befragten an, ein bis drei Stunden pro Tag auf das Zusammenfassen, Visualisieren und Verstehen von Daten zu verwenden, mehr noch als auf die Datensäuberung und Datenaufbereitung.

Process Mining konzentriert sich auf die Analyse von Prozessen[2], und ist insbesondere für die explorative Analyse von prozessbezogenen Daten ein hervorragendes Werkzeug. Wenn sich Ihr Data-Science-Projekt auf Geschäfts- oder IT-Prozesse bezieht, dann müssen Sie diese Prozesse erst erforschen und genau verstehen, bevor Sie sinnvoll Machine-Learning Algorithmen trainieren oder statistische Analysen fahren können.

Mit Process Mining können Sie eine Prozess-Sicht auf die Daten einnehmen. Die konkrete Prozess-Sicht ergibt sich aus den folgenden drei Parametern:

  • Case ID: Die gewählte Vorgangsnummer bestimmt den Umfang des Prozesses und verbindet die Schritte einer einzelne Prozessinstanz von Anfang bis Ende (z.B. eine Kundennummer, Bestellnummer oder Patienten-ID)
  • Activity: Der Aktivitätsname bestimmt die Arbeitsschritte, die in der Prozesssicht dargestellt werden (z.B. „Bestellung empfangen“ oder „Röntgenuntersuchung durchgeführt“).
  • Timestamp: Ein oder mehrere Zeitstempel pro Arbeitsschritt (z.B. vom Start und vom Ende der Röntgenuntersuchung) werden zur Berechnung der Prozessabfolge und zum Ableiten von parallelen Prozessschritten herangezogen.

Wenn Sie einen Datensatz mit Process Mining analysieren, dann bestimmen Sie zu Beginn der Analyse, welche Spalten in den Daten der Case ID, dem Aktivitätsnamen und den Timestamps entsprechen. Beim Import der Daten in das Process Mining Tool können Sie diese Parameter dann in der Konfiguration einstellen.

Beim Importieren einer CSV-Datei in die Process Mining Software Disco können Sie für jede Spalte in ihrem Datensatz auswählen, wie diese interpretiert werden soll.[a] In dem folgenden abgebildeten Beispiel eines Einkaufsprozesses sind die Case ID-Spalte (die Bestellnummer) als Case ID, die Start- und Complete-Timestamps als Timestamp und die Activity-Spalte als Activity eingestellt. Als Ergebnis produziert die Process Mining Software vollautomatisch eine grafische Darstellung des tatsächlichen Einkaufsprozesses auf Basis der historischen Daten. Der Prozess kann jetzt faktenbasiert weiter analysiert werden.

aFür die Open-Source-Software ProM arbeitet man oft über XML-Formate wie XES oder MXML, die diese Konfiguration abbilden.

In der Regel ergibt sich die erste Prozesssicht – und die daraus abzuleitende Import-Konfiguration – aus der Aufgabenstellung und dem Prozessverständnis.

Allerdings ist vielen Process-Mining-Neulingen noch nicht bewusst, dass eine große Stärke von Process Mining als exploratives Analyse-Werkzeug gerade darin besteht, dass man schnell und flexibel verschiedene Sichten auf den Prozess einnehmen kann. Die oben genannten Parameter funktionieren wie eine Linse, mit der Sie Prozesssichten aus verschiedenen Blickwinkeln einstellen können.

Hier sind drei Beispiele:

1. Anderer Aktivitäts-Fokus

Für den obigen Einkaufsprozess können wir z.B. den Fokus auch auf den organisatorischen Übergabefluss richten, indem wir als Activity die Role-Spalte (die Funktion oder Abteilung des Mitarbeiters) einstellen.

Somit kann der gleiche Prozess (und sogar der gleiche Datensatz) nun aus der organisationalen Perspektive analysiert werden. Ping-Pong-Verhalten und erhöhte Wartezeiten bei der Übergabe von Vorgängen zwischen Abteilungen können sichtbar gemacht und adressiert werden.

2. Kombinierte Aktivität

Anstatt den Fokus zu wechseln können wir auch verschiedene Dimensionen kombinieren, um ein detaillierteres Bild von dem Prozess zu bekommen.

Wenn Sie sich den folgenden Callcenter-Prozess anschauen, dann würden Sie vermutlich zunächst die Spalte ‘Operation’ als Aktivitätsname einstellen. Als Ergebnis sehen wir den folgenden Prozess mit sechs verschiedenen Prozessschritten, die u.a. das Annehmen von eingehenden Kundenanrufen (‚Inbound Call’) und interne Aktivitäten (‚Handle Case’) repräsentieren.

Jetzt stellen Sie sich vor, dass Sie den Prozess gern genauer analysieren würden. Sie möchten gern sehen, wie oft eingehende Anrufe von dem First-Level Support im Callcenter an die Spezialisten im Backoffice weitergeleitet werden. Tatsächlich sind diese Informationen in den Daten enthalten. Das Attribut ‚Agent Position’ gibt an, ob die Aktivität im First-Level Support (als ‘FL’ vermerkt) oder im Backoffice (als ‘BL’ vermerkt) stattgefunden hat.

Um die ‚Agent Position’ in die Aktivitätssicht mitzunehmen, können wir einfach sowohl die Spalte ‘Operation’ als auch die Spalte ‘Agent Position’ als Aktivitätsnamen einstellen. Die Inhalte der beiden Spalten werden nun zusammengefasst (konkateniert).

Als Ergebnis bekommen wir eine detailliertere Sicht auf den Prozess. Wir sehen z.B., dass im First-Level Support angenommene Anrufe 152 mal an das Backoffice zur weiteren Verarbeitung übergeben wurden.

3. Alternativer Case-Fokus

Zuletzt können wir für den gleichen Callcenter-Prozess in Frage stellen, ob die als Vorgangsnummer gewählte Service-Request-ID des CRM-Systems die gewünschte Prozesssicht bietet. Immerhin gibt es auch eine Kundennummer und für ‚Customer 3’ sind mindestens drei verschiedene Service-Anfragen vermerkt (Case 3, Case 12 und Case 14).

Was ist, wenn diese drei Anfragen zusammenhängen und sich die Service-Mitarbeiter nur nicht die Mühe gemacht haben, den bestehenden Case im System zu suchen und wieder zu öffnen? Das Ergebnis wäre eine verminderte Kundenzufriedenheit, weil der ‚Customer 3’  bei jedem Anruf erneut seine Problembeschreibung abgeben muss.

Das Ergebnis wäre außerdem eine geschönte ‚First Call Resolution Rate’: Die ‚First Call Resolution Rate’ ist eine typische Prozesskennzahl in Callcentern, in der gemessen wird, wie oft ein Kundenproblem im ersten Anruf gelöst werden konnte.

ProcessMining-Fig-5

Genau das ist in dem Kundenservice-Prozess eines Internet-Unternehmens passiert[3]. In einem Process-Mining-Projekt wurde zunächst der Kontaktaufnahmeprozess (über Telefon, Internet, E-Mail oder Chat) über die Service ID als Vorgangsnummer analysiert. In dieser Sicht ergab sich eine beeindruckende ‚First Contact Resolution Rate’ von 98%. Unter 21.304 eingehenden Anrufen gab es scheinbar nur 540 Wiederholungsanrufe.

ProcessMining-Fig-6

Dann fiel den Analysten auf, dass alle Service-Anfragen immer ziemlich schnell geschlossen und so gut wie nie wieder geöffnet wurden. Um den Prozess aus Kundenperspektive zu analysieren, verwendeten sie dann die Kundennummer als Case ID. Somit wurden alle Anrufe eines Kunden in dem Zeitraum zu einem Vorgang zusammengefasst und die Wiederholungsanrufe wurden sichtbar.

ProcessMining-Fig-7

Die ‚First Contact Resolution Rate’ betrug in Wirklichkeit nur 82%. Nur 17.065 Fälle wurden in Wirklichkeit von einem eingehenden Anruf gestartet. Über 3000 waren  Wiederholungsanrufe, die aber als neue Serviceanfragen im System (und im Performance-Report!) gezählt wurden.

Fazit

Process Mining ermöglicht es Ihnen eine Prozessperspektive auf Ihre Daten einzunehmen. Darüber hinaus lohnt es sich, verschiedene Sichten auf den Prozess zu betrachten. Halten Sie Ausschau nach anderen Aktivitäts-Perspektiven, möglichen Kombinationen von Feldern und neuen Sichtweisen darauf, was einen Vorgang im Prozess ausmacht.

Sie können verschiedene Blickwinkel einnehmen, um verschiedene Fragen zu beantworten. Oft ergeben erst verschiedene Sichten zusammen ein Gesamtbild auf den Prozess.

Möchten Sie die in diesem Artikel vorgestellten Perspektiv-Wechsel einmal selbst genauer erforschen? Sie können die verwendeten Beispiel-Dateien herunterladen (Zip-Verzeichnis)  und direkt mit der frei verfügbaren Demo-Version unserer Process Mining Software Disco analysieren.

Quellen

[1] 2015 Data Science Salary Survey (von Oreilly.com, PDF)

[2] Komplexe Abläufe verständlich dargestellt mit Process Mining (hier im Data Science Blog)

[3] You Need To Be Careful How You Measure Your Processes (fluxicon.com)

Komplexe Abläufe verständlich dargestellt mit Process Mining

Stellen Sie sich vor, dass Ihr Data Science Team dabei helfen soll, die Ursache für eine wachsende Anzahl von Beschwerden im Kundenservice-Prozess zu finden. Sie vertiefen sich in die Daten des Service-Portals und generieren eine Reihe von Charts und Statistiken zur Verteilung der Beschwerden auf die verschiedenen Fachbereiche und Produktgruppen. Aber um das Problem zu lösen, müssen die Schwachstellen im Prozess selbst offengelegt und mit dem Fachbereich kommuniziert werden.

Nach Einbeziehen der CRM-Daten sind Sie mit Process Mining schnell in der Lage etliche unerwünschte Schleifen und Verzögerungen im Prozess zu identifizieren. Und diese Abweichungen werden sogar vollautomatisch als graphische Prozesskarte abgebildet! Der Fachbereichsleiter sieht auf den ersten Blick, wo das Problem liegt, und kann umgehend Verbesserungsmassnahmen einleiten.

Genau hier sehen wir eine zunehmende Begeisterung für Process Mining über alle Branchen hinweg: Der Datenanalyst kann nicht nur schnell Antworten liefern sondern auch die Sprache des Prozessmanagers sprechen und die entdeckten Prozessprobleme eindrücklich visuell machen.

Data Scientists bewegen sich geschickt durch eine ganze Reihe von Technologien. Sie wissen, dass 80% der Arbeit in der Aufbereitung und dem Säubern der Daten besteht. Sie können mit SQL, NoSQL, ETL-Tools, Statistik, Skriptsprachen wie Python, Data-Mining-Werkzeugen und R umgehen. Aber für viele von ihnen ist Process Mining noch nicht Teil der Data-Science-Tool-Box. Read more

R für Process Mining & Projektmanagement – Literaturempfehlungen

Es gibt immer wieder Skriptsprachen, die neu am IT-Horizont geboren um Anwender werben. Der IT-Manager muß also stets entscheiden, ob er auf einen neuen Zug aufspringt oder sein bisheriges Programmierwerkzeug aktuellen Anforderungen standhält. Mein Skriptsprachenkompass wurde über frühere Autoren kalibriert, an die hier erinnert werden soll, da sie grundsätzliche Orientierungshilfen für Projektplanungen gaben.

Im Projektmanagement geht es stets um aufwandsbezogene Terminplanung, im CAFM-Projektmanagement  z. B. konkret um die Analyse und Schätzung geplanter und ungeplanter Maßnahmen, wie geplante Wartungen oder zufällige technische Störungen im Gebäudemanagement, um Wahrscheinlichkeiten.

Warum löst R die Terminplanung strategisch und praktisch besser als Python, Perl, Java oder etc.? Weil sich geschätzte Ereignisse in Zeitfenstern normalverteilt als so genannte Gaußsche Glockenkurve abbilden, einer statistischen Schätzung entsprechen.

Hier zwei Beispielgrafiken zum Thema Terminschätzung aus aktueller Literatur.

1. Standardnormalverteilung

Praxishandbuch Projektmanagement – inkl. Arbeitshilfen online von Günter Drews, Norbert Hillebrand, Martin Kärner, Sabine Peipe, Uwe Rohrschneider

Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Freiburg, 1. Auflage 2014 – Siehe z. B. Seite 241, Abb. 14 Normalverteilung als Basis von PERT (Link zu Google Books)


Praxishandbuch Projektmanagement – inkl. Arbeitshilfen online

2. Betaverteilung

Projektmanagement für Ingenieure: Ein praxisnahes Lehrbuch für den systematischen Projekterfolg von Walter Jakoby, Hochschule Trier

Springer Vieweg, Springer Fachmedien Wiesbaden 2015, 3, Auflage – Siehe z. B. Seite 215, Abb. 7.13 Beta-Verteilung (Link zu Google Books).


Projektmanagement für Ingenieure: Ein praxisnahes Lehrbuch für den systematischen Projekterfolg 

Eine objektorientierte Statistikprogrammiersprache mit über 7.000 Paketen weltweit lädt ein, nicht jede Funktion neu erfinden zu wollen und macht glaubhaft, dass kein Unternehmen der Welt über derart Programmierwissen und Kapazität verfügt, es besser zu können. Für statistische Berechnungen empfiehlt sich seit Jahren R, für mich spätestens seit 2003. Früheren Autoren war das grundlegend klar, daß deterministische Terminplanungen immer am Mangel stochastischer Methoden kranken. In meiner Studienzeit kursierte an der Martin Luther Universität Halle an der Saale der Witz, es gibt zwei Witze an der landwirtschaftlichen Fakultät, den Badewitz und den Howitz.  Doch das Buch vom Badewitz halte ich bis heute. Im Kapitel 5.3 Elemente der Zeitplanung fand ich dort in Abbildung 5.7 auf Seite 140 erstmals die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Vorgangsdauer als normalverteilte Grafik.

Vgl. Zur Anwendung ökonomisch-mathematischer Methoden der Operationsforschung, federführend Dr. sc. agr. Siegfried Badewitz, 1. Auflage 1981, erschienen im VEB Deutscher Landwirtschaftsverlag Berlin. Ein Grafikkünstler zur schnellen Visualisierung von Funktionen und Dichteverteilungen ist seit Jahren R. Zur R-Umsetzung empfehle ich gern meine R-Beispielbibel bei Xing.

Wer zur Statistik der Terminschätzung tiefer greifen will, kommt an Autoren wie Golenko u. a. nicht vorbei. Badewitz verwies z.B. auf Golenko’s Statistische Methoden der Netzplantechnik in seinem o.g. Buch (Link zu Google Books).


Statistische Methoden der NetzplantechnikHier empfehle ich zum Einstieg das Vorwort, das 2015 gelesen, aktuell noch immer gilt, nicht das Jahr seiner Niederschrift 1968 preisgibt:

Gegenwärtig beobachtet man häufig Situationen, in denen bei der Untersuchung von zufallsbeeinflußten Systemen die in ihnen auftretenden Zufallsparameter durch feste Werte (z. B. den Erwartungswert) ersetzt werden, wonach dann ein deterministisches Modell untersucht wird.

Und hier noch ein Beispiel von Seite 203:

Praktisch kann jede komplizierte logische Beziehung auf eine Kombination elementarer stochastischer Teilgraphen zurückgeführt werden.

Meine Empfehlung für Process Mining und Projektmanagement lautet daher – intelligente Stochstik statt altbackenem Determinismus.