Vorbereiten von Ereignislogdaten für Process Mining

Process Mining-Projekte kommen oft zum Erliegen, weil die Rohsystemprotokolle selten für die Analyse bereit sind. Um echte operative Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie zunächst wissen, wie Sie Ihre Unternehmensdaten finden, bereinigen und formatieren. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die wesentlichen Methoden zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Ereignisdaten. Sie beginnen mit grundlegenden Definitionen von Ereignisprotokollen, wie Fall-IDs, Aktivitätsnamen und Zeitstempeln, bevor Sie sich praktischen Datenaufbereitungsszenarien widmen. • Sie lernen die grundlegenden Schemanforderungen von Ereignisprotokollen und die modernen Datenstandards kennen. • Bereinigen und Vorverarbeiten von Transaktionsdaten, um häufige Probleme wie fehlende Zeitstempel oder doppelte Einträge zu beheben. • Transformieren Sie relationale Datenbanktabellen in strukturierte Ereignisprotokolle mit SQL und modernen Datenmanipulationsmustern. • Mappen komplexer Geschäftsprozesse auf Ereignislogschemata, einschließlich einführender objektzentrierter Konzepte. • Validieren und laden Sie Ihre vorbereiteten Ereignisprotokolle in Analysetools, um eine genaue Prozesserkennung zu gewährleisten. Durch klare schriftliche Erläuterungen, konzeptionelle Aufschlüsselungen und strukturierte SQL- und Python-Beispiele bauen Sie einen soliden Workflow für die Datenaufbereitung auf. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Business Analysten und Anfänger im Process Mining, die die Datenvorbereitungspipeline beherrschen möchten. Es ist keine vorherige Datentechnikerfahrung erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Rohdaten in umsetzbare Prozesseinblicke zu verwandeln.