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

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

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“Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Rule 4 of 4“

Schaffung einer Kooperationskultur

Möglicherweise ist der wichtigste Bestandteil bei der Schaffung eines verantwortungsbewussten Process Mining-Umfeldes der Aufbau einer Kooperationskultur innerhalb Ihrer Organisation. Process Mining kann die Fehler Ihrer Prozesse viel eindeutiger aufzeigen, als das manchen Menschen lieb ist. Daher sollten Sie Change Management-Experten miteinbeziehen wie beispielsweise Lean-Coaches, die es verstehen, Menschen dazu zu bewegen, sich gegenseitig “die Wahrheit“ zu sagen (siehe auch: Erfolgskriterien beim Process Mining).

Darüber hinaus sollten Sie vorsichtig sein, wie Sie die Ziele Ihres Process Mining-Projektes vermitteln und relevante Stakeholder so einbeziehen, dass ihre Meinung gehört wird. Ziel ist es, eine Atmosphäre zu schaffen, in der die Menschen nicht für ihre Fehler verantwortlich gemacht werden (was nur dazu führt, dass sie verbergen, was sie tun und gegen Sie arbeiten), sondern ein Umfeld zu schaffen, in dem jeder mitgenommen wird und wo die Analyse und Prozessverbesserung ein gemeinsames Ziel darstellt, für das man sich engagiert.

Was man tun sollte:

• Vergewissern Sie sich, dass Sie die Datenqualität überprüfen, bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen, bestenfalls durch die Einbeziehung eines Fachexperten bereits in der Datenvalidierungsphase. Auf diese Weise können Sie das Vertrauen der Prozessmanager stärken, dass die Daten widerspiegeln, was tatsächlich passiert und sicherstellen, dass Sie verstanden haben, was die Daten darstellen.

• Arbeiten Sie auf iterative Weise und präsentieren Sie Ihre Ergebnisse als Ausgangspunkt einer Diskussion bei jeder Iteration. Geben Sie allen Beteiligten die Möglichkeit zu erklären, warum bestimmte Dinge geschehen und seien Sie offen für zusätzliche Fragen (die in der nächsten Iteration aufgegriffen werden). Dies wird dazu beitragen, die Qualität und Relevanz Ihrer Analyse zu verbessern, als auch das Vertrauen der Prozessverantwortlichen in die endgültigen Projektergebnisse zu erhöhen.

Was man nicht tun sollte:

• Voreilige Schlüsse ziehen. Sie können nie davon ausgehen, dass Sie alles über den Prozess wissen. Zum Beispiel können langsamere Teams die schwierigen Fälle behandeln, es kann gute Gründe geben, von dem Standardprozess abzuweichen und Sie sehen möglicherweise nicht alles in den Daten (beispielsweise Vorgänge, die außerhalb des Systems durchgeführt werden). Indem Sie konstant Ihre Beobachtungen als Ausgangspunkt für Diskussionen anbringen und den Menschen die Möglichkeit einräumen, Ihre Erfahrung und Interpretationen mitzugeben, beginnen Sie, Vertrauen und die Kooperationskultur aufzubauen, die Process Mining braucht.

• Schlussfolgerungen erzwingen, die ihren Erwartungen entsprechen oder die sie haben möchten, indem Sie die Daten falsch darstellen (oder Dinge darstellen, die nicht wirklich durch die Daten unterstützt werden). Führen Sie stattdessen ganz genau Buch über die Schritte, die Sie bei der Datenaufbereitung und in Ihrer Process-Mining-Analyse ausgeführt haben. Wenn Zweifel an der Gültigkeit bestehen oder es Fragen zu Ihrer Analysebasis gibt, dann können Sie stets zurückkehren und beispielsweise zeigen, welche Filter bei den Daten angewendet wurden, um zu der bestimmten Prozesssicht zu gelangen, die Sie vorstellen.

About Author

Anne Rozinat & Christian W. Günther

Dr. Anne Rozinat has more than 10 years of experience with the application of process mining. Dr. Christian W. Günther obtained his PhD under Prof. Wil van der Aalst and his research made it possible that even the most complex and heterogeneous processes can be analyzed with Process Mining today. The two are the founders of Fluxicon and the makers of the popular Process Mining Software Disco. They organize the annual process mining conference Process Mining Camp and regularly write articles about process mining on their blog.

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