Standard Checker

Übersicht

Der Standard Checker Rechner überprüft, ob Ihre Prozessdaten den Standard-Prozessdefinitionen von mindzie entsprechen. Er verifiziert, dass alle erforderlichen Attribute und Aktivitäten mit den richtigen Datentypen vorhanden sind. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Prozessdaten zur Analyse bereitstehen und alle Plattformfunktionen korrekt funktionieren.

Dieser Rechner ist besonders wertvoll während der Datenintegration, ETL-Validierung und im Rahmen von Qualitätssicherungs-Workflows, um zu bestätigen, dass die extrahierten Daten die strukturellen und inhaltlichen Anforderungen für mindzie-spezifische Prozessfunktionen erfüllen.

Häufige Einsatzzwecke

Validierung der Datenvollständigkeit nach der initialen ETL-Einrichtung oder Datenauszug
Qualitätsüberprüfungen in automatisierten ETL-Pipelines, um die Einhaltung der Anforderungen sicherzustellen
Überprüfung, dass alle Pflichtattribute vor dem produktiven Einsatz vorhanden sind
Identifikation fehlender empfohlener Attribute, die zusätzliche Analysefunktionen ermöglichen würden
Bewertung der Auswirkungen von Änderungen an der Datenextraktionslogik oder Quellsystemen
Fehlersuche, warum bestimmte Rechner oder Funktionen nicht wie erwartet funktionieren

Einstellungen

Dieser Rechner hat keine konfigurierbaren Einstellungen. Er validiert Ihre Daten automatisch anhand des passenden Standards basierend auf Ihrem Prozesstyp.

Prozesstyp-Erkennung: Der Rechner erkennt Ihren Prozesstyp anhand der Daten und wendet den entsprechenden Standard an. Unterstützte Prozesstypen sind unter anderem:

Procure to Pay
Accounts Payable
Accounts Receivable
Order to Cash
Service Tickets

Standardfelder:

Titel: Optionaler benutzerdefinierter Titel für den Rechner-Output
Beschreibung: Optionale Beschreibung für Dokumentationszwecke

Beispiele

Beispiel 1: Validierung der neuen Datenextraktion

Szenario: Sie haben gerade Ihr erstes ETL-Skript für einen Procure-to-Pay-Prozess aus SAP erstellt. Bevor Sie den Datensatz produktiven Nutzern bereitstellen, möchten Sie sicherstellen, dass alle essenziellen Daten korrekt extrahiert wurden.

Einstellungen:

Titel: „P2P Data Validation - Initial Extract“
Beschreibung: „Qualitätsprüfung vor Produktionseinsatz“

Ausgabe:

Der Rechner zeigt eine Übersichtstabelle mit Compliance-Prozentwerten über drei Kategorien:

Kategorie              Anzahl    Probleme    Compliance
Pflichtattribute         42          3         93%
Empfohlene Attribute     18          8         56%
Abgeleitete Attribute    12          0        100%

Unter der Zusammenfassung sehen Sie detaillierte Problemlisten, gegliedert nach Kategorien:

Pflichtprobleme (3):

Bestellwert: Case-Attribut nicht gefunden
Lieferantenname: Case-Attribut nicht gefunden
Zahlungsdatum: Event-Attribut nicht gefunden

Empfohlene Probleme (8):

Bestellkategorie: Case-Attribut nicht gefunden
Freigabelevel: Case-Attribut nicht gefunden
(... 6 weitere Attribute)

Einsichten: Die 93 % Pflicht-Compliance zeigen, dass Ihr ETL die meisten essenziellen Daten erfasst, jedoch fehlen drei kritische Attribute. Die Attribute „Bestellwert“ und „Lieferantenname“ sind Pflicht, weil sie für Kernfunktionen der Finanzanalyse benötigt werden. Ihr ETL-Skript sollte vor dem Einsatz angepasst werden, um diese Felder zu extrahieren.

Die 56 % empfohlene Compliance sind für den ersten Rollout akzeptabel, aber das Hinzufügen dieser Attribute würde weitere Analysefunktionen wie kategoriebasierte Aufschlüsselungen und Freigabeworkflow-Analysen ermöglichen.

Beispiel 2: Validierung nach Upgrade

Szenario: Ihr ERP-Quellsystem wurde kürzlich aktualisiert und Sie möchten sicherstellen, dass die Datenstruktur keine Änderungen enthält, die Ihre mindzie-Integration beeinträchtigen.

Einstellungen:

Titel: „Post-Upgrade Validation“
Beschreibung: „Verifizierung der Datenkompatibilität nach ERP-Upgrade“

Ausgabe:

Kategorie              Anzahl    Probleme    Compliance
Pflichtattribute         42          0        100%
Empfohlene Attribute     18          1         94%
Abgeleitete Attribute    12          0        100%

Empfohlenes Problem (1):

Rechnung-Währung: Attribut hat falschen Typ (Erwartet: String, Gefunden: Number)

Einsichten: Alle Pflichtattribute sind vorhanden, somit ist die Kernfunktionalität intakt. Ein empfohlenes Attribut hat jedoch den Typ von String auf numerisch geändert, vermutlich durch das ERP-Upgrade, das die Speicherung von Währungscodes verändert hat. Obwohl nicht kritisch, sollten Sie Ihr ETL anpassen, damit die numerischen Währungscodes wieder in standardisierte dreistellige Währungsstrings (USD, EUR, GBP) konvertiert werden, um das erwartete Format einzuhalten.

Beispiel 3: Fehlerbehebung bei Funktionen

Szenario: Nutzer melden, dass der „Three-Way Match“-Rechner in Ihrem Accounts-Payable-Prozess nicht richtig funktioniert. Sie vermuten fehlende Datenattribute.

Einstellungen:

Titel: „AP Three-Way Match Prerequisites“
Beschreibung: „Fehlende Attribute für erweiterte Funktionen identifizieren“

Ausgabe:

Kategorie              Anzahl    Probleme    Compliance
Pflichtattribute         38          0        100%
Empfohlene Attribute     15          0        100%
Abgeleitete Attribute    10          4         60%

Abgeleitete Probleme (4):

Wert der Warenannahme: Event-Attribut nicht gefunden (benötigt für Three-Way-Matching)
Übereinstimmung Bestellposition: Fehlende Pflichtattribute
Übereinstimmung Rechnungsposition: Fehlende Pflichtaktivitäten
GR-IR Kontostand: Fehlende Pflichtattribute

Einsichten: Das Problem ist klar: Die für das Three-Way-Matching nötigen abgeleiteten Attribute fehlen. Diese basieren auf weiteren Attributen und Aktivitäten, die nicht extrahiert wurden. Insbesondere ist „Wert der Warenannahme“ ein wichtiges Event-Attribut, um Rechnungssummen mit empfangenen Waren zu vergleichen. Prüfen Sie die in den Problemen erwähnten „Pflichtattribute“, um festzustellen, welche zusätzlichen Daten aus Ihrem Quellsystem extrahiert werden müssen, damit die Three-Way-Match-Analyse möglich ist.

Beispiel 4: Vergleich mehrerer Prozesse

Szenario: Sie richten sowohl Accounts Payable als auch Accounts Receivable Prozesse ein und möchten vor der Präsentation an Stakeholder verstehen, wie vollständig die Datensätze jeweils sind.

Einstellungen (zweimal ausführen – für jeden Prozess einmal):

Titel: „AP Datenvollständigkeit“
Titel: „AR Datenvollständigkeit“

Ausgabe-Vergleich:

Accounts Payable:

Pflicht: 100%    Empfohlen: 85%    Abgeleitet: 100%

Accounts Receivable:

Pflicht: 89%     Empfohlen: 45%    Abgeleitet: 50%

Einsichten: Ihre Accounts Payable-Daten sind produktionsreif mit exzellenter Abdeckung in allen Kategorien. Accounts Receivable hat mehrere fehlende Pflichtattribute (89 % Compliance), was die Funktionsfähigkeit einiger Kernfeatures verhindert. Vor dem Start der AR-Analyse sollten die fehlenden Pflichtattribute extrahiert werden. Die geringeren Werte bei empfohlenen und abgeleiteten Attributen können nach dem Launch schrittweise verbessert werden.

Beispiel 5: Automatisches Qualitäts-Gateway

Szenario: Ihr ETL läuft jede Nacht automatisch, und Sie möchten eine automatisierte Warnung einrichten, falls die Datenqualität unter akzeptable Werte fällt.

Einstellungen:

Titel: „Nightly Data Quality Check“
Beschreibung: „Automatisierte Validierung in ETL-Pipeline“

Ausgabe:

Der Rechner liefert Compliance-Werte, die programmatisch ausgewertet werden können:

Pflicht Prozent: 0.97   (97%)
Empfohlen Prozent: 0.83 (83%)
Abgeleitet Prozent: 1.00 (100%)

Einsichten: Sie können Ihre ETL-Pipeline so konfigurieren, dass sie:

FEHLER (FAIL) meldet, wenn Pflicht-Prozent < 0.95 (weniger als 95 %)
WARNUNG (WARN) gibt, wenn Empfohlen-Prozent < 0.70 (weniger als 70 %)
BESTANDEN (PASS) meldet, wenn alle Schwellenwerte erfüllt sind

In diesem Beispiel würde der Job bestehen, da die Pflicht-Compliance (97 %) den 95 %-Schwellenwert übersteigt. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Datenqualitätsprobleme sofort erkannt werden und nicht erst durch Nutzer entdeckt werden.

Ausgabe

Der Rechner erzeugt zwei Hauptausgaben: eine Übersichstatistik-Tabelle und detaillierte Problemlisten.

Übersichtsstatistik-Tabelle

Pflichtanzahl (Number): Gesamtanzahl der für Ihren Prozesstyp erwarteten Pflichtattribute. Diese Attribute sind essenziell für die Kernfunktionalität der Plattform.

Pflichtprobleme (Number): Anzahl fehlender oder falsch typisierter Pflichtattribute. Jedes Problem stellt einen kritischen Datenqualitätsfehler dar.

Pflicht-Prozent (Percentage): Anteil der korrekt vorhandenen Pflichtattribute, als Dezimalwert (0.97 = 97 %). Ziel vor Produktiveinsatz sind 100 %.

Empfohlen Anzahl (Number): Gesamtanzahl der für Ihren Prozess definierten empfohlenen Attribute. Diese ermöglichen erweiterte Funktionen und detailliertere Analysen.

Empfohlen Probleme (Number): Anzahl fehlender oder fehlerhafter empfohlener Attribute. Diese sind weniger priorisiert als Pflichtprobleme, sollten aber für den vollen Funktionsumfang behoben werden.

Empfohlen Prozent (Percentage): Anteil der korrekt vorhandenen empfohlenen Attribute. Werte über 80 % zeigen gute Datenabdeckung.

Abgeleitet Anzahl (Number): Gesamtanzahl der abgeleiteten Attribute, die aus anderen Attributen berechnet werden können. Meist sind dies berechnete Kennzahlen oder Felder.

Abgeleitet Probleme (Number): Anzahl der abgeleiteten Attribute, die aufgrund fehlender Abhängigkeiten nicht berechnet werden können (z. B. fehlende Pflichtattribute oder Aktivitäten).

Abgeleitet Prozent (Percentage): Anteil der erfolgreich berechenbaren abgeleiteten Attribute. Probleme hier weisen oft auf Lücken in den Basisdaten hin.

Systemname Version (Text): Name und Version Ihres Quellsystems, extrahiert aus den Event-Daten. Hilfreich, um die Ursprungsversion des ERP- oder Systems zu dokumentieren.

Extraktionsversion (Text): Version Ihres ETL- oder Datenextraktionsprozesses. Dient zur Nachverfolgung, welche Extraktionslogik verwendet wurde.

Prozessname (Text): Ermittelter Prozesstyp (z. B. „Procure to Pay“ oder „Accounts Payable“).

Detaillierte Problemlisten

Der Rechner zeigt getrennte Listen für jede Problemkategorie:

Probleme bei Pflichtattributen: Listet Pflichtattribute, die fehlen oder falsche Datentypen haben. Jedes Problem enthält:

Attributname
Problembeschreibung (z. B. „Case-Attribut nicht gefunden“ oder „Attribut hat falschen Typ“)
Erwarteter Datentyp vs. tatsächlicher Datentyp (bei Typfehlern)

Probleme bei empfohlenen Attributen: Ähnlich wie bei Pflichtproblemen, jedoch für empfohlene Attribute. Diese haben geringere Priorität, sollten aber zur Freischaltung weiterer Funktionen adressiert werden.

Probleme bei abgeleiteten Attributen: Listet abgeleitete Attribute, die nicht berechnet werden können. Probleme können sein:

Fehlende erforderliche Basisattribute
Fehlende erforderliche Aktivitäten
Konfigurationsprobleme bei Abhängigkeitsdefinitionen

Probleme bei Aktivitäten: Listet erwartete Standardaktivitäten, die im Event-Log nicht gefunden wurden. Standardaktivitäten sind vordefinierte Events wie „Bestellung anlegen“ oder „Rechnung freigeben“, die prozessspezifische Analysen ermöglichen.

Interpretationshinweise:

100 % Pflicht-Compliance: Daten sind produktionsreif für Kernfunktionen
95-99 % Pflicht-Compliance: Kleine Lücken, vor Einsatz prüfen und ggf. beheben
Unter 95 % Pflicht-Compliance: Größere Lücken, ETL-Arbeiten erforderlich
Über 80 % empfohlene Compliance: Exzellente Datenabdeckung
50-80 % empfohlene Compliance: Gut, schrittweise Erweiterungen erwägen
Unter 50 % empfohlene Compliance: Eingeschränkte Funktionalität, Priorität auf Verbesserung

Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.