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Roland Woldt / J-M Erlendson द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Roland Woldt / J-M Erlendson या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal
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Ep. 63 - Process Mining Data: Lotte Vugs

57:18
 
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As we all know, the majority of time in a process mining project is in some form or fashion related to data preparation and a significant lower share of time is spent on the actual analysis. There are multiple ways of getting you data into shape (SQL, visual data modeling tools, etc.), but our guest today has developed an approach and a tool to flip this time relation and shorten process mining projects significantly.

Our guest today is Lotte Vugs, who, after 5 years working as a process mining consultant, co-founded Konekti to speed up data preparation for process mining.

In this episode of the podcast we are talking about:

  • Lotte's background
  • A quick reminder on what process mining is
  • Time as a critical factor in every process improvement initiative
  • Why data preparation takes so much time
  • Why organizations are increasingly looking for ways to reduce the time spent on data preparation: it's all about effort vs benefit
  • Time-efficient data preparation strategies: Now we know that data preparation is the problem, how to fix it?
  • Managing time in large datasets

You can reach Lotte via email, her LinkedIn, or go to her website getkonekti.io.

Please reach out to us by either sending an email to hello@whatsyourbaseline.com or leaving us a voice message by clicking here.

--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/whatsyourbaseline/support
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  • Time as a critical factor in every process improvement initiative
  • Why data preparation takes so much time
  • Why organizations are increasingly looking for ways to reduce the time spent on data preparation: it's all about effort vs benefit
  • Time-efficient data preparation strategies: Now we know that data preparation is the problem, how to fix it?
  • Managing time in large datasets

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