Mit der fortschreitenden DigitalisierungBig Data und Industrie 4.0 wächst der Bedarf nach einer übersichtlichen, flexiblen Darstellung der Daten, die tagtäglich die Server von Unternehmen fluten. Gleichzeitig steigen aber auch die Menge und Komplexität dieser Daten und damit die Notwendigkeit, mehr als nur quantitative Daten zu sammeln und mit klassischen Kennzahlenmodellen auszuwerten. Wer fit für die digitale Transformation sein will, muss qualitative und prozessorientierte Schlüsse aus großen Datenmengen und digitalen Fußspuren ziehen, um Schwachstellen in Geschäftsprozessen zu lokalisieren und optimieren zu können. 

Doch wie geht man dieser Anforderung nach?

Eine innovative Lösung liegt in der intelligenten, softwarebasierten Fusion zwischen Business Intelligence (BI) und Process Mining. Was diese Fusion und die dabei erzielten Synergieeffekte für die Optimierung von Geschäftsprozessen bedeutet, wird im Folgenden erläutert. Zunächst aber ein genauerer Blick auf die beiden Ansätze und was ihre Besonderheit ausmacht:

Business Intelligence (BI)

BI bezeichnet eine Form der Geschäftsanalytik und ist ein schon seit den 90ern kursierendes IT-Wort aus Kreisen der Wirtschaftsinformatik. Aufgrund der digitalen Transformation sind Unternehmen heutzutage mit einem Wust an Daten konfrontiert, die aus allen Quellen wie SAP, anderen ERP-Systemen, MS Excel, etc. in ihre Server-Strukturen einfließen.

Durch die Sammlung, Auswertung und Darstellung dieser Daten mittels BI können konkrete Aussagen über die Performance des eigenen Unternehmens getroffen werden. Darüber hinaus können durch die systematische Analyse von Big Data Zusammenhänge der Daten auf der Meta-Ebene erarbeitet werden und Key-Performance-Indikatoren (KPIs) durch Visualisierung greifbar gemacht werden.

Der Mehrwert liegt darin, durch die Erkenntnisse aus der Datenanalyse, Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen zu verbessern, aber auch Business-Strategien besser vorausplanen und beispielsweise Vorhersagen über Probleme und aufkommende Trends treffen zu können.

Process Mining

Unter dem Begriff „Process Mining“ versteht man die automatisierte Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. Wertet man nun diese Spuren aus und bezieht alle relevanten Kennzahlen ein, kann das in den Daten enthaltene implizite Prozesswissen visualisiert und somit greifbar und transportierbar gemacht werden. In klassischen BI-Anwendungen bleibt dieses Wissen verborgen. Der entscheidende Unterschied zwischen Process Mining und BI besteht dementsprechend darin, nicht nur die Ausgangs- und Enddaten von Geschäftsprozessen anhand von KPIs visualisieren zu können, sondern Prozesse in der Gesamtheit all ihrer einzelnen Prozessschritte darzustellen und somit tiefer durchleuchten zu können.

Somit kann also ein Soll- mit einem Ist-Prozess verglichen und bis zum Kern zurückverfolgt werden, um Schwachstellen und Ausreißer herauszukristallisieren. Prozesse lassen sich dadurch dann nicht nur optimieren, sondern auch harmonisieren. Das erspart Zeit, Ressourcen und vor allem Kosten.

Die goldene Symbiose aus BI und Process Mining

Mit BI lassen sich zwar KPIs visualisieren und bewerten, aber es fehlt gerade die Analyse der einzelnen Geschäftsprozessschritte aus dem Process Mining, um aus Prozessverläufen und deren Abweichungen Fehlerursachen schon früh im Prozess anhand von Process Performance Indicators (PPIs) punktgenau nachvollziehen zu können. Im Umkehrschluss fehlt dem Process Mining eine visuell ansprechende Visualisierung von Leistungskennzahlen (PPIs und KPIs) sowie die Möglichkeit z. B. Ad-hoc-Analysen (auch bekannt unter Self Service BI) durchzuführen, die man sonst aus typischen BI-Tools kennt.

Der entscheidende Knackpunkt liegt nun darin, beide Technologien miteinander zu kombinieren, um eine „Symbiose“ zu erhalten und vom einzigartigen Synergieeffekt beider Ansätze zu profitieren. Das BI-basierte Process Mining ermöglicht eine interaktive Self-Service-Analyse der Unternehmensprozesse anhand leicht interpretierbarer Visualisierungen und dem komfortablen Vergleich von Leistungskennzahlen und Prozessvarianten. Dadurch wird nicht nur eine höhere Qualität der Endresultate gesichert, sondern auch mehr Durchblick innerhalb von Prozessen und des Konglomerats „Big Data“ erschaffen.

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