Die Philosophie der marktführenden BI-Plattform Qlik® lautet „Daten sind der Schlüssel zum Erfolg Ihres Unternehmens“. Namhafte Experten wie Prof. August-Wilhelm Scheer wissen außerdem, dass die Effizienz der zentralen Kernprozesse Voraussetzung dafür ist, im Markt erfolgreich zu sein. Die logische Konsequenz: Business Intelligence meets Process Mining.

Vielfach existieren separate „standalone“ BI- und Process-Mining-Lösungen auf Basis ähnlicher Quelldaten. Doch es gibt eine spannende Entwicklung im Qlik-Universum, die aus dem Verständnis heraus entstanden ist, dass Prozess-Leistungskennzahlen (PPIs) neben klassischen Kennzahlenanalysen keine eigene Analyse-Insel bilden sollten. Im Gegenteil: die Besonderheiten des modernen „Agile BI“-Vorreiters Qlik „vererben“ sich auf die Process-Mining-Analyse und bieten einzigartige Mehrwerte. Für Qlik-Anwender eine echte Win-win-Situation. Aber auch für Qlik-Neulinge Process Mining der besonderen Art.

Welches Erbgut macht das Qlik-basierte Process Mining so einzigartig?

A – agile
Qlik schaffte es, IT-zentrierte, unflexible, berichts- und abfragebasierte BI in agile Analyse-Apps zu wandeln. Diese flexiblen Analysen basieren auf dem Agilitätsherzstücks von Qlik Sense, der „Associative Engine“. Die identische Flexibilität und Agilität findet sich in den innovativen Process-Mining-Analyse-Apps wieder und ist im Process-Mining-Umfeld einzigartig.

T – time-saving
80 % der Aufwände in BI- & Process-Mining-Projekten entstehen durch die Datenaufbereitung. Da nicht alle Daten eines End-to-end-Prozesses aus einem System kommen, sondern oft mehrere Quellsysteme „angezapft“ werden müssten, profitiert die Qlik-basierte Process-Mining-Analyse davon, dass die Verarbeitung der Daten dank integrierter ETL- & Mining-Algorithmen nicht im Quellsystem stattfindet und somit wesentlich performanter ist. Erweiterungen des Datenraums sind „on-the-fly“ möglich.

C – customer-centric
Visuelle Analysen im Self Service: Der User im Blick. Die IT entlastet.
Dank des früh gesetzten Fokus auf Anwenderfreundlichkeit ist es Business Analysten und Fachanwendern mit Qlik Sense möglich, anspruchsvolle Datenvisualisierungen und maßgeschneiderte Analyse Apps eigenständig zu erstellen, um die wichtigsten Kennzahlen komfortabel beobachten zu können. Durch Self Service Process Mining ist es nun möglich, Prozesse systemübergreifend visuell auszuwerten und Prozessleistungskennzahlen zu beobachten.

G – (data) governance
Der nicht einheitliche Begriff Data Governance (in etwa: Planung, Kontrolle und Bereitstellung von Daten / Sicherung der Datenqualität- und Bereitstellung) zählt zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren für Digitale Transformation und ist maßgeblich am Projekterfolg von Data-Analytics- und Big-Data-Projekten beteiligt. Es bildet darüber hinaus die Grundlage für skalierbares und professionelles Self Service Process Mining, da durch zentral verwaltete Datenmodelle, Kennzahlen und Dimensionen, der Anwender selbstständig Analysen durchführen kann ohne auf die Unterstützung der IT angewiesen zu sein. Qlik bietet eine verlässliche Plattform für Datenqualität. Die Analyse der Leistungskennzahlen der Geschäftsergebnisse (z. B. Auftragseingang, Umsatz, Rabatte) und die der Leistungskennzahlen der Geschäftsprozesse (z. B. Prozessvarianten, Liegezeiten, Durchlaufzeiten) basieren weitgehend auf deckungsgleichen Datenquellen, wodurch weitere Synergieeffekte entstehen.

Fazit: Da Anwenderfreundlichkeit, Schnelligkeit und Data Governance eines IT-Systems den Projekterfolg von Data-Analytics-Projekten zu 95 % beeinflussen, ist die neue BI-ProcessMining-DNA eine vielversprechende Doppelhelix.

Eine übersichtliche Infografik der agilen Qlik Process Mining DNA steht zum freien Download im Insider-Fachportal ProcessMining BlackBox zur Verfügung [Registrierung kostenfrei]. Außerdem finden Sie in der ProcessMining BlackBox auch die Registrierung zum kommenden Live Webinar "Qlik® goes Process Mining - Digitale Transformation in der Geschäftsprozessanalyse".

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