Process Mining und Business Intelligence: Integration von Erkenntnissen in Berichterstattung und Dashboards

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Einführung Process Mining">Einführung Process Mining</h2></div>

Moderne Unternehmen agieren in einem facettenreichen Umfeld, das von einer Vielzahl strategischer, operativer und administrativer Prozesse durchzogen ist. Diese Prozesse hinterlassen digitale Spuren, die als Daten in verschiedenen IT-Systemen gespeichert werden. Process Mining ist die etablierte Technologie, um diese Spuren in Form von Logs bzw. Log-Dateien auszulesen und den tatsächlichen Verlauf eines Prozesses darzustellen.

Definition: Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine datenbasierte Methode zur Rekonstruktion und Analyse von Geschäftsprozessen. Es vereint häufig Konzepte aus Datenanalyse, Datenvisualisierung, Prozessmodellierung und Maschinellem Lernen, um Einblicke in die faktische Ausführung von Geschäftsprozessen zu gewinnen. Die Grundlage bildet die Extraktion von Ereignisdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, ERP- und CRM-Systemen sowie weiteren digitalen Protokollen.

Process Mining vs. Data Mining

Process Mining wird als Teil von Data Mining betrachtet. Der Schwerpunkt von Process Mining liegt auf der Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen durch die Auswertung von Ereignisdaten, die während der Ausführung von Prozessen generiert werden. Im Gegensatz dazu ist Data Mining ein breiterer Ansatz, der darauf abzielt, Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu entdecken. Während Process Mining in der Regel im Kontext des Prozessmanagements angewendet wird, kann Data Mining in verschiedenen Domänen eingesetzt werden, darunter Predictive Analytics, Kundensegmentierung oder Betrugserkennung.

Process Mining Typen

Mit dem Ziel, betriebliche Abläufe voranzutreiben, veröffentlichte das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) im Jahr 2011 das Process Mining Manifesto. Dieses Manifest unterscheidet die folgenden drei Typen von Process Mining:

1. Discovery (Entdeckung): Dieser Typ konzentriert sich darauf, Modelle von Geschäftsprozessen basierend auf tatsächlichen Ereignisdaten zu erstellen. Ziel ist es, unbekannte oder nicht dokumentierte Prozesse aufzudecken. Discovery-Techniken generieren Modelle, die den tatsächlichen Ablauf von Aktivitäten in einem Prozess widerspiegeln und oft in Form von Prozessflussdiagrammen visualisiert werden.
2. Conformance (Konformität): Conformance Process Mining vergleicht die tatsächliche Ausführung von Prozessen mit den vordefinierten Prozessmodellen oder den in den Unternehmen festgelegten Regeln und Standards. Dieser Typ identifiziert Abweichungen und ermöglicht es festzustellen, inwieweit die realen Prozesse mit den idealen oder vorgesehenen Prozessen übereinstimmen. Dies ist besonders wichtig für Compliance-Überprüfungen und die Einhaltung von Vorschriften.
3. Enhancement (Verbesserung): Enhancement Process Mining zielt darauf ab, Optimierungspotenziale in Geschäftsprozessen zu identifizieren. Der dritte Process Mining-Typ analysiert dazu Ereignisdaten, um Engpässe, ineffiziente Abläufe oder Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Unternehmen können auf dieser Grundlage gezielte Maßnahmen ergreifen, um ihre Prozesse effizienter zu gestalten und die Gesamtleistung zu steigern.

In der Praxis werden die drei Typen in Kombination verwendet bzw. bilden die Grundlage für die Ableitung weiterer Methoden und Techniken.

Vorteile von Process Mining

Business Process Mining verfolgt die Kernaufgabe, Unternehmensdaten zu analysieren, um Geschäftsprozesse zu visualisieren, zu verbessern und die Kosten zu senken. Darüber hinaus ergeben sich noch weitere Verbesserungen:

• Transparenz: Process Mining schafft Klarheit über die tatsächlichen Abläufe in einem Unternehmen. Es ermöglicht die nahezu Echtzeit-Visualisierung von Prozessen und gewährt detaillierte Einblick ein die Wechselwirkungen zwischen den Prozessschritten.
• Effizienzsteigerung: Durch die Identifikation von Engpässen, ineffizienten Schritten und Wartezeiten in Geschäftsprozessen zeigt Process Mining gezielte Maßnahmen zur Effizienzsteigerung auf. Das Resultat sind kürzere Durchlaufzeiten und geringere Kosten.
• Höherer Innovationsgrad: Process Mining schafft Raum für Innovation und fördert Veränderungen, die kontinuierliche Verbesserung und Anpassung an neue Technologien und Methoden unterstützen.
• Compliance und Risikominderung: Process Mining prüft, ob die tatsächlichen Prozessabläufe den definierten Regeln, Standards und gesetzlichen Vorschriften entsprechen. Finanzprozesse können einer Konformitätsprüfung unterzogen und jegliche Compliance-Risiken minimiert werden.
• Datengestützte Entscheidungen: Durch die Analyse von Prozessdaten werden datengestützte Entscheidungen möglich. Führungskräfte können auf fundierten Erkenntnissen basierende strategische Entscheidungen treffen, anstatt sich auf Annahmen oder Erfahrungen zu verlassen.
• ‍Verbesserung der Kundenerfahrung: Wenn Prozesse auch aus Kundensicht vereinfacht werden, trägt Process Mining zur Verbesserung der Kundenerfahrung bei. Effiziente Abläufe führen zu schnelleren Reaktionszeiten und einer insgesamt besseren Servicequalität.

Bedeutung der Integration von Process Mining-Erkenntnissen in BI

Sowohl Business Intelligence (BI) als auch Process Mining verfolgen ein gemeinsames Ziel: Unternehmen bei datenbasierten Entscheidungen zu unterstützen. Während BI dazu dient zu berichten, "Was" im Betrieb geschieht und "Wann" etwas passiert ist, ergänzt Process Mining diese Erkenntnisse mit dem "Warum":

• Was ist die Quelle des Problems?
• Was sind die Ursachen für das Problem?
• Welche Auswirkungen gibt es?
• Welche Prozesse und Akteure sind davon betroffen?

Erst die Integration dieser Realität in BI-Plattformen sorgt für eine nützliche Darstellung der Unternehmensprozesse im Ist-Zustand. Prozesse, Metriken und KPIs werden strukturiert abgebildet und dienen als Kommunikationsgrundlage für Fachbereiche und Entscheidungsträger.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Die Rolle von Process Mining in der Analyse von Geschäftsprozessen">Die Rolle von Process Mining in der Analyse von Geschäftsprozessen</h2></div>

Wie navigieren die Kunden durch den Kaufprozess im Online-Shop? Sind alternative Wege möglich oder ist eine bestimmte Eingabemaske der Grund für Kaufabbrüche? Business Process Mining trägt dazu bei, diese Fragen zu beantworten und den verborgenen Ablauf eines Prozesses sichtbar zu machen.

Erklärung der Funktionsweise von Process Mining

Jeder Schritt eines Prozesses hinterlässt Spuren in den Systemen, durch die er verläuft. Mithilfe von Event-Log-Dateien lassen sich diese Informationen extrahieren und dienen als Beleg für den Ablauf eines Prozesses. Nun gibt es aber nicht nur einen Prozess und auch nicht nur ein System, das durchleuchtet wird, sondern eine Vielzahl an Tasks und Tools, die in Summe und dank Process Mining ein sehr detailliertes Modell der Geschäftsabläufe darstellen.

Nachdem der Mining-Vorgang für den Überblick über die Prozesse gesorgt hat, eröffnen sich weitere Maßnahmen. Die Identifikation von Engpässen und ihren Ursachen ermöglicht Initiativen zur Prozessoptimierung. Wenn es darum geht, definierte Geschäftsregeln oder Compliance-Richtlinien einzuhalten, gewährleistet Data Mining den notwendigen Abgleich.

Die Ergebnisse von Data Mining werden auf vielfältige Weise dargestellt, abhängig von den Analysezielen, der Art der Daten und den Bedürfnissen der Zielgruppe. Traditionell erfolgt die Präsentation der Data-Mining-Ergebnisse in Form von Berichten und Dashboards. Ebenso kommen Diagramme, Grafiken, Heatmaps und andere Datenvisualisierungsformen zum Einsatz.

Beispiele für die Anwendung von Process Mining in der Geschäftsanalyse

Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen, wie vielseitig Process Mining in der Geschäftsanalyse eingesetzt werden kann, um Prozesse zu optimieren, Engpässe zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen zu fördern:

• Auftragsabwicklung und Lieferkette: In der Logistik kann Process Mining verwendet werden, um den gesamten Ablauf von der Bestellung bis zur Lieferung zu visualisieren.
• IT-Service-Management: Im Bereich des IT-Service-Managements ermöglicht Process Mining die Analyse von ITIL-Prozessen, Change-Management oder Incident-Management.
• Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen kann Process Mining eingesetzt werden, um Patientenpfade, Krankenhausprozesse oder Abrechnungsprozesse zu analysieren.
• Bildung: Mithilfe von Process Mining können effektive Lehrpläne identifiziert werden. Dazu kann beispielsweise die Zeit und Art der Interaktion von Studenten mit ihren Unterrichtsmaterialien beobachtet werden.
• Produktions- und Fertigungsprozesse: In der Produktion unterstützt Process Mining die Analyse von Fertigungsschritten, um Engpässe, Stillstandzeiten oder Qualitätsprobleme zu demaskieren.
• Vertriebs- und Marketingprozesse: Process Mining analysiert Vertriebs- und Marketingprozesse, um den Verkaufszyklus, Lead-Generierung und Kampagneneffektivität zu verstehen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Business Intelligence: Berichterstattung und Dashboards">Business Intelligence: Berichterstattung und Dashboards</h2></div>

Geschäftsanalytik und BI sind untrennbar miteinander verbunden. Der Fortschritt der Digitalisierung, zunehmende Datenströme und Technologien treiben den Bedarf an aussagekräftigen Berichten, Dashboards und praktikablen Analysewerkzeugen weiter voran. Ihre Aufgabe besteht darin, große Mengen an Informationen in leicht konsumierbare Formate zu transformieren und Führungskräfte mit präzisen sowie relevanten Informationen zu versorgen.

Definition von Business Intelligence im Kontext von Berichterstattung und Dashboards

BI umfasst die Sammlung, Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Berichte zu erstellen. Durch effektive Berichterstattung in Form von Dashboards können Unternehmen die wichtigsten Informationen auf einen Blick erfassen, schnell auf relevante Informationen zugreifen, Trends erkennen und fundierte Entscheidungen treffen, was zu einer verbesserten Agilität und Wettbewerbsfähigkeit führt.

Wichtige Merkmale und Funktionen von BI-Tools für die Datenaufbereitung

BI-Tools zeichnen sich durch verschiedene Merkmale und Funktionen aus, die den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Informationen erleichtern. Dazu gehören Datenzugriff, Transformation und Laden (ETL), um Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und zu bereinigen. BI-Systeme bieten ebenso Funktionen zur Erstellung von benutzerdefinierten Berichten und interaktiven Dashboards, um Anwender die Möglichkeit zu geben, Daten nach ihren individuellen Bedürfnissen zu analysieren. Eine intuitive Benutzeroberfläche, leistungsstarke Analysefunktionen und die Möglichkeit zur Integration von Echtzeitdaten sind weitere Schlüsselmerkmale, die BI-Tools zu unverzichtbaren Instrumenten für Unternehmen machen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Integration von Process Mining-Erkenntnissen in Business Intelligence">Integration von Process Mining-Erkenntnissen in Business Intelligence</h2></div>

BI liefert zwar KPIs, allerdings fehlt der Zusammenhang zu Prozessabläufen und möglichen Abweichungen. Auch bei Process Mining gibt es eine fehlende Komponente, nämlich die ansprechende Visualisierung sowie ihr Zusammenhang mit Leistungskennzahlen. Erst die Integration von Process Mining-Erkenntnissen in BI-Tools schafft die symbiotische Verbindung zwischen strategischen Zielen und operativen Realitäten.

Vorteile der Verknüpfung von Process Mining mit BI für verbesserte Analyse und Entscheidungsfindung

BI-basiertes Process Mining ermöglicht Self-Service-Analysen der Unternehmensprozesse. Nutzer können leichtverständliche Visualisierungen verwenden und Leistungskennzahlen sowie Prozessvarianten bequem vergleichen. Diese Vorgehensweise gewährleistet nicht nur eine verbesserte Qualität der Ergebnisse, sondern schafft auch erhöhte Transparenz innerhalb der Prozesse und bietet zugleich adäquate Unterstützung im Bereich des Big-Data-Managements.

Möglichkeiten und Herausforderungen bei der Integration von Process Mining-Erkenntnissen in Berichterstattung und Dashboards

Process Mining bietet Unternehmen eine bedeutende Chance, ihre Prozesse zu perfektionieren. Damit relevante Erkenntnisse zur greifbaren Chance werden, müssen üblicherweise einige Herausforderungen bestritten und etwaige Kompromisse berücksichtigt werden.

• Gesamtbild und Datenaktualität: Obwohl Process Mining aktuelle Informationen aus den Informationssystemen analysiert, garantiert dies nicht zwangsläufig ein umfassendes Abbild der gegenwärtigen Leistung eines Unternehmens. Ereignisprotokolldaten werden zu einem bestimmten Zeitpunkt abgeleitet, gründlich bereinigt und erst danach analysiert. Daher erzeugt der Mining-Prozess meist keine absolute Echtzeitdatenansicht.
• Lange Vorbereitungszeit: Selbst wenn jedes System auf Knopfdruck Ereignisprotokolle liefert, müssen die Erkenntnisse in die Berichtsstrukturen integriert werden. Die Berichtsstrukturen müssen so gestaltet sein, dass sie die spezifischen Einblicke und Muster aus dem Process Mining effektiv widerspiegeln. Sorgfältige Überlegungen, meist mit hohem Aufwand und langer Time-to-value verbunden, sowie die Einführung neuer Berichtskategorien oder -metriken sind notwendig.
• Interpretation und Aufbereitung: Für die Integration der Erkenntnisse ist es unerlässlich, dass die gewonnenen Daten korrekt interpretiert werden. Data Mining ist daher nicht nur ein reinsystemtechnisches Vorgehen, sondern hängt auch von Geschäftsanalysten und IT-Mitarbeitern ab. Die Daten müssen oft erst bereinigt und vorbereitet werden, bevor sie in Berichten und Dashboards aufgenommen werden können.

Nachdem diese Hürden überwunden sind, ist das Integrationspotenzial jedoch noch lange nicht ausgeschöpft. Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Prozessautomatisierung können wegweisende Berichterstattung hervorbringen und Unternehmen einen markanten Vorsprung verschaffen.