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Was ist Process Mining?

Process Mining steht in enger Verbindung zum Data Mining und ist ein Teilbereich des weiter gefassten Business Analytics-Feldes. Als Process Mining bezeichnet man eine Analysemethode, die darauf abzielt, echte Geschäftsprozesse zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern, indem verfügbares Wissen aus Ereignisprotokoll-Systemen eines Unternehmens extrahiert wird.

Im Wesentlichen stellt Process Mining eine wichtige Verbindung zwischen Echtzeit-Ereignissen und operativen Geschäftsprozessen her. Process Mining ist ein Ansatz, bei dem Ereignis-Daten aus Protokollen (Logs) untersucht werden, um festzustellen, was Mitarbeiter in einem Unternehmen tun und wie sie dabei vorgehen. Durch die Analyse der Schritte, die für eine Aufgabe oder ein Projekt erforderlich sind, rekonstruiert Process Mining automatisch einen Prozess. Und da diese Daten über einen Zeitraum gesammelt werden, können sie Engpässe und Ineffizienzen aufzeigen, die sich negativ auf die Produktivität und Rentabilität auswirken.

Der folgende Artikel erklärt, warum Process Mining für Unternehmen wichtig ist, wo und wie es eingesetzt wird, wie es einen Mehrwehrt für Ihr Unternehmen generieren kann und wie die ersten Schritte zu Ihrer eigenen Process Mining-Implementierung aussehen.

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Process Mining: Grundlagen

Warum ist Process Mining wichtig?

Bei Process Mining werden fortschrittliche Algorithmen eingesetzt, um für Transparenz bei aktuellen Geschäftsprozessen zu sorgen, damit Unternehmen diese straffen und verbessern können. Process Mining liefert schnell wertvolle Erkenntnisse, mit denen sich die Produktivität steigern lässt, und identifiziert die in Ihren wichtigsten Geschäftsprozessen schlummernden Möglichkeiten, die die größte Auswirkung auf Ihre Kunden und Ihr Geschäftsergebnis haben werden.

Bezüglich der Möglichkeiten und Chancen mit positiver Wirkung auf Ihr Unternehmen, kann Process Mining genutzt werden, um drei Haupttypen von KPIs (Key Performance Indicators) zu untersuchen:

  • Zeitbezogene KPIs: Wie lange dauert die Durchführung eines bestimmten Prozesses?
  • Kostenbezogene KPIs: Wie hoch sind die Kosten für die Durchführung eines bestimmten Prozesses?
  • Qualitätsbezogene KPIs: Entspricht das Ergebnis dieses Prozesses den festgelegten Kriterien?

Gegenüber der herkömmlichen Ist-Analyse hat Process Mining den entscheidenden Vorteil, dass hier auf Echtzeit-Ereignisdaten zugegriffen wird. Darüber hinaus werden beim Process Mining auch historische Daten betrachtet. Dabei kann eine Reihe von Ereignisprotokollen genau untersucht werden, um ein tiefgreifendes Verständnis der Vorgänge zu erlangen – dies steht im krassen Gegensatz zu der schwerfälligen, manuellen Dateninfrastruktur, mit der solche Berechnungen bisher durchgeführt wurden. Anstatt sich bei der Analyse von Transaktionen auf die traditionelle Dateninfrastruktur zu verlassen, kann Process Mining aufzeigen, was gerade passiert. Dabei werden enorme Mengen an Ereignisdaten aus allen Ihren Systemen für folgende Zwecke ausgewertet:

  • Feststellen des tatsächlichen Verhaltens von Personen, Organisationen und Maschinen und Vergleich dieses Verhaltens mit bestehenden Modellen.
  • Korrelieren von Millionen von Ereignissen, um zu zeigen, inwiefern die Realität von subjektiven Wahrnehmungen, Meinungen und Ansichten abweicht.
  • Bereitstellen einer Grundlage für die kontinuierliche Verbesserung bestehender Prozesse und die Entwicklung besserer neuer Prozesse.

Mit Process Mining können Sie sich in erster Linie ein Bild vom aktuellen Zustand Ihrer Systeme und Prozesse machen und verfügen über eine schnellere, detailliertere Möglichkeit, Abweichungen und Fehlentwicklungen zu erkennen – und dann eine Kurskorrektur vorzunehmen.

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Beispiel für ein Prozessablaufdiagramm, das zeigt, wie ein Systemadministrator gegen eine schwache Such-Performance vorgehen sollte.

Was sind mögliche Anwendungsfälle für Process Mining?

Für Process Mining gibt es zahlreiche Use Cases, doch laut Gartner lauten die gängigsten Anwendungsfälle wie folgt: Optimierung von Prozessen, Geschäftsprozessmanagement, Verbesserung von Auditing und Compliance, Analyse und Validierung, verbesserte Prozessautomatisierung, Unterstützung der Digitalisierung durch das Verknüpfen von strategischen und betrieblichen Aspekten sowie Verbesserung der Ressourcenoptimierung bei IT Operations.

Process Mining-Techniken helfen Unternehmen, eine Vielzahl von Problemfeldern bei Prozessen zu beheben, die durch einen Mangel an Transparenz, Erkenntnissen, Mitarbeitern und geeigneten Tools entstehen. Zu den Herausforderungen gehören:

  • Zu viele Systeme: Unternehmen jeder Größe hängen von Dutzenden von Systemen und komplexen Infrastrukturen ab, deren Monitoring immer schwieriger wird. Noch viel schwieriger ist es, eine klare End-to-End-Sicht über die gesamte Umgebung hinweg zu erreichen. Process Mining kann die Silostrukturen, welche verschiedene Arten von Daten voneinander trennen, aufbrechen und alle Daten in einem Datenset zusammenführen.
  • Zu viele Daten, die manuell bearbeitet werden müssen: Die zunehmenden Datenmengen aus internen Netzwerken, vernetzten Geräten, von Websites, aus dem Supply Chain Management, dem Einkauf, der Qualitätskontrolle und von Dutzenden anderer Systeme sorgen für neue, rasant wachsende Herausforderungen. Eine gute Process Mining-Lösung kann die Datenbereinigung und -aufbereitung automatisieren und gleichzeitig immer größere Datenmengen analysieren.
  • Zu wenig Hilfe: Obwohl Daten möglicherweise das wertvollste Asset in Ihrem Unternehmen sind, wissen Sie oft nicht, was Sie damit anfangen sollen oder wie Sie die Informationen gewinnbringend verwerten. Process Mining-Lösungen sind so konzipiert, dass Sie sie selbständig nutzen können, ohne spezielle Datenkenntnisse oder Fachwissen. Mit einer solchen Lösung müssen Sie außerdem die Daten nicht mehr manuell durchforsten, sondern können sich ganz auf das Unternehmenswachstum und andere geschäftskritische Aufgaben konzentrieren.
  • Die falschen Tools: Wahrscheinlich haben Sie schon viel Zeit damit verbracht, Daten in eine Tabellenkalkulation zu zwängen und Formeln zu erstellen, um die Daten sinnvoll zu nutzen, nur um dann festzustellen zu müssen, dass Sie keinen wirklichen geschäftlichen Nutzen damit erzielen. Process Mining holt nicht nur Daten an die Oberfläche, sondern unterstützt Sie auch dabei, diese Daten als Grundlage für Entscheidungen heranzuziehen.
  • Unflexibles, unzuverlässiges Reporting: Wahrscheinlich haben Sie auch schon Stunden oder Tage darauf verwendet, wichtige Daten zu organisieren, die nur zu weiteren Fragen führen, wenn sie präsentiert werden. Mit Process Mining erhalten Sie ein flexibles, zuverlässiges Reporting. Sie können Prozessanalysen in leicht zugänglichen (und verständlichen) Visualisierungen und Dashboards darstellen und diese anpassen, ganz gleich, wie viele Fragen Ihr Chef stellt.
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Ein Flussdiagramm liefert ein klares und genaues Bild zur Effizienz und Effektivität Ihrer Geschäftsprozesse.

Was sind Process Mining-Algorithmen?

Der Process Mining-Algorithmus bestimmt im Wesentlichen, wie das Prozessmodell aus Rohdaten abgeleitet wird. Es wird ein Algorithmus verwendet, um Ereignisprotokolldaten zu korrelieren und dadurch Trends, Muster und aggregierte Metriken zu identifizieren, die in den von einem Informationssystem aufgezeichneten Ereignisprotokollen enthalten sind. Die durch Mining erstellten Modelle werden dann mit den ursprünglichen Unternehmensprozessmodellen verglichen, um die Übereinstimmung zu überprüfen bzw. schlankere und effizientere Geschäftsprozessmodelle zu finden.

Es gibt keinen allgemein akzeptierten Benchmark-Standard, anhand dessen man Process Mining-Algorithmen bewerten und vergleichen könnte. Dies kann bei der Auswahl des richtigen Algorithmus für ein bestimmtes Unternehmen oder einen bestimmten Anwendungsbereich zu Schwierigkeiten führen. Ein Algorithmus guter Qualität kann beispielsweise Ereignisse aus völlig unterschiedlichen Systemen und anderen heterogenen Datenquellen problemlos korrelieren. Da verschiedene Process Mining-Algorithmen jedoch unterschiedliche Qualitäten haben, sind Unternehmen im Vorteil, wenn sie einen Algorithmus wählen können, der Modelle liefert, die den ursprünglichen Modellen ähneln oder diese sogar übertreffen.

Wie funktioniert Process Mining mit Ereignisdaten?

Beim Process Mining werden automatisch konkrete Geschäftsprozesse erkannt und Erkenntnisse aus vorhandenen Anwendungsdatenprotokollen gewonnen – diese Daten können zur automatischen Erstellung von Prozessmodellen und zur Berechnung von Prozessmetriken verwendet werden. Durch die Analyse der Ereignis-Abfolge anhand der Zeitstempel kann Process Mining die konkreten Prozesse vollständig rekonstruieren und dabei Ineffizienzen, Engpässe und andere Schwachstellen feststellen und aufdecken. Und dank der Verfügbarkeit von Daten – also jeder Aktion, die in einer Anwendung ausgeführt und in einem Ereignisprotokoll aufgezeichnet wird – kann Process Mining diese Analyse agnostisch durchführen.

Wo wird Process Mining eingesetzt?

Process Mining kann für das Geschäftsprozessmanagement und die Prozessverbesserung in jeder Anwendung in jeder Branche eingesetzt werden, insbesondere in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, Gesundheitswesen und Einzelhandel – also in Branchen mit enormen Datenmengen, die als Grundlage verwendet werden können, und bei denen Abweichungen vom vorgesehen Prozessverhalten teure Folgen haben können.

  • Finanzdienstleistungen: Da das Transaktionsvolumen gestiegen ist und immer mehr Unternehmen digitalisiert sind, können manuelle Prozesse nicht mehr alle anomalen Verhaltensweisen effektiv aufdecken. Angesichts gestiegener gesetzlicher Auflagen und Audit-Anforderungen bietet Process Mining Finanzdienstleistungsunternehmen die Möglichkeit, Probleme innerhalb hochvolumiger Prozesse kontinuierlich und umfassend zu erkennen.
  • Telekommunikation: Da Nutzerzahlen stetig zunehmen und Aktivierungen in der Welt der Telekommunikation immer stärker automatisiert werden, ist das Risiko fehlgeschlagener Aktivierungen erheblich. Process Mining hilft Telekommunikationsunternehmen mit größeren Auftragsvolumen, teure Probleme und negative Auswirkungen für Kunden in ihren Prozessen von der Beauftragung bis zur Aktivierung zu erkennen.
  • Gesundheitswesen: Während die Daten über Patientenuntersuchungen und -ergebnisse weiter zunehmen, steigen auch die Risiken rund um die Aufrechterhaltung der Gesundheit der Bevölkerung und die Ergebnisse der individuellen Patientenerfahrungen. Organisationen im Gesundheitswesen, die mit einem exponentiellen Anstieg der Datenmenge konfrontiert sind, hilft Process Mining, eine von Anfang bis Ende effiziente Patientenbetreuung hoher Qualität zu gewährleisten, und zwar von der Zeit vor dem ersten Arztbesuch über die Erstellung von Behandlungsplänen bis hin zur abgeschlossenen Behandlung.
  • Einzelhandel: Bei Einzelhandelsunternehmen kam es durch System- bzw. Prozessprobleme bei komplexen E-Commerce-Abläufen bereits zu kostspieligen Kundenverlusten. Angesichts immer höherer Transaktionsvolumen hilft Process Mining Einzelhändlern sicherzustellen, dass Kunden ihre Bestellungen schnell und problemlos abschließen können.

Wie wird Process Mining im Rahmen der digitalen Transformation genutzt?

Process Mining wird regelmäßig im Zuge größerer Digitalisierungsprogramme genutzt, da es objektive, datengestützte Einblicke in den Kern von Verzögerungen und Ineffizienzen innerhalb von Geschäftsprozessen liefern kann und gleichzeitig klare Erkenntnisse für Prozessverbesserungen bringt, durch die Systeme schneller, reibungsloser und schlanker laufen. So kann Process Mining dabei helfen, die Möglichkeiten mit dem höchsten Mehrwert für die digitale Transformation zu priorisieren und zu bewerten, ob die Transformationsbemühungen tatsächlich den gewünschten Nutzen gebracht haben. Process Mining wird zu einem unschätzbaren Instrument, um den ROI (Return on Investment) bei Digitalisierungsinitiativen zu maximieren.

Process Mining bietet unter anderem folgende Vorteile:

  • Transparenz, die die Prozessdauer verkürzen und die Produktivität erhöhen kann, was sich positiv auf das Geschäftsergebnis auswirkt
  • Erkennen von Engpässen bei Geschäftsprozessen sowie Aufspüren von Abweichungen und Lokalisieren der Probleme, die am meisten Zeit kosten
  • Bereitstellen besserer und genauerer Erkenntnisse, die in hochwertigere Ergebnisse verwandelt werden können
  • Zeitnaheres Monitoring, durch das Sie Risiken drastisch senken können, indem Sie Probleme direkt bei ihrem Auftreten beheben
Process Mining im Kontext
Welche Ziele haben Business Operations-Teams?

Letztendlich besteht das Ziel von Business Operations-Teams darin, den Betriebsplan auszuführen. Das bedeutet, einen Workflow für die Systeme und wichtigsten Betriebsbereiche des Unternehmens zu implementieren, der den Fokus ganz auf Effizienz und Produktivität legt, damit die Analysten weniger Zeit mit Routineaufgaben verbringen. Zusammen mit der Geschäftsleitung trägt das Business Operations-Team dazu bei, die Effektivität und Effizienz des Geschäftsbetriebs (mithilfe von Performance-KPIs) zu verbessern, um Abweichungen zu minimieren und systemweite Operational Excellence sicherzustellen. Das Team hat unter anderem die Aufgabe, die Transparenz bei bestehenden Prozessen sicherzustellen bzw. zu verbessern, indem es wichtige Leistungskennzahlen bewertet und überwacht, um Engpässe, Beeinträchtigungen, Eskalationen und andere Probleme zu erkennen, die die Servicequalität, die Kundenzufriedenheit, die Mitarbeiterproduktivität und die allgemeinen Geschäfts- und Rentabilitätsziele gefährden.

Wie kann Process Mining Business Operations-Teams unterstützen?

Business Operations-Teams können Process Mining-Techniken auf neue, innovative Weise nutzen, um Geschäftsprozesse besser zu verstehen und Engpässe, Abweichungen und Redundanzen, welche Abläufe verlangsamen, schneller zu finden. Sobald die Ursachen identifiziert wurden, können sie behoben und der zugehörige Prozess beschleunigt werden. Häufig lässt sich die Prozessdauer dabei sogar um die Hälfte verkürzen.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Process Mining?

Process Mining unterscheidet sich von herkömmlicher Business Intelligence (BI) durch die Analyseebene und -tiefe. Bei der herkömmlichen BI wird Vorwissen über die zugrundeliegenden Prozesse vorausgesetzt und der Fokus daher auf die wiederholte Berechnung aggregierter Metriken für das Reporting gelegt. Während diese Business Intelligence-Dashboards jedoch mögliche Probleme in bekannten Bereichen aufzeigen können, bieten sie nur wenig Einblick in unbekannte Bereiche.

Process Mining basiert dagegen auf der Prämisse, dass Prozesse nicht immer nach Plan ablaufen und sich Probleme an Stellen einschleichen können, die im Vorfeld nicht absehbar sind. Die tiefgreifende Untersuchung der tatsächlichen Prozess-Performance ist daher unabdingbar, um die Optimierung der Geschäftsprozesse sicherzustellen.

Process Mining: Erste Schritte

Was sind die ersten Schritte zum Einstieg in Process Mining?

Wenn Sie eine Process Mining-Initiative starten möchten, sollten Sie zunächst die individuellen Problemfelder identifizieren, die Daten ermitteln und dann ein Pilotprojekt ins Leben rufen. Denken Sie daran, dass der Ausgangspunkt für jedes Process Mining-Projekt die Prozessanalyse ist, die den aktuellen Zustand der Geschäftsprozesse genau untersucht, Mängel aufzeigt und Möglichkeiten für Verbesserungen identifiziert.

Die folgende Methode zur Feststellung des Nutzens von Process Mining hat sich bewährt:

  • Identifizieren Sie das Problem: Wählen Sie ein Problem, das für das Unternehmen von Bedeutung ist und bei dem die realistische Möglichkeit besteht, es mit Process Mining zu beheben. Bestimmen Sie dann den geschäftlichen Nutzen der Problembehebung und legen Sie die Metriken fest, mit denen Sie den Erfolg messen werden.
  • Identifizieren Sie die Daten: Ermitteln Sie zunächst die Quellen der Daten, zu denen Sie sich ein umfassendes Bild machen müssen, um eklatante Probleme bei den Geschäftsprozessen zu beheben. Stellen Sie außerdem fest, welche Anwendungen und Systeme Ereignisdaten-Feeds bereitstellen müssen, um für die kontinuierliche Transparenz der End-to-End-Prozesse zu sorgen.
  • Starten Sie ein unauffälliges Pilotprojekt: Ein Pilotprojekt kann entscheidend sein, um den möglichen Nutzen einer Process Mining-Lösung nachzuweisen. Stellen Sie sicher, dass das Projekt relativ schnell durchgeführt werden kann und spezifische, messbare Ergebnisse liefert, die für jeden in Ihrer Organisation verständlich sind.
  • Akzeptieren Sie die Wahrheit: Durch Process Mining erhalten Sie unter anderem ein klares, auf Fakten basierendes Bild – machen Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse also unbedingt transparent. Bei allen Herausforderungen ist Process Mining möglicherweise genau das richtige Tool, um unbequeme Tatsachen in Ihrer Geschäftsprozessumgebung offenzulegen. Darüber hinaus kann es sich als nützliches Sprungbrett für Sie erweisen, das Ihnen ermöglicht, die richtigen Fragen zu stellen, die zur Lösung von Problemen führen.

Denken Sie jedoch daran, dass Process Mining mehr ist als nur ein Tool: Es ist ein Paradigmenwechsel, bei dem qualifizierte Administratoren notwendig sind, um Probleme zu entdecken und zu beheben. Im Gegenzug können sie dadurch einen Dialog mit dem Rest des Unternehmens einleiten, um laufende, systembedingte Prozessprobleme, die die Produktivität und Effektivität beeinträchtigen, umfassend und objektiv anzugehen.

Wie generieren Sie mit Process Mining den größten Mehrwert?

Der Einsatz von Process Mining bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen, wenn Sie wissen, wie Sie eine solche Lösung optimal nutzen. Konzentrieren Sie sich auf den potenziellen Nutzen von Process Mining und prüfen Sie, wie es an den dringendsten Schwachstellen Verbesserungen bringen kann. Zu den wichtigsten Potenzialen zählen folgende Aspekte:

  • IT-Mitarbeiter haben mehr Zeit und Ressourcen zur Verfügung: Da Process Mining ein klares, exaktes Bild der Geschäftsprozesse liefert, das aus IT-Daten rekonstruiert wird, müssen Administratoren weniger Zeit dafür aufwenden, Prozessprobleme selbst zu untersuchen und haben mehr Zeit für wertschöpfende Projekte, die dazu beitragen, die Wachstumsziele des Unternehmen umzusetzen. Wenn man eine solch solide Komplettsicht auf den aktuellen Zustand der Geschäftsprozesse als Ausgangspunkt nutzen kann, lässt sich zudem die Zeit für andere Themen und Projekte produktiver nutzen.
  • Klarer und exakter Überblick über die Geschäftsprozesse: Die Daten liefern ein realistisches Bild der Prozessumgebung und eine Grundlage für genaue Analysen und Diagnosen. Alle Variablen, Verzögerungen und anderen Probleme sind in dieser Übersicht enthalten, sodass Entscheidungsträger auf der Grundlage von Fakten und nicht von Vermutungen agieren können.
  • Verbesserte Prozesssysteme: IT-Administratoren kennen alle Details des Prozessflusses, einschließlich Verzögerungen und Häufigkeiten. IT-Systemlogs protokollieren enorme Mengen wertvoller Daten, die genutzt werden können, um Prozessineffizienzen zu erkennen, die häufigsten Pfade aufzuzeigen und ganz allgemein eine Grundlage für eine optimierte Prozessumgebung zu schaffen. Process Mining kann zudem Untersuchungen beschleunigen, da es Analysten ermöglicht, Probleme direkt anzugehen, was wiederum die Produktivität erhöht und die Kosten für das Unternehmen senkt.
  • Effiziente, verbesserte Audits: Unternehmen können Process Mining nutzen, um effizientere und genauere Audits durchzuführen, deren Ergebnisse nicht auf Vermutungen und Meinungen basieren. Das bedeutet, dass weniger Zeit durch Unsicherheiten und anschließende, erneute Überprüfungen verschwendet wird.

Wie finden Sie die optimale Process Mining-Software?

Bei der Wahl einer guten Process Mining-Software sollte sich eine Lösung durch drei Funktionen auszeichnen: Process Discovery, Konformitätsprüfung sowie Performance-Analyse und -Verbesserung.

  • Zunächst sollte Ihre Process Mining-Lösung über starke Discovery- (also Erkennungs- bzw. Entdeckungs-) Fähigkeiten verfügen, Ereignisprotokolle durchforsten können, um die tatsächlichen Aktivitäten von Mitarbeitern nachzuverfolgen, und in der Lage sein, ein geeignetes Prozessmodell zu erstellen, indem Prozesskarten (Process Maps) des gesamten Prozessflusses im Unternehmen generiert werden.
  • Darüber hinaus sollten Sie auf eine robuste Konformitätsprüfung Wert legen, die Ereignisprotokolle analysiert, um sicherzustellen, dass Aktionen mit Prozessmodellen übereinstimmen.
  • Weiterhin sollte Ihre Lösung Funktionen zur Performance-Analyse und -Verbesserung bieten, die potenzielle Ineffizienzen innerhalb eines Ereignisprotokolls analysieren, Möglichkeiten zur Verbesserung bzw. Behebung untersuchen und dann anhand der realen Prozessdaten Korrekturen vornehmen kann.

Die richtige Process Mining-Software hängt zwar von der Unternehmensgröße, den geschäftlichen Anforderungen und den Unternehmenszielen ab, doch die Hauptfunktionen Ihrer Lösung sollten Ihnen folgende Möglichkeiten bieten:

  • Erkennen von Engpässen und Möglichkeiten zur Prozessoptimierung
  • Gewinnen von Einblicken in fehlgeschlagene Prozessschritte
  • Erstellen einer End-to-End-Sicht auf den gesamten Geschäftsprozess
  • Durchführen von kontinuierlichem Geschäftsprozess-Monitoring in Echtzeit
  • Überwachen wichtiger Leistungskennzahlen (KPIs) in Echtzeit
  • Durchführen der Datenvorbereitung und -bereinigung
  • Durchführen von Compliance-Prüfungen und Lückenanalysen (Gap Analysis)
  • Verbessern von Prozessmodellen
  • Korrelieren von Daten über heterogene Systeme hinweg

Die Fähigkeit eines Unternehmens, Geschäftsprozesse zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren, hat einen direkten Einfluss auf das Geschäftsergebnis und die Kundenzufriedenheit. Sie sollten deshalb bei der Wahl einer optimalen Process Mining-Lösung, die all ihre Geschäftsziele erfüllt, sorgfältig vorgehen.

Fazit

Nutzen Sie eine neue Möglichkeit, um chaotische Geschäftsprozesse in den Griff zu bekommen

Für Unternehmen stellt die Möglichkeit, Protokolldaten mit Process Mining zu analysieren, eine enorme Chance dar. Dies gilt besonders für Unternehmen, die mit komplexen und schwerfälligen Geschäftsprozessen zu kämpfen haben. Unternehmen generieren in kürzester Zeit enorme Datenmengen, die häufig ungenutzt bleiben, und diese Daten können oftmals neue Möglichkeiten zur Verbesserung des Geschäftsergebnisses eröffnen. Wenn sie nicht in der Lage sind, Einblicke in ihre Geschäftsprozesse zu gewinnen oder sich gar ein vollständiges Bild davon zu machen, riskieren sie teuren Stillstand, der sich unweigerlich auf die Effizienz, die operative Performance und letztendlich auf den Umsatz auswirkt.

Unternehmen benötigen einen Ansatz, der bisher komplexe und chaotische Daten in eine Chance statt in ein Risiko oder ein Hindernis verwandelt – und genau hier kommt Process Mining ins Spiel. In erster Linie stellt Process Mining eine bessere Methode dar, unterschiedliche und scheinbar unzusammenhängende Informationen zu analysieren und zu korrelieren, Schwachstellen zu identifizieren und schnell Maßnahmen zu ergreifen. Anstatt Stunden, Tage oder Wochen darauf zu verschwenden, Prozessfehler in Kalkulationstabellen zu beheben, können Sie mit dem richtigen Process Mining-Tool die vorhandenen Daten effektiver nutzen und einen höheren Geschäftswert erzielen. Und auch wenn die Beseitigung des Datenchaos in Ihrem Unternehmen wie eine Herkulesaufgabe erscheinen mag, lohnt es sich, jetzt tätig zu werden – Sie werden langfristig in vielfacher Hinsicht davon profitieren.

Weitere Informationen über Process Mining

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