Die Datenmengen, die seit dem Trend der Digitalisierung kontinuierlich erstellt werden, sind absolut umwerfend. Laut Forbes werden im jetzigen Tempo bereits täglich 2,5 Billionen Bytes erstellt, was sich nun weiter beschleunigt. Der größte Teil dieser Daten, 90%, um ihm eine Nummer zu geben, wurde erst in den letzten 2 Jahren generiert.

Aber was bedeutet es wirklich, all diese Daten zu haben?

Erst kürzlich haben Unternehmen gelernt, dass Daten einen echten wirtschaftlichen Wert haben. Dies bezieht sich nicht auf den inneren Wert, sondern vielmehr darauf, was diese Daten bei ordnungsgemäßer Analyse liefern können.

Es gibt verschiedene Modelle und Methoden, mit denen Datenexperten Muster aus den gesammelten Daten erkennen und auswerten. In einem Unternehmen führt die Umwandlung dieser großen Datenmengen in Prozesse zu meist sofortigen höheren Gewinnen.

Dies wird als Process Mining bezeichnet.

Process Mining ist ein Prozessverwaltungsmechanismus, mit dem Geschäftsprozesse anhand von Ereignisprotokollen analysiert werden können. Durch die Verwendung einiger spezifischer Data Mining-Algorithmen, können Prozesse identifiziert werden, die letztendlich automatisiert werden können. Tatsächlich ist es so möglich, Trends, Modelle und viele andere Informationen in einem System zu identifizieren.

Process Mining kann in diesen drei Szenarien verwendet werden:

• Identifizierung.
  Der Erste ist ein Ansatz zum Auffinden ereignisbasierter Informationsflüsse, die derzeit manuell von Benutzern ausgeführt werden, jedoch automatisiert werden können, wodurch Unternehmensressourcen gespart werden.
  
  

• Beachtung.
  Kann verwendet werden, um die abgebauten Prozesse mit den bereits entworfenen und definierten Modellen zu vergleichen und auf Inkonsistenzen zu prüfen. Inkonsistenzen können in diesem Fall bedeuten, dass die Prozessdefinition entweder nicht den Geschäftsanforderungen entspricht oder dass die Aufgaben im Prozess nicht in der vordefinierten Weise verwendet werden.
  
  

• Verbesserung.
  Dieser Ansatz wird bei aktuellen Prozessen verwendet, dient jedoch ausschließlich der Identifizierung von Vorgängen, die verbessert werden können. In der Regel geht es darum, einen Arbeitsprozess zu überprüfen und eventuelle Engpässe zu erkennen, um die Leistung zu verbessern.
  
  

Nichts wird neu erfunden, nur automatisiert.

In der Unternehmensverwaltung ist das Business Process Reengineering (BPR) eine organisatorische Operation, die aus einer eingehenden Überprüfung der Betriebsabläufe besteht, die sich als ineffizient für die aktuellen Geschäftsanforderungen erweisen.

Daher ist Process Mining kein aktueller Trend, aber die derzeit verfügbare Technologie hat es zweifelsohne umso nachhaltiger gemacht. Mithilfe von Technologie und standardisierten Modellen für das Design und Reengineering von Geschäftsprozessen können wir Ereignisprotokolle in unsere Algorithmen einspeisen und im Gegenzug eine klar definierte Darstellung unserer Geschäftsprozesse erhalten.

Die Analyse der Inhalte filtert, ordnet und komprimiert die Protokolldateien und beginnt mit der Behandlung des Datensatzes im Kontext von Prozessvorgängen. d.h. Ereignisse sind Operationen eines Prozesses, entweder manuell oder automatisch.

Die Prozessmodellierung wird unterstützt und generiert, sobald der Datensatz aus den Ereignisprotokollen überwacht und verarbeitet wurde. In der Prozessentwicklungsphase werden die Ergebnisse des Process Mining verwendet, um zusätzliche Prozessvorgänge zu definieren und anzuzeigen.

Eines der bekannteren Tools zur automatischen Durchführung dieser Analysen und Verbesserungen heißt Celonis. Es kombiniert die Kraft des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um die Daten eines Unternehmens zu lesen und intelligente empfohlene Aktionen zurückzugeben, mit denen jeder Mitarbeiter Prozessreibung und vieles mehr beseitigen kann.
Es ist auch wichtig, die Leistung von Prozessen zu verfolgen und von Zeit zu Zeit zu analysieren. Prozesse entwickeln sich mit der Zeit und müssen daher gemessen und verbessert werden. Mit Celonis ist es möglich, dies automatisch zu tun und nur die geschäftlichen Auswirkungen der Prozessumwandlung zu feiern.

Vorteile

Es ist ziemlich offensichtlich, welchen Nutzen diese Tools haben können, insbesondere wenn sie in einem großen Unternehmen angewendet werden. In großen Unternehmen kommt es sehr häufig vor, dass nur wenige Menschen wichtige Informationen kennen, wenn sie wissen, welche manuellen Aufgaben zum Abschließen eines Prozesses erforderlich sind. Diese Denkweise und Organisation weist einige Mängel auf.

Es fördert eine Struktur, die unter dem Single-Point-of-Failure-Problem leidet. Dies führt zu Engpässen, was zu Leistungsproblemen und niedrigeren KPIs führt.
Mit Process Mining können solche Prozesse, die nicht dokumentiert sind, extrahiert und generiert werden, um klare Prozesse, Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung und vor allem Möglichkeiten zur Kostensenkung bereitzustellen.

Eni Sinanaj, 
Senior Software Engineer@JIT

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