Kommentar von Nils Reger, AppSphere

So funktioniert Process Mining mit Microsoft Power BI

| Autor / Redakteur: Nils Reger / Nico Litzel

Der Autor: Nils Reger ist Team Lead Consulting bei AppSphere
Der Autor: Nils Reger ist Team Lead Consulting bei AppSphere (Bild: AppSphere)

Die Analyse von Daten und insbesondere Prozessdaten wird zunehmend wichtiger. Der Begriff des sogenannten „Process Minings“ wurde unter anderem von Wil van der Aalst als Brücke zwischen der traditionellen, modellbasierten Prozessanalyse und datenzentrierten Analyseverfahren wie Machine Learning und Data-Mining-Techniken definiert. Das Ziel: prozessrelevante Informationen zu extrahieren, zu visualisieren und so Optimierungspotenziale in Prozessen aufzudecken.

Diese Potenziale scheinen riesig. So berichten zumindest verschiedene Lösungsanbieter, dass beispielsweise ein Telekommunikationsunternehmen seine Purchase-to-order-Rate um 92 Prozent und seine Time-to-Market um 20 Prozent verbessern konnte. Auch ein Versicherungsunternehmen wird genannt, das durch reduzierte Aufwände dutzende Ressourcen einsparen konnte.

Doch warum ist Process Mining gerade jetzt so populär? Der Grund hierfür ist simpel: Für präzise statistische Auswertungen ist oftmals eine Vielzahl an Datensätzen notwendig. Die notwendigen Daten, die Informationen über Prozesse enthalten, werden erst seit einigen Jahren überhaupt gespeichert. Ein Beispiel ist der Bewerbungsprozess: Heutzutage wird genau dokumentiert, wann eine Stellenausschreibung von einem Unternehmen veröffentlicht wird, wann sich ein Kandidat bewirbt und wann ein Rekruter einem Bewerber eine Antwort schreibt. Diese Zeitstempel erlauben es, den Bewerbungsprozess zu visualisieren und viel genauer zu analysieren. Diese Analyse ermöglicht es, Potenziale innerhalb des Prozesses zu finden.

Darüber hinaus kann Process Mining Unternehmen bei der digitalen Transformation begleiten und hat sich dabei als sehr nützliches Tool bewährt. Analoge Prozesse werden visualisiert und verständlich aufbereitet, sodass Entscheidungsträger mithilfe der digitalen Informationen in der Lage sind, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Beispiel hierfür ist „Purchase-to-Pay“: Von der Anfrage eines Kunden bis zum Bezahl- und Abrechnungsvorgang von Waren und Dienstleistungen analysiert Process Mining und hilft so bei der Identifikation von Engpässen und Problemen, um den Einsatz von Ressourcen zu optimieren. Auch im Recruitung können Bewerbungsprozesse für potenzielle Mitarbeiter, im Customer Support die Kundenprozesse und in der Auftragsabwicklung die „Order-to-cash“-Prozesse optimiert werden.

Welche Anbieter gibt es?

Mittlerweile gibt es einige Anbieter am Markt, die Process-Mining-Tools anbieten. Die sicherlich bekanntesten sind Fluxicon und Celonis. Darüber hinaus bietet eine Vielzahl kleiner Anbieter eigenentwickelte Lösungen. Eine Mehrzahl der Anbieter hat sich jedoch auf größere Unternehmen spezialisiert und setzt daher ein umfassendes und kostenintensives Lizenzmodell ein. Process Mining macht jedoch auch im Mittelstand Sinn, denn Potenzial hierfür ist immer dann vorhanden, wenn es um viele Dateneinträge geht – die Unternehmensgröße spielt dabei keine Rolle. Es bedarf also einer Lösung, die entweder bereits im Unternehmen vorhanden ist oder zumindest keine teuren Zusatzkosten bedeutet.

Process Mining mit Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ist ebenfalls bestens für Process Mining geeignet, da es sehr gut mit großen Datensätzen umgehen kann und eine Vielzahl von Visualisierung, wie beispielsweise Prozesskarten, anbietet. Daher eignet sich Power BI bestens, um Prozesse zu analysieren. Für Unternehmen, die bereits auf Power BI setzen, hat dies den Vorteil, dass sie kein weiteres Tool benötigen, da sie dies bereits in ihrer bestehenden Office-Umgebung finden – und bezahlen. Damit sind also auch zusätzliche Lizenzkosten obsolet. Auch Unternehmen, die noch nicht auf Microsoft setzen, sind mit Power BI gut und recht kostengünstig aufgestellt: Die Lizenzkosten von 9,90 Euro pro Monat und User sind deutlich geringer als die Lizenzmodelle anderer Anbieter. In der Leistung müssen dennoch keine Abstriche gemacht werden.

Vorteile von Power BI im Process Mining

Der sicherlich größte Vorteil von Power BI ist die Erweiterung mit Machine-Learning-Ergebnissen über Schnittstellen und externen Daten aus vielen weiteren Anwendungen, die wie beispielsweise der Azure Cognitive Service angebunden werden können. So können umfassendere und genauere Auswertungen gefahren und Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen eingebunden werden. Aktuell arbeiten zwar auch andere Anbieter an Machine-Learning-Funktionen, das Problem bleibt jedoch generell, dass Prozesse sehr unternehmensspezifisch gelebt werden und sich im Normalfall von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden. Dies bedeutet auch, dass Machine-Learning-Modelle nicht generalisiert werden können. Die allgemeine Forschung an einer Künstlichen generellen Intelligenz (Artificial general intelligence, AGI) ist gerade im Gange, steckt jedoch noch in den Kinderschuhen.

Mit Power BI und der automatisierten Datenaktualisierung ist darüber hinaus ein kontinuierliches Monitoring der Prozesse und Prozess-KPIs möglich. Entscheidungsträger können somit auch die Auswirkungen von Maßnahmen, die im Sinne der Prozess-KPIs getroffen wurden, tracken und sehen, ob diese erfolgreich waren oder nicht. Des Weiteren bietet Power BI die Funktion, intelligente Alerts und Benachrichtigen bei Prozessproblemen zu versenden. Damit trägt das Tool aktiv zur Performanceverbesserung von Prozessen bei.

Was kommt nach der Prozessanalyse?

Genauso wichtig wie die Analyse ist es, geeignete Maßnahmen oder Lösungen für Probleme in Prozessen zu finden. Prozessschritte werden oftmals stark von Menschen beeinflusst. Deswegen sind humanzentrische Methoden wie Design Thinking besonders geeignet, um Herausforderungen zu bewältigen und für Innovationen in Prozessen zu sorgen. Design Thinking stellt den Menschen in den Mittelpunkt und befähigt Organisationen, Bedürfnisse und Probleme von Menschen genau zu identifizieren. Lösungen sollten besonders bei Prozessinnovationen unbedingt den Nutzer miteinbeziehen und ihn berücksichtigen.

Leider wird dieser Schritt in der Realität von vielen Unternehmen immer noch nur pseudomäßig behandelt; oftmals wird mit dem User noch nicht einmal gesprochen, um ihn und seine Bedürfnisse zu verstehen. Daher gibt es auch noch immer Process-Mining-Lösungen, die zwar gute Funktionen haben, aufgrund mangelnder Berücksichtigung der User Experience aber dennoch nicht zu einer Verbesserung von Prozessen beitragen. Wer seine Entscheidungen nur anhand der Analyse, aber ohne Gedanken an die Nutzer trifft, wird weiterhin nicht vorankommen.

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