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Digitalisierung

Process Mining optimiert mittels gezieltem Sammeln und Auwerten von Daten, Geschäftsprozesse zu optimieren.

Process Mining - Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen

15.01.2023
Komplexe Geschäftsprozesse laufen meist nicht nach Schema F und ohne Umwege und Iterationen. Dabei den Überblick zu behalten, ist ganz schön herausfordernd. Process Mining schafft hier Abhilfe. Die Technologie bildet Unternehmensprozesse ab und ermöglicht so einen Einblick in Schwachstellen, Knotenpunkte oder etwa Fehlerquellen.

Daten als Grundlage für Process Mining

Unternehmen sammeln sie täglich. Die Rede ist von Daten. Allein liefern diese den „Sammelnden“ erstmal wenig Vorteil. Erst der richtige Kontext macht aus Rohdaten eine verwertbare Information, die wiederum weiterverarbeitet werden kann. Kombiniert mit Wissen und weiteren Faktoren liefern sie schließlich wichtige Einblicke und Erkenntnisse, woraus Data-Analyst:innen Handlungsempfehlungen ableiten können.

Im Fortschritt von Unternehmensprozessen sowie in einzelnen Prozessstufen selbst fallen unzählige Daten an. Auch für diese gilt gleiches Prinzip – mit steigender Komplexität von Abläufen wie auch der Menge an vorhandenen Daten entsteht jedoch häufig ein unübersichtliches Konstrukt ohne Zugang und Einblicke in die digitalen Ressourcen. Process Mining ist ein technologiegetriebener Ansatz, der datenbasierte systematische Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen ermöglicht - und somit Abhilfe schafft. Die je Prozessinstanz anfallenden Daten und als wichtig definierten Informationen (wie etwas Durchlaufzeit, Absender etc.) werden dabei in eine Log-Datei verwandelt und anschließend automatisch weitergeleitet und verarbeitet. Business-Analytiker:innen werten die entstandenen Log-Dateien mittels Process Mining Softwares auf und erhalten die gewünschten Einblicke in das Unternehmen.

Die gewonnene Transparenz ermöglicht eine verbesserte Auswertung schlecht performender Prozesse wie auch etwa Compliance-Verstöße oder andere Fehler- oder Problemquellen. Werden die erkannten Probleme gelöst, ergibt sich eine gesteigerte Effizienz der Prozessabläufe. Ebenso deckt der Technologie-einsatz Leistungstreiber auf, Korrelationseffekte zwischen parallel ablaufenden Prozessen oder auch Zielkonflikte, welche die optimale Zielerreichung verhindern. Selbst Prozessanpassungen lassen sich transparent durchführen und Schwachstellen frühzeitig und zielgenau optimiert werden.

Der Einsatzbereich von Process Mining ist dabei nicht auf bestimmte Prozesstypen begrenzt. Neben Logistik- und Produktionsunternehmen dient die datengetriebene Technologie auch dem Handel und E-Commerce, Marketing und Customer-Relationship Management oder auch in der Medizin und Energiebranche.

Darauf kommt es an

Grundbedingung für die Digitalisierung von Prozessen ist eine unternehmensweite Datenkultur. Die dafür grundlegende Data Governance gliedert Daten in den Lebenszyklus des Unternehmens ein, weist Rollen zu und legt Richtlinien, Standards und Kennzahlen fest, um den effektiven Einsatz der digitalen Informationsquellen zu gewähren. Neben dem sicheren Umgang mit Daten von Arbeitnehmenden in allen Bereichen leuchten in diesem Zusammenhang auch Stichwörter wie Digitale Transformation und datengetriebenes Business Development auf. Darüber hinaus ist eine homogene IT- Infrastruktur essenziell. Diese stellt sicher, dass eine einheitliche Datenbasis vorliegt, die es erlaubt Ereignisse so zu beschreiben, dass diese ohne weitere Aufarbeitung und Verfälschung der gespeicherten Inhalte als Log-Dateien erfasst werden können.

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