Process-Mining ist eine Data-Mining-Technik, die sich auf die Analyse von Log-Dateien stützt. Als Methode des Prozessmanagements bietet Process-Mining die Möglichkeit, Geschäftsabläufe zu durchleuchten und Potenziale zur Optimierung zu identifizieren. Es handelt sich um datengestützte Methoden der Prozessanalyse, bei denen die Auswertung von Event-Logs – in IT-Systemen gespeicherte Informationen zu einzelnen Prozessschritten – im Vordergrund steht. Process-Mining-Anwendungen wenden spezielle Data-Mining-Algorithmen auf Log-Dateien und Bewegungsdaten an, um Trends und Muster zu identifizieren. Ziel ist es, ein besseres Verständnis relevanter Geschäftsprozesse zu gewinnen, um diese effizienter gestalten zu können.

Wie funktioniert Process Mining?

Process-Mining kombiniert Techniken aus den Bereichen Data-Mining und Computational Intelligence (CI) mit Prozessmodellierung und -analyse. Ein Prozess wird als eine Reihe logisch verknüpfter Prozessschritte beschrieben, die als Ereignisse aufgezeichnet werden können. Ausgangsbasis jeder Process-Mining-Technik sind Ereignisdaten in Form von Log-Dateien, die Ereignisse in zeitlicher Reihenfolge wiedergeben und sich sowohl einem Prozessschritt als auch einer Prozessinstanz zuordnen lassen.

Wo wird Process Mining eingesetzt?

Process-Mining kann überall da zum Einsatz kommen, wo detaillierte Informationen über die einzelnen Schritte relevanter Geschäftsprozesse mithilfe von IT-Systemen erfasst und dauerhaft gespeichert werden. Damit eignet sich Process-Mining für den Einsatz im Einzelhandel und OEM, im Bankwesen, in der Entwicklung, im Vertrieb oder in der Versicherungsbranche, um Geschäftsabläufe wie Bestellvorgänge, Fertigungsprozesse oder Finanzströme zu verbessern. Zentrale Anwendungsfelder für Process-Mining-Techniken sind das Workflow-Management und das Wissensmanagement. Zudem kommen Erkenntnisse, die aus Process-Mining-Projekten gewonnen werden, bei der Entwicklung von Assistenzsystemen zum Einsatz. Einige Unternehmen setzen Technologien wie Datenbanken, ERP-Systeme oder Wissens-Management-Systeme zur Sicherung von Faktenwissen ein. Eine Aufbereitung von Prozesswissen findet in der Regel nicht statt. Hier setzt Process-Mining mit Methoden an, die es ermöglichen, implizites Prozesswissen explizit zu machen.

Welche Vorteile bieten Process Mining Technologien?

Process-Mining-Techniken können überall da zum Einsatz kommen, wo einzelne Schritte geschäftsrelevanter Prozesse als Logs erfasst werden. Algorithmen aus den Bereichen Data-Mining und Computational Intelligence ermöglichen es heute, selbst komplexe Ereignisdaten zu analysieren und Erkenntnisse abzuleiten, wie sich Geschäftsprozesse effizienter und sicherer gestalten lassen. Dabei grenzt sich Process-Mining durch den hohen Grad der Automatisierung von klassischen Techniken zur Erstellung von Prozessmodellen ab. Durch die Extraktion von Informationen zu realen Ereignissen aus dem operativen Geschäft bilden Process-Mining-Methoden Prozessabläufe wirklichkeitsgetreu ab. Manuellen Techniken gegenüber punktet Process-Mining so vor allem durch Geschwindigkeit und Genauigkeit. Hinzu kommt, dass das steigende Datenaufkommen manuell schon heute nicht mehr zu bewältigen ist.

Ein weiterer Vorteil professioneller Process-Mining-Anwendungen sind die umfangreichen Visualisierungsmöglichkeiten. Prozessmodelle werden Facharbeitern und Führungskräften bedarfsgerecht auf interaktiven Dashboards präsentiert, die eine dynamische Betrachtung von Prozessabläufen ermöglichen und mitunter zusätzliche Analysewerkzeuge zur Verfügung stellen.

Herausforderungen bei der Implementierung

Auf Schwierigkeiten stoßen Unternehmen bei der Implementierung von Process-Mining-Techniken, wenn die zu analysierende Datenbasis aufgrund einer heterogenen IT-Infrastruktur uneinheitlich ist. Fehlen einheitliche Beschreibungen für Ereignisse, müssen die entsprechenden Log-Dateien zunächst aufbereitet werden. Dies geht nicht nur mit zusätzlichem Aufwand einher, sondern unter Umständen auch mit einer Verfälschung der Daten – die in diesem Fall streng genommen keine Echtdaten mehr darstellen.

Darüber hinaus sind Unternehmen bei der Implementierung mit technischen Hürden konfrontiert. Effektiv ist der Einsatz von Data-Mining nur dann, wenn die jeweiligen Anwendungen Zugang zu allen relevanten IT-Systemen haben. Dies erfordert entsprechende Schnittstellen und eine aufwendige Konfiguration der angeschlossenen Systeme, die in der Regel eine enge Zusammenarbeit mit dem Anbieter der Process-Mining-Anwendung erfordert.

Der Aufwand der Implementierung steigt zusätzlich, wenn Unternehmen Standardanwendungen zur Verwaltung von Geschäftsprozessen mit selbstentwickelten Tools kombinieren, um diese an individuelle Bedürfnisse anzupassen.

Wenn wir andere Unternehmen durch unsere Erfahrungen und unser Knowhow unterstützen können, dürfen Sie sich gerne bei der Pusch-Data GmbH melden. Wir stehen Ihnen hierbei jederzeit zur Verfügung.