Die Gartner Tech Trends und der neue Market Guide for Process Mining beschreiben Process Mining als innovative, wettbewerbsentscheidende Technologie. Dabei ist jedoch schnell vergessen, dass die Methode bereits vor über 20 Jahren von Prof. Wil van der Aalst entwickelt wurde. In einem neuen Interview mit Gartner betrachtet Prof. van der Aalst die Entwicklungen der vergangenen Jahrzehnte – und betrachtet, wie die Zukunft des Process Mining aussehen könnte.
Die Bedeutung steigt – Process Mining wächst in alle Richtungen
Die Akzeptanz und der Einsatz von Process Mining in Unternehmen startete langsamer als zunächst erwartet. Doch sowohl der Gartner Market Guide als auch die zunehmende Aufmerksamkeit für Anbieter wie Lana Labs beweisen: Der Trend geht steil nach oben. Immer mehr Unternehmen erkennen die deutlichen Mehrwerte der automatisierten Prozessanalyse: höhere Effizienz, weniger Ressourcenverbrauch, stärkere Standardisierung. So Prof. van der Aalst: “die Disziplin Process Mining ist in mehreren Dimensionen gewachsen.”
Dies betrifft auch die Anwendungsbereiche der Technologie. Während klassische Fälle wie die Prozessentdeckung und allgemeine Performance-Analysen inzwischen von den meisten Anbietern abgedeckt werden, hat sich der Markt gewandelt. Um heutzutage mit Process Mining das volle Potential von Prozessdaten auszunutzen, sind neue Ansätze erforderlich.
Neue Fokuspunkte – Conformance Checking und Machine Learning
Um mit den Herausforderungen der digitalen Transformation mitzuhalten, müssen sowohl Unternehmen als auch Process-Mining-Anbieter am Ball bleiben. An der Cutting Edge dieser Entwicklungen stehen Anbieter wie Lana Labs. Der neue Fokus auf Conformance Checking und der Einsatz von Machine Learning geben Nutzern hier einen klaren Wettbewerbsvorteil.
Process Mining muss heutzutage mehr können, als nur Bottlenecks zu finden. Fortschrittliche Tools wie LANA beschreiten daher neue Wege der Prozessanalyse. LANA prüft neben der Performance von Geschäftsabläufen auch die Conformance im automatisierten Soll-Ist-Abgleich. Das bedeutet, das Tool beantwortet nicht mehr nur die Frage: Was läuft schief?, sondern auch: Wie kann es besser laufen?
Auch im Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning sieht Prof. Wil van der Aalst enormes Potential.Process Mining Tools decken mit intelligenten Algorithmen nicht mehr nur “rückwärts gewandte” Analysen ab, sondern auch proaktive, präventive Prozessanalysen. Je weiter sich die Technologie entwickelt, desto mehr kann die Software auch vorhersagen.
LANA meistert die größte Hürde – effektive Datentransformation
Prof. van der Aalst sieht in der Zukunft nicht nur Sonnenschein für die Weiterentwicklung von Process Mining. Die Problempunkte liegen dabei jedoch weniger in den möglichen Funktionalitäten der Tools, sondern sind vielmehr vorgelagert. In Process-Mining-Projekten geht noch immer zu viel Zeit und Aufwand für die Datentransformation verloren – bevor überhaupt der erste Prozess analysiert wurde. Ein effizienter ETL-Prozess ist daher essentiell. Zudem führt dies auch unweigerlich zu besserer Datenqualität für die Anwender.
Der Gartner Market Guide for Process Mining bestätigt: In diesem Feld ist Lana Labs Pionier. Mit der besonderen Spezialisierung auf die schnelle und lückenlose Extraktion, Transformation und Validierung der Daten nimmt Lana Labs den Kunden bis zu 80% des üblichen Projektaufwands ab.
Zum Autor
| Jonny Ehrich ist Marketing & Content Manager bei Lana Labs GmbH. Seine Expertise bringt er in regelmäßigen Abständen im Unternehmensblog des Process Mining Startups ein. |  |