Process Mining ist eine Technik, in der vorhandene Daten und Geschäftsprozesse rekonstruiert und ausgewertet werden können. Durch diese Technik entstehen systematische und datengestützte Auswertungen verschiedener Geschäftsprozesse. Im folgenden Blogbeitrag gehen wir auf die Möglichkeiten, Funktionen und die Wirkungsweisen von Process Mining ein und klären weitere Fragen rund um dieses Thema.
Definition: Process Mining
Der Begriff Process Mining stammt aus dem Bereich der Geschäftsdatenanalyse und dem Prozessmanagement. Der englische Begriff mine bedeutet übersetzt graben, abbauen oder fördern. Im Grunde geht es im Process Mining darum, mit vorhandenen Daten zu arbeiten, Prozesse auszuwerten und die Arbeitsabläufe durch klare Analysen zu fördern. Für die Auswertung werden verschiedene Technologien und Methoden verwendet, um die digitalen Spuren der einzelnen aufzuschlüsseln und im Nachgang zu bewerten. Im Anschluss werden die gesammelten Einzelaktivitäten zu einem Gesamtprozess zusammengefügt und veranschaulicht.
Woher stammt das Process Mining?
Process Mining ist eine Disziplin aus dem Data Mining. Im Data Mining werden mit Hilfe von computergestützten Methoden Datenbestände nach Zusammenhängen, Mustern und Trends durchsucht. Alle Prozesse werden rekonstruiert, visualisiert und im Anschluss ausgewertet. Das Process Mining macht im Vergleich zum Data Mining sämtliche Unternehmensprozesse sichtbar und ermöglicht dadurch eine End-zu-End-Analyse.
Die 3 Typen des Process Minings
Die Analyse durch Process Mining beginnt immer mit einer Sammlung von Ereignissen, auch Event-Logs genannt. Diese bilden die zeitliche Abfolge der einzelnen Prozessschritte ab und werden dabei einer bestimmten Aktivität zugeordnet. Neben diesen Informationen können in den Eventlogs weitere Daten enthalten sein.
Abhängig von den genutzten Daten können verschiedene Arten der Analyse unterschieden werden. Es gibt laut dem IEEE drei unterschiedliche Arten des Process Minings. Dabei wird zwischen Discovery (Erkennen, Rekonstruktion, Visualisation), Conformance (Beurteilen von Konformität) und Enhancement (Anpassen, Erweitern, Verbessern) unterschieden.
Die Aufschlüsselung macht deutlich, dass sich Process Mining auf das Erkennen, Rekonstruieren und Visualisieren von Prozessen auf einer vorhandenen Datenbasis konzentriert.
Discovery
Der mitunter wichtigste Schritt im Process Mining ist Process Discovery. Dieser Schritt beschreibt eine datenbasierte Veranschaulichung einzelner Prozesse. Dabei wird die Visualisierung automatisch aus den zur Verfügung stehenden Daten generiert und Transparenz erzeugt.
Conformance
Das Conformance Process Mining prüft verschiedene Prozesse anhand der vorhandenen Daten, auf Konformität zu einem bereits vorhandenen Prozessmodell. Dadurch können Abweichungen zwischen dem (IST) realen Prozess und dem (SOLL) idealen Prozess aufgedeckt werden.
Enhancement
Das Enhancement ist für die Anpassung eines bestehenden Prozessmodells anhand der Datenlage verantwortlich. Es erweitert und verbessert das vorhandene Modell. Hier steht nicht die Konformität im Vordergrund, sondern die Optimierung des Prozesses im Mittelpunkt.
Das Ziel von Process Mining
Das Ziel von Process Mining ist primär, einen Gesamtprozess end-to-end unter der Beachtung aller Schritte, Zusammenhänge und Abhängigkeiten zu erkennen. Im Anschluss an das primäre Ziel soll dieser Prozess mit dem idealen Prozess verglichen werden, um herauszuarbeiten, wo genau Übereinstimmungen bestehen und an welchen Stellen optimiert werden muss.
Für welches Unternehmen eignet sich Process Mining?
In erster Linie ist Process Mining für die Prozessverantwortlichen und die Prozessbeteiligten sowie für das gesamte Unternehmen relevant. Zahlreiche Prozesse können in den verschiedenen Abteilungen optimiert, ausgebessert oder zusammengeführt werden.
Heutzutage gibt es viele Softwareanbieter, die Process Mining Tools anbieten, welche sehr einfach zu bedienen sind. Auch die Implementierung ist in den meisten Fällen relativ einfach. Gerade dieser Punkt ist für Unternehmen interessant, da oft viel Zeit für die Einführung eines neuen Prozesses in Anspruch genommen wird.
In den meisten Fällen können Unternehmen die Software inklusive einer Beratung kaufen. Wichtig ist, dass Daten vorhanden sind und ein Interesse oder eine Notwendigkeit für eine Prozessoptimierung besteht. Zunächst sollte eine einzelne Abteilung oder ein Fachbereich eine Process Mining Analyse starten, um die eigenen Prozesse aufzudecken. Im Anschluss kann das Mining dann auf größere Bereiche übergreifen, bis zu einer gewissen Zeit sämtliche Prozesse hinreichend optimiert wurden.
Ist die Datenqualität für ein erfolgreiches Process Mining relevant?
Schlechte Daten liefern schlechte Ergebnisse. Aus diesem Grund ist die Qualität der Daten extrem wichtig, um zielführendes Process Mining zu betreiben. Sofern Sie in Ihrem Unternehmen Process Mining planen, sollten Sie vorab sämtliche Daten sortieren, eliminieren und Prioritäten erstellen.
Für das Mining müssen letztendlich alle relevanten Daten ausgewählt und vorbereitet werden. Wir empfehlen, dies von einer Person, die bereits eng mit den verschiedenen Daten vertraut ist, ausführen zu lassen, da es notwendig sein kann, Daten aus mehreren Quellen miteinander zu verknüpfen und die Zusammenhänge zu verstehen. Nur so können Sie am Ende des Prozesses die richtigen Schlüsse aus der Visualisierung ziehen und faktenbasierte Entscheidungen oder Empfehlungen treffen.
Kriterien für die Datenqualität
Nachdem wir nun festgestellt haben, dass die zu analysierenden Daten eine bestimmte Qualität aufweisen müssen, gehen wir nun in die Tiefe und erklären Ihnen, welche Kriterien wichtig für eine gute Datenqualität sind.
- Belastbarkeit: Stellen Sie sicher, dass die Ereignisse auch tatsächlich stattgefunden haben
- Vollständigkeit: Alle Ereignisse müssen vollständig vorhanden sein.
- Semantik: Alle Ereignisse müssen eindeutig von Ihnen definiert werden.
- Sicherheit: Achten Sie bei der Aufzeichnung aller Daten auf die aktuell geltenden Datenschutzbestimmungen.
Im Idealfall weisen Ihre Daten alle oben genannten Kriterien auf.
Je weniger Kriterien erfüllt werden, desto komplexer gestaltet sich die Analyse der einzelnen Eventlogs, da die Ergebnisse aufgrund fehlender Datenqualität nicht mehr belastbar sind. Im schlimmsten Fall führt dies zu fehlerhaften Ergebnissen und Schlussfolgerungen.
Fazit
Process Mining ist eine extrem sinnvolle, aber zugleich komplexe Möglichkeit, vorhandene Prozessabläufe zu optimieren. Sie sollten das Mining nicht unterschätzen. Achten Sie auf eine sorgfältige Vorarbeit, klare Strukturen und einen realistischen Zeitplan, denn sollten Ihre Daten unsauber sein, kommt es zu fehlerhaften Erkenntnissen, Ergebnissen und die Folge wären scheiternde Optimierungsversuche. Wenn Sie genügend Zeit in das Process Mining investieren oder sich einen Experten zu Rate ziehen, ist dieser Prozess extrem hilfreich, um zukünftig effizienter, zeitsparender und sicherer zu arbeiten.
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