Process Mining – nur ein weiteres Buzzword für die Geschäftswelt oder ein tatsächlicher Mehrwert für Unternehmen?
Wenn Unternehmensprozesse komplexer werden, steigt auch das Potenzial für Fehler und Schwachstellen. Das führt häufig dazu, dass immer wieder manuell nachgearbeitet werden muss. Damit es nicht zu solchen Unterbrechungen im Tagesgeschäft kommt, kann Process Mining als eine geeignete Methode eingesetzt werden, um die digitalen Spuren von Geschäftsprozessen zu analysieren.
Process Mining gehört zu den Data Mining Techniken und wertet Daten aus, um daraus wertvolle Insights zu ziehen. Bei dem Ansatz werden Geschäftsprozesse basierend auf Ereignisdaten visualisiert, mit dem Ziel sie zu überwachen und zu optimieren. Der Vorteil? Process Mining ermöglicht es, verborgene Muster und Abweichungen in den Prozessen aufzudecken. Das hilft, Engpässe zu identifizieren, Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Simpel ausgedrückt ist Process Mining eine leistungsfähige Methode für das Geschäftsprozessmanagement und dessen Optimierung. Unternehmen, die eine datengesteuerte, transparente Sicht auf ihre Prozesslandschaft suchen, können von Process Mining und den wertvollen Einblicken für strategische Entscheidungen profitieren. Mit Process Mining können Muster und Abweichungen in den Prozessen aufgedeckt werden. Das hilft, Engpässe zu identifizieren, Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Wie werden digitale Daten zu Mehrwert?
Der Prozess basiert auf einer starken Datengrundlage. Die Ereignisdaten werden in der Regel in vorhandenen IT-Systemen erfasst, zum Beispiel in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen, Customer Relationship Management (CRM)-Systemen, Workflow-Management-Systemen oder anderen datenbankgestützten Anwendungen.
Neben den verschiedenen Systemen gibt es auch Tools, die verschiedene Algorithmen verwenden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Meistens werden die Ereignisdaten als Event-Logs oder Ereignisprotokolle hinterlegt. Diese enthalten dann Informationen über durchgeführte Aktivitäten, Ressourcen, Zeitstempel und andere relevante Daten. Je nach Unternehmen können das Daten über Bestellungen, Aufträge, Kommunikation oder sonstige Unternehmenstätigkeiten sein.
Diese Daten können entweder automatisiert über bereits bestehende Schnittstellen zusammenlaufen oder mithilfe von spezialisierten Tools zusammengeführt werden, um die Grundlage für das Process Mining zu schaffen. In manchen Fällen müssen auch manuell Informationen hinzugefügt werden, um den Kontext der Daten zu verdeutlichen und bestimmte Zusammenhänge aufzudecken.
Prozessoptimierung durch Process Mining
Wie genau helfen digitale Daten Unternehmen bei der Prozessoptimierung?
- Transparenz und Sichtbarkeit: Mit Process Mining können Abläufe im Unternehmen transparent dargestellt werden, dadurch werden Engpässe, Abweichungen und Ineffizienzen aufgedeckt.
- Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung: Auf Basis der transparenten Prozessabläufe können ineffiziente und überflüssige Schritte vermieden sowie fehlerbehaftete Abläufe optimiert werden. Dadurch steigt die Effizienz von Unternehmensabläufen.
- Fehlererkennung und Qualitätsverbesserung: Fehler und Abweichungen können schneller und leichter erkannt werden, um so frühzeitig Maßnahmen in die Wege zu leiten. Das verbessert langfristig die Prozessqualität und reduziert die Fehlerquoten.
- Compliance und Risikomanagement: Mit der automatischen Analyse von Prozessdaten können potenzielle Risiken und Verstöße identifiziert werden, damit Unternehmen geeignete Maßnahmen ergreifen können, um Sicherheitsrisiken zu minimieren und sicherzustellen, dass ihre Prozesse den rechtlichen Vorgaben entsprechen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Zu Process Mining zählt entsprechend auch die Echtzeit-Überwachung und somit auch -Anpassungen von laufenden Prozessen.
Der Ansatz des Process Minings hilft dem Unternehmen also in verschiedenen Bereichen und kann durch die Analyse der digitalen Daten Einblicke in die Geschäftsprozesse ermöglichen. Dadurch können im Unternehmen Prozesse optimiert, Kosten reduziert und die Leistungsfähigkeit verbessert werden.
Voraussetzungen für Process Mining
Da der Schutz und die Sicherheit digitaler Daten komplex und kostspielig sein können, sollte ein passendes Sicherheitskonzept bereits zu Beginn der Datenreise angestrebt werden. Ein Sicherheitskonzept unterstützt Unternehmen dabei, Risiken im Zusammenhang mit Process Mining zu identifizieren und zu bewerten. Es ermöglicht eine systematische Analyse potenzieller Bedrohungen und Schwachstellen im Zusammenhang mit Prozessdaten und bietet Maßnahmen zur Risikominderung.
Danach kann mit der Analyse und Interpretation der gesammelten digitalen Daten begonnen werden. Dazu wird eine saubere Datengrundlage benötigt, die für die Auswertung qualifiziert ist. Vor dem erfolgreichen Process Mining müssen Daten- und Informationssilos bereinigt und miteinander verbunden werden, um den Informationsaustausch und die Zusammenarbeit zwischen den Schnittstellen zu gewährleisten, da sonst die Datenqualität leidet.
Neben der Bereinigung der vorhandenen Daten kann es eine zusätzliche Herausforderung sein, aus der Menge an verfügbaren digitalen Daten die relevantesten Informationen zu extrahieren. Dafür bedarf es spezialisierter Kenntnisse und Fähigkeiten, um die digitalen Daten auszuwählen, welche zu den genausten Analysen und Vorhersagen führen. Schließlich braucht man eine offene Unternehmenskultur, die bereit ist, auf Basis der Erkenntnisse Veränderungen vorzunehmen und Prozesse zu optimieren.
Mit den richtigen Experten zu besseren Geschäftsprozessen
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