Definition Was versteht man unter Process Mining?

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Process Mining beschreibt eine Technik, mit der Geschäftsprozesse durch Analyse vorhandener Daten rekonstruiert werden können, um die tatsächlichen Abläufe zu erkennen. Das Ziel ist, Ineffizienz und Engpässe zu erkennen, um sie zu verbessern.

Unter Process Mining versteht man eine Variante des Data Minings, die sich auf die digitalen Geschäftsprozesse in Unternehmen bezieht. Diese digitalen Prozesse und Systeme erzeugen eine große Menge an Daten und an Datenverknüpfungen, die mittels Process Mining analysiert und bei Bedarf optimiert werden. In diesem Zusammenhang ist Process Mining ein Teil der Business Intelligence, die Techniken des Data Minings sowie unterschiedliche Algorithmen und statistische Methoden für die Umsetzung nutzt.

Sämtliche Geschäftsprozesse in einem modernen Unternehmen hinterlassen digitale Daten und Spuren in den verschiedenen IT-Systemen. Mit Hilfe von Eventdaten und Logs lassen sich die Prozesse deshalb auch Schritt für Schritt digital rekonstruieren. Process Mining hilft dabei, indem es:

• den gesamten Prozess an Hand von Daten nachbildet,

• jeden Prozess in seiner Gesamtheit visualisieren kann,

• Prozesse mit internen und externen Messverfahren vergleicht,

• Schwachstellen und Engpässe analysiert und

• Impulse und Anregungen für eine Optimierung liefert.

Process Mining Typen

Das Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) bzw. dessen Task Force on Process Mining hat drei verschiedene Process Mining Typen definiert. Sie bauen entweder aufeinander auf oder werden je nach Zielvorgabe als singuläre Maßnahmen im operativen Geschäft von Unternehmen eingesetzt: Discovery, Conformance und Enhancement Process Mining.

Das Discovery Process Mining erkennt, rekonstruiert und visualisiert Geschäftsprozesse auf der Grundlage von gesammelten Ereignisdaten und Ablaufprotokollen, ohne dabei auf vorhandene Modelle oder Informationen zurückzugreifen. Die Technik nutzt vielmehr ein sogenanntes Ereignisprotokoll und generiert daraus ein Prozessmodell. Damit ist es möglich, tatsächliche Geschäftsprozesse allein auf der Basis von Beispielen aus den Protokollen zu entdecken und zu erkennen.

Das Conformance Process Mining überprüft die Konformität von Geschäftsprozessen in Bezug auf ein bereits vorhandenes Prozessmodell und vergleicht dieses mit den Ereignisprotokollen desselben Ablaufes. Mit diesem Verfahren lässt sich überprüfen, ob das vordefinierte Modell und die im Protokoll beschriebene Realität übereinstimmen. Dadurch werden eventuelle Abweichungen sicher identifiziert.

Mit dem Enhancement Process Mining werden Prozessmodelle angepasst, erweitert und optimiert. Hier geht es nicht wie beim Conformance Process Mining darum, Übereinstimmungen oder Abweichungen in den Geschäftsprozessen zu erkennen, sondern das Modell neu zu justieren oder zu ergänzen.

Vorteile durch Process Mining

Dadurch, dass Geschäftsprozesse an Hand aktueller und objektiver Daten analysiert werden können, wird der Unterschied zwischen theoretischen Modellen und tatsächlichen Abläufen deutlich. Mit der möglichen Visualisierung werden Unternehmensabläufe für Führungskräfte wie für Mitarbeiter leichter verständlich, so dass Probleme einfacher kommuniziert, verstanden und beseitigt werden können. Schließlich sorgt die mittels Software unterstützte Arbeitsweise des Process Minings für eine hohe Automatisierung der Prozessauswertungen und minimiert den Aufwand für manuelle Analysen.

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