Process Mining kann nur dann nachhaltig erfolgreich eingesetzt werden, wenn die nahtlose Anbindung der Datenquellen und die kontinuierliche Transformation der Rohdaten gelingt. Genau an dieser Stelle trennt sich bei den Process-Mining-Tools die Spreu vom Weizen.
„Das geht doch gar nicht!?“ war die typische Reaktion, wenn im Jahr 2009 Process Mining ersten Interessenten präsentiert wurde. Kaum jemand konnte sich damals vorstellen, dass es möglich wäre, Prozesse alleine aus digitalen Spuren von IT-Systemen zu rekonstruieren.
Die ING-DiBa und deren damaliger Leiter der Internen Revision, Volker Panreck, waren ausreichend innovativ, um einen ersten Piloten im Bereich der Baufinanzierungsprozesse zu wagen. Der Einsatz war überaus erfolgreich – und später wurde die Bank dafür mit dem „Audit Innovation Award“ an der Frankfurt School of Finance and Management ausgezeichnet, was zugleich den Startschuss für eine breitere Nutzung von Process Mining in der Wirtschaft gab.
Der Rest ist Geschichte, seitdem ist viel passiert. Process Mining ist für viele Manager ein neues Thema. Aber dass es funktioniert und Nutzen stiftet, belegen zahlreiche erfolgreiche Implementierungen. Dennoch gibt es bei Präsentationen immer wieder eine gewisse Skepsis, welche aber nicht die technische Funktion von Process Mining in Frage stellt, sondern den Aufwand der Datenaufbereitung und Datenintegration. Und diese Frage zu stellen, ist mehr als richtig. Denn nur wenn die nahtlose Anbindung der Datenquellen und die kontinuierliche Transformation der Rohdaten gelingt, kann Process Mining nachhaltig erfolgreich eingesetzt werden. Und genau hier trennt sich bei den Process-Mining-Tools die Spreu vom Weizen.
Welche Daten werden für Process Mining überhaupt benötigt?
Um einen Prozess mit Process Mining rekonstruieren zu können, werden sogenannte Event-Logs mit mindestens drei Attribute benötigt:
- eine eindeutige Vorgangsnummer (zum Beispiel Rechnungsnummer),
- ein Zeitstempel (Datum und Uhrzeit) und
- die ausgeführte Aktivität (zum Beispiel Freigabe).
Darüber hinaus helfen weitere Attribute wie zum Beispiel Lieferantennamen, Rechnungsbeträge oder im Prozess involvierte Personen bei der weiteren Analyse der Prozesse. Systeme wie zum Beispiel SAP erzeugen zwar alle benötigten Daten, speichern diese aber nicht in einem direkt nutzbaren Event-Log, sondern verteilt in zahlreichen Datenbanktabellen.
Wie erfolgt der Datenzugriff und die Datentransformation?
Fast alle Process-Mining-Tools am Markt beschränken sich nur auf die Visualisierung und Analyse der Prozesse. Die hierzu benötigten Daten werden aus den Datenbanken von zum Beispiel SAP oder anderen ERP-Systemen mit Tools von Drittanbietern extrahiert, dann meist manuell oder gelegentlich halbautomatisiert in relationale Datenbanken wieder importiert und anschließend mit individuell programmierten SQL-Prozeduren in die bereits beschriebenen Event-Logs umgewandelt. Gelegentlich werden diese Sammlungen von SQL-Prozeduren auch als Konnektoren bezeichnet, was ein Marketingbegriff ist, aber nur unzureichend den hohen Aufwand, die möglichen Fehlerquellen an den Schnittstellen und die unnötige Vervielfältigung von Daten maskiert.
Process Mining entfaltet aber immer dort den größten Nutzen, wo es nicht nur für einmalige Schnappschüsse von Prozessen verwendet wird, sondern für deren kontinuierliche Analyse und Optimierung. Voraussetzung dafür ist eine möglichst integrierte und performante Datentransformation, wie sie in der Process-Mining-Software ProcessGold enthalten ist.
Wie bei professionellen Datenanalyse-Plattformen üblich, verfügt ProcessGold über echte Konnektoren, mit denen die direkte Anbindung von beliebigen relationalen Datenbanken (HANA, MS SQL, Oracle, …) und Dateiformaten (CSV, XML, XLS, …) möglich ist. Die dann folgende Transformation, also die Umwandlung von Daten aus verschiedenen Quellen oder Tabellen, erfolgt ebenfalls innerhalb der ProcessGold-Plattform, unter Verwendung einer eigenentwickelten In-Memory- Datenbank.
Diese Art und Weise der Datenanbindung und Datentransformation ist nicht nur besonders performant, sondern ermöglicht erst die Nutzung von Process Mining für Themen wie Process Monitoring und Continuous Auditing.
Wie erfolgt die Visualisierung und Analyse der Prozesse?
Seit der Gründung von ProcessGold vor über neun Jahren wurden weltweit mehrere hundert Projekte durchgeführt und erst Ende 2016 wurde die eigene Process-Mining-Plattform auf den Markt gebracht. Dabei flossen alle unsere Erfahrung in die Entwicklung der „ApplicationOne“ ein. Diese vorkonfigurierte Lösung ermöglicht einen schnellen Einstieg in Process Mining und erlaubt die sofortige Analyse aller Geschäftsprozesse im Unternehmen. Die Anwender gewinnen so wertvolle Erkenntnisse darüber, wie ihre Prozesse tatsächlich ablaufen und wo sie verbessert werden können. Gleichzeitig stellt die ApplicationOne auch ein Template dar, welches im weiteren Projektverlauf erweitert und an die individuellen Wünsche und Bedürfnisse angepasst werden kann.
Der Autor: Rudolf Kuhn ist seit ca. 25 Jahren als IT- und Prozess-Berater und Entrepreneur tätig. 2010 gründete er in Frankfurt am Main die ProcessGold AG, die sich als erstes Unternehmen mit der kommerziellen Nutzung und Beratung von Process Mining beschäftigte. Nach einer Fusion mit dem holländischen Software-Anbieter MagnaView veröffentlichte ProcessGold Ende 2016 eine eigene Process-Mining-Lösung, die zum Beispiel von Ernst & Young als Standard in der Wirtschaftsprüfung bei hunderten Mandanten weltweit genutzt wird.