„Erkenntnisse aus Daten verbessern jede Entscheidung, die wir treffen, und bestätigen jede Maßnahme, die wir ergreifen.“ Dieser Aussage würde jede Führungskraft sicherlich gerne zustimmen. Der „Rohstoff“ Daten allein reicht hierfür nicht aus. Der eigentliche Wert steckt in den gewonnenen Erkenntnissen über komplexe Zusammenhänge im richtigen Kontext. Unternehmen treffen bessere Entscheidungen und sichern sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, wenn sie ihre Daten durch den Einsatz intelligenter Technologien in wertvolle Erkenntnisse umwandeln. Dieser Artikel widmet sich der Frage: Welchen Beitrag kann Process Mining leisten, den digitalen IQ von Unternehmen zu steigern oder gar zu einer Sinneserweiterung zu führen?

Jutta Reindler, Innovation Managerin von Siemens Healthineers, spricht von einer Art “siebten Sinn”, den ihr Unternehmen dank Process Mining dazugewonnen hat. Das beschreibt sehr gut, was Process Mining leisten kann: Es liest und interpretiert reale Datenspuren, die durch die Interaktion zwischen Mensch und Maschine (IT-System) sowie zwischen Maschine und Maschine – Stichwort IoT – tagtäglich entstehen. Durch die Interpretation dieser Daten im Kontext eines gesamten Prozesses kann nicht nur erkannt werden, WAS passiert, sondern auch WIE und WARUM. Für Siemens Healthineers sind durch Process Mining völlig neue Möglichkeiten entstanden, Daten nutzbar zu machen. So fließen die Nutzungsdaten von CT-Geräten kontinuierlich in die Produkt-/Workflow-Optimierung ein und verschaffen somit einen echten Wettbewerbsvorteil. Dieses sehr spezifische Einsatzszenario von Process Mining zeigt, dass Daten-getriebene Entscheidungen und Handlungsempfehlungen in jeglichen Fachabteilungen und IT-gestützten Prozessen Mehrwerte generieren können.

Process Mining ist nicht gleich Process Mining

Sicherlich weisen Process-Mining-Lösungen einige Gemeinsamkeiten auf, insbesondere was die Kernfunktionalität Prozessanalyse angeht. Allerdings stellt sich bereits in ersten Implementierungen heraus, dass Process Mining nicht gleich Process Mining ist. Große Unterschiede gibt es beispielsweise in folgenden Punkten:

Aktiv Handlungssignale erhalten: Active Intelligence wird vom Paradigmenwechsel „Zukünftig steuern Daten Prozesse und nicht umgekehrt“ geprägt. Die Idee von Active Intelligence besteht darin, dass durch Echtzeitdaten und aktive Alerting-Funktionen eine proaktiv handlungsfähige Analyseumgebung mit intelligenter Anwenderunterstützung geschaffen wird. Die Verfügbarkeit dieser Analyse am Arbeitsplatz in nutzerfreundlichen Process
Mining-Dashboards ist hierbei die Grundvoraussetzung.

Zu kurz gesprungen? Dediziertes Tool vs. offene Plattform: Die Grenzen zwischen Process Mining, neuen Formen von Automatisierung (z. B. RPA oder Low-/No-Code WorkflowSoftware) und Geschäftsprozessmanagement verschwimmen zunehmend, da viele Tool- Hersteller versuchen, ihre Kunden möglichst allumfänglich aus einer Hand zu bedienen. Die Konsequenz: Es entstehen kundeninterne Toolkonflikte und Reibungsverluste durch halbherzige Integrationsfähigkeiten seitens der Tool-Hersteller.

Im Vergleich zu diesen Anbietern haben Lösungen mit einem offenen Plattform-Ansatz den Charme, dass Unternehmen sich weiterhin in ihrer eigenen IT-Systemwelt verwirklichen können. Mit ihrer Eigenschaft, sich in bestehenden Systemlandschaften als API-First-Plattform zu integrieren und damit z.B. auch bestehende oder neue Automatisierungslösungen nahtlos in die analytische Wertschöpfungskette mit der oben genannten Active Intelligence zu verzahnen, entsteht ein wesentlich größerer Nutzen bei deutlich kürzerer Implementierungszeit.

Speed Matters – Datenintegration und -aufbereitung: 80 Prozent des Aufwands in Process-Mining-Projekten entstehen bei der Datenaufbereitung. Ähnlich wie beim ersten Punkt gibt es deutliche Unterschiede zwischen den bevorzugten Datenstrategien der Hersteller. Viele streben eine komplett eigenständige und duplizierte Datenhaltung an, die zu weiteren Datensilos führt. Plattform-offene Anbieter ermöglichen auch hier wesentliche Vorteile, z. B. durch Einbindung von bestehenden Data-Lakes & Business Warehouses sowie einer intelligenten „Abmischung“ mit den eigenen Datentransformationsfähigkeiten. Kunden stehen dadurch vor folgender Herausforderung: Passt sich der Tool-Hersteller an ihre Datenstrategie an und kann damit der Datenaufbereitungsaufwand signifikant gesenkt werden, oder müssen sie sich an die Datenstrategie des Toolherstellers anpassen?

Prozessmanagement oder Daten-Strategie?

Beides und noch viel mehr! Process Mining ist eine Technologie – wie das Siemens Healthineers Beispiel zeigt – mit unvergleichlichem Potenzial und vielfältigen Anwendungsbereichen. Process Mining wird besonders dann nutzbar, wenn eine Lösung dazu in der Lage ist, Kontext zu liefern. Die Frage „Welchen Beitrag kann Process Mining leisten, den digitalen IQ von Unternehmen zu steigern oder gar zu einer Sinneserweiterung zu führen?“ wurde aus verschiedenen Perspektiven beleuchtet und kann abschließend wie folgt beantwortet werden: Mit einer agilen Process-Mining-L ösung, die von cleverer Datenanbindung über offene Plattformtechnologie bis hin zur Integration von Automatisierungswerkzeugen durch A ctive Intelligence die volle Bandbreite an Analyse- und Steuerungshelfern für Unternehmen liefert, kann Process Mining DAS entscheidende Brain Food sein. So wird das Eingangszitat zur Realität: „Erkenntnisse aus Daten verbessern jede Entscheidung, die wir treffen, und bestätigen jede Maßnahme, die wir ergreifen.“

Der Autor: Constantin Wehmschulte ist seit 2010 in verschiedenen Positionen für die MEHRWERK GmbH tätig. Von Anfang an beschäftigte er sich mit softwarebasierter Geschäftsprozessoptimierung und datengetriebener Entscheidungsfindung. Nach verschiedenen Tätigkeiten in den Bereichen Business Development und Projektmanagement sowie als Solution Architect für SAP® Cloud, BI- & ProcessMining-Implementierungen bei internationalen Marktführern ist er mittlerweile für MEHRWERK ProcessMining (MPM) verantwortlich.