Die genaue Unterscheidung zwischen Process Mining und Business Intelligence kann verwirrend sein, da die beiden Begriffe eng miteinander verbunden sind. Beide haben das gemeinsame Ziel, den Beteiligten zu helfen, bessere Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen. Dennoch gibt es wichtige Unterschiede, die bei der Entscheidung, ob Process Mining und/oder Business Intelligence das Richtige für Ihr Unternehmen ist, beachtet werden sollten.
Was ist Process Mining?
Prozess-Mining ist eine Technik, die zur Analyse, Überwachung und Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt wird. Wie beim Data Mining werden auch beim Process Mining Algorithmen verwendet, um aus Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen können völlig neue Prozesse entwickeln, Ineffizienzen in bestehenden Prozessen korrigieren und fundiertere Entscheidungen treffen.
Process Mining ist eine relativ neue Technologie, die in den 1990er Jahren auf die Arbeit des niederländischen Wissenschaftlers Wil van der Aalst. Doch erst 2011 wurde das Process Mining Aufmerksamkeit für praktische Anwendungen erlangt. In diesem Jahr wurde das führende Unternehmen für Process Mining, Celonis, gegründet, wo Van der Alst als Chief Scientific Advisor tätig ist.
Wie Gartner in seinem 2018 Marktführer für Process Miningschreibt, gibt es viele potenzielle Anwendungsfälle für Process Mining. Einige gängige Beispiele sind:
- Management von Geschäftsprozessen
- Verbesserung der Geschäftsprozesse
- Analyse der Geschäftsprozesse
- Einführung von digitaler Prozessautomatisierung (DPA) Technologien
Was ist Business Intelligence?
Geschäftsintelligenz (BI) ist eine Reihe von Strategien und Techniken, die von Unternehmen eingesetzt werden, um Geschäftsdaten in Formen umzuwandeln, die von den Beteiligten genutzt werden können, um neue strategische Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen, zu entwickeln und zu schaffen. Der Begriff "Business Intelligence" wurde 1958 von dem IBM-Forscher Hans Peter Luhn geprägt. Luhn definierte BI als "die Fähigkeit, die Zusammenhänge der dargestellten Fakten so zu erfassen, dass das Handeln auf ein gewünschtes Ziel ausgerichtet wird".
BI hat viele potenzielle Anwendungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
- Analysieren des Kundenverhaltens und Erkennen von Trends
- Budgetierung und Finanzplanung
- Risikoanalyse
- Verwaltung der Kundenbeziehungen
- Verbesserung der logistischen und betrieblichen Leistung
Wichtige Gemeinsamkeiten zwischen Process Mining und Business Intelligence
Sowohl Business Intelligence als auch Process Mining helfen den Beteiligten, durch die Analyse von Unternehmensdaten fundiertere Entscheidungen zu treffen. Oft werden dieselben Prozesse analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, auch wenn der Umfang der Analyse sehr unterschiedlich ist. BI-Tools zeigen Muster und Korrelationen zwischen Datenpunkten auf. Analysten betrachten diese Informationen, um ihre eigenen Erkenntnisse zu gewinnen. Process Mining hingegen liefert umsetzbare Erkenntnisse und überlässt weniger der Interpretation.
Hauptunterschiede zwischen Process Mining und Business Intelligence
Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen Process Mining und Business Intelligence. Der wichtigste Unterschied ist die Tiefe und der Umfang der Analyse. BI umfasst ein höheres Maß an Analyse, um den Beteiligten zu helfen, zu verstehen, wie sich Probleme mit der Prozessleistung auf den Geschäftsbetrieb eines Unternehmens insgesamt auswirken.
Beim Process Mining hingegen wird ein bestimmter Geschäftsprozess genau untersucht und eine Ursachenanalyse durchgeführt, um festzustellen, woher Leistungsprobleme kommen und vor allem, warum sie auftreten. Darüber hinaus können Unternehmen mit Process-Mining-Technologie auch unbekannte Leistungsprobleme erkennen. Dies ist ein wesentlicher Unterschied zur traditionellen Business Intelligence.
BI erfordert Vorkenntnisse über die zugrundeliegenden Prozesse und die kontinuierliche Interpretation der Daten durch Unternehmensanalysten, um Erkenntnisse zu gewinnen. So können beispielsweise Leistungsindikatoren zeigen, dass ein Prozess nicht gut läuft, aber es obliegt dem Analysten zu entscheiden, warum und welche Korrekturmaßnahmen ergriffen werden müssen. BI ist ein großartiges Instrument zur Überwachung von KPIs, hat aber den Nachteil, dass es davon ausgeht, dass mit dem Geschäftsprozess selbst alles in Ordnung ist.
Process Mining geht tiefer und konzentriert sich auf die Engpässe, die eine schlechte Leistung verursachen. Das Ergebnis ist, dass die Erkenntnisse des Process Mining wenig Raum für Interpretationen lassen und in der Regel umsetzbar sind. So können Sie beispielsweise feststellen, dass sich Genehmigungsanträge verzögern, weil die Mitarbeiter sie manuell einreichen müssen. Diese Erkenntnis sagt Ihnen, dass manuelle Genehmigungsprozesse abgeschafft werden sollten.
Ein weiterer wichtiger Unterschied betrifft die Möglichkeiten der Automatisierung. Business Intelligence sagt den Beteiligten nicht, welche Aufgaben von einer Automatisierung profitieren könnten. Process Mining zeigt nicht nur Automatisierungsmöglichkeiten auf, sondern hilft Unternehmen auch, diese schneller umzusetzen. Sie können auch Geschäftsprozessmanagement (BPM) Software mit einer Prozessvalidierungs-Engine verwenden, um automatisierte "Soll"-Prozesse zu testen, bevor sie in Echtzeit eingeführt werden.
Business Intelligence oder Process Mining?
Unternehmen können sowohl von Business Intelligence als auch von Process Mining Software profitieren. BI spielt eine wichtige Rolle im Geschäftsprozessmanagement. So können die Beteiligten beispielsweise mithilfe von BPM-Software KPIs anzeigen und überwachen, um Geschäftsinitiativen und -strategien voranzutreiben. Mit Process-Mining-Software können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse überwachen und analysieren, um die Effizienz zu steigern. Darüber hinaus können Stakeholder Automatisierungsmöglichkeiten identifizieren, die Unternehmen mit Hilfe einer branchenführenden Low-Code BPM-Plattform.
