Process Mining vs. Data Mining

Data Mining vs. Process Mining

Process Mining und Data Mining sind zwei unterschiedliche Bereiche innerhalb des umfassenderen Bereichs der Datenanalyse. Obwohl beide darauf abzielen, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, haben sie unterschiedliche Ziele, Methoden und Anwendungen.

Business-Intelligence-Teams nutzen Data-Mining-Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen, die in Geschäftsstrategien einfließen, den Kundenservice verbessern und betriebliche Prozesse in verschiedenen Funktionen wie Marketing, Finanzen und Risikomanagement optimieren.

Bergbau verarbeiten kann als die Anpassung von Data-Mining-Techniken und -Technologien an das Geschäftsprozessmanagement angesehen werden. Sie umfasst viele Data-Mining- und Data-Science-Aspekte mit dem Ziel, die Prozessanalyse und Prozessoptimierung. Data-Mining-Anwendungen sind für die Automatisierung der Analyse großer Datensätze unerlässlich, um verborgene Muster aufzudecken und strategische Entscheidungen in verschiedenen Branchen zu treffen, z. B. bei der Analyse von Finanzmärkten, der Erkennung von Sicherheitsbedrohungen und gezielter Werbung. Data Mining vs. Process Mining

Auf einer breiteren Ebene gibt es noch mehr Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Begriffen, die es zu behandeln gilt. Hier ist ein Vergleich von Process Mining und Data Mining.

Prozess-Bergbau

Process Mining konzentriert sich auf die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen innerhalb einer Organisation. Es verwendet Ereignisprotokolle, die von verschiedenen Unternehmenssystemen wie ERP- und CRM-Plattformen generiert werden, um eine visuelle Darstellung der tatsächlichen Prozesse innerhalb des Unternehmens zu erstellen. Auf diese Weise können die Beteiligten den Fluss der Aktivitäten, Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen verschiedenen Aufgaben und Teilprozessen verstehen und Ineffizienzen, Engpässe und verbesserungswürdige Bereiche identifizieren. Zu den wichtigsten Aspekten des Process Mining gehören:

  1. Analyse von Ereignisprotokollen zum Verständnis und zur Visualisierung von Geschäftsprozessen.
  2. Identifizierung von Abweichungen von erwarteten Prozessabläufen, potenziellen Engpässen und Optimierungsmöglichkeiten.
  3. Unterstützung von Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung und Prozessoptimierung.
Welchen Nutzen haben die Unternehmen davon? Lesen Sie die Fallstudie darüber, wie ein mittelständisches Wirtschaftsprüfungsunternehmen über 2 Millionen Euro an Prozessverschwendung aufgedeckt hat.

Data Mining

Data Mining hingegen ist ein breiteres Feld, das sich auf Big Data und fortschrittliche Rechenverfahren stützt, um Muster, Beziehungen und Trends in großen Datensätzen zu entdecken. Dabei werden verschiedene Techniken aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Data Warehouses oder sogar unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder zu analysieren.

Data-Mining-Software spielt eine entscheidende Rolle bei der Extraktion wertvoller Informationen aus diesen großen Datenbeständen. Das Hauptziel des Data Mining besteht darin, wertvolle Informationen zu extrahieren, die für die Entscheidungsfindung, Vorhersage oder Wissensentdeckung genutzt werden können. Zu den wichtigsten Aspekten des Data Mining gehören:

  1. Analyse großer Datenmengen, um Muster, Beziehungen und Trends zu erkennen.
  2. Dabei werden Techniken aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, wobei die statistische Analyse eine Schlüsselkomponente darstellt.
  3. Unterstützung der Entscheidungsfindung, Vorhersage und Wissensfindung in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen oder Gesundheitswesen.

Data-Mining-Techniken

Beim Data Mining wird eine Vielzahl von Techniken eingesetzt, um große Datensätze zu analysieren und verborgene Erkenntnisse aufzudecken. Diese Werkzeuge sind wesentliche Bestandteile von Softwareplattformen, die eine Reihe von Analysefunktionen wie prädiktive Modellierung und Datenaufbereitung umfassen.

  • Klassifizierung: Bei dieser Technik werden Daten in vordefinierte Klassen oder Gruppen eingeteilt, um die Kategorie neuer Beobachtungen vorhersagen zu können.
  • Clustering: Beim Clustering werden ähnliche Datenpunkte ohne vorherige Kennzeichnung gruppiert, was die Entdeckung natürlicher Gruppierungen innerhalb des Datensatzes ermöglicht.
  • Lernen von Assoziationsregeln: Diese Methode identifiziert interessante Beziehungen zwischen Variablen in großen Datenbanken und wird häufig in der Warenkorbanalyse verwendet, um Kaufmuster zu verstehen.
  • Regressionsanalyse: Regressionsverfahren modellieren die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.
  • Erkennung von Anomalien: Mit dieser Technik werden seltene Elemente, Ereignisse oder Beobachtungen identifiziert, die Verdacht erregen, weil sie erheblich von der Mehrheit der Daten abweichen, was bei der Aufdeckung von Betrug und der Netzwerksicherheit nützlich ist.

Mining-Software spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse großer Datensätze, um Muster zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für Geschäftsstrategien und betriebliche Entscheidungen dienen können.

Unterschiede zwischen Process Mining und Data Mining

  • Schwerpunkt: Process Mining ist speziell auf die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen innerhalb eines Unternehmens ausgerichtet, während Data Mining einen breiteren Rahmen hat und darauf abzielt, Muster, Beziehungen und Trends in großen Datensätzen zu entdecken. Process Mining-Tools nutzen Ereignisprotokolldaten, um Geschäftsprozesse zu visualisieren und zu analysieren. So erhalten Unternehmen Einblicke, mit denen sie Ineffizienzen aufdecken und die Entscheidungsfindung verbessern können.
  • Datenquelle: Process Mining stützt sich in erster Linie auf Ereignisprotokolle, die von verschiedenen Systemen wie ERP-, CRM- oder BPM-Plattformen erzeugt werden. Data Mining hingegen kann Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, z. B. Datenbanken, Data Warehouses oder sogar unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder.
  • Die Methodik: Beim Process Mining werden Techniken wie die Erkennung von Prozessen, die Überprüfung der Konformität und die Verbesserung eingesetzt, um eine visuelle Darstellung der tatsächlichen Prozesse zu erstellen, Ineffizienzen zu ermitteln und Verbesserungen vorzuschlagen. Beim Data Mining wird eine Vielzahl von Techniken aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um Muster und Trends in Daten zu erkennen.
  • Anwendung: Process Mining wird hauptsächlich zur Prozessanalyse, -optimierung und für Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung in Unternehmen eingesetzt. Data Mining wird in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen oder Einzelhandel zur Entscheidungsfindung, Vorhersage und Wissensfindung eingesetzt.

Ähnlichkeiten zwischen Process Mining und Data Mining

  1. Datengesteuerte Erkenntnisse: Sowohl Process Mining als auch Data Mining konzentrieren sich auf die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Unternehmensleistung zu verbessern.
  2. Techniken: In beiden Bereichen wird eine Reihe von Datenanalysetechniken wie Clustering, Klassifizierung, Regression oder Anomalieerkennung eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu interpretieren.
  3. Werkzeuge: Es gibt einige Überschneidungen bei den Werkzeugen, die für Process Mining und Data Mining verwendet werden, z. B. Datenvisualisierung, Datenvorverarbeitung und Datentransformationswerkzeuge.
  4. Wert: Sowohl Process Mining als auch Data Mining können Unternehmen einen erheblichen Nutzen bringen, indem sie ihnen helfen, verborgene Muster aufzudecken, Ineffizienzen zu erkennen und datengestützte Entscheidungen zur Prozessverbesserung und zum Unternehmenswachstum zu treffen.

Wie Process Mining das Data Mining an das Management von Geschäftsprozessen anpasst

Man kann Process Mining auch als die spezialisierte Anwendung von Data-Mining-Techniken im Rahmen des Geschäftsprozessmanagements (BPM) betrachten. Hier finden Sie eine Erklärung, wie Process Mining Data-Mining-Techniken im BPM-Bereich anwendet:

  1. Ereignisprotokolle als Datenquellen: Beim Process Mining dienen die Ereignisprotokolle als primäre Datenquelle für die Analyse. Diese Protokolle enthalten Aufzeichnungen von Aktivitäten, zusammen mit ihren Zeitstempeln, zugehörigen Ressourcen und anderen kontextbezogenen Informationen. Data-Mining-Techniken werden auf diese Ereignisprotokolle angewandt, um Prozessmodelle zu entdecken, die Prozessleistung zu analysieren und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
  2. Data-Mining-Techniken: Process Mining nutzt eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken innerhalb von Process Mining-Algorithmen, wie Clustering, Klassifizierung und Sequence Mining, um Ereignisprotokolle zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse über Geschäftsprozesse zu gewinnen. Mit Clustering-Techniken können beispielsweise ähnliche Prozessinstanzen gruppiert werden, während Sequence Mining dazu beitragen kann, häufige Muster und Abweichungen im Prozessablauf zu erkennen.
  3. Entdeckung von Prozessen: Eine der wichtigsten Anwendungen von Data Mining im Bereich des Process Mining ist die Prozesserkennung. Die Prozesserkennung zielt darauf ab, auf der Grundlage der Ereignisprotokolldaten eine visuelle Darstellung der tatsächlichen Prozesse innerhalb des Unternehmens zu erstellen. Data-Mining-Techniken werden eingesetzt, um automatisch Prozessmodelle zu entdecken, die die zugrunde liegenden Prozesse genau darstellen.
  4. Konformitätsprüfung: Eine weitere Anwendung von Data Mining im Process Mining ist die Konformitätsprüfung, bei der die ermittelten Prozessmodelle mit vordefinierten Prozessmodellen oder Best Practices verglichen werden, um Abweichungen, Nichteinhaltung oder Ineffizienzen zu ermitteln. Mit Hilfe von Data-Mining-Techniken werden Konformitätskennzahlen wie Fitness, Präzision und Generalisierung berechnet, um die Ähnlichkeit zwischen den ermittelten und den Referenzmodellen zu bewerten.
  5. Prozessverbesserung: Process Mining nutzt Data-Mining-Techniken auch zur Prozessverbesserung, d. h. es werden auf der Grundlage der aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse Verbesserungsvorschläge für bestehende Prozesse gemacht. Dies kann die Identifizierung von Engpässen, die Reduzierung von Zykluszeiten oder die Neuzuweisung von Ressourcen zur Optimierung der Prozessleistung beinhalten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Process Mining eine spezielle Anwendung von Data-Mining-Techniken im Rahmen des Geschäftsprozessmanagements ist . Es gibt viele Gemeinsamkeiten und einige Unterschiede zwischen Process Mining und Data Mining, aber in ihrer Natur sind sie verwandte Aspekte der Datenwissenschaft. Durch die Nutzung von Ereignisprotokolldaten und die Anwendung von Data-Mining-Techniken ermöglicht Process Mining Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu entdecken, zu analysieren und zu verbessern, was letztlich zu Effizienz, Kosteneinsparungen und einer verbesserten Unternehmensleistung führt.

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