Wenn Unternehmen mit Initiativen zur digitalen Transformation beginnen, stehen sie oft vor der Herausforderung einer überwältigenden Auswahl. Angesichts einer Vielzahl "unterschiedlicher" Technologien, zahlloser Anbieter und zahlreicher Beratungsunternehmen, die jeweils ihre eigene Sichtweise präsentieren, kann es schwierig sein, sich in der Landschaft zurechtzufinden. Erschwerend kommt die verwirrende Terminologie hinzu, die in der Branche vorherrscht.
Heute wollen wir die Unterscheidung zwischen drei häufig missverstandenen Begriffen klären: Process Mining, Prozessentdeckung und Task-Mining. Unser Ziel ist es, Ihnen das Verständnis dieser Konzepte zu erleichtern und einen klaren Vergleich zu bieten, einschließlich der Unterschiede zwischen Process Mining und Task Mining.
Diese drei Technologien haben sich als unverzichtbare Werkzeuge für die Aufdeckung von Geschäftsprozessen erwiesen und bilden heute den entscheidenden ersten Schritt bei den meisten Automatisierungsinitiativen. Indem sie diese Prozesse abbilden, liefern sie wertvolle Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung erheblich erleichtern. Mit diesem Wissen ausgestattet, können Unternehmen fundierte Maßnahmen ergreifen, wie z. B. die Implementierung von Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA).
Was genau sind also diese Technologien, was haben sie gemeinsam und worin unterscheiden sie sich? Lassen Sie uns eintauchen, um diese Konzepte zu entmystifizieren.
Was ist Process Mining?
Prozess-Mining ist ein leistungsfähiges Tool zur Prozessabbildung, das für die Optimierung von End-to-End-Prozessen eingesetzt wird. Es verwendet Daten aus Ereignisprotokollen die in Unternehmenssystemen verfügbar sind, und Process-Mining-Tools können Ineffizienzen und Engpässe identifizieren. Dieser Ansatz bietet eine Grundlage für die Prozessverbesserung durch Analyse und Optimierung bestehender Prozesse. Auf der Grundlage dieser Daten wird der Ist-Prozess erstellt und dann mit dem "gewünschten" Prozess verglichen, der auch als glücklichen Weg. Durch die Konformitätsprüfung können Unternehmen Prozessabweichungen erkennen und Verbesserungsmöglichkeiten finden.
Was ist Prozessfindung?
Bei der Prozesserkennung werden Techniken wie maschinelles Lernen und Computer Vision kombiniert, um organisatorische Prozesse effektiv abzubilden. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen als Grundlage für Automatisierungsinitiativen. Im Wesentlichen überwacht und erfasst die Prozessermittlung die Benutzerinteraktionen in verschiedenen Informationssystemen und Anwendungen und dokumentiert die digitalen Fußabdrücke der Mitarbeiter. Durch den Einsatz verschiedener rechnerischer und statistischer Methoden extrahiert Process Discovery wertvolle und umsetzbare Informationen aus den gesammelten Daten.
Im Vergleich dazu sind Process Mining-Lösungen Analysetools, die im Geschäftsprozessmanagement eingesetzt werden und Systemdaten nutzen, um einen umfassenden Überblick über Prozesse zu erhalten. Diese Lösungen bieten nicht nur Einblicke in die Prozesseffizienz und Engpässe, sondern können auch mit dem Task Mining integriert werden, um einen besseren Einblick in quantitative und qualitative Aspekte der Geschäftsprozesse zu erhalten.
Was ist Task-Mining?
Aufgaben-Mining ist ein Tool zur Prozessabbildung, das speziell für die Optimierung von Aufgaben auf Desktops entwickelt wurde. Ähnlich wie bei der Prozessermittlung verfolgt es die digitalen Fußabdrücke der Benutzer. Mithilfe von Zeichenerkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und verschiedenen Analysetools werden Daten zur Benutzerinteraktion - wie Mausklicks und Tastenanschläge - untersucht, um Muster zu erkennen, die Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Task-Mining-Lösungen ergänzen das Process-Mining, indem sie einen detaillierten Überblick über die Mikroelemente innerhalb der Geschäftsprozesse geben und sich dabei auf die Interaktionen der Benutzeroberfläche und Workflow-Aktivitäten konzentrieren.
Dies mag auf den ersten Blick verwirrend erscheinen, aber ein schrittweiser Vergleich wird die Dinge sicherlich klären. Lassen Sie uns die folgenden fünf Kriterien untersuchen.
Prozessentdeckung vs. Task Mining?
Es kommt häufig vor, dass man sich von den unzähligen Definitionen ein und desselben Begriffs überfordert fühlt. Verschiedene Unternehmen haben oft ihre eigenen Interpretationen bestimmter Begriffe, was die Komplexität noch erhöht und die Unterscheidungen zwischen ihnen verwischt.
Lassen Sie uns die Unterschiede zwischen Process Discovery und Task Mining klären, da diese Begriffe häufig synonym verwendet werden. Obwohl beide Tools ähnliche Technologien nutzen und auf vergleichbare Ergebnisse abzielen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Eine Analyse der führenden Dienstleister zeigt einen klaren Trend: Process Mining-Unternehmen bieten in der Regel Task Mining als ergänzenden Service an, während sich RPA-Anbieter auf Process Discovery konzentrieren.
Beide Technologien verfolgen die Desktops der Benutzer, um die Interaktionen mit verschiedenen Anwendungen und IT-Systemen zu erfassen. Während sich Task Mining auf die Identifizierung von Prozessineffizienzen konzentriert, nutzt Process Discovery diese Daten, um Automatisierungsmöglichkeiten effektiver aufzudecken, insbesondere bei der Optimierung von Kerngeschäftsprozessen. Obwohl ihre Funktionen eng miteinander verbunden sind, können sie zu leicht unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Wir könnten unsere Diskussion über die Prozessentdeckung hier abschließen, aber die Terminologie, die sie umgibt, ist zu kompliziert, um sie zu übersehen. Tatsächlich bezieht sich der Begriff "Prozessentdeckung" auch auf die Anfangsphase innerhalb des umfassenderen Process Mining-Rahmens, der die Prozessentdeckung, Konformitätsprüfung und Verbesserung umfasst.
Zusammenfassend kann die Prozessfindung wie folgt verwendet werden
- Komplementäre Technologie für RPA.
- Einer der Schritte im Process Mining.
Process Mining vs. Task Mining?
Aufgabensuche vs. Prozesssuche gehen oft Hand in Hand und werden zusammen für die Entdeckung von Wissensarbeit verwendet. Obwohl beide sehr leistungsfähig sind, bringen sie bessere Ergebnisse und eine höhere Arbeitsabdeckung, wenn sie gleichzeitig eingesetzt werden. Um vollständig zu verstehen, was jeder von ihnen tut, lassen Sie uns die Unterschiede zwischen Process Mining und Task Mining diskutieren.
Wie bereits erwähnt, bietet Process Mining Einblicke in End-to-End-Prozesse. Ein Prozess besteht aus einer logischen Abfolge von Einzelereignissen mit einem definierten Anfang und Ende. Diese Prozesse können in Teilaufgaben untergliedert werden, so dass ein zusammenhängender Satz von Aktivitäten entsteht. Der Purchase-to-Pay-Prozess erstreckt sich zum Beispiel über mehrere Teams.
Umgekehrt sind Aufgaben die kleineren Arbeitskomponenten, die innerhalb und zwischen verschiedenen Prozessen und Teilprozessen auftreten. Beispiele für manuelle Aufgaben sind das Kopieren und Einfügen von Daten sowie das Hoch- und Herunterladen von Dateien.
Prozesse vs. Aufgaben
Typische Anwendungsfälle für Process Mining:
Process Mining kann in vielen verschiedenen Bereichen für unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden, aber hier sind einige der beliebtesten Anwendungsfälle.
- Rechnungsprüfung & Einhaltung der Vorschriften
- Verwaltung der Aufträge
- Purchase-to-pay
- Order-to-Cash
- Vorlaufzeit bis zur Bestellung
- Logistik
Typische Anwendungsfälle für das Task Mining:
- Dateneingaben
- Rechnungsstellung
- Berichterstattung
- Versöhnung
Unterschiede zwischen Process Mining, Task Mining und Process Discovery.
Lassen Sie uns kurz erörtern, wie sich Process Mining, Process Discovery und Task Mining unterscheiden. Process Mining-Lösungen sind Analysetools, die im Geschäftsprozessmanagement eingesetzt werden und Systemdaten nutzen, um eine umfassende Sicht auf Prozesse zu ermöglichen. Sie bieten Einblicke in die Prozesseffizienz und in Engpässe und können mit dem Task Mining integriert werden, um einen besseren Einblick in quantitative und qualitative Aspekte der Geschäftsprozesse zu erhalten.
Process-Mining-Tools analysieren und optimieren End-to-End-Prozesse, insbesondere für das Lieferkettenmanagement, indem sie Ereignisprotokolle aus verschiedenen IT-Quellsystemen sammeln, um Ineffizienzen und Engpässe zu ermitteln und quantitative Erkenntnisse für die Prozessverbesserung zu gewinnen. Task Mining hingegen konzentriert sich auf die granulare Ebene der einzelnen Aufgaben innerhalb eines Prozesses.
Ursprünge der Daten
Process Mining nutzt Systemdaten, die aus Ereignisprotokollen in verschiedenen Unternehmensinformationssystemen wie Salesforce, Oracle und HubSpot. Diese Protokolle liefern wichtige Informationen über ausgeführte Aktivitäten, einschließlich ihrer IDs und Zeitstempel.
Im Gegensatz dazu werden beim Process Discovery und Task Mining Daten durch die Überwachung und Aufzeichnung von Benutzerinteraktionen mit Computern gesammelt. Bei diesem Ansatz werden alle Prozesse mit Hilfe von Software-Agenten erfasst, wodurch ein umfassender Überblick über das Nutzerverhalten gewährleistet wird.
Wie die Daten gesammelt werden
Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen, die unterschiedliche Erhebungsmethoden erfordern.
Für das Process Mining sind IT-Unterstützung und eine solide Backend-Entwicklung unerlässlich, um die Integration mit überwachten Informationssystemen, einschließlich Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen, zu erleichtern.
Im Falle der Prozesserkennung und des Task Mining müssen Software-Agenten auf den Computern der Benutzer installiert werden. Diese Agenten arbeiten kontinuierlich im Hintergrund und erfassen alles, was innerhalb der Unternehmenssoftware und -anwendungen geschieht.
Vollständigkeit der erhobenen Daten
Es ist wichtig zu beachten, dass einige Software und Anwendungen keine Ereignisprotokolle erzeugen, was das Potenzial für Process Mining erheblich einschränkt. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, den aktuellen E-Invoicing-Prozess abzubilden und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu ermitteln, analysiert das Process Mining die einzelnen Schritte innerhalb der ausgewählten E-Invoicing-Plattform.
Wenn der Fakturierungsexperte jedoch diese Plattform und einige andere Anwendungen, z. B. Excel, verwenden muss, um diesen Prozess auszuführen, werden die Schritte in Excel übersehen, was mehr Raum für schlechte Ergebnisse lässt. Es können also nur die diskreten Daten in den einzelnen Schritten des Prozesses erfasst werden, und die Leerräume zwischen den Protokollen bleiben unberücksichtigt, die nicht in den Erfassungsbereich fallen.
Process Discovery und Task Mining hingegen können Daten aus protokollierenden Informationssystemen sowie aus anderen Produktivitätsanwendungen und Software, die von den Mitarbeitern häufig verwendet werden, wie z. B. E-Mail und die Microsoft-Suite, sammeln. Diese Fähigkeit macht sie zu ausgezeichneten ergänzenden Werkzeugen für Process Mining und Robotic Process Automation (RPA), da sie wertvolle Einblicke in Schattentätigkeiten liefern können, die ansonsten unbemerkt bleiben würden.
Analyse der Daten
Process Mining beginnt mit der Sammlung, Bereinigung und Strukturierung von Daten, um den aktuellen Zustand eines Prozesses zu rekonstruieren und ihn mit der idealen Version dieses Prozesses zu vergleichen. Durch die Konzentration auf wichtige Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) werden bei dieser Konformitätsprüfung verschiedene Datenanalyse-, Mining- und Data-Science-Methoden eingesetzt, um potenzielle Engpässe zu ermitteln und auf der Grundlage der beobachteten Abweichungen Verbesserungen zu empfehlen.
Process Discovery erfasst alles, was auf den Desktops der Benutzer passiert, und ermöglicht so eine genaue Darstellung von Prozessen, während sie ausgeführt werden - komplett mit allen zufälligen Abweichungen und Fehlern. Es visualisiert den Prozess, wie er in der Realität abläuft, und erstellt ein Metamodell mithilfe von Computer Vision, Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-Tools. Dieser Ansatz erleichtert die Identifizierung von Grundursachen und verschiedenen Engpässen und macht es einfacher, die Gesamteffizienz zu verbessern.
Allgemeine Einschränkungen
Process Mining beschränkt sich auf die Schritte spezifischer Prozesse in bestimmten IT-Systemen, vernachlässigt das menschliche Element und übersieht die digitalen Fußabdrücke der Nutzer in anderen Anwendungen, wie z. B. persönlichen Produktivitätstools und Dokumenten.
Während Prozessentdeckung und Task Mining eine menschliche Perspektive einbringen, die beim Process Mining fehlen mag, sind sie für kürzere, einfachere Aufgaben am effektivsten. Aufgrund der rechenintensiven Analysemethoden können längere Prozesse ungenaue Ergebnisse liefern und die Bedeutung einer Aufgabe in einem breiteren Kontext nicht erfassen.
Gemeinsame Punkte
Process Mining, Task Mining und Process Discovery sind wertvolle Werkzeuge, die seit Jahren von Unternehmen eingesetzt werden und beeindruckende Ergebnisse liefern. Diese Methoden helfen selbst den größten Unternehmen, ihr Automatisierungspotenzial zu erschließen.
Welche ist die richtige für Sie?
Die Eignung von Process Mining, Task Mining oder einer Kombination aus beidem hängt von dem jeweiligen Unternehmen, dem Anwendungsfall und verschiedenen anderen Faktoren ab. Process Mining eignet sich hervorragend für die Harmonisierung unterschiedlicher Prozesse und deren Ausrichtung auf übergeordnete Ziele, insbesondere innerhalb großer IT-Systeme. Es deckt effektiv die Realitäten komplexer Systeme wie ERP, CRM und Supply Chain Management auf und optimiert die darin enthaltenen Prozesse. Durch die Nutzung von Ereignisprotokollen aus Customer-Relationship-Management-Systemen und anderen Unternehmensquellen kann Process Mining eine klare Visualisierung und ein besseres Verständnis von Geschäftsprozessen ermöglichen.
Andererseits ist das Task Mining eine wertvolle Alternative, wenn sich Prozesse über mehrere Anwendungen erstrecken, da es die Bedeutung kleinerer Aktivitäten zwischen wichtigen Schritten hervorhebt. Es erfasst effektiv die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine innerhalb von Aufgaben. Darüber hinaus wird Process Discovery in erster Linie eingesetzt, um herkömmliche manuelle Erkennungstechniken zu ersetzen und im Vergleich zu veralteten Methoden schneller Automatisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Wie wir bereits erörtert haben, hat jede Option ihre Schwächen, die möglicherweise nicht für jedes Unternehmen geeignet sind. Einige Unternehmen verwenden diese Ansätze zusammen, um eine umfassendere Analyse der Prozesse zu erhalten. Aufgrund der Komplexität, die sich aus der Kombination der beiden Ansätze ergibt, kann es jedoch sein, dass sie immer noch nicht das gesamte Spektrum der arbeitsbezogenen Aktivitäten abdecken.
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