Erfolgreiches Process Mining in vier Schritten
(IINews) - Berlin, 8. Januar 2020 – Den Unterschied zwischen dem Idealzustand eines Prozesses und seiner tatsächlichen Ausführung zu erkennen, wird zunehmend wichtiger für die Optimierung eines Unternehmens. Das Mittel der Wahl dafür ist Process Mining. Business-Transformation-Spezialist Signavio (www.signavio.com/de) zeigt, wie Process Mining in vier Schritten erfolgreich im Unternehmen verankert wird.
Process Mining ermöglicht anhand transaktionaler Daten, einzelne Prozesse unter die Lupe zu nehmen, Flaschenhälse und Compliance-Verstöße zu identifizieren und Optimierungspotenziale zu erkennen. In den letzten Jahren hat sich Process Mining rasant weiterentwickelt und inzwischen sind zahlreiche Software-Lösungen für Process Mining am Markt etabliert.
Für die Umsetzung von Process Mining existiert zwar kein allgemeingültiges Erfolgsrezept, allerdings gibt es einige universelle Kriterien und Best-Practice-Ansätze, die erfolgreiche Process-Mining-Initiativen auszeichnen. Signavio nennt solche Best Practices und empfiehlt für den Weg zum erfolgreichen Process Mining die folgenden vier Schritte: Bestimmung des Projektumfangs, Aufbereitung der Daten, gezielte Auswertung der Prozessdaten und Messung der Ergebnisse.
1. Schritt: Bestimmung des Projektumfangs
Eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative steht und fällt mit einer durchdachten Planung. Erst auf dieser Basis kann ein Unternehmen alle weiteren Projektschritte umsetzen. Für diese initiale Phase eignen sich in der Regel Workshops mit den wichtigsten Projektbeteiligten. Im Rahmen dieser Workshops geht es um die inhaltliche Bestimmung des Projektumfangs.
Ausgehend vom Projektziel sind die Prozessdetails festzulegen; dabei geht es um die Definition aller einzelnen Schritte zwischen dem Anfang und dem Ende eines Prozesses, der analysiert werden soll. Zudem sind die Datenanforderungen zu bestimmen, das heißt, im Hinblick auf die definierten Prozessdetails müssen die relevanten Geschäftsdokumente bestimmt werden.
2. Schritt: Aufbereitung der Daten
Sobald ein Unternehmen den Umfang des Projektes definiert hat, kann es mit den technischen Vorbereitungen beginnen. Schritt 2 umfasst im Wesentlichen die Aufgaben Datenextraktion, Datenumwandlung und Datenübertragung zur Process-Mining-Software. Dabei haben sich zwei Verfahren für die Datenintegration bewährt: die Anbindung über einen Software-Konnektor oder die Nutzung von ETL-Tools, um die Daten zu extrahieren, umzuwandeln und in die Process-Mining-Applikation zu laden.
Bevor die Daten extrahiert werden, müssen die relevanten Daten zunächst identifiziert werden. Die erforderlichen Daten werden aus den Prozessen in Schritt 1 gewonnen. Allerdings basieren die wenigsten IT-Systeme auf Prozessen, sondern eher auf Geschäftsdokumenten: Einige Datenquellen enthalten zum Beispiel Verkaufsbestellungen und andere Rechnungen. Diese Datenquellen müssen näher identifiziert werden; dabei handelt es sich typischerweise um datenbasierte Tabellen transaktionaler Systeme wie ERP oder CRM, analytische Daten wie Reports, Log-Dateien und CSV-Dateien.
Nach der Extraktion werden die Daten in eine Kette unterschiedlicher Ereignisse übersetzt und in sogenannte Cases umgewandelt, also in eine Abfolge verschiedener Schritte bei der Prozessausführung. Die Informationen zu diesen Cases werden in den Event-Logs gespeichert, auf die die Process-Mining-Software zugreift. Dabei werden sämtliche Schritte von der Extraktion bis zur Datenumwandlung über die Konnektoren oder ETL gesteuert. Dieser Prozess wird regelmäßig ausgelöst, sodass ein Unternehmen auf hochaktuelle Prozessinformationen bei Bedarf jederzeit zugreifen kann.
3. Schritt: Gezielte Auswertung der Prozessdaten
Die nicht-technischen und technischen Vorbereitungen sind danach abgeschlossen und die Daten können durch Process Mining analysiert werden. Dabei sollte vergleichsweise weit oben im Prozessfluss begonnen werden, um dann nach und nach die verschiedenen Bestandteile des Prozesses zu analysieren. Wenn Prozessexperten die verschiedenen Prozessinformationen miteinander vergleichen, können sie erkennen, wie sie sich auf das Unternehmen auswirken. Es kann dabei durchaus erforderlich sein, dass ein Prozessexperte Verantwortliche verschiedener Abteilungen befragen muss, um bestimmte Informationen zu deuten. Dieser Schritt erleichtert es, den Fluss, die Metriken, die Flaschenhälse und das Optimierungspotenzial eines Prozesses besser zu verstehen.
4. Schritt: Messung der Ergebnisse
Im vierten Schritt werden mögliche Prozessverbesserungen evaluiert, getestet und dokumentiert. Die geplanten Änderungen werden im Team diskutiert und anschließend umgesetzt. Gleichzeitig werden kontinuierlich die Leistungskennzahlen der Prozesse gemessen und überwacht. Auf diese Weise werden Flaschenhälse und unerwünschte Prozessverhalten erkannt. Prinzipiell ist es auch sinnvoll, einige Wochen oder Monate nach den initialen Prozessverbesserungen neue Daten zu extrahieren: Auf dieser Basis erkennen Unternehmen, was sich verändert hat und welche Maßnahmen zu mehr Effizienz geführt haben. Ab jetzt gilt es, weitere Optimierungspotenziale zu identifizieren und spätere Verbesserungen im Prozesslebenszyklus zu initiieren.
Ein wesentlicher Punkt darf dabei nie vergessen werden: Eine Initiative zur Prozessverbesserung ist niemals wirklich abgeschlossen. Process Mining muss als iterative Methode verstanden werden, die Unternehmen Schritt für Schritt auf dem Weg zum Erfolg voranbringt.
„Idealerweise greifen Prozesse nahtlos ineinander, um die übergeordneten Unternehmensziele zu unterstützen. In der Praxis jedoch fragen sich Prozesseigner aber oft: Warum verlaufen meine Prozesse nicht wie sie sollten? Wie kann ich den umfangreichen Datenbestand meiner Prozesse auswerten? Wie kann ich Prozessverbesserungen im gesamten Unternehmen anstoßen? Process Mining bietet die Möglichkeit, diese Fragen zu beantworten“, erklärt Gerrit de Veer, Senior Vice President MEE von Signavio. „Und wenn ein Unternehmen die vorgestellten vier Schritte berücksichtigt, ist es auf dem besten Weg zu verstehen, wie die Zusammenarbeit im Unternehmen wirklich funktioniert und welche Verbesserungen vorgenommen werden sollten.“
Diese Presseinformation und Bildmaterial können unter www.pr-com.de/signavio abgerufen werden.
Themen in diesem Fachartikel:
Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Über eine Million Anwender in mehr als 1.500 Unternehmen weltweit vertrauen auf das einzigartige Angebot von Signavio, um Prozesse als Teil ihrer DNA zu verankern. Die Business Transformation Suite von Signavio ermöglicht mittleren und großen Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu modellieren, zu optimieren, zu analysieren und gewinnbringend zu steuern. Die intelligente Suite ermöglicht es, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und unterstützt Unternehmen unter anderem in den Bereichen Digitale Transformation, Operational Excellence und Customer Journey Mapping. Mit Hauptsitz in Berlin und Niederlassungen in den USA, Großbritannien, Frankreich, den Niederlanden, der Schweiz, Singapur und Australien hat Signavio bereits zur Optimierung von mehr als einer Million Prozessmodelle weltweit beigetragen. Weitere Informationen finden Sie unter http://www.signavio.com/de.
Signavio GmbH
Basem Abdo
Global Head Brand & Communications
Kurfürstenstraße 111
10787 Berlin
Tel.+49 170 654 12 20
E-Mail: basem.abdo(at)signavio.com
Internet: www.signavio.com
PR-COM Beratungsgesellschaft für
strategische Kommunikation mbH
Natascha Hass
Sendlinger-Tor-Platz 6
80336 München
Tel. +49-89-59997-715
E-Mail: natascha.hass(at)pr-com.de
Datum: 08.01.2020 - 13:27 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 1783470
Anzahl Zeichen: 0
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Natascha Hass
Stadt:
Berlin
Telefon: +49-89-59997-715
Kategorie:
Internet
Anmerkungen:
Dieser Fachartikel wurde bisher 208 mal aufgerufen.
Der Fachartikel mit dem Titel:
"Erfolgreiches Process Mining in vier Schritten
"
steht unter der journalistisch-redaktionellen Verantwortung von
Signavio (Nachricht senden)
Beachten Sie bitte die weiteren Informationen zum Haftungsauschluß (gemäß TMG - TeleMedianGesetz) und dem Datenschutz (gemäß der DSGVO).