Business Process Management und Business Intelligence: Das Bindeglied

In den modernen Zeiten entstehen ständig neue Geschäftsabläufe und -modelle. Zur gleichen Zeit findet jedoch auch eine Digitalisierung und ein Umbau von bereits vorhandenen Bereichen und Prozessen statt. Dies bedeutet große Herausforderungen für das Prozess-Management von Unternehmen, da die Zyklen der Implementierung stetig kürzer ausfallen, die Prozessmodelle kontinuierlich aktueller sind und die Prozesse nur in einem kurzen Zeithorizont beschrieben werden müssen.

Unternehmen, die zum Beispiel ihren Kundenservice maßgeblich optimieren möchten, können jedoch mit dem digitalen Assistenten MR.KNOW diese Herausforderungen problemlos meistern, da etwa die Implementierung in kürzester Zeit möglich ist.

Das Process Mining

Es ist durchaus möglich, dass Managementkonzepte, welche sich in der Vergangenheit bewährt haben, im Zuge der Digitalisierung in den Hintergrund rücken. Allerdings gilt dies keinesfalls für das moderne Prozess-Management. Vielmehr ist das Gegenteil der Fall, denn durch neue Methoden und Techniken aus dem Bereich der Analyse von Prozessdaten entsteht die Möglichkeit, in digitalisierten Prozessen vielversprechende Optimierungspotentiale aufzudecken.

Bei der Methode des sogenannten Process Mining handelt es sich um ein wichtiges Bindeglied des Prozess-Managements. Eine besonders wichtige Rolle spielt dabei Big Data. Werden Prozesse in Unternehmen nicht gelebt, stellt das Process Mining eine große Hilfe dar, etwa in Fällen, in denen die Geschäftsabläufe auf veraltete Art und Weise dokumentiert werden, die Beteiligten sich mit den dokumentierten Prozessen nicht identifizieren können oder Unklarheiten hinsichtlich der Verantwortlichkeiten und Rollen in den Prozessen bestehen.

Die Verbindung von Big Data und dem Process Management

Im Fokus des Process Minings steht die Analyse von Geschäftsprozessen durch die digitalen Spuren sowie ihre Rekonstruktion. Es findet ein Zusammenfügen der einzelnen Schritte und eine Visualisierung des Prozesses statt. Besonders häufig angewendet wird das Process Mining dabei in Unternehmen, in denen die Qualität der Prozessbeschreibung unzureichend ist.

Die Methoden aus dem Bereich der Business Intelligence werden in Unternehmen bereits seit einiger Zeit angewendet, um ein besseres Datenverständnis zu entwickeln. Dabei wird vor allem das Ziel verfolgt, die operativen und strategischen Entscheidungen in Unternehmen zu optimieren. Heutzutage sind bereits einige Anbieter von Process-Mining-Anwendungen zu finden, welche die Techniken des Process Minings mit den Methoden der Business Intelligence kombinieren und dadurch die Vorteile der BI-Tools für sich nutzen.

Die Vorteile der Kombination aus Business Intelligence und Process Mining

Durch die Kombination der beiden Bereiche ergeben sich einige Vorteile, die Unternehmen für ihre Zwecke nicht vernachlässigen sollten. Schließlich erhalten die Entscheider so auf die Indikatoren für die Prozess-Performance nicht nur eine aggregierte Sicht, sondern außerdem die Möglichkeit, die gelebte Bearbeitungsart von Vorgängen im Unternehmen zu visualisieren.

Außerdem wird ihnen durch die innovativen Tools erlaubt, beispielsweise Leistungsdaten auf Materialgruppen- oder Länderebene prozessbezogen miteinander zu vergleichen. Damit ein besseres Verständnis für die Prozesse erlangt werden kann, ist es außerdem sinnvoll, einen Vergleich zwischen den Soll- und den Ist-Prozessen anzustellen.

Wird eine Erweiterung der grundlegenden Tools des Process Managements mit denen des Process Minings und der Business Intelligence vorgenommen, entfällt das manuelle Modellieren von Prozessen. Vielmehr findet eine automatische Aktualisierung von Prozessmodellen statt. So lässt sich das Prozess-Management wesentlich intelligenter gestalten und die Steuerung der Geschäftsprozesse profitiert in hohem Maße von den Erkenntnissen, welche aus den operativen Daten gewonnen werden.