Kombinieren Sie Business Intelligence und Process Mining für eine datengestützte Entscheidungsfindung

Unternehmen stehen heute unter einem enormen Druck, alles auf einmal zu sein. Sie müssen transparent sein und gleichzeitig maximale Einnahmen und Gewinne generieren. Sie müssen Produkte zu wettbewerbsfähigen Preisen und erstklassigen Service bieten. Sie müssen der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein und sich die neuesten digitalen Tools und Trends zu eigen machen.

Wie also können Unternehmen all diese Ziele erreichen und in einer Umgebung erfolgreich sein, in der Geschwindigkeit und Präzision so entscheidend sind?

Eine Antwort:Agilität. Zugegeben, Agilität ist zwar schon seit einigen Jahren ein Schlagwort, aber aus gutem Grund. In diesem Artikel wird untersucht, wie Unternehmen agiler sein können, indem sie ihre Mitarbeiter befähigen, spontan effektivere Entscheidungen zu treffen. Und wie das mit Dingen wie Business Intelligence und Process Mining erreicht werden kann. Wir werden auch untersuchen, wie der aktuelle Business-Intelligence-Markt den wachsenden Prozessmarkt beeinflusst hat, insbesondere indem Daten für mehr Personengruppen zugänglicher und viel leichter verständlich gemacht wurden.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Process Mining?

Vorbei sind die Zeiten des Top-Down-Managements, in denen das höhere Management die Richtung vorgab und sie an ihre Teams weitergab. Um ein wirklich anpassungsfähiges, florierendes Unternehmen zu werden, müssen alle Mitarbeiter über die richtigen Tools und Informationen verfügen, um schnelle und fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Die Popularität und weitverbreitete Einführung von Business-Intelligence- und Process-Mining-Software sind Beweise für diesen Ansatz, da beide Technologien dazu beitragen, neue Sichtbarkeit und wertvolle Erkenntnisse zu generieren. Business Intelligence ist ausgereifter und bekannter. Process Mining verfolgt einen ähnlichen Weg, insbesondere wenn es um den Self-Service-Zugriff geht, den Mitarbeiter benötigen.

Business Intelligence gibt Endbenutzern mithilfe von Key Performance Indicators (KPIs), Leistungsmetriken, Berichten, Dashboards und Visualisierungen Input für den Geschäftsbetrieb, die alle bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung helfen. Andererseits dient Process Mining dem gezielten Einblick in die spezifischen Prozesse eines Unternehmens.

Process Mining untersucht einen bestimmten Prozess in seiner Gesamtheit, sodass Benutzer Engpässe, Ineffizienzen und Risiken erkennen können.

Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass sich Business Intelligence auf Daten und lokale Entscheidungsfindung konzentriert, nicht auf die End-to-End-Prozesse des Unternehmens. Process Mining geht einen Schritt weiter als Business Intelligence, indem es Benutzern eine ganzheitliche Sicht auf einen Prozess über eine dynamische Benutzeroberfläche und andere intuitive Tools bietet. Business Intelligence neigt dazu, ein statisches Modell des Prozesses als Ausgangspunkt zu verwenden, um KPIs zu definieren und sie dann zu beobachten. Process Mining beginnt jedoch mit der Erstellung eines dynamischen Prozessdiagramms, mit dem die relevantesten Daten in Echtzeit analysiert werden können.

Jeder ist auf seine Weise effektiv, aber was wäre, wenn wir die besten Teile der Business Intelligence – einfache Visualisierung, einfache Berichterstellung und klarer Geschäftskontext – nehmen und sie auf Process Mining anwenden könnten?

Mit anderen Worten, was können wir von Business Intelligence lernen, um Process Mining noch erfolgreicher zu machen?

Herausforderungen meistern, neue Erkenntnisse gewinnen

Business Intelligence begann als Mittel für eine kleine Gruppe von Personen, manchmal nur eine Person aus der IT, die Einblicke in Daten gewinnen und diese Informationen an das Management weitergeben konnte. Die nächste Stufe, Self-Service Business Intelligence, ist weniger auf einen IT-Gatekeeper angewiesen, sodass Analysten ihre Berichte für das Management erstellen können.

Self-Service Business Intelligence stellt jedoch drei echte Herausforderungen dar:

• Unstimmigkeiten: Verschiedene Personen können dieselben Daten auf unterschiedliche Weise interpretieren.

• Sicherheit :In den meisten Self-Service-Business-Intelligence-Modellen hat ein Benutzer die Kontrolle über alle Daten, obwohl er wirklich nur auf eine begrenzte Menge zugreift.

• Abhängig: Benutzer müssen sich möglicherweise auf eine Person verlassen, um verschiedene Berichte zu erstellen, was zu Ineffizienzen und Engpässen führt.

In der Vergangenheit, als Unternehmen eher horizontale Berichtslinien bevorzugten, funktionierten sowohl geregelte als auch Self-Service-Modelle. Aber jetzt können es sich Unternehmen nicht mehr leisten, darauf zu warten, dass Entscheidungen vom oberen Management durchsickern, oder sich auf eine Person zu verlassen, die ihre Berichte unterstützt. Darüber hinaus ist die Sicherheit eindeutig ein wichtiges Anliegen, und die meisten Unternehmen tun alles, um das Gesamtrisiko zu minimieren.

Stattdessen erkennen Unternehmen jetzt – und streben danach – die Vorteile der Befähigung der gesamten Belegschaft, alltägliche Entscheidungen mithilfe einer Bottom-up-Methode zu treffen. Ein solcher Ansatz geht mit der Idee des gesteuerten Self-Service einher, bei dem Daten sicher und konsistent sind, Einzelpersonen jedoch für ihre eigenen Berichte und Analysen auf bestimmte Daten zugreifen können. Der gesteuerte Self-Service ermöglicht es auch dem nicht-technischen Management, noch mehr Einblicke in die Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Was kann Process Mining von Business Intelligence lernen?

Da die Berichtslinien horizontaler werden, stehen Business-Intelligence-Tools noch mehr Benutzern auf mehr Ebenen zur Verfügung. Einer der Faktoren, die diese Demokratisierung von Business-Intelligence-Tools – Beispiele wie Qlik, Tableau und Microsoft Power BI – vorangetrieben haben, sind die leistungsstarken Visualisierungsfunktionen von Business Intelligence.

Effektive Visualisierung in Business Intelligence ist ein Nebenprodukt jeder geregelten Self-Service-Arbeitslast, da mehr Menschen neue Informationen und Erkenntnisse aus komplexen Daten gewinnen müssen. Wir sehen jetzt einen ähnlichen Trend im Zusammenhang mit Process Mining.

Process Mining ist zwar neuer als Business Intelligence, verfolgt aber einen ähnlichen Weg. Die meisten Tools befinden sich jetzt im Self-Service-Stadium, aber UiPath ist ein Early Adopter des geregelten Self-Service. Unternehmen erkennen, dass sie, um den größtmöglichen Nutzen aus Process Mining zu ziehen, alle Prozessverantwortlichen mit umfassenden Process-Mining-Funktionen ausstatten müssen, um schnell intelligente Entscheidungen treffen zu können. UiPath Process Mining hat frühe Wurzeln in Business Intelligence, was hilfreich ist, um Prozesse mit der allgemeinen Geschäftsstrategie zu verknüpfen und Erkenntnisse selbst für technisch nicht versierte Benutzer leicht verständlich zu machen.

Visualisierung ist beispielsweise ein wichtiger Grundsatz moderner Business Intelligence, der von anderen Process-Mining-Tools oft übersehen wird. Die Visualisierung wird dadurch vorangetrieben, dass Erkenntnisse für Benutzer leicht verständlich und kontextbezogen sind. UiPath Process Mining enthält einen zum Patent angemeldeten Prozessdiagrammalgorithmus, der die Visualisierung und Interpretierbarkeit von Geschäftsprozessen verbessert. Es umfasst auch die Möglichkeit, historische Trends einfach anzuzeigen, um die Leistung mit einem früheren Zeitraum zu vergleichen und zu überwachen.

Insgesamt inspiriert uns unsere Erfahrung in Visualisierung und Business Intelligence immer noch, wie wir neue Process-Mining-Innovationen entwickeln.

Profitieren Sie von einer leistungsstarken Kombination

Um agil zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Belegschaft stärken. Ein direkter Weg, dies zu tun, ist die Bereitstellung von Tools, die Prozessverantwortliche in die Lage versetzen, effektive und klarsichtige Entscheidungen zu treffen. Nur so können Unternehmen in einem schnelllebigen Umfeld wettbewerbsfähig bleiben.

Process-Mining-Software kann immer noch an den Erfolg von Business Intelligence anknüpfen, um Daten einer größeren Anzahl von Benutzern zugänglich zu machen. Bei UiPath bemühen wir uns sicherzustellen, dass UiPath Process Mining so benutzerfreundlich und effektiv wie möglich ist. Und wir konnten dies tun, indem wir auf unsere Erfahrung in Visualisierung und Business Intelligence zurückgreifen.

Es hört jedoch nicht auf. Wir suchen ständig nach Möglichkeiten, unsere Plattform noch besser zu machen, um sie an die Bedürfnisse des sich ständig anpassenden Unternehmens anzupassen. Bleiben Sie dran für weitere Entwicklungen!

Viel Spaß beim Schürfen!