Business Intelligence & Process Mining nutzen für intelligente, datenbasierte Entscheidungen

Organisationen stehen heute unter enormem Druck, alles gleichzeitig zu sein. Sie müssen transparent sein und gleichzeitig maximale Umsätze und Gewinne erzielen. Sie müssen wettbewerbsfähig bepreiste Produkte und erstklassigen Service bieten. Sie müssen der Konkurrenz einen Schritt voraus sein und die neuesten digitalen Tools und Trends nutzen.

Wie können Organisationen all diese Ziele erreichen und in einer Umgebung erfolgreich sein, in der Geschwindigkeit und Präzision so kritisch sind?

Eine Antwort: Agilität. Zugegeben, Agilität war in den letzten Jahren ein Schlagwort, aber aus gutem Grund. Dieser Artikel untersucht, wie Unternehmen agiler werden können, indem sie ihre Belegschaft befähigen, effektivere Entscheidungen ad hoc zu treffen. Und wie das mithilfe von Business Intelligence und Process Mining gelingt. Wir beleuchten auch, wie der aktuelle Business-Intelligence-Markt den wachsenden Process-Mining-Markt beeinflusst hat, insbesondere dabei, Daten für mehr Personengruppen zugänglicher und verständlicher zu machen.

Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Process Mining?

Die Zeiten des Top-down-Managements, bei dem das obere Management die Richtung vorgab und an die Teams weitergab, sind vorbei. Um eine wirklich adaptive, florierende Organisation zu werden, benötigen alle Mitarbeiter die richtigen Tools und Informationen, um schnelle, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Beliebtheit und breite Einführung von Business-Intelligence- und Process-Mining-Software sind Belege für diesen Ansatz, da beide Technologien neue Transparenz und wertvolle Einblicke generieren. Business Intelligence ist reifer und bekannter. Process Mining geht einen ähnlichen Weg, besonders beim Self-Service-Zugang, den Mitarbeiter benötigen.

Business Intelligence gibt Endbenutzern Einblick in Geschäftsabläufe mithilfe von Key Performance Indicators (KPIs), Leistungsmetriken, Berichten, Dashboards und Visualisierungen – all das unterstützt datenbasierte Entscheidungsfindung. Process Mining hingegen wird für gezielte Einblicke in die spezifischen Prozesse eines Unternehmens eingesetzt.

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

Ein wesentlicher Unterschied: Business Intelligence fokussiert auf Daten und lokale Entscheidungsfindung, 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 durch eine dynamische Oberfläche und andere intuitive Werkzeuge bietet. Business Intelligence neigt dazu, ein statisches Prozessmodell als Ausgangspunkt zu nutzen, um KPIs zu definieren und diese dann zu überwachen. Process Mining hingegen beginnt mit der Erstellung eines dynamischen Prozessgraphen, der die Analyse der relevantesten Daten in Echtzeit ermöglicht.

Beide sind auf ihre Weise effektiv, aber was wäre, wenn wir die besten Teile von Business Intelligence – einfache Visualisierung, einfaches Reporting, klarer Geschäftskontext – 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, manchmal nur eine Person aus der IT, die Dateneinblicke gewinnen und diese an das Management weitergeben konnte. Die nächste Stufe, Self-Service Business Intelligence, ist weniger abhängig von einem IT-Gatekeeper, sodass Analysten ihre Berichte für das Management erstellen können.

Doch Self-Service Business Intelligence stellt drei echte Herausforderungen:

• Diskrepanzen: Verschiedene Personen können dieselben Daten unterschiedlich interpretieren.

• Sicherheit: In den meisten Self-Service-BI-Modellen hat ein Benutzer Kontrolle über alle Daten, obwohl er eigentlich nur auf einen begrenzten Teil zugreifen sollte.

• Abhängigkeit: Benutzer müssen sich möglicherweise auf eine Person verlassen, die verschiedene Berichte erstellt, was zu Ineffizienzen und Engpässen führt.

Früher, als Unternehmen horizontale Berichtslinien bevorzugten, funktionierten sowohl gesteuerte als auch Self-Service-Modelle. Heute können sich Unternehmen nicht leisten, auf Entscheidungen zu warten, die vom oberen Management herabtrickeln, oder sich auf eine Person zu verlassen, die ihre Berichte unterstützt. Zudem ist Sicherheit eindeutig ein großes Anliegen, und die meisten Unternehmen tun alles, um das Gesamtrisiko zu minimieren.

Stattdessen erkennen Unternehmen nun – und streben danach – die Vorteile, die gesamte Belegschaft zu befähigen, alltägliche Entscheidungen mit einem Bottom-up-Ansatz zu treffen. Ein solcher Ansatz geht Hand in Hand mit der Idee des gesteuerten Self-Service, bei dem Daten sicher und konsistent sind, aber Einzelpersonen auf spezifische Daten für ihre eigenen Berichte und Analysen zugreifen können. Gesteuerter Self-Service ermöglicht es auch nicht-technischem Management, noch mehr entscheidungsrelevante Einblicke zu gewinnen.

Was kann Process Mining von Business Intelligence lernen?

Da Berichtslinien horizontaler werden, sind Business-Intelligence-Tools für noch mehr Nutzer auf mehr Ebenen verfügbar. Ein Faktor, der diese Demokratisierung von BI-Tools vorangetrieben hat – Beispiele sind Qlik, Tableau und Microsoft Power BI – sind die mächtigen Visualisierungsfähigkeiten von Business Intelligence.

Effektive Visualisierung in BI ist ein Nebenprodukt jeder gesteuerten Self-Service-Arbeitslast, da mehr Menschen neue Informationen und Erkenntnisse aus komplexen Daten gewinnen müssen. Wir sehen nun einen ähnlichen Trend bei Process Mining.

Obwohl Process Mining jünger ist als Business Intelligence, folgt es einem ähnlichen Pfad. Die meisten Tools befinden sich nun im Self-Service-Stadium, doch UiPath war ein früher Anwender von gesteuertem Self-Service. Unternehmen erkennen, dass sie, um den maximalen Wert aus Process Mining zu ziehen, alle Prozesseigner mit vollständigen Process-Mining-Fähigkeiten ausstatten müssen, um schnell kluge Entscheidungen zu treffen. UiPath Process Mining hat frühe Wurzeln in Business Intelligence, was hilfreich ist, um Prozesse mit der Gesamtgeschäftsstrategie zu verknüpfen und Erkenntnisse auch für nicht-technische Nutzer verständlich zu machen.

Visualisierung ist beispielsweise ein wichtiger Grundsatz moderner Business Intelligence und ein Aspekt, den andere Process-Mining-Tools oft übersehen. Visualisierung wird dadurch angetrieben, Erkenntnisse für Nutzer verständlich und kontextbezogen zu machen. UiPath Process Mining umfasst einen patentierten Prozessgraph-Algorithmus, der die Visualisierung und Interpretierbarkeit von Geschäftsprozessen verbessert. Es bietet auch die Möglichkeit, historische Trends einfach anzuzeigen, um die Leistung mit einem früheren Zeitraum zu vergleichen und zu überwachen.

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

Die kraftvolle Kombination nutzen

Um agil zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Belegschaft befähigen. Ein direkter Weg dazu ist, Tools bereitzustellen, die Prozesseigner befähigen, effektive und weitsichtige Entscheidungen zu treffen. Das ist der einzige Weg, wie Unternehmen in einem schnelllebigen Umfeld wettbewerbsfähig bleiben können.

Process-Mining-Software kann dem Erfolg von Business Intelligence folgen, um Daten für eine breitere Nutzerbasis zugänglich zu machen. Bei UiPath streben wir danach, UiPath Process Mining so benutzerfreundlich und effektiv wie möglich zu gestalten. Und wir konnten dies erreichen, indem wir auf unsere Erfahrung in Visualisierung und Business Intelligence zurückgriffen.

Doch damit ist es nicht getan. Wir suchen ständig nach Wegen, unsere Plattform noch besser an die Bedürfnisse des sich ständig anpassenden Unternehmens anzupassen. Bleiben Sie dran für weitere Entwicklungen!

Happy Mining!