Was diese Fusion und die dabei erzielten Synergieeffekte für die Optimierung von Geschäftsprozessen bedeutet, wird im Folgenden erläutert. Zunächst aber ein genauerer Blick auf die beiden Ansätze und was ihre Besonderheit ausmacht:
Business Intelligence (BI): BI bezeichnet eine Form der Geschäftsanalytik und ist ein schon seit den 90ern kursierendes IT-Word aus Kreisen der Wirtschaftsinformatik. Aufgrund der digitalen Transformation sind Unternehmen heutzutage mit einem Wust an Daten konfrontiert, die aus allen Quellen wie SAP, anderen ERP-Systemen, MS Excel, etc. in ihre Serverstrukturen einfließen. Durch die Sammlung, Auswertung und Darstellung dieser Daten mittels BI können konkrete Aussagen über die Performance des eigenen Unternehmens getroffen werden. Darüber hinaus können durch die systematische An alyse von Big Data Zusammenhänge der Daten auf der Meta-Ebene erarbeitet werden und Key-Performance-Indikatoren (KPIs) durch Visualisierung greifbar gemacht werden. Der Mehrwert liegt darin, durch die Erkenntnisse aus der Datenanalyse, Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen zu verbessern, aber auch Business-Strategien besser vorausplanen und beispielsweise Vorhersagen über Probleme und aufkommende Trends treffen zu können.
Process Mining: Unter dem Begriff „Process Mining“ versteht man die automatisierte Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. Wertet man nun diese Spuren aus und bezieht alle relevanten Kennzahlen ein, kann das in den Daten enthaltene implizite Prozesswissen visualisiert und somit greifbar und transportierbar gemacht werden. In klassischen BI-Anwendungen bleibt dieses Wissen verborgen. Der entscheidende Unterschied zwischen Process Mining und BI beste ht dementsprechend darin, nicht nur die Ausgangs- und Enddaten von Geschäftsprozessen anhand von KPIs visualisieren zu können, sondern Prozesse in der Gesamtheit all ihrer einzelnen Prozessschritte darzustellen und somit tiefer durchleuchten zu können. Somit kann also ein Soll- mit einem Ist-Prozess verglichen und bis zum Kern rückverfolgt werden, um Schwachstellen und Ausreißer herauszukristallisieren. Prozesse lassen sich dadurch dann nicht nur optimieren, sondern auch harmonisieren. Das erspart Zeit, Ressourcen und vor allem Kosten.
Die goldene Symbiose aus BI und Process Mining auf Basis von Qlik®: Mit BI lassen sich zwar KPIs visualisieren und bewerten, aber es fehlt gerade die Analyse der einzelnen Geschäftsprozessschritte aus dem Process Mining, um aus Prozessverläufen und deren Abweichungen Fehlerursachen punktgenau nachvollziehen zu können. Im Umkehrschluss fehlt dem Process Mining aber genau diese vis uelle Veranschaulichung und die Möglichkeit z. B. Ad-hoc-Analysen (auch bekannt unter Self Service BI) durchzuführen, die man sonst aus typischen BI-Tools kennt.
Der entscheidende Knackpunkt liegt nun darin, beide Technologien miteinander zu kombinieren, um eine „Symbiose“ zu erhalten und vom einzigartigen Synergieeffekt beider Ansätze zu profitieren. In der praktischen Umsetzung dieser Symbiose treffen das mehrfach mit dem Gartner Magic Quadrant for BI and Analytics Platforms ausgezeichnete System von Qlik® in Kombination mit MEHRWERK ProcessMining (MPM) den Nagel auf den Kopf. Die Symbiose aus Qlik Sense® und MPM bietet nicht nur eine Plattform, die „the best of both worlds“ aus den Bereichen BI und Process Mining vereint, sondern auch eine Softwarekombination, die dem Zeitgeist der Digitalisierung standhält – in Sachen Responsive Design, mobil er Zugriff, und hochperformanter In-Memory-Technologie.
Das Qlik®-basierte Process Mining ermöglicht eine interaktive Self-Service-Analyse der Unternehmensprozesse anhand leicht interpretierbarer Visualisierungen und dem komfortablen Vergleich von Leistungskennzahlen mit allen Prozessvarianten. Dadurch wird nicht nur eine höhere Qualität der Endresultate gesichert, sondern auch mehr Durchblick innerhalb von Prozessen und des Konglomerats „Big Data“ erschaffen.
Am 05.07.2018 bietet MEHRWERK das kostenfreie Webinar "Get Real Insights | Process Mining auf Basis von Qlik Sense®" an.