Process Mining – einfach erklärt |Damu-Analytics

Process Mining, Data Mining, Text Mining – Die Data Analysten werden zu Minenarbeitern und keiner weiß mehr was das alles eigentlich bedeutet. In diesem Artikel möchte ich euch den Begriff Process Mining erläutern, da er in den letzten Jahren eine wachsende Bedeutung im Unternehmensumfeld erfahren hat und euch häufige Fehler die beim Einsatz gemacht werden beschreiben.

So was ist denn jetzt dieses Process Mining? Im Prinzip leitet es sich vom Begriff Data Mining ab und um Process Mining zu verstehen, sollte man den Begriff Data Mining verstehen. Also fangen wir doch genau dort einmal an. Data Mining setzt sich aus 2 Begriffen zusammen. Data = Daten und Mining = Schürfen. Daraus lässt sich schließen, dass man mit Data Mining versucht Daten zu schürfen also zu gewinnen. Wichtig ist dabei, dass es nicht darum geht Daten zu erschaffen oder zu erfassen, sondern Informationen und Wissen aus den bereits erfassten Daten zu gewinnen. Dabei werden vor allem Methoden angewandt mit denen Daten strukturiert und zusammengefügt werden. Mit verschiedenen Algorithmen, Machine Learning, Text Mining Algorithmen kann der Data Analyst/Scientist dann versuchen Muster und Abhängigkeiten in den Daten zu entdecken und so neue Erkenntnisse aus den Daten zu generieren. Im Verlauf des Datenaufbereitung Prozesses entsteht so eine Datenpipeline die alle Daten durchlaufen und am Ende stehen die Erkenntnisse aus den Daten aufbereitet zur Verfügung. Data Mining ist dabei nur ein Teil dieser Prozesskette, welcher die Muster in den Daten aufdecken soll.

In der Abbildung lässt sich diese Prozesskette nachverfolgen. Was hat das mit Process Mining zu tun? Nun während Data Mining vor allem Informationen im allgemeinen schürfen soll, schürft Process Mining speziell nach Prozessen. Es sollen also aus Daten tatsächliche Prozesse geschürft werden und neue Erkenntnisse gewonnen werden.

Wie wird das realisiert? Im Prinzip werden in IT-Systemen fast alle Änderungen erfasst und mit einem Zeitstempel versehen in einer Datenbank hinterlegt. Diese Daten werden nun extrahiert und in einer Event-Log Tabelle zusammengefügt. Dabei können diese Daten aus unterschiedlichsten Systemen stammen. Es bietet sich deshalb an diese Aufbereitung in einer eigenen Datenbank vorzunehmen. Dieser Vorgang wird auch ETL genannt. ETL steht für Extract Transform and Load. Die Durchführung des ETL Schrittes in einer eigenen Datenbank ermöglicht das zusammenführen von Daten die aus verschiedenen IT-Systemen kommen. Das Process Mining Tool greift auf diese nun aufbereiteten Daten zu und fügt diese in einen Prozessablauf zusammen. Mithilfe weiterer Methoden wie Machine Learning oder statistischen Analysen können nun die Prozesse analysiert werden. Außerdem können Prozessmodelle mit den tatsächlichen Prozessen abgeglichen werden. Wie so eine Infrastruktur aufgebaut sein könnte soll die unten angehängte Abbildung verdeutlichen.

Bei Process Mining wird dabei vor allem in 3 Ebenen unterschieden

1. Discovery: Es wird der tatsächliche Prozess mithilfe von Event-Logs abgebildet. Dieser wird mit statistischen oder ML Algorithmen visualisiert und analysiert.
2. Conformance: Erweitert die Ebene der Discovery um den Abgleich des Ist-Prozesses mit einem Soll-Prozessmodell. Ermöglicht es Abweichungen zum Soll Prozess zu identifizieren.
3. Enhancement: Ermöglicht es zusätzlich Erkenntnisse direkt im Soll-Prozessmodell zu hinterlegen. Prozessmodelle können also angepasst werden und mit den Process Mining Ergebnissen angereichert werden.

Welche Fehler kann ein Unternehmen nun dabei machen?

Der erste Fehler den man machen kann ist es das gesamte Projekt in der IT zu verorten. Es liegt auf dem ersten Blick nahe, die Verantwortung von Process Mining in die Hände der IT Abteilung zu legen, immerhin geht es um Datenbanken, IT-Systeme, Netzwerke, Algorithmen kurzum es geht um IT. Allerdings weiß die IT zwar wie man Netzwerke einrichtet, IT-Systeme betreibt und auch Datenbanken aufbaut, pflegt und betreibt. Häufig fehlt aber der fachliche Blick auf die Unternehmensprozesse. Darum sollte aus meiner Sicht die Verantwortung im Prozessmanagement des Unternehmens liegen. Die IT sollte gleichzeitig mit im Projekt eingebunden sein, da sie die IT Fachexpertise besitzt.

Der zweite große Fehler ist, dass viele Unternehmen Process Mining in ihr Silo Denken integrieren. Dabei wird Process Mining zwar eingeführt. Die Analysen beziehen sich dabei aber nur auf ein oder zwei Systeme die in einer Abteilung genutzt werden. Der Prozess wird nicht zu Ende betrachtet. An den Grenzen der Abteilung hört die Analyse auf und die Prozessanalyse wird weiterhin so durchgeführt wie in der Vergangenheit, man nutzt dabei nur ein neues Tool. Die Stärke von Process Mining wird erst deutlich, wenn man die Prozesse komplett entlang der Wertschöpfungskette eines Unternehmens betrachtet. Von der Kundenanfrage beim Vertrieb, über die Vertragsverhandlung, den Vertragsabschluss und die Produktion bis zur Auslieferung. In Großen Unternehmen sind hier eine Vielzahl von Systemen beteiligt und Prozessanalysen erfolgen nur in einzelnen Bereichen ( z.B. dem Vertrieb) aber übergreifende detaillierte Prozessanalysen erfolgen häufig nicht, oder nur in einer groben Prozessmodellierung. Process Mining kann hier Ende zu Ende den tatsächlichen Prozess aufzeigen und bisher unbekannte Abhängigkeiten aufzeigen.

Der letzte große Fehler auf den ich noch eingehen möchte, ist zu denken dass Process Mining alleine bereits einen Mehrwert erzeugt und andere Prozessmanagement Methoden nicht mehr benötigt werden. Process Mining ersetzt keine Wertstromanalyse, kein Six Sigma oder Kanban. Es ersetzt auch nicht den Process Engineer oder Prozessmanager im Unternehmen. Es ist ein zusätzliches Werkzeug das den Mitarbeitern an die Hand gegeben wird. Es ermöglicht die schnelle Erfassung von Ist Prozessen ohne aufwendige REFA Messungen und durch eine durchgehende Integration von Process Mining kann laufend der tatsächliche Ist Stand der Prozesse analysiert werden. Man sollte aber auch Process Mining nicht als Heilige Kuh verkaufen bzw. in sein Unternehmen einkaufen und denken, nun brauche ich keine Prozessmanager mehr. Es erweitert nur den Werkzeugkasten der Prozessmanager und richtig eingesetzt wird es die Arbeit vereinfachen und die Qualität der Arbeit heben.

Ich hoffe ich konnte euch den Begriff Process Mining etwas näher bringen und ein Verständnis schaffen, wozu es eingesetzt werden kann.