Process Mining

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Process Mining ist eine Technologie des Prozessmanagements, die es ermöglicht, Businessprozesse auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen zu rekonstruieren und zu analysieren. Die in den Systemen gespeicherten einzelnen Schritte des Prozesses werden zusammengefügt und der Prozess in seiner Gesamtheit visualisiert. Process Mining ermöglicht es, das in Daten enthaltene, implizite und sonst verborgene Prozesswissen zu modellieren und somit greifbar und transportierbar zu machen. Die Technologie wird oft verwendet, wenn durch andere Herangehensweisen keine formale Beschreibung der Prozesse möglich oder wenn die Qualität existierender Prozessaufzeichnungen fragwürdig ist. Zeitgenössische Management-Trends wie z. B. BAM (Business Activity Monitoring), BOM (Business Operations Management), BPI (Business Process Intelligence) zeigen das große Interesse daran, die Analysemöglichkeiten in diesem Bereich weiterzuentwickeln.

Einsatzgebiete[Bearbeiten]

Grundsätzlich kann Process Mining überall dort eingesetzt werden, wo einzelne Schritte eines Prozesses in solcher Weise in einem IT-System gespeichert werden, dass die Zusammengehörigkeit und Chronologie der einzelnen Schritte nachvollziehbar ist. Diese Nachvollziehbarkeit wird durch das Vorhandensein eines Prozess- oder Ablaufprotokolls sichergestellt. Besonders trifft das auf Workflows zu, die in Workflow-Management-Systemen gespeichert und verwaltet werden. Ein Workflow ist ein formal beschriebener Geschäftsprozess, der durch ein Workflow-Management-System koordiniert und kontrolliert werden kann. Durch Benutzerschnittstellen können Nutzer mit dem System interagieren und einzelne Schritte eines Workflows speichern und bearbeiten. Die Gesamtheit der gespeicherten Schritte ergibt schließlich einen Prozess, der mit Process Mining gehoben und rekonstruiert werden kann. So können z. B. die Transaktionen aus ERP-Systemen, der Verlauf von Tickets in einem Ticketsystem oder klinische Behandlungspfade von Patienten eines Krankenhauses dargestellt werden. Weitere Anwendungsmöglichkeiten für Process Mining finden sich beispielsweise im Wissensmanagement oder in Assistenzsystemen.

Technologie[Bearbeiten]

Process Mining kann als Bindeglied zwischen Data-Mining und Business Process Management gesehen werden. Im Gegensatz zu Data-Mining konzentriert sich Process Mining jedoch auf die Hebung von in Daten enthaltenem, implizitem Prozesswissen.

Ausgangspunkt für Process Mining bildet eine Sammlung von Daten, in denen einzelne Prozessschritte gespeichert sind. Die Qualität dieser Daten ist dabei sehr bedeutend für das Process Mining. Auf diese Daten werden nun eine Reihe statistischer Modelle angewendet, mit deren Hilfe der Standardverlauf des Prozesses (Kernprozess) ermittelt wird. Dieser Kernprozess gilt dann als Grundlage für die übrigen Prozessabläufe und ermöglicht es, Abweichungen vom Standardprozess zu ermitteln.

Process-Mining-Typen[Bearbeiten]

Die „IEEE Task Force on Process Mining“ definiert drei verschiedene Process-Mining-Typen[1]:

Discovery[Bearbeiten]

Aus den vorhandenen Ablaufsprotokollen vorliegender Daten werden die darin enthaltenen Prozesse rekonstruiert, ohne vorher über Informationen oder Modelle vorhandener Prozesse zu verfügen. Process Mining dient hier der reinen Hebung vorhandener Prozesse. Diese Art der Anwendung von Process Mining ist derzeit die Bekannteste.

Conformance[Bearbeiten]

Bei dieser Art des Process Mining existiert bereits ein Modell über einen Prozessablauf. Die vorhandenen Daten werden nun auf Basis des Modells und der vorliegenden Ablaufprotokolle mit Process Mining auf die Konformität zum vorhandenen Modell überprüft.

Enhancement[Bearbeiten]

Auch hier liegen die Ablaufprotokolle und ein Modell des vorhandenen Prozesses bereits vor. Im Gegensatz zum Conformance-Typ sollen hier jedoch nicht nur Theorie und Praxis auf ihre Konformität hin überprüft, sondern das vorhandene Modell gegebenenfalls angepasst und erweitert werden. Im Idealfall führt dieses Vorgehen zu einem neuen, besseren Modell des gewünschten Prozesses.

Verwandte Technologien und Managementansätze[Bearbeiten]

Software[Bearbeiten]

  • Celonis[2]
  • Fluxicon Disco[3]
  • ProM Framework (Open Source)[4]
  • Perceptive Reflect[5]
  • QPR Process Analyzer[6]
  • SNP Business Process Analysis[7]

Quellen[Bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Process Mining Manifesto (PDF; 806 kB), IEEE Task Force on Process Mining
  2. Celonis
  3. Fluxicon Disco
  4. ProM Framework (Open Source)
  5. Perceptive Reflect
  6. QPR Process Analyzer
  7. SNP Business Process Analysis