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Wie Process Mining 2020 Ihre erfolgreiche Geschäftstransformation 2020 sicherstellt

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Fehlende Informationen über bestehende Prozesse sorgen dafür, dass 70% aller großen Transformationsprojekte und rund 50% aller RPA-Projekte scheitern. Grund hierfür sind mangelndes Verständnis der bestehenden Prozesse und die fehlende Verbindung zwischen der Ermittlung, Visualisierung, Analyse und Ausführung vorhandener Daten. Durch den Einsatz von Process Mining-Technologie erhalten Sie die notwendigen Informationen, die Transparenz und die quantifizierbaren Zahlen, die zur Verbesserung der Ende-zu-Ende-Prozesse für eine nachhaltige Transformation erforderlich sind.

Read this article in English:

Six ways process mining in 2020 can save your business transformation

 

Process Mining im Jahr 2020

Ihr Datenabdruck

Betrachtet man die oben genannten Zahlen (von McKinsey bzw. Ernst & Young (EY)) wird eines deutlich: Die Digitalisierung von Produkten und Dienstleistungen zwingt Unternehmen aller Größen und Branchen dazu, ihre bestehenden Geschäftsmodelle und Prozesse drastisch zu überdenken. Umso wichtiger wird Process Mining. Die Technik nutzt eindeutige Daten – sozusagen den geschäftlichen Fingerabdruck Ihres Unternehmens – um automatisch alle bestehenden Geschäftsprozesse zusammenzufügen und digital darzustellen.

Dieser digitale Nachweis ermöglicht es uns, die Funktionsweise von Prozessen (sowohl in konventioneller als auch variabler Ausführung) bis hin zu einzelnen Prozessinstanzen genau zu visualisieren. Mit anderen Worten: Process Mining deckt verborgene oder inaktive Prozesse auf, legt versteckten Mehrwert offen und ermöglicht ein sofortiges Verständnis.

Mit den richtigen Prozessen zum Erfolg

Mithilfe standardisierter und konfigurierbarer Benachrichtigungen und KPIs können Sie die unmittelbaren Auswirkungen von Prozessänderungen besser nachvollziehen. Auf diese Weise werden Fehlerraten gesenkt und das Vertrauen in das Unternehmen gestärkt. Und das ist noch nicht alles: Jeder, vom neuen Mitarbeiter bis zur C-Suite, kann die Prozesse seiner Organisation besser visualisieren, verstehen und erklären. Dies stellt sicher, dass Prozesse langfristig erfolgreich verändert werden.

Das Potenzial von Prozessen voll ausschöpfen

Im Geschäftsleben ist nicht nur die Kommunikation von entscheidender Bedeutung, sondern auch die Reaktion auf Probleme mit passenden Lösungen. Die täglichen Unternehmensabläufe – gemeint sind die zugrunde liegenden Prozesse – bilden die Verbindung zur eingesetzten Geschäftstechnologie, vom Process Mining bis zur robotergestützten „Prozessautomatisierung“. Ohne ein Verständnis für die Prozesse und tatsächliche Funktionsweise eines Unternehmens ist die Technologie jedoch redundant. Prozesse sind sozusagen das Lebenselixier eines Unternehmens.

 

Process Mining: Ihr Differenzierungsmerkmal

Integration transformativer, digitaler Technologien

Process Mining bietet weit mehr als Erkennen, Visualisieren und Analysieren: Anhand Ihrer vorhandenen Daten können Sie die Ausführung von Prozessen automatisch in Echtzeit überwachen. Diese einfache Bewertung per Mausklick ermöglicht ein sofortiges Verständnis komplexer Prozesse. Innerhalb von Transformationsprojekten, die aufgrund ihrer Natur tief greifende Änderungen in geschäftlichen und organisatorischen Aktivitäten erfordern, liefert Process Mining die visuelle Übersicht und ermöglicht sofortige Maßnahmen.

Dieser selbsttragende Ansatz führt zu nachhaltigen Ergebnissen und schafft eine Prozesskultur innerhalb des gesamten Unternehmens. Experten für digitale Transformation und Excellence können mithilfe eines solch Ansatzes leichter Prozesse nutzen, ihre Projekte und Programme untermauern und Herausforderungen bei Verhaltensänderungen bewältigen. Hierzu zählen eine leichtere Integration transformativer, digitaler Technologien, bessere operative Agilität und Flexibilität, optimierte Unternehmensführung und -kultur sowie Mitarbeiterförderung.

Drei Wege zu einem erfolgreichen Transformationsprojekt mithilfe von Process Mining:

  • Sie benötigen 100% operative Transparenz: Um all Ihre Transaktionen darstellen zu können, ist vollständige Prozesstransparenz erforderlich. Sie ermöglicht den direkten Vergleich zwischen dem Ist-Zustand und dem geplanten Prozessverlauf. Diese Konformitätsprüfung kann automatisch die Probleme und Aufgaben mit der höchsten Priorität identifizieren und die Hauptursachen für Diskrepanzen zwischen Soll und Ist hervorheben, sodass sofort Maßnahmen ergriffen werden können.
  • Sie müssen Kosten senken und die Effizienz steigern: Untersuchungen von Signavio zeigen, dass fast 60% der Unternehmen aufgrund von Ineffizienzen bei den Prozessen unnötige zusätzliche Kosten tragen mussten. Process Mining kann Ihrem Unternehmen helfen, die Kosten zu senken, da es Schwachstellen und Abweichungen entdeckt und gleichzeitig aufzeigt, welche Prozesse ausbremsen – einschließlich der Engpässe und Ineffizienzen, die sich auf den Umsatz auswirken. Process Mining bietet die Möglichkeit zu Prozessverbesserungen und vorausschauenden Strategien und somit zu positiven geschäftlichen Veränderungen.
  • Sie müssen den Einkaufs- und Verkaufszyklus optimieren: Dauert der Versand zu lange? Welcher Lieferant unterstützt Sie unzureichend? Welcher Lieferant ist der Beste? Process Mining ist Ihr One Click Trick, um Antworten auf solche Fragen zu finden und zu ermitteln, welche Einheiten die beste Leistung erbringen und welche nur Zeit und Geld verschwenden.

Process Mining und Robotic Process Automation (RPA)

Die vorteilhafte Kombination beider Technologien

RPA (Robotic Process Automation) ermöglicht die Automatisierung manueller, sich wiederholender und fehleranfälliger Aufgaben. Dies setzt jedoch voraus, dass Prozessverantwortliche genau wissen, wie und mit welchem Ziel sie Software-Roboter einsetzen und ihre Leistung kontinuierlich messen. Daher bietet die Kombination aus RPA und Process Mining Unternehmen viele Vorteile: Über die gesamte RPA-Initiative hinweg können sie die Leistung und die Vorteile ihrer Software-Roboter messen und sie bestmöglich für ihr Szenario einsetzen.

Upgrade robotergestützter Automatisierung

Mit diesen Erkenntnissen eignet sich Process Mining hervorragend als Vorbereitung für die Prozessautomatisierung: Um die Vorteile der robotergesteuerten Automatisierung vollumfänglich auszuschöpfen, müssen Organisationen nicht nur ihre bestehenden Systeme verstehen, sondern auch Möglichkeiten zur Automatisierung ermitteln. Process Mining-Werkzeuge bieten während des gesamten RPA-Zyklus wertvolle Erkenntnisse über die Prozessdaten: von der Festlegung der Strategie bis hin zu kontinuierlichen Verbesserungen und Innovationen.

 Drei Wege zu einem erfolgreichen RPA Lifecycle-Projekt mithilfe von Process Mining:

  • Sie benötigen Prozessübersichten nach bestimmten Kriterien: Um einen vollständigen Überblick über die Ende-zu-Ende-Prozesse zu erhalten, müssen Prozesse mit hohem ROI identifiziert werden, die sich für die RPA-Implementierung eignen. Auf diese Weise können Sie den optimalen Prozessfluss/-pfad ermitteln und redundante Prozesse aufdecken, die Ihnen vor der Automatisierung möglicherweise gar nicht bewusst waren.
  • Sie sind unsicher, wie Sie die Mensch-Maschine-Zyklen am besten optimieren: Indem Sie den optimalen Prozessfluss/-pfad ermitteln, können Sie auch ineffiziente Mensch-Roboter-Übergaben besser erkennen und erhalten quantifizierbare Daten zu den finanziellen Auswirkungen jedes „digitalen Mitarbeiters“ oder Prozesses. Auf diese Weise können Sie die Arbeit von Mensch und Roboter in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz, Kosten und Projektdauer vergleichen.
  • Sie müssen besser verstehen, wie RPA ältere Prozesse und Systeme unterstützt: Durch die Integration in Cloud- und Web-/App-basierte Services können Unternehmen dank RPA auch ihre Legacy-Systeme weiter nutzen. Auf diese Weise lassen sich Legacy-Funktionen mit modernen Tools, Anwendungen und sogar mobilen Apps verbinden. Effizienz und Effektivität werden in allen wichtigen Unternehmensabteilungen, einschließlich HR, Finanzwesen und Legal, verbessert.

Process Mining für ein besseres Kundenerlebnis und Mapping

Denken Sie Kundenzufriedenheit neu

Die Integration von Process Mining in andere Technologien ist auch für eine bessere Prozessqualität und das Wachstum am Markt von entscheidender Bedeutung. So steht beim Prozessmanagement bereits die Kundenbindung im Fokus. Ein erfolgreiches Prozessmanagement ermöglicht es Unternehmen, den Kunden im Rahmen von umfassenden Effektivitätszielen zu geringstmöglichen Kosten zu begeistern, anstatt einseitige Effizienzziele zu verfolgen.

Darüber hinaus bietet Process Mining im Rahmen des Customer Journey Mapping (CJM) – insbesondere in Verknüpfung mit den zugrunde liegenden Prozessen – die Möglichkeit, bessere geschäftliche Erkenntnisse zu erzielen und diese Prozesse mit einer Outside-In-Kundenperspektive zu betrachten. Durch die Kombination aus Process Mining mit einer kundenorientierten Sicht auf die geschäftlichen Tätigkeiten wird die Kundenzufriedenheit zu einem strategischen Faktor für den geschäftlichen Erfolg.

Das volle Potenzial von Prozessen nutzen

Setzen Sie bei Process Mining-Initiativen auf Signavio Process Intelligence und erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper Erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence, wie Ihr Unternehmen den versteckten Mehrwert von Prozessen für sich nutzen, neue Ideen generieren und Zeit und Geld sparen kann.

Klaudius Kostow

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Tableau

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Dies ist ein Artikel der Artikel-Serie “BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation“. Solltet ihr gerade erst eingestiegen sein, dann schaut euch ruhig vorher einmal die einführenden Worte und die Ausführungen zur Datenbasis an. Power BI machte den Auftakt und ihr findet den Artikel hier.

Lizenzmodell

Tableau stellt seinen Kunden zu allererst vor die Wahl, wo und von wem die Infrastruktur betrieben werden soll. Einen preislichen Vorteil hat der Kunde bei der Wahl einer selbstverwaltenden Lösung unter Nutzung von Tableau Server. Die Alternative ist eine Cloud-Lösung, bereitgestellt und verwaltet von Tableau. Bei dieser Variante wird Tableau Server durch Tableau Online ersetzt, wobei jede dieser Optionen die gleichen Funktionalitäten mit sich bringen. Bereits das Lizenzmodell definiert unterschiedliche Rollen an Usern, welche in drei verschiedene Lizenztypen unterteilt und unterschiedlich bepreist sind (siehe Grafik). So kann der User die Rolle eines Creators, Explorers oder Viewers einnehmen.Der Creator ist befähigt, alle Funktionen von Tableau zu nutzen, sofern ein Unternehmen die angebotenen Add-ons hinzukauft. Die Lizenz Explorer ermöglicht es dem User, durch den Creator vordefinierte Datasets in Eigenregie zu analysieren und zu visualisieren. Demnach obliegt dem Creator, und somit einer kleinen Personengruppe, die Datenbereitstellung, womit eine Single Source of Truth garantiert werden soll. Der Viewer hat nur die Möglichkeit Berichte zu konsumieren, zu teilen und herunterzuladen. Wobei in Bezug auf Letzteres der Viewer limitiert ist, da dieser nicht die kompletten zugrundeliegenden Daten herunterladen kann. Lediglich eine Aggregation, auf welcher die Visualisierung beruht, kann heruntergeladen werden. Ein Vergleich zeigt die wesentlichen Berechtigungen je Lizenz.

Der Einstieg bei Tableau ist für Organisationen nicht unter 106 Lizenzen (100 Viewer, 5 Explorer, 1 Creator) möglich, und Kosten von mindestens $1445 im Monat müssen einkalkuliert werden.

Wie bereits erwähnt, existieren Leistungserweiterungen, sogennante Add-ons. Die selbstverwaltende Alternative unter Nutzung von Tableau Server (hosted by customer) kann um das Tableau Data Management Add‑on und das Server Management Add‑on erweitert werden. Hauptsächlich zur Serveradministration, Datenverwaltung und -bereitstellung konzipiert sind die Features in vielen Fällen entbehrlich. Für die zweite Alternative (hosted by Tableau) kann der Kunde ebenfalls das Tableau Data Management Add‑on sowie sogenannte Resource Blocks dazu kaufen. Letzteres lässt bereits im Namen einen kapazitätsabhängigen Kostenfaktor vermuten, welcher zur Skalierung dient. Die beiden Add‑ons wiederum erhöhen die Kosten einer jeden Lizenz, was erhebliche Kostensteigerungen mit sich bringen kann. Das Data Management Add‑on soll als Beispiel die Kostenrelevanz verdeutlichen. Es gelten $5,50 je Lizenz für beide Hosting Varianten. Ein Unternehmen bezieht 600 Lizenzen (50 Creator, 150 Explorer und 400 Viewer) und hosted Tableau Server auf einer selbstgewählten Infrastruktur. Beim Zukauf des Add‑ons erhöht sich die einzelne Viewer-Lizenz bei einem Basispreis von $12 um 46%. Eine nicht unrelevante Größe bei der Vergabe neuer Viewer-Lizenzen, womit sich ein jedes Unternehmen mit Wachstumsambitionen auseinandersetzen sollte. Die Gesamtkosten würden nach geschilderter Verteilung der Lizenzen um 24% steigen (Anmerkung: eventuelle Rabatte sind nicht mit einbezogen). Die Tatsache, dass die Zuschläge für alle Lizenzen gelten, kann zumindest kritisch hinterfragt werden.

Ein weiterer, anfangs oft unterschätzter Kostenfaktor ist die Anzahl der Explorer-Lizenzen. Das Verhältnis der Explorer-Lizenzen an der Gesamtanzahl wächst in vielen Fällen mittelfristig nach der Einführungsphase stark an. Häufig wird Tableau als eine neue State of the Art Reporting Lösung mit schönen bunten Bildern betrachtet und dessen eigentliche Stärke, die Generierung von neuen Erkenntnissen mittels Data Discovery, wird unterschätzt. Hier kommt die Explorer Lizenz ins Spiel, welche ca. das Dreifache einer Viewer Lizenz kostet und den User befähigt, tiefer in die Daten einzusteigen.

Nichtdestotrotz kann man behaupten, dass das Lizenzmodell sehr transparent ist. Tableau selbst wirbt damit, dass keine versteckten Kosten auf den Kunden zukommen. Das Lizenzmodell ist aber nicht nur auf die Endkunden ausgerichtet, sondern bietet mit Tableau Server auch ein besonders auf Partner ausgerichtetes Konzept an. Serviceanbieter können so Lizenzen erwerben und in das eigene Angebot zu selbst gewählten Konditionen aufnehmen. Eine Server Instanz reicht aus, da das Produkt auch aus technischer Sicht mit sogenannten Sites auf verschiedene Stakeholder ausgerichtet werden kann.

Community & Features von anderen Entwicklern

Die Bedeutung einer breiten Community soll hier noch einmal hervorgehoben werden. Für Nutzer ist der Austausch über Probleme und Herausforderungen sowie technischer und organisatorischer Art äußerst wichtig, und auch der Softwarehersteller profitiert davon erheblich. Nicht nur, dass der Support teilweise an die eigenen Nutzer abgegeben wird, auch kann der Anbieter bestehende Features zielgerichteter optimieren und neue Features der Nachfrage anpassen. Somit steht die Tableau Community der Power BI Community in nichts nach. Zu den meisten Themen wird man schnell fündig in diversen Foren wie auch auf der Tableau Webseite. Es existiert die klassische Community Plattform, aber auch eine Tableau Besonderheit: Tableau Public. Es handelt sich hierbei um eine kostenlose Möglichkeit eine abgespeckte Version von Tableau zu nutzen und Inhalte auf der gleichnamigen Cloud zu veröffentlichen. Ergänzend sind etliche Lernvideos auf den einschlägigen Seiten fast zu jedem Thema zu finden und komplettieren das Support-Angebot.

Zusätzlich bietet Tableau sogenannte Admin-Tools aus eigenem Hause an, welche als Plug ins eingebunden werden können. Tableau unterscheidet dabei zwischen Community Supported Tools (z.B. TabMon) und Tableau Supported Tools (z.B. Tabcmd).

Ebenfalls bietet Tableau seit der Version 2018.2 dritten Entwicklern eine sogenannte Extensions API an und ermöglicht diesen damit, auf Basis der Tableau-Produkte eigene Produkte zu entwickeln. Erst kürzlich wurde mit Sandboxed Extensions in der Version 2019.4 ein wesentlicher Schritt hin zu einer höheren Datensicherheit gemacht, so dass es zukünftig zwei Gruppen von Erweiterungen geben wird. Die erste und neue Gruppe Sandboxed Extensions beinhaltet alle Erweiterungen, bei denen die Daten das eigene Netzwerk bzw. die Cloud nicht verlassen. Alle übrigen Erweiterungen werden in der zweiten Gruppe Network-Enabled Extensions zusammengefasst. Diese kommunizieren wie gehabt mit der Außenwelt, um den jeweiligen Service bereitzustellen.

Grundsätzlich ist Tableau noch zurückhaltend, wenn es um Erweiterungen des eigenen Produktportfolios geht. Deshalb ist die Liste mit insgesamt 37 Erweiterungen von 19 Anbietern noch recht überschaubar.

Daten laden & transformieren

Bevor der Aufbau der Visualisierungen beginnen kann, müssen die Daten fehlerfrei in Logik und in Homogenität in das Tool geladen werden. Zur Umsetzung dieser Anforderungen bietet sich ein ETL Tool an, und mit der Einführung von Tableau Prep Builder im April 2018 gibt der Softwareentwickler dem Anwender ein entsprechendes Tool an die Hand. Die Umsetzung ist sehr gut gelungen und die Bedienung ist sogar Analysten ohne Kenntnisse von Programmiersprachen möglich. Natürlich verfügen die zur Visualisierung gedachten Tools im Produktsortiment (Tableau Desktop, Server und Online) ebenfalls über (gleiche) Werkzeuge zur Datenmanipulierung. Jedoch verfügt Tableau Prep Builder dank seiner erweiterten Visualisierungen zur Transformation und Zusammenführung von Daten über hervorragende Werkzeuge zur Überprüfung und Analyse der Datengrundlage sowie der eigenen Arbeit.

Als Positivbeispiel ist die Visualisierung zu den JOIN-Operationen hervorzuheben, welche dem Anwender auf einen Blick zeigt, wie viele Datensätze vom JOIN betroffen sind und letztendlich auch, wie viele Datensätze in die Output-Tabelle eingeschlossen werden (siehe Grafik).

Zur Datenzusammenführung dienen klassische JOIN- und UNION-Befehle und die Logik entspricht den SQL-Befehlen. Das Ziel dabei ist die Generierung einer Extract-Datei und somit einer zweidimensionalen Tabelle für den Bau von Visualisierungen.

Exkurs – Joins in Power BI:

Erst bei der Visualisierung führt Power BI (im Hintergrund) die Daten durch Joins verschiedener Tabellen zusammen, sofern man vorher ein Datenmodell fehlerfrei definiert hat und die Daten nicht bereits mittels Power Query zusammengeführt hat.

Alternativ können auch diverse Datenquellen in das Visualisierungstool geladen und entsprechend des Power BI-Ansatzes Daten zusammengeführt werden. Dieses sogenannte Data Blending rückt seit der Einführung von Tableau Prep Builder immer mehr in den Hintergrund und Tableau führt die User auch hin zu einer weiteren Komponente: Tableau Prep Conductor. Es ist Bestandteil des bereits erwähnten, kostenpflichtigen Tableau Data Management Add-ons und ergänzt die eingeschränkte Möglichkeit, in Tableau Prep Builder automatisierte Aktualisierungen zu planen.

Kalkulationen können, wie auch bei Power BI, teilweise über ein Userinterface (UI) getätigt werden. Jedoch bietet das UI weniger Möglichkeiten, die wirklich komplizierten Berechnungen vorzunehmen, und der User wird schneller mit der von Tableau entwickelten Sprache konfrontiert. Drei Kategorien von Berechnungen werden unterschieden:

  • Einfache Berechnungen
  • Detailgenauigkeits-Ausdrücke (Level of Detail, LOD)
  • Tabellenberechnungen

Es gibt zwei wesentliche Fragestellungen bei der Auswahl der Berechnungsmethode.

1. Was soll berechnet werden? => Detailgenauigkeit?

Diese Frage klingt auf den ersten Blick simpel, kann aber komplexe Ausmaße annehmen. Tableau gibt hierzu aber einen guten Leitfaden für den Start an die Hand.

2. Wann soll berechnet werden?

Die Wahl der Berechnungsmethode hängt auch davon ab, wann welche Berechnung von der Software durchgeführt wird. Die Reihenfolge der Operationen zeigt die folgende Grafik.

Man braucht einiges an Übung, bis man eine gewisse Selbstsicherheit erlangt hat. Deshalb ist ein strukturiertes Vorgehen für komplexe Vorhaben ratsam.

Daten laden & transformieren: AdventureWorks2017Dataset

Wie bereits im ersten Artikel beschrieben, ist es nicht sehr sinnvoll, ein komplettes Datenmodell in ein BI-Tool zu laden, insbesondere wenn man nur wenige Informationen aus diesem benötigt. Ein für diese Zwecke angepasster View in der Datenbasis wäre aus vielerlei Hinsicht näher an einem Best Practice-Vorgehen. Nicht immer hat man die Möglichkeit, Best Practice im Unternehmen zu leben => siehe Artikel 1 der Serie.

Erst durch die Nutzung von Tableau Prep wurde die komplexe Struktur der Daten deutlich. In Power BI fiel bei der Bereitstellung der Tabellen nicht auf, dass die Adressdaten zu den [Store Contact] nicht in der Tabelle [Adress] zu finden sind. Erst durch die Nutzung von Tableau Prep und einer Analyse zu den Joins, zeigte das Fehlen zuvor genannter Adressen für Stores auf. Weiterhin zeigte die Analyse des Joins von Handelswaren und dazugehöriger Lieferanten auch eine m:n Beziehung auf und somit eine Vervielfachung der Datensätze der output Tabelle.

Kurzum: Tableau Prep ist ein empfehlenswertes Tool, um die Datenbasis schnell zu durchdringen und aufwendige Datenbereitstellungen vorzunehmen.

Daten visualisieren

Erwartungsgemäß sind im Vergleich zwischen Tableau und Power BI einige Visualisierungen leichter und andere dagegen schwerer aufzubauen. Grundsätzlich bieten beide Tools einige vorprogrammierte Visualisierungsobjekte an, welche ohne großen Aufwand erstellt werden können. Interessant wird es beim Vergleich der Detailgenauigkeit der Visualisierungen, wobei es nebensächlich ist, ob es sich dabei um ein Balken- oder Liniendiagramm handelt.

Hands on! Dazu lädt Tableau ein, und das ist auch der beste Weg, um sich mit der Software vertraut zu machen. Für einen einfacheren Start sollte man sich mit zwei wesentlichen Konzepten vertraut machen:

Reihenfolge der Operationen

Yep! Wir hatten das Thema bereits. Ein Blick auf die Grafik beim Basteln einzelner Visualisierungen kann helfen! Jeder Creator und Explorer sollte sich vorher mit der Reihenfolge von Operationen vertraut machen. Das Konzept ist nicht selbsterklärend und Fehler fallen nicht sofort auf. Schaut einmal HIER rein! Tableau hat sich eine Stunde Zeit genommen, um das Konzept anhand von Beispielen zu erklären.

Starre Anordnung von Elementen

Visualisierungen werden erst in einem extra Arbeitsblatt entworfen und können mit anderen Arbeitsblättern in einem Dashboard verbaut werden. Die Anordnung der Elemente auf dem Dashboard kann frei erfolgen und/oder Elemente werden in einer Objekthierarchie abgelegt. Letzteres eignet sich gut für den Bau von Vorlagen und ist somit eine Stärke von Tableau. Das Vorgehen dabei ist nicht trivial, das heißt ein saloppes Reinschmeißen von Visualisierungen führt definitiv nicht zum Ziel.
Tim erklärt ziemlich gut, wie man vorgehen kann => HIER.

Tableau ist aus der Designperspektive limitiert, weshalb das Endergebnis, das Dashboard,  nicht selten sehr eckig und kantig aussieht. Einfache visuelle Anpassungen wie abgerundete Kanten von Arbeitsblättern/Containern sind nicht möglich. Designtechnisch hat Tableau daher noch Luft nach oben!

Fazit

Der Einstieg für kleine Unternehmen mit Tableau ist nur unter sehr hohem Kostenaufwand möglich, aufgrund von preisintensiven Lizenzen und einer Mindestabnahme an Lizenzen. Aber auch bei einem hohen Bedarf an Lizenzen befindet sich Tableau im höheren Preissegment. Jedoch beinhalten Tableaus Lizenzgebühren bereits Kosten, welche bei der Konkurrenz erst durch die Nutzung ersichtlich werden, da bei ihnen die Höhe der Kosten stärker von der beanspruchten Kapazität abhängig ist. Tableau bietet seinen Kunden damit eine hohe Transparenz über ein zwar preisintensives, aber sehr ausgereiftes Produktportfolio.

Tableau legt mit einer lokalen Option, welche die gleichen Funktionalitäten beinhaltet wie die cloudbasierte Alternative, ein Augenmerk auf Kunden mit strengen Data Governance-Richtlinien. Sandboxed Extensions sind ein weiteres Beispiel für das Bewusstsein für eine hohe Datensicherheit. Jedoch ist das Angebot an Extensions, also das Angebot dritter Entwickler, ausbaufähig. Eine breit aufgestellte Community bietet nicht nur dritten Entwicklern eine gute Geschäftsgrundlage, sondern auch Nutzern zu fast jedem Thema eine Hilfestellung.

Tableau Prep Builder => TOP!

Mit diesem Tool kann die Datengrundlage super einfach analysiert werden und Datenmanipulationen sind einfach durchzuführen. Die Syntax und die Verwendung von Berechnungen bedarf einiger Übung, aber wenn man die wesentlichen Konzepte verstanden hat, dann sind Berechnungen schnell erstellt.

Ein Dashboard kann zu 90 % in fast jedem Tool gleich aussehen. Der Weg dorthin ist oft ein anderer und je nach Anforderung bei einem Tool leichter als bei einem anderen. Tableau bietet ein komplexes Konzept, sodass auch die außergewöhnlichsten Anforderungen erfüllt werden können. Jedoch ist das zugrundliegende Design oft sehr kantig und nicht immer zeitgemäß.

Fortsetzung folgt… MicroStrategy

Anastasia Stefanuk

Wie der C++-Programmierer bei der Analyse großer Datenmengen helfen kann

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Die Programmiersprache C wurde von Dennis Ritchie in den Bell Labs in einer Zeit (1969-1973) entwickelt, als jeder CPU-Zyklus und jeder Byte Speicher sehr teuer war. Aus diesem Grund wurde C (und später C++) so konzipiert, dass die maximale Leistung der Hardware mit der Sprachkomplexität erzielt werden konnte. Derzeit ist der C++ Programmierer besonders begehrt auf dem Arbeitsmarkt, für ganz bestimmte Abläufe, die wir später genauer beschreiben werden.

Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten, wenn es um große Daten geht?

C++ ermöglicht, als Sprache auf einem niedrigen Level, eine Feinabstimmung der Leistung der Anwendung in einer Weise, die bei der Verwendung von Sprachen auf einem hohen Level nicht möglich ist. Warum sollten Sie einen C++ Entwickler mieten? C++ bietet den Entwicklern eine viel bessere Kontrolle über den Systemspeicher und die Ressourcen, als die der C Programmierer oder Anderer.

C++ ist die einzige Sprache, in der man Daten mit mehr als 1 GB pro Sekunde knacken, die prädiktive Analyse in Echtzeit neu trainieren und anwenden und vierstellige QPS einer REST-ful API in der Produktion bedienen kann, während die [eventuelle] Konsistenz des Aufzeichnungssystems ständig erhalten bleibt. Auf einem einzigen Server, natürlich aus Gründen der Zuverlässigkeit dupliziert, aber das, ohne in Repliken, Sharding und das Auffüllen und Wiederholen von persistenten Nachrichtenwarteschlangen investieren zu. Für ein groß angelegtes Werbesystem, dynamischen Lastausgleich oder eine hocheffiziente adaptive Caching-Schicht ist C++ die klügste Wahl.

Die allgemeine Vorstellung ist, dass R und Python schneller sind, aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Ein gut optimierter C++-Code könnte hundertmal schneller laufen, als das gleiche Stück Code, das in Python oder R geschrieben wurde. Die einzige Herausforderung bei C++ ist die Menge an Arbeit, die Sie bewältigen müssen, um die fertigen Funktionen zum Laufen zu bringen. Sie müssen wissen, wie man Zeiger verteilt und verwaltet – was ehrlich gesagt ein wenig kompliziert sein kann. Die C# Programmierer Ausbildung ist aus diesem Grunde z.Z. sehr begehrt.

R und Python

Akademiker und Statistiker haben R über zwei Jahrzehnte entwickelt. R verfügt nun über eines der reichsten Ökosysteme, um Datenanalysen durchzuführen. Es sind etwa 12000 Pakete in CRAN (Open-Source-Repository) verfügbar. Es ist möglich, eine Bibliothek zu finden, für was auch immer für eine Analyse Sie durchführen möchten. Die reiche Vielfalt der Bibliothek macht R zur ersten Wahl für statistische Analysen, insbesondere für spezialisierte analytische Arbeiten.

Python kann so ziemlich die gleichen Aufgaben wie R erledigen: Data Wrangling, Engineering, Feature Selection Web Scrapping, App und so weiter. Python ist ein Werkzeug, um maschinelles Lernen in großem Maßstab einzusetzen und zu implementieren. Python-Codes sind einfacher zu warten und robuster als R. Vor Jahren hatte Python nicht viele Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. In letzter Zeit holt Python auf und bietet eine hochmoderne API für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz. Der größte Teil der datenwissenschaftlichen Arbeit kann mit fünf Python-Bibliotheken erledigt werden: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-Learning und Seaborn.

Aber das Wissen, mit Zeigern zu arbeiten oder den Code in C++ zu verwalten, ist mit einem hohen Preis verbunden. Aus diesem Grunde werden C++ Programmierer gesucht, für die Bewältigung von großen Datenpaketen. Ein tiefer Einblick in das Innenleben der Anwendung ermöglicht es ihnen, die Anwendung im Falle von Fehlern besser zu debuggen und sogar Funktionen zu erstellen, die eine Kontrolle des Systems auf Mikroebene erfordern. Schauen Sie sich doch nach C# Entwickler in Berlin um, denn sie haben einen besonders guten Ruf unter den neuen Entwicklern.

Das Erlernen der Programmierung ist eine wesentliche Fähigkeit im Arsenal der Analysten von Big Data. Analysten müssen kodieren, um numerische und statistische Analysen mit großen Datensätzen durchzuführen. Einige der Sprachen, in deren Erlernen auch die C Entwickler Zeit und Geld investieren sollten, sind unter anderem Python, R, Java und C++. Je mehr sie wissen, desto besser – Programmierer sollten immer daran denken, dass sie nicht nur eine einzelne Sprache lernen sollten. C für Java Programmierer sollte ein MUSS sein.

Wo wird das C++ Programmieren eingesetzt?

Die Programmiersprache C++ ist eine etablierte Sprache mit einem großen Satz von Bibliotheken und Tools, die bereit ist, große Datenanwendungen und verteilte Systeme zu betreiben. In den meisten Fällen wird C++ zum Schreiben von Frameworks und Paketen für große Daten verwendet. Diese Programmiersprache bietet auch eine Reihe von Bibliotheken, die beim Schreiben von Algorithmen für das tiefe Lernen helfen. Mit ausreichenden C++-Kenntnissen ist es möglich, praktisch unbegrenzte Funktionen auszuführen. Dennoch ist C++ nicht die Sprache, die man leicht erlernen kann, da man die über 1000 Seiten Spezifikation und fast 100 Schlüsselwörter beherrschen muss.

Die Verwendung von C++ ermöglicht die prozedurale Programmierung für intensive Funktionen der CPU und die Kontrolle über die Hardware, und diese Sprache ist sehr schnell, weshalb sie bei der Entwicklung verschiedener Spiele oder in Spielmaschinen weit verbreitet ist.

C++ bietet viele Funktionen, die anderen Sprachen fehlen. Darüber hinaus bietet die Sprache auch Zugang zu umfangreichen Vorlagen, die es Ihnen ermöglichen, generische Codes zu schreiben. Als betroffenes Unternehmen sollten Sie sich deshalb tatsächlich überlegen, einen C++ Programmierer zu suchen oder in einen Kurs von C++ für Ihren C Programmierer zu investieren. Am Ende lohnen sich bestimmt diese Kosten.

Und vergessen Sie nicht: C++ ist die einzige Sprache, die in der Lage ist, 1 GB+ Daten in weniger als einer Sekunde zu verarbeiten. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell neu trainieren und prädiktive Analysen in Echtzeit und sogar die Konsistenz der Systemaufzeichnung anwenden. Diese Gründe machen C++ zu einer bevorzugten Wahl für Sie, wenn Sie einen Datenwissenschaftler für Ihr Unternehmen suchen.

Beispiele für die Verwendung von C++

Die Verwendung von C++ zur Entwicklung von Anwendungen und vielen produktbasierten Programmen, die in dieser Sprache entwickelt wurden, hat mehrere Vorteile, die nur auf ihren Eigenschaften und ihrer Sicherheit beruhen. Unten finden Sie eine Liste der häufigsten Anwendungen von C++.

  • Google-Anwendungen – Einige der Google-Anwendungen sind auch in C++ geschrieben, darunter das Google-Dateisystem und der Google-Chromium-Browser sowie MapReduce für die Verarbeitung großer Clusterdaten. Die Open-Source-Gemeinschaft von Google hat über 2000 Projekte, von denen viele in den Programmiersprachen C oder C++ geschrieben und bei GitHub frei verfügbar sind.
  • Mozilla Firefox und Thunderbird – Der Mozilla-Internetbrowser Firefox und der E-Mail-Client Thunderbird sind beide in der Programmiersprache C++ geschrieben, und sie sind ebenfalls Open-Source-Projekte. Der C++-Quellcode dieser Anwendungen ist in den MDN-Webdokumenten zu finden.
  • Adobe-Systeme – Die meisten der wichtigsten Anwendungen von Adobe-Systemen werden in der Programmiersprache C++ entwickelt. Zu diesen Anwendungen gehören Adobe Photoshop und Image Ready, Illustrator und Adobe Premier. Sie haben in der Vergangenheit eine Menge Open-Source-Codes veröffentlicht, immer in C++, und ihre Entwickler waren in der C++-Community aktiv.
  • 12D-Lösungen – 12D Solutions Pty Ltd ist ein australischer Softwareentwickler, der sich auf Anwendungen im Bereich Bauwesen und Vermessung spezialisiert hat. Computer Aided Design-System für Vermessung, Bauwesen und mehr. Zu den Kunden von 12D Solutions gehören Umweltberater, Berater für Bau- und Wasserbau, lokale, staatliche und nationale Regierungsabteilungen und -behörden, Vermessungsingenieure, Forschungsinstitute, Bauunternehmen und Bergbau-Berater.
  • In C/C++ geschriebene Betriebssysteme

Apple – Betriebssystem OS XApple – Betriebssystem OS X

Einige Teile von Apple OS X sind in der Programmiersprache C++ geschrieben. Auch einige Anwendungen für den iPod sind in C++ geschrieben.

Microsoft-BetriebssystemeMicrosoft-Betriebssysteme

Der Großteil der Software wird buchstäblich mit verschiedenen Varianten von Visual C++ oder einfach C++ entwickelt. Die meisten der großen Anwendungen wie Windows 95, 98, Me, 200 und XP sind ebenfalls in C++ geschrieben. Auch Microsoft Office, Internet Explorer und Visual Studio sind in Visual C++ geschrieben.

  • Betriebssystem Symbian – Auch Symbian OS wird mit C++ entwickelt. Dies war eines der am weitesten verbreiteten Betriebssysteme für Mobiltelefone.

Die Einstellung eines C- oder C++-Entwicklers kann eine gute Investition in Ihr Projekt-Upgrade sein

Normalerweise benötigen C- und C++-Anwendungen weniger Strom, Speicher und Platz als die Sprachen der virtuellen Maschinen auf hoher Ebene. Dies trägt dazu bei, den Kapitalaufwand, die Betriebskosten und sogar die Kosten für die Serverfarm zu reduzieren. Hier zeigt sich, dass C++ die Gesamtentwicklungskosten erheblich reduziert.

Trotz der Tatsache, dass wir eine Reihe von Tools und Frameworks nur für die Verwaltung großer Daten und die Arbeit an der Datenwissenschaft haben, ist es wichtig zu beachten, dass auf all diesen modernen Frameworks eine Schicht einer niedrigen Programmiersprache – wie C++ – aufgesetzt ist. Die Niedrigsprachen sind für die tatsächliche Ausführung des dem Framework zugeführten Hochsprachencodes verantwortlich. Es ist also ratsam in ein C-Entwickler-Gehalt zu investieren.

Der Grund dafür, dass C++ ein so unverzichtbares Werkzeug ist, liegt darin, dass es nicht nur einfach, sondern auch extrem leistungsfähig ist und zu den schnellsten Sprachen auf dem Markt gehört. Darüber hinaus verfügt ein gut geschriebenes Programm in C++ über ein komplexes Wissen und Verständnis der Architektur der Maschine, sowie der Speicherzugriffsmuster und kann schneller laufen als andere Programme. Es wird Ihrem Unternehmen Zeit- und Stromkosten sparen.

Zum Abschluss eine Grafik, die Sie als Unternehmer interessieren wird und die das Verhältnis von der Performance and der Sicherheit diverser Sprachen darstellt:

Aus diesen und weiteren Gründen neigen viele Unternehmensentwickler und Datenwissenschaftler mit massiven Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung zu dem guten alten C++. Viele Organisationen, die Python oder andere Hochsprachen für die Datenanalyse und Erkundungsaufgaben verwenden, verlassen sich auf C++, um Programme zu entwickeln, die diese Daten an die Kunden weiterleiten – in Echtzeit.

Signavio

Im Interview mit Henny Selig zu Process Mining: “Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll“

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Henny Selig ist Spezialistin für Process Mining und verfügt über umfassende Erfahrung bei der Umsetzung von Process-Mining-Lösungen und der Unterstützung von Kunden bei der Prozessanalyse. Als Solution Owner bei Signavio ist Henny auch mit der Implementierung von Signavio Process Intelligence bei Unternehmen jeglicher Größe bestens vertraut. In diesem Interview geht Henny auf die Herausforderungen und Chancen von Process Mining ein. 

Read this interview in English:

Looking for the ‘aha moment’: An expert’s insights on process mining

 

Henny, wie würdest du das Konzept „Process Mining“ erklären?

Process Mining ist eine Kombination aus Datenanalyse und Business Process Management. Nahezu jeder Geschäftsprozess stützt sich auf IT-Systeme und hinterlässt digitale Spuren. Aus diesen IT-Systemen extrahieren wir alle Daten, die einen bestimmten Prozess betreffen, visualisieren sie und werten diese dann mithilfe von Data Science-Technologien aus.

Kurz gesagt: Process Mining bildet eine wichtige Brücke zwischen Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen und dem Management. Damit sind datengestützte und faktenbasierte Diskussionen zur Optimierung von Geschäftsprozessen möglich. So lassen sich vor allem Übergaben und abteilungsübergreifende Schritte transparent gestalten und Silo-Denken vermeiden.

Welche Fragen beschäftigen Unternehmen, die mit Process Mining beginnen? Gibt es bestimmte Erwartungen, die durch den Einsatz von Process Mining erfüllt werden sollen?

Jedes Unternehmen ist anders und hat unterschiedliche Fragen und Erwartungen. Ein Beispiel: Ein Beschaffungsmanager, mit dem ich vor Kurzem zusammengearbeitet habe, war von den analysierten Daten überrascht. Denn es stellte sich heraus, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt im Prozess eine Genehmigung vorlag, die eigentlich in einem anderen Moment erfolgen sollte. Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll. Sie treten ganz automatisch auf, wenn man eine objektive und transparente Sicht auf den jeweiligen Prozess hat. 

Es wurden auch Fragen von uns aufgeworfen, die das Unternehmen bisher nicht berücksichtigt hatte, z. B. wie sich der Prozessablauf bei einem Bestellbetrag unter 1.000 Euro gestaltet und wie oft dies vorkommt. Fragen, die einem Außenstehenden klar erscheinen, die sich Prozessverantwortliche aber oft nicht stellen.

Ahnen Unternehmen häufig nur, dass ein Prozess nicht wie gewünscht läuft? Oder wissen die Meisten um spezifische Probleme in einem Bereich? 

Es gibt Unternehmen, die wissen, dass ein Prozess prinzipiell gut läuft, ein bestimmtes Problem aber immer wieder auftritt. Die involvierten Mitarbeiter sagen in diesen Fällen häufig, dass sie kein bestimmtes Anliegen oder keine konkrete Frage haben. Das stimmt natürlich nicht: Bei genauerem Nachfragen äußern sie dann erste Vermutungen oder Ideen.

Wenn man Mitarbeiter eines Unternehmens direkt fragt, wie sie bestimmte Dinge erledigen, sorgt das oft völlig unbeabsichtigt für Stress. Viele halten zunächst Informationen zurück, weil sie das Gefühl haben, dass der von ihnen beschriebene Prozess oder Workflow nicht perfekt ist. So wollen sie Vorwürfe vermeiden. 

Das oben erwähnte Genehmigungsbeispiel ist mein Favorit, weil es so eindeutig ist. Im betreffenden Unternehmen gab es zum Beispiel ein Team, das immer wieder sagte: „Diese Art von Anträgen genehmigen wir nicht.“ Die Daten sagten jedoch etwas ganz anderes – dem Team war das überhaupt nicht bewusst. 

Wir sprachen dann mit dem Manager. Dieser hatte sich bisher über ganz andere Dinge Gedanken gemacht wie etwa Risiken, den Prozessfluss im Allgemeinen und vieles andere. Nur allein durch dieses Gespräch konnten wir schon die Unstimmigkeiten zwischen dem Management und dem Team beseitigen, noch bevor der eigentliche Prozess selbst optimiert wurde. 

Gibt es noch andere Aspekte, die Unternehmen beachten sollten, wenn sie mit ihrer Process Mining-Initiative beginnen?

Nicht jede Varianz jenseits des Soll-Modells eines Prozesses ist automatisch negativ. Die wenigsten Prozesse, die nicht rein automatisiert ablaufen, sind zu 100% prozesskonform – selbst wenn die Rahmenbedingungen ideal sind. Daher wird es immer Ausnahmen geben, die einen anderen Ansatz erfordern. Und genau das ist die Herausforderung im Projekt: Man muss herausfinden, welche Variationen gewünscht und wo notwendige Ausnahmen zu treffen sind.

Würdest du sagen, dass eine datenbasierte Prozessanalyse eine Teamleistung ist?

Absolut! In jeder Phase eines Process Mining-Projekts sind ganz unterschiedliche Projektmitglieder involviert. Die IT stellt die Daten bereit und hilft bei deren Interpretation. Analysten führen dann die Prozessanalyse durch und diskutieren die gefundenen Auffälligkeiten mit der IT, den Prozessverantwortlichen und den Experten aus den Fachabteilungen. Denn manchmal gibt es gute Gründe für ein bestimmtes Prozessverhalten, das ohne das Wissen der Experten nicht erklärbar ist. 

Bei der Diskussion hilft es natürlich ungemein, den Gedankengang des Teams mit technischen Mitteln wie Signavio Process Intelligence zu dokumentieren. Auf diese Weise ist es möglich, die Analyse auf einzelne Prozesse herunterzubrechen und die richtige Person an der richtigen Stelle in die Diskussion einzubeziehen. So verliert man auch nicht den roten Faden. Und der nächste Kollege, der sich mit dem Thema beschäftigt, kann die Analyse nachvollziehen und das Ergebnis richtig einordnen.

Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Process Mining Ihre Geschäftsprozesse besser verstehen und optimieren können, finden Sie auf der Produktseite von Signavio Process Intelligence. Oder melden Sie sich noch heute für eine kostenlose  bei Signavio an und legen Sie direkt los.

Signavio

Was Kunden von Business-Transformation-Lösungen erwarten

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Unabhängig davon, in welcher Branche Sie tätig sind, steht die Kundenzufriedenheit an erster Stelle. Denn ohne Kunden kann es kein Geschäft geben! Daher hat die Kundenzufriedenheit für viele Unternehmen oberste Priorität. So drehen sich zahlreiche Studien, Artikel und Berichte um die Frage, was Kunden erwarten und wie Unternehmen diese Erwartungen erfüllen können. 

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What Customers Want from Business Transformation Solutions

 

Aus Sicht des Prozessmanagements gibt es bereits eine Technologie, um die Interaktion von Kunden mit Ihrem Unternehmen zu verstehen: Customer Journey Mapping (CJM).). Mithilfe von Customer Journey Mapping können Sie genau nachvollziehen, wie Kunden mit Ihrem Unternehmen agieren und wie ihre Erlebnisse dabei sind. Es hilft bei der Beantwortung von Fragen wie: 

  • Haben Kunden ein positives oder negatives Gefühl, wenn sie mit bestimmten Prozessen Ihres Unternehmens in Berührung kommen? 
  • Gibt es Punkte, an denen Kunden nicht weiterkommen oder weiter ziehen oder weitere Informationen wünschen? 
  • Wie reagieren die Kunden tatsächlich auf Ihre Kundenserviceoptionen?

Neben der internen Beantwortung dieser Fragen gibt es jedoch noch ein wichtigeres und zugleich ganz einfaches Instrument, die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern: Fragen Sie einfach Ihre Kunden! 

 

Was Business-Transformation-Kunden erwarten

Dank Technologie können Unternehmen ihre Kunden einfacher als je zuvor direkt zu Produkten und Dienstleistungen befragen. Dabei besteht jedoch die Gefahr, dass Kunden zu häufig kontaktiert werden und sie genau das Gegenteil von dem erreichen, was sie wollten. Darüber hinaus können Einschränkungen bei der Erfassung und Verwendung von Kundendaten dazu führen, dass die tatsächliche Kontaktaufnahme mit Kunden zu einer Herausforderung wird.

Eine Möglichkeit, um diese Hürden zu überwinden, sind online verfügbare technische Bewertungsservices. Diese Websites bieten eine Fülle von Informationen darüber, was Kunden in den unterschiedlichsten Branchen schätzen. Signavio verwendet beispielsweise IT Central Station, um Aufrufe von Kunden zu Business-Transformation-Software zu verfolgen. Wenn wir diese Aufrufe in ihrer Gesamtheit betrachten, fällt auf, dass immer wieder zwei Themen auftauchen: Zusammenarbeit und Benutzerfreundlichkeit.

Dies spiegelt sich auch in den Kommentaren von Benutzern wider:

  • „Aus meiner Sicht bietet der Collaboration Hub definitiv die wertvollsten Funktionen. Immer mehr Benutzer nutzen ihn und machen sich damit vertraut.“
  • „Nach meiner Erfahrung ist eine der besten Funktionen von Signavio der Collaboration Hub, über den Benutzer aus verschiedenen Abteilungen ständig auf ihr TO-BE-Prozessdesign zugreifen können.“
  • „Als wir nach Lösungen suchten, war die Benutzerfreundlichkeit eines der wichtigsten Kriterien. Die Benutzerfreundlichkeit hatte einen großen Einfluss auf die Akzeptanz in unserer Organisation. Wenn die Mitarbeiter mit der Lösung ihre Probleme gehabt hätten, dann hätten sie sie nicht benutzt. Ich würde sagen, die Benutzerfreundlichkeit ist ein ziemlich wichtiger Faktor bei der Entscheidung für eine Lösung.“
  • „Eines der wichtigsten Merkmale der Lösung ist die Benutzerfreundlichkeit. Eine wirklich gute Investition. Mitarbeiter wollen Tools, die sie einfach und sofort nutzen können.“
  • „Die Oberfläche ist sehr intuitiv. Ich modelliere viele Prozesse und mit diesem Tool ist es für mich ganz einfach.“

Ein letzter Tipp

Um die Bedürfnisse Ihrer Kunden erfüllen und so eine dauerhafte Kundenbeziehung aufbauen zu können, müssen Sie Ihre Kunden verstehen. Und wie so oft spielen auch hier Gefühle eine große Rolle. 

Gleiches gilt für die Business Transformation, wie der Lead Business Analyst eines Medienunternehmens mit über 10.000 Mitarbeitern betonte: „Sie haben ein Gefühl dafür, was Sie tun möchten, und dann schauen Sie sich die verfügbaren Tools an und können Ihre Entscheidung umso leichter treffen.“

Sind Sie bereit, sich für die richtige Business-Transformation-Lösung zu entscheiden? Dann registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose 30-Tage-Testversion bei Signavio.