Wie funktioniert Natural Language Processing in der Praxis? Ein Überblick

Natural Language Processing (NLP,auf Deutsch auch als Computerlinguistik bezeichnet) gilt als ein Teilbereich des Machine Learning und der Sprachwissenschaften.

Beim NLP geht es vom Prinzip um das Extrahieren und Verarbeiten von Informationen, die in den natürlichen Sprachen enthalten sind. Im Rahmen von NLP wird die natürliche Sprache durch den Rechner in Zahlenabfolgen umgewandelt. Diese Zahlenabfolgen kann wiederum der Rechner benutzen, um Rückschlüsse auf unsere Welt zu ziehen. Kurz gesagt erlaubt NLP dem Computer unsere Sprache in ihren verschiedenen Formen zu verarbeiten. 

Eine ausführlichere Definition von NLP wurde auf dem Data Science Blog von Christopher Kipp vorgenommen. 

In diesem Beitrag werde ich dagegen einen Überblick über die spezifischen Schritte im NLP als Prozess darstellen, denn NLP erfolgt in mehreren Phasen, die aufeinander Folgen und zum Teil als Kreislauf verstanden werden können. In ihren Grundlagen ähneln sich diese Phasen bei jeder NLP-Anwendung, sei es Chatbot Erstellung oder Sentiment Analyse.

1. Datenreinigung / Normalisierung 

In dieser Phase werden die rohen Sprachdaten aus ihrem ursprünglichen Format entnommen, sodass am Ende nur reine Textdaten ohne Format erhalten bleiben. 

Beispielsweise können die Textdaten für unsere Analyse aus Webseiten stammen und nach ihrer Erhebung in HTML Code eingebettet sein.

Das Bild zeigt eine Beispielseite. Der Text hier ist noch in einen HTML Kontext eingebettet. Der erste Schritt muss daher sein, den Text von den diversen HTML-Tags zu bereinigen. 

 

2. Tokenisierung und Normalisierung (Tokenizing and Normalizing) 

Nach dem ersten Schritt steht als Ergebnis idealerweise reiner Text da, der aber auch Sprachelemente wie Punkte, Kommata sowie Groß- und Kleinschreibung beinhaltet. 

Hier kommt der nächste Schritt ins Spiel – die Entfernung der Interpunktion vom Text. Der Text wird auf diese Weise auf seine Wort-Bestandteile (sog. Tokens) reduziert. 

Zusätzlich zu diesem Schritt kann auch Groß- und Kleinschreibung entfernt werden (Normalisierung). Dies spart vor allem die Rechenkapazität. 

So wird aus folgendem Abschnitt:

Auf diese Weise können wir die Daten aggregieren und in Subsets analysieren. Wir müssen nicht immer das ganze Machine Learning in Hadoop und Spark auf dem gesamten Datensatz starten.

folgender Text 

auf diese weise können wir die daten aggregieren und in subsets analysieren wir müssen nicht immer das ganze machine learning in hadoop und spark auf dem gesamten datensatz starten

 

3. Füllwörterentfernung / Stop words removal 

Im nächsten Schritt entfernen wir die sogenannten Füllwörter wie „und“, „sowie“, „etc.“. In den entsprechenden Python Bibliotheken sind die gängigen Füllwörter bereits gespeichert und können leicht entfernt werden. Trotzdem ist hier Vorsicht geboten. Die Bedeutung der Füllwörter in einer Sprache verändert sich je nach Kontext. Aus diesem Grund ist dieser Schritt optional und die zu entfernenden Füllwörter müssen kontextabhängig ausgewählt werden. 

Nach diesem Schritt bleibt dann in unserem Beispiel folgender Text erhalten: 

können daten aggregieren subsets analysieren müssen nicht immer machine learning hadoop spark datensatz starten

 

4. Pats of speech (POS) 
Als weiterer Schritt können die Wörter mit ihrer korrekten Wortart markiert werden. Der Rechner markiert sie entsprechend als Verben, Nomen, Adjektive etc. Dieser Schritt könnte für manche Fälle der Grundformreduktion/Lemmatization notwendig sein (dazu sogleich unten).

 

5. Stemming und Lemmatization/Grundformreduktion

In weiteren Schritten kann weiter das sogenannte Stemming und Lemmatization folgen. Vom Prinzip werden hier die einzelnen Wörter in ihre Grundform bzw. Wörterbuchform gebracht. 

Im Fall von Stemming werden die Wörter am Ende einfach abgeschnitten und auf den Wortstamm reduziert. So wäre zum Beispiel das Verb „gehen“, „geht“ auf die Form „geh“ reduziert. 

Im Fall der Lemmatization bzw. Grundformreduktion werden die Wörter in ihre ursprüngliche Wörterbuchform gebracht: das Verb „geht“ wäre dann ins „gehen“ transformiert. 

Parts of Speech, Stemming als auch Lemmatising sind vorteilhaft für die Komplexitätsreduktion. Sie führen deswegen zu mehr Effizienz und schnellerer Anwendbarkeit. Dies geschieht allerdings auf Kosten der Präzision. Die auf diese Weise erstellten Listen können dann im Fall einer Suchmaschine weniger relevante Ergebnisse liefern.

Nachfolgende Schritte beim NLP transformieren den Text in mathematische Zahlenfolgen, die der Rechner verstehen kann. Wie wir in diesem Schritt vorgehen, hängt stark davon ab, was das eigentliche Ziel des Projektes sei. Es gibt ein breites Angebot an Python Paketen, die die Zahlenbildung je nach Projektziel unterschiedlich gestalten

 

6a. Bag of Words Methoden in Python (https://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model)

Zu den Bag of Words Methoden in Python gehört das sogenannte TF-IDF Vectorizer. Die Transformationsmethode mit dem TF-IDF eignet sich beispielsweise zum Bau eines Spamdetektors, da der TF-IDF Vectorizer die Wörter im Kontext des Gesamtdokumentes betrachtet.

 

6b. Word Embeddings Methoden in Python: Word2Vec, GloVe (https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding)

Wie der Name bereits sagt transformiert Word2Vec die einzelnen Wörter zu Vektoren (Zahlenfolgen). Dabei werden ähnliche Wörter zu ähnlichen Vektoren transformiert. Die Methoden aus der Word Embeddings Kiste eignen sich zum Beispiel besser, um einen Chatbot zu erstellen. 

Im letzten Schritt des NLP können wir die so prozessierte Sprache in die gängigen Machine Learning Modelle einspeisen. Das Beste an den oben erwähnten NLP Techniken ist die Transformation der Sprache in Zahlensequenzen, die durch jeden ML Algorithmus analysiert werden können. Die weitere Vorgehensweise hängt hier nur noch vom Ziel des Projektes ab. 

Dies ist ein Überblick über die notwendigen (und optionalen) Schritte in einem NLP Verfahren. Natürlich hängt die Anwendung vom jeweiligen Use Case ab. Die hier beschriebenen NLP Phasen nehmen viele Ungenauigkeiten in Kauf, wie zum Beispiel die Reduzierung der Wörter auf Wortstämmen bzw. den Verzicht auf Großschreibung. Bei der Umsetzung in der Praxis müssen immer Kosten und Nutzen abgewogen werden und das Verfahren dem besonderen Fall angepasst werden. 

Quellen:
  • Mandy Gu: „Spam or Ham: Introduction to Natural Language Processing Part 2“ https://towardsdatascience.com/spam-or-ham-introduction-to-natural-language-processing-part-2-a0093185aebd
  • Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan & Hinrich Schütze: „Introduction to Information Retrieval”, Cambridge University Press, https://nlp.stanford.edu/IR-book/
  • Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke: „Natural Language Processing in Action. Understanding, analyzing, and generating text with Python.” Manning Shelter Island

Mit den richtigen Prozessen zum Erfolg: vier Schritte zum Business-IT Alignment

Digitalisierung, Agilität, Tech-basiert: Sowohl in der IT-Transformation als auch im Business-Alignment stecken diese drei strategischen Schlagworte. Häufig sorgen sie jedoch nur für oberflächliche Veränderungen. Tatsächlich ist die Abstimmung von Business und IT für viele Unternehmen nach wie vor eine Herausforderung. Die Transformation ist schließlich keine einmalige Umstellung von A auf B, sondern ein dauerhafter Zustand der ständigen Veränderungen.


Read this article in English:

Stop processing the same mistakes! Four mistakes to business & IT alignment


Für ein erfolgreiches Business-IT Alignment benötigen Unternehmen vor allem adaptive Technologien. Nur so können sie mit den Entwicklungen in der Branche und dem zunehmend geforderten Kundenerlebnis auf Technologiebasis Schritt halten. Alignment bedeutet also, die bis dato als getrennt wahrgenommenen Bereiche Business und Technologie miteinander zu verbinden.

Von der Informations- zur Business-Technologie

Ob es um die Organisation von Geschäftsprozessen, die Kommunikation mit Kunden oder die Erbringung von Dienstleistungen geht: Informationstechnologie sorgt in all diesen Bereichen für Veränderungen. Dabei ist die Abstimmung von Business und IT für den Markteinfluss und das Wachstum mehr denn je von entscheidender Bedeutung. Auch wenn es keine vorherrschende Reorganisationsstrategie gibt, tendieren die meisten Unternehmen dazu, ihre IT zu dezentralisieren. Dadurch wird sie näher an die Endnutzer gebracht, die Wissensbasis verschmilzt zudem häufig mit der Geschäftsstrategie. 

Bei dieser Taktik stehen die Geschäftsziele im Mittelpunkt: Die IT kann die Dynamik des Unternehmens schneller mit permanenten Lösungen unterstützen und aufrechterhalten. Technologischer Fortschritt und Verbesserungen werden wiederum in aktuelle und zukünftige Strategien und Initiativen integriert. Besonders erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie strenge Organisationsstrukturen hinter sich lassen – die traditionelle Frage „In welcher Abteilung arbeiten Sie?“ wird zu „Wie arbeiten Sie?“.

Aber wie beweist die IT ihren Wert und gewinnt das Vertrauen der C-Suite? Laut Gartner haben fast 20% der Unternehmen bereits in Tools investiert, mit denen geschäftsrelevante Kennzahlen überwacht werden können. Bis 2021 sollen es voraussichtlich 60% sein. Das Problem ist jedoch, dass viele I&O-Führungskräfte nicht wissen, wo sie ansetzen sollen, wenn sie eine IT-Überwachungsstrategie initiieren. 

Vier Herausforderungen des Business-IT Alignments

CIOs stehen unter dem zunehmenden Druck, die wachsenden und sich verändernden digitalen Anforderungen zu erfüllen. Zugleich sollen sie auch die Betriebsumgebung mit neuen Funktionen ausstatten und nachweisen, dass die IT einer bestimmten Geschäftsstrategie entspricht. Unabhängig von der Größe eines Unternehmens gilt: Zukunftsorientierten Organisationen kann die Technologie konkrete Vorteile (wie Geschwindigkeit und Leistung) bieten, um operative und Umsatzziele effizient zu erreichen und die Innovationserwartungen ihrer Kunden zu erfüllen. Eine gute technologische Infrastruktur bereichert die Kultur, Effizienz und Kundenbeziehungen eines Unternehmens.

Von 0 auf 100: Business- und IT Alignment

Wer eine kontinuierliche Strategie implementiert, wird mit einer besser funktionierenden Organisation, mehr Gewinn und einem besseren ROI belohnt. Schließlich erreicht man seine Ziele mit weniger Aufwand und agiert dadurch effizienter. Natürlich gibt es keine Standardmethode für eine erfolgreiche Abstimmung. Eine Organisation, in der sich die IT- und Geschäftsstrategie im Einklang befindet, kann ihre Flexibilität und betriebliche Effizienz mit einer maßgeschneiderten Strategie deutlich verbessern. Dieser Kampf zwischen Effizienz und Effektivität war noch nie so entscheidend für das Überleben von Unternehmen wie heute.

In der Tat sind es vor allem erfolgreiche Unternehmen, die sich umfassend mit den Zusammenhängen zwischen IT und Business befassen und die Bedeutung dieser Synergie verstehen. Hervorragende Beispiele hierfür sind Amazon und Apple. Bei beiden Konzernen sind Technologie und technologische Innovation integraler Bestandteil der Betriebsstruktur. In einigen Fällen haben sie ihre Technologie- und Geschäftsstrategien sogar selbst entwickelt.

Konvergenz und Integration

Viele erfolgreiche Unternehmen haben die Effizienz ihrer Technologieinvestitionen gesteigert und die finanziellen und operativen Risiken, die mit geschäftlichen und technologischen Veränderungen einhergehen, erheblich reduziert.

Wenn das Tempo von Veränderungen und geschäftlicher Agilität derart hoch ist, muss man jedoch auch die Konvergenz und Integration einbeziehen und nicht nur die Abstimmung von IT und Business. Mit anderen Worten: Unternehmen müssen ihre Denkweise verändern und auf eine neue Ebene bringen, sodass sich alle Mitarbeiter auf die gemeinsame Schaffung von „echtem Mehrwert“ konzentrieren und schnell auf Kunden und Nutzer reagieren können.

Granulare Strategien

Fehlt eine granulare Strategie, können abweichende Abteilungsziele, Kulturen und Anreize dazu führen, dass Unternehmen zu viel Geld für Technologie ausgeben, ohne dadurch ihre geschäftlichen Herausforderungen zu lösen. Einfacher ausgedrückt: Beim Business-IT Alignment sollte die Technologie in die Strategie, Mission und Ziele eines Unternehmens integriert werden, um folgende Ziele zu erreichen: 

  • Schnellere Markteinführungszeit
  • Höhere Rentabilität
  • Besseres Kundenerlebnis
  • Bessere Zusammenarbeit
  • Mehr Unternehmens- und IT-Agilität
  • Strategische, technologische Transformation

Hot Topic

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Das Potenzial von Prozessen: vier Schritte zum optimalen Business-IT Alignment

Business-IT Alignment erscheint vielen Organisationen als intuitiver Prozess. Dennoch haben  viele Unternehmen Schwierigkeiten, dieses hochgesteckte Ziel auch tatsächlich zu erreichen. Das liegt nicht nur daran, dass die Abstimmung von IT und Fachbereichen ein aufwendiger und langwieriger Prozess ist. 

Darüber hinaus besteht der Gesamtprozess aus vielen kleineren Teilprozessen. Diese Teilprozesse haben keinen definitiven Start- und Endpunkt, sondern beinhalten einige Lern- und Umsetzungszyklen, die das Gesamtziel schrittweise vorantreiben. Sie sind also keine simplen Lösungen. Durch den Aufbau einer gemeinsamen Sprache und abteilungsübergreifender Beziehungen, die Gewährleistung von Transparenz und die Entwicklung präziser, unternehmensweiter Maßnahmepläne wird eine Brücke zwischen den beiden Bereichen geschaffen.

Vier Schritte zur optimalen Positionierung Ihrer Business-IT Alignment-Strategie:

  1. Planen: Wandeln Sie Geschäftsziele in messbare IT-Services um, sodass Ressourcen effektiv zur Verbesserung von Umsatz und ROI genutzt werde können – dieser Schritt erfordert eine kontinuierliche Kommunikation zwischen den Unternehmens- und IT-Verantwortlichen.
  2. Modellieren: Die IT-Abteilung entwirft eine Infrastruktur zur Optimierung und Verbesserung der geschäftlichen Prozesse. Die IT-Abteilung muss die geschäftlichen Anforderungen verstehen und sicherstellen, dass sie Systeme implementiert, die für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind.
  3. Verwalten: Der Service erfolgt auf Basis der Unternehmensziele und -erwartungen. Die IT muss als zentraler Ansprechpartner für Serviceanfragen fungieren und auf diese Anfragen entsprechend der vordefinierten Prioritäten eingehen.
  4. Messen: Verbesserung der organisationsweiten Transparenz und der Service Level Commitments. Obgleich Kennzahlen von entscheidender Bedeutung sind, ist es weitaus wichtiger, dass die IT einen Geschäftskontext für die von ihnen gemessenen Daten und eine klare Beziehung zwischen den gemessenen Parametern und den Geschäftszielen sicherstellt.

Die Meinung von Signavio

Die vorübergehende Rotation von IT-Mitarbeitern innerhalb des Unternehmens ist eine der Hauptstrategien für die Ausrichtung von Business und IT, da hierdurch internes Wissen im Unternehmen geteilt wird. Diese Wissensweitergabe sorgt für eine bessere Beziehung zwischen der IT-Abteilung und anderen Unternehmensbereichen und erweitert die Kompetenzen, insbesondere bei neuen Mitarbeitern. Profunde Kenntnisse geben der Organisation mehr Flexibilität, gut ausgebildete Mitarbeiter bei Bedarf in anderen Rollen einzusetzen.

 

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Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Power BI von Microsoft

Den Auftakt dieser Artikelserie zum Vergleich von BI-Tools macht die Softwarelösung Power BI von Microsoft. Solltet ihr gerade erst eingestiegen sein, dann schaut euch ruhig vorher einmal die einführenden Worte und die Ausführungen zur Datenbasis an.

Hier könnt ihr das AdventureWorks2017_PowerBI Dashboard herunterladen und parallel zum Lesen in diesem stöbern.

Lizenzmodell

Power BI ist in seinem Kern ein Cloud-Dienst, welcher als Teil des Serviceportfolios Office 365 von Microsoft angeboten wird. Zusätzlich besteht aber auch die Möglichkeit die Software lokal, also on premise laufen zu lassen.

Power BI Desktop, das Kernelement des Produktportfolios, ist eine frei verfügbare Anwendung und somit schafft Microsoft eine geringe Einstiegsbarriere zur Nutzung der Software. Natürlich gibt es, wie auf dem Markt üblich, Limitierungen, welche den Nutzer zum Kauf animieren. Interessanterweise liegt die Limitierung nicht in den Funktionen der Software selbst, also nicht in dem Aufbau von Visualisierungen, sondern vor allem an der beschränkten Möglichkeit Dashboards in einem Netzwerk zu teilen. Beschränkt, da auch unter der freien Version die Möglichkeit besteht die Dashboards teilen zu können, indem eine Datei gespeichert und weiter versendet wird. Microsoft rät natürlich davon ab und verweist auf die Vorteile der Power BI Pro Lizenz. Dem ist i.d.R. zuzustimmen, da wie im ersten Artikel näher erläutert, ein funktionierendes Konzept zur Data Governance die lokale Erstellung von Dashboards und manuelle Verteilung nicht erlauben würde. Sicherlich gibt es Firmen die Lizenzkosten einsparen wollen und funktionierende Prozesse eingeführt haben, um eine Aktualität und Korrektheit der Dashboards zu gewährleisten. Ein Restrisiko bleibt! Mit $9,99 pro Monat für eine Power BI Pro Lizenz stehen demgegenüber geringe Lizenzkosten (je Mitarbeiter). Das Lizenzmodell ist sehr transparent und zudem besteht keine Verpflichtung zur Abnahme einer Mindestmenge an Lizenzen, also ist der Einstieg auch für kleine Unternehmen gut möglich. Unter der Pro Lizenz besteht aber noch eine weitere wesentliche Limitierung in Bezug auf das Teilen von Dashboards im Power BI Service. Die auf der Cloud bereitgestellten Dashboards benötigen Speicherplatz und bei Intensivierung der Nutzung von Power BI, steigt auch in den meisten Fällen der Speicherplatzbedarf. Eine Erweiterung der Pro Lizenz ist die Power BI Premium Lizenz, mit welcher die maximale Größe eines veröffentlichten Datasets von 1GB auf 10GB erhöht werden kann und des Weiteren die maximale Speicherplatzlimitierung von 10GB pro Benutzer auf 100TB über alle Benutzer erhöht werden kann. Die Kosten für die Premium Lizenz belaufen sich auf momentan $4.995 pro Monat und pro Speicherressource (Cloud), also i.d.R. je Kunde. Sollte eine cloudbasierte Lösung aus Kosten, Technik oder sogar Data Governance Gründen nicht möglich sein, dann kann der Power BI Report Server auf einer selbstgewählten Infrastruktur betrieben werden. Eine Premium Lizenz ermöglicht die lokale Bereitstellung der Software.

Anmerkung: Sowohl die Pro als auch die Premium Lizenz umfassen weitere Leistungen, welche in Einzelfällen ähnlich bedeutend sein können, wie die zuvor beschriebene Veröffentlichung von Dashboards.

Um nur einige wenige zu nennen:

  • Eingebettete Dashboards auf Webseiten oder anderer SaaS Anwendungen
  • Nutzung der Power BI mobile app
  • Inkrementelle Aktualisierung von Datenquellen
  • Erhöhung der Anzahl automatischer Aktualisierungen pro Tag (Pro = 8)
  • u.v.m.

Community & Features von anderen Entwicklern

Power BI Benutzer können sich einer sehr großen Community erfreuen, da diese Software sich laut Gartner unter den führenden BI Tools befindet und Microsoft einen großen Kundenstamm vorzuzeigen hat. Dementsprechend gibt es nicht nur auf der Microsoft eigenen Webseite https://community.powerbi.com/ eine Vielzahl von Themen, welche erörtert werden, sondern behandeln auch die einschlägigen Foren Problemstellungen und bieten Infomaterial an. Dieser große Kundenstamm bietet eine attraktive Geschäftsgrundlage für Entwickler von Produkten, jene komplementär oder gar substitutiv zu einzelnen Funktionen von Power BI angeboten werden. Ein gutes Beispiel für einen ersetzenden Service ist das Tool PowerBI Robots, welches mit Power BI verbunden, automatisch generierte E-Mails mit Screenshots von Dashboards an beliebig viele Personen sendet. Da keiner von Ihnen dafür eine Power BI Pro Lizenz benötigt, hebelt dieser Service die wichtige Veröffentlichungsfunktion zu Teilen aus und einer der Hauptgründe zur Beschaffung der Pro Lizenz fällt zum Teil weg. Weiterhin werden Features ergänzt, welche noch nicht durch Microsoft selbst angeboten werden, wie z.B. die Erweiterung um ein Process Mining Tool namens PAFnow. Dieses und viele weitere Angebote können auf der Marketplaceplattform heruntergeladen werden, sofern man eine Pro Lizenz besitzt.

Daten laden: Allgmeines

Ein sehr großes Spektrum an Datenquellen wird von Power BI unterstützt und fasst jeder Nutzer sollte auf seinen Datenbestand zugreifen können. Mögliche Datenquellen sind natürlich diverse Textdateien, SaaS verschiedenster Anbieter und Datenbanken jeglicher Art, aber auch Python, R Skripte sowie Blank Queries können eingebunden werden. Ebenfalls besteht die Möglichkeit mit einer ODBC Schnittstelle eine Verbindung zu diversen nicht aufgelisteten Datenquellen herstellen zu können. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den einzelnen Datenquellen besteht in der Limitierung eine direkte Verbindung aufsetzen zu können, eine sogenannte DirectQuery. In der Dokumentation zu Datenquellen findet man eine Auflistung mit entsprechender Info zur DirectQuery. Die Alternative dazu ist ein Import der Daten in Kombination mit regelmäßig durchgeführten Aktualisierungen. Mit Dual steht dem Anwender ein Hybrid aus beiden Methoden zur Verfügung, welcher in besonderen Anwendungsfällen sinnvoll sein kann. Demnach können einzelne Tabellen als Dual definiert werden und die im Folgenden beschriebenen Vorteile beider Methoden genutzt werden.

Import vs DirectQuery

Welche Verbindung man wählen sollte, hängt von vielen Faktoren ab. Wie bereits erwähnt besteht eine Limitierung von 8 Aktualisierungen pro Tag und Dataset bei importierten Datenquellen, sofern man nur eine Pro Lizenz besitzt. Mit der Nutzung einer DirectQuery besteht diese Limitierung nicht. Ebenfalls existiert keine Beschränkung in Bezug auf die Uploadgröße von 1GB je Dataset. Eine stetige Aktualität der Reports ist unter der Einstellung DirectQuery selbst redend.

Wann bringt also der Import Vorteile?

Dieser besteht im Grunde in der technischen Limitierung von DirectQuery‘s, welche wären:

  • Es können nicht mehr als 1 Mio. Zeilen zurückgegeben werden (Aggregationen wiederum können über mehr Zeilen laufen)
  • Es können nur eingeschränkt Measures (Sprache DAX) geschrieben werden
  • Fehler im Abfrageeditor bei übermäßiger Komplexität von Abfragen
  • Zeitintelligenzfunktionen sind nicht verfügbar

Daten laden: AdventuresWorks2017Dataset

Wie zu erwarten verlief der Import der Daten reibungslos, da sowohl die Datenquelle als auch das Dataset ein Produkt Microsoft‘s sind. Ein Import war notwendig, um Measures unter Nutzung von DAX anzuwenden. Power BI ermöglichte es die Daten schnell in das Tool zu laden.

Beziehungen zwischen Datentabellen werden durch die Software entweder aufgrund von automatischer Erkennung gleicher Attribute über mehrere Tabellen hinweg oder durch das Laden von Metadaten erkannt. Aufgrund des recht komplexen und weit verzweigten Datasets schien dieses Feature im ersten Moment von Vorteil zu sein, erst in späteren Visualisierungsschritten stellte sich heraus das einige Verbindungen nicht aus den Metadaten geladen wurden, da eine falsch gesetzte Beziehung durch eine automatische Erkennung gesetzt wurde und so die durch die Metadaten determinierte Beziehung nicht übernommen werden konnte. Lange Rede kurzer Sinn: Diese Automatisierung ist arbeitserleichternd und nützlich, insbesondere für Einsteiger, aber das manuelle Setzen von Beziehungen kann wenig auffällige Fehler vermeiden und fördert zugleich das eigene Verständnis für die Datengrundlage. Microsoft bietet seinen Nutzer an diese Features zu deaktivieren und das manuelle Setzen der Beziehungen ist über das Userinterface (UI) im Register „Beziehungen“ einfach umzusetzen. Besonders positiv ist die Verwirklichung dieses Registers, da der Nutzer ein einfach zu bedienendes Tool zur Strukturierung der Daten erhält. Ein Entity-Relationship-Modell (ERM) zeigt das Resultat der Verknüpfung und zugleich das Datenmodel gemäß dem Konzept eines Sternenschemas.

Daten transformieren

Einer der wesentlichen Instrumente zur Transformierung von Daten ist Power Query. Diese Software ist ebenfalls ein etablierter Bestandteil von Excel und verfügt über ein gelungenes UI, welches die Sprache M generiert. Ca. 95% der gewünschten Daten Transformationen können über das UI durchgeführt werden und demnach ist es in den meisten Fällen nicht notwendig M schreiben zu müssen. Durch das UI ermöglicht Power Query wesentliche Aufgaben wie das Bereinigen, Pivotieren und Zusammenführen von Daten umzusetzen. Aber es ist von Vorteil, wenn man sich zumindest mit der Syntax auskennt und die Sprache in groben Zügen versteht. Die Sprache M wie auch das UI, welches unter anderem die einzelnen Bearbeitungs-/Berechnungsschritte aufzeigt, ist Workflow-orientiert. Das UI ist gut strukturiert und Nutzer finden schnellen Zugang zur funktionsweise. Ein sehr gut umgesetztes Beispiel ist die Funktion „Spalten aus Beispielen“. In nur wenigen Schritten konnten der Längen- und Breitengrad aus einer zusammengefassten Spalte getrennt werden. Den erzeugten M Code und den beschriebenen Workflow seht ihr in der folgenden Grafik.

Das Feature zur Zusammenführung von Tabellen ist jedoch problematisch, da das UI von Power Query dem Nutzer keine vorprogrammierten Visualisierungen o.ä. an die Hand gibt, um die Resultate überprüfen zu können. Wie bei dem Beispiel Dataset von Microsoft, welches mit über 70 Tabellen eine relativ komplexe Struktur aufweist, können bei unzureichender Kenntnis über die Struktur der Datenbasis Fehler entstehen. Eine mögliche Folge können die ungewollte Vervielfachung von Zeilen (Kardinalität ist „viele zu viele“) oder gar das Fehlen von Informationen sein (nur eine Teilmenge ist in die Verknüpfung eingeschlossen). Zur Überprüfung der JOIN Ergebnisse können die drei genannten Register (siehe obige Grafik) dienen, aber ein Nutzer muss sich selbst ein eigenes Vorgehen zur Überwachung der korrekten Zusammenführung überlegen.

Nachdem die Bearbeitung der Daten in Power Query abgeschlossen ist und in Power BI geladen werden, besteht weiterhin die Möglichkeit Daten unter Nutzung von DAX zu transformieren. Insbesondere Measures bedienen sich ausschließlich dieser Sprache und ein gutes Auto-Fill-Feature mit zusätzlicher Funktionsbeschreibung erleichtern das Schreiben in DAX. Dynamische Aggregationen und etliche weitere Kalkulationen sind denkbar. Folgend findet ihr einige wenige Beispiele vor, welche auch im AdventureWorks Dashboard Anwendung finden:

Measures können komplexe Formen annehmen und Power BI bietet eine sehr gute Möglichkeit gebräuchliche Berechnungen über sogenannte Quickmeasures (QM) vorzunehmen. Ähnlich wie für die Sprache M gibt es ein UI zur Erstellung dieser, ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen. Die Auswahl an QM ist groß und die Anwendungsfälle für die einzelnen QM sind vielfältig. Als Beispiel könnt ihr euch das Measure „Kunden nach Year/KPI/Category“ im bereitgestellten AdventureWorks Dashboard anschauen, welches leicht abgewandelt auf Grundlage des QM „Verkettete Werteliste“ erstellt wurde. Dieses Measure wurde als dynamischer Titel in das Balkendiagramm eingebunden und wie das funktioniert seht ihr hier.

Daten visualisieren

Der letzte Schritt, die Visualisierung der Daten, ist nicht nur der wichtigste, sondern auch der sich am meisten unterscheidende Schritt, vergleicht man die einzelnen BI-Tools. Ein wesentlicher Faktor dabei ist die Arbeitsabfolge in Bezug auf den Bau von Visualisierungen. Power BI ermöglicht dem Nutzer einzelne Grafiken in einem UI zu gestalten und in dem selbigen nach Belieben anzuordnen. Bei Tableau und Looker zum Beispiel werden die einzelnen Grafiken in separaten UIs gestaltet und in einem weiteren UI als Dashboard zusammengesetzt. Eine Anordnung der Visualisierungen ist in Power BI somit sehr flexibel und ein Dashboard kann in wenigen Minuten erstellt werden. Verlieren kann man sich in den Details, fast jede visuelle Vorstellung kann erfüllt werden und in der Regel sind diese nur durch die eigene Zeit und das Know-How limitiert. Ebenfalls kann das Repertoire an Visualisierungen um sogenannte Custom Visualizations erweitert werden, sofern man eine Pro Lizenz besitzt ist das Herunterladen dieser Erweiterungen unter AppSource möglich.

Eine weitere Möglichkeit zur Anreicherung von Grafiken um Detailinformationen, besteht über das Feature Quickinfo. Sowohl eine schnell umsetzbare und somit wenig detaillierte Einbindung von Details ist möglich, aber auch eine aufwendigere Alternative ermöglicht die Umsetzung optisch ansprechender und sehr detaillierter Quickinfos.

Das Setzen von Filtern kann etliche Resultate und Erkenntnisse mit sich bringen. Dem Nutzer können beliebige Ansichten bzw. Filtereinstellungen in sogenannten Bookmarks gespeichert werden, sodass ein einziger Klick reicht. In dem AdventureWorks Dashboard wurde ein nützliches Bookmark verwendet, welches dem Zurücksetzen aller Filter dient.

Erstellt man Visualisierungen in immer gleichem Format, dann lohnt es sich ein eigenes Design in JSON Format zu erstellen. Wenn man mit diesem Format nicht vertraut ist, dann kann man eine Designvorlage über das Tool Report Theme Generator V3 sehr einfach selbst erstellen.

Existiert ein Datenmodell und Daten aus verschiedenen Tabellen werden im selben Dashboard zusammengestellt (siehe auch Beispiel Dashboard AdventureWorks), dann werden entsprechende JOIN Operationen im Hintergrund beim Zusammenstellen der Visualisierung erstellt. Ob das Datenmodell richtig aufgebaut wurde, ist oft erst in diesem Schritt erkennbar und wie bereits erwähnt, muss sich ein jeder Anwender ein eigenes Vorgehen überlegen mit Hilfe dieses Features die vorausgegangenen Schritte zu kontrollieren.

Warum braucht Power BI eine Python Integration?

Interessant ist dieses Feature in Bezug auf Machine Learning Algorithmen, welche direkt in Power BI integriert werden können. Python ist aber auch für einige Nutzer eine gern genutzte Alternative zu DAX und M, sofern man sich mit diesen Sprachen nicht auseinandersetzen möchte. Daten Transformationen und Visualisierungen durch die allseits bekannten Plots sind somit zwei weitere wesentliche Gründe warum Nutzer Python einbinden. Zudem können weitere Quellen eingebunden werden. Ein Vorteil von Python ist ein Repertoire an vielen nützlichen Bibliotheken wie pandas, matplotlib u.v.m.. Jedoch ist zu bedenken, dass die Python Skripte zur Datenbereinigung und zur Abfrage der Datenquelle erst durch den Data Refresh in Power BI ausgeführt werden. In DAX geschriebene Measures bieten den Vorteil, dass diese mehrmals verwendet werden können. Ein Python Skript hingegen muss kopiert und demnach auch mehrfach instandgehalten werden.

Es ist ratsam Python in Power BI nur zu nutzen, wenn man an die Grenzen von DAX und M kommt.

Fazit

Das Lizenzmodel ist einfach strukturiert und transparent. Bereits kleine Firmen können ein Einstieg in Power BI finden, da kein Mindestumsatz gefordert ist.

Gut aufbereitete Daten können ohne großen Aufwand geladen werden und bis zum Aufbau erster Visualisierungen bedarf es nicht vieler Schritte, jedoch sind erste Resultate sehr kritisch zu hinterfragen. Die Kontrolle automatisch generierter Beziehungen und das Schreiben von zusätzlichen DAX Measures zur Verwendung in den Visualisierungen ist in den meisten Fällen notwendig, um eine korrekte Darstellung der Zahlen zu gewährleisten.

Die Transformation der Daten kann zum großen Teil über unterschiedliche UIs umgesetzt werden, jedoch ist das Schreiben von Code ab einem gewissen Punkt unumgänglich und wird auch nie komplett vermeidbar sein. Power BI bietet aber bereits ein gut durchdachtes Konzept.

Im Großen und Ganzen ist Power BI ein ausgereiftes und sehr gut handhabbares Produkt mit etlichen Features, ob von Microsoft selbst oder durch Drittanbieter angeboten. Eine große Community bietet ebenfalls Hilfestellung bei fast jedem Problem, wenn dieses nicht bereits erörtert wurde. Hervorzuheben ist der Kern des Produkts: die Visualisierungen. Einfach zu erstellende Visualisierungen jeglicher Art in einem ansprechenden Design grenzen dieses Produkt von anderen ab.

Fortsetzung folgt… Tableau wird als zweites Tool dieser Artikelserie näher beleuchtet.

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Datengrundlage

Als Datengrundlage habe ich mir die Trainingsdaten – AdventureWorks 2017 – von Microsoft geschnappt und Ziel soll es sein, ein möglichst gleiches Dashboard in jedem dieser Tools zu erstellen.

Bei der Datenbasis handelt es sich bereits um ein relationales Datenbankmodel mit strukturierten Daten, welches als bak (Backup Datei) zur Verfügung steht. Die Daten sind bereits bereinigt und normalisiert, sowie bestehen auch bereits Beziehungen zwischen den Tabellen. Demnach fallen in meinem Fall aufwendige Datenbereinigungen und auch der Aufbau eines relationalen Datenmodells im Dashboard selbst weg. In den meisten Tools ist beides möglich, wenn auch nicht das optimale Programm, um Datenbereinigungen vorzunehmen. Alle Tools bieten einem die Möglichkeit strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Datenquellen zu importieren. Meine Datenquelle wird SQL Server von Microsoft sein, da die bak nicht direkt in die meisten Dashboards geladen werden kann und zudem auf Grund der Datenmenge ein kompletter Upload auch nicht ratsam ist. Aus Gründen der Performance sollten nur die für das Dashboard relevanten Daten importiert werden. In meinem Fall werde ich Daten aus lediglich 15 von insgesamt 71 Tabellen verwenden um Visualisierungen für wesentliche Geschäftskennzahlen aufzubauen. Die obere Grafik zeigt das Entity-Relationship-Modell (ERM) zu den relevanten Tabellen. Die Datengrundlage eignet sich sehr gut für tiefer gehende Analysen und bietet zugleich ein großes Potential für sehr ausgefallene Visualisierungen. Im Fokus dieser Artikelserie soll aber nicht die Komplexität der Grafiken, sondern die allgemeine Handhabbarkeit stehen. Meiner Erfahrung nach geht der Blick für das wesentliche verloren, sobald man zu ausgefallene Visualisierungen in einem Dashboard verwendet.

Eine mir selbst auferlegte Beschränkung soll sein, dass die Daten lediglich in dem Dashboard manipuliert werden, bedeutet das keine Tabellen in SQL Server geändert oder Views erstellt werden. Gehen wir einfach Mal davon aus, dass der Data Engineer Haare auf den Zähnen hat und mich weder an seine Datenbank ran lässt noch mir in irgendeiner Art und Weise zuarbeitet.

Also ganz nach dem Motto: Help yourself! 😉

Daten zum Üben gibt es etliche. Einfach Mal Github, Kaggle oder andere Open Data Quellen anzapfen. Falls ihr Lust habt, dann probiert euch doch selber einmal an den Dashboards. Ihr solltet ein wenig Zeit mitbringen, aber wenn man erstmal drin ist macht es viel Spaß und es gibt immer etwas neues zu entdecken!

Das erste Dashboard werde ich in Power BI erstellen. Falls ihr mir folgen möchtet: Hier ein paar Links um euch startklar zu machen.

Dataset: AdventureWorks 2017

MS SQL Server

MS SSMS

MS Power BI (Desktop)

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation

„Mit welchem BI-Tool arbeitest du am liebsten?“ Mit dieser Frage werde ich dieser Tage oft konfrontiert. Meine klassische Antwort und eine typische Beraterantwort: „Es kommt darauf an.“ Nach einem Jahr als Berater sitzt diese Antwort sicher, aber gerade in diesem Fall auch begründet. Auf den Analytics und Business Intelligence Markt drängen jedes Jahr etliche neue Dashboard-Anbieter und die etablierten erweitern Services und Technik in rasantem Tempo. Zudem sind die Anforderungen an ein BI-Tool höchst unterschiedlich und von vielen Faktoren abhängig. Meine Perspektive, also die Anwenderperspektive eines Entwicklers, ist ein Faktor und auch der Kern dieser Artikelserie. Um die Masse an Tools auf eine machbare Anzahl runter zu brechen werde ich die bekanntesten Tools im Vergleich ausprobieren und hier vorstellen. Die Aufgabe ist also schnell erklärt: Ein Dashboard mit den gleichen Funktionen und Aussagen in unterschiedlichen Tools erstellen. Im Folgenden werde ich auch ein paar Worte zur Bewertungsgrundlage und zur Datengrundlage verlieren.

Erstmal kurz zu mir: Wie bereits erwähnt arbeite ich seit einem Jahr als Berater, genauer als Data Analyst in einem BI-Consulting Unternehmen namens DATANOMIQ. Bereits davor habe ich mich auf der anderen Seite der Macht, quasi als Kunde eines Beraters, viel mit Dashboards beschäftigt. Aber erst in dem vergangenen Jahr wurde mir die Fülle an BI Tools bewusst und der Lerneffekt war riesig. Die folgende Grafik zeigt alle Tools welche ich in der Artikelserie vorstellen möchte.

Gartner’s Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platform führt jedes Jahr eine Portfolioanalyse über die visionärsten und bedeutendsten BI-Tools durch, unter der genannten befindet sich nur eines, welches nicht in dieser Übersicht geführt wird, ich jedoch als potenziellen Newcomer für die kommenden Jahre erwarte. Trotz mittlerweile einigen Jahren Erfahrung gibt es noch reichlich Potential nach oben und viel Neues zu entdecken, gerade in einem so direkten Vergleich. Also seht mich ruhig als fortgeschrittenen BI-Analyst, der für sich herausfinden will, welche Tools aus Anwendersicht am besten geeignet sind und vielleicht kann ich dem ein oder anderen auch ein paar nützliche Tipps mit auf den Weg geben.

Was ist eigentlich eine „Analytical and Business Intelligence Platform“?

Für alle, die komplett neu im Thema sind, möchte ich erklären, was eine Analytical and Business Intelligence Platform in diesem Kontext ist und warum wir es nachfolgend auch einfach als BI-Tool bezeichnen können. Es sind Softwarelösungen zur Generierung von Erkenntnissen mittels Visualisierung und Informationsintegration von Daten. Sie sollten einfach handhabbar sein, weil der Nutzer für die Erstellung von Dashboards keine speziellen IT-Kenntnisse mitbringen muss und das Userinterface der jeweiligen Software einen mehr oder minder gut befähigt die meisten Features zu nutzen. Die meisten und zumindest die oben genannten lassen sich aber auch um komplexere Anwendungen und Programmiersprachen erweitern. Zudem bestimmt natürlich auch der Use Case den Schwierigkeitsgrad der Umsetzung.

Cloudbasierte BI Tools sind mittlerweile der Standard und folgen dem allgemeinen Trend. Die klassische Desktop-Version wird aber ebenfalls von den meisten angeboten. Von den oben genannten haben lediglich Data Studio und Looker keine Desktop- Version. Für den einfachen User macht das keinen großen Unterschied, welche Version man nutzt. Aber für das Unternehmen in Gesamtheit ist es ein wesentlicher Entscheidungsfaktor für die Wahl der Software und auch auf den Workflow des Developers bzw. BI-Analyst kann sich das auswirken.

Unternehmensperspektive: Strategie & Struktur

Die Unternehmensstrategie setzt einen wesentlichen Rahmen zur Entwicklung einer Datenstrategie worunter auch ein anständiges Konzept zur Data Governance gehört.

Ein wesentlicher Punkt der Datenstrategie ist die Verteilung der BI- und Datenkompetenz im Unternehmen. An der Entwicklung der Dashboards arbeiten in der Regel zwei Parteien, der Developer, der im Unternehmen meistens die Bezeichnung BI- oder Data Analyst hat, und der Stakeholder, also einzelner User oder die User ganzer Fachabteilungen.

Prognose: Laut Gartner wird die Anzahl der Daten- und Analyse-Experten in den Fachabteilungen, also die Entwickler und Benutzer von BI Tools, drei Mal so schnell wachsen verglichen mit dem bereits starken Wachstum an IT-Fachkräften.

Nicht selten gibt es für ein Dashboard mehrere Stakeholder verschiedener Abteilungen. Je nach Organisation und Softwarelösung mit unterschiedlich weitreichenden Verantwortlichkeiten, was die Entwicklung eines Dashboards an geht.

Die obige Grafik zeigt die wesentlichen Prozessschritte von der Konzeption bis zum fertigen Dashboard und drei oft gelebte Konzepte zur Verteilung der Aufgaben zwischen dem User und dem Developer. Natürlich handelt es sich fast immer um einen iterativen Prozess und am Ende stellen sich auch positive Nebenerkenntnisse heraus. Verschiedene Tools unterstützen durch Ihre Konfiguration und Features verschiedene Ansätze zur Aufgabenverteilung, auch wenn mit jedem Tool fast jedes System gelebt werden kann, provozieren einige Tools mit ihrem logischen Aufbau und dem Lizenzmodell zu einer bestimmten Organisationsform. Looker zum Beispiel verkauft mit der Software das Konzept, dem User eine größere Möglichkeit zu geben, das Dashboard in Eigenregie zu bauen und gleichzeitig die Datenhoheit an den richtigen Stellen zu gewährleisten (mittlerer Balken in der Grafik). Somit wird dem User eine höhere Verantwortung übertragen und weit mehr Kompetenzen müssen vermittelt werden, da der Aufbau von Visualisierung ebenfalls Fehlerpotential in sich birgt. Ein Full‑Service hingegen unterstützt das Konzept fast aller Tools durch Zuweisen von Berechtigungen. Teilweise werden aber gewisse kostenintensive Features nicht genutzt oder auf Cloud-Lizenzen verzichtet, so dass jeder Mitarbeiter unabhängig auf einer eigenen Desktop-Version arbeitet, am Ende dann leider die Single Source of Truth nicht mehr gegeben ist. Denn das führt eigentlich gezwungenermaßen dazu, dass die User sich aus x beliebigen Datentöpfen bedienen, ungeschultes Personal falsche Berechnungen anstellt und am Ende die unterschiedlichen Abteilungen sich mit schlichtweg falschen KPIs überbieten. Das spricht meistens für ein Unternehmen ohne vollumfängliches Konzept für Data Governance bzw. einer fehlenden Datenstrategie.

Zu dem Thema könnte man einen Roman schreiben und um euch diesen zu ersparen, möchte ich kurz die wichtigsten Fragestellungen aus Unternehmensperspektive aufzählen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit:

  • Wann wird ein Return on Invest (ROI) realisiert werden?
  • Wie hoch ist mein Budget für BI-Lösungen?
  • Sollen die Mitarbeiter mit BI-Kompetenz zentral oder dezentral organisiert sein?
  • Wie ist meine Infrastruktur aufgebaut? Cloudbasiert oder on Premise?
  • Soll der Stakeholder/User Zeit-Ressourcen für den Aufbau von Dashboards erhalten?
  • Über welche Skills verfügen die Mitarbeiter bereits?
  • Welche Autorisierung in Bezug auf die Datensichtbarkeit und -manipulation haben die jeweiligen Mitarbeiter der Fachabteilungen?
  • Bedarf an Dashboards: Wie häufig werden diese benötigt und wie oft werden bestehende Dashboards angepasst?
  • Kann die Data Exploration durch den Stakeholder/User einen signifikanten Mehrwert liefern?
  • Werden Dashboards in der Regel für mehrere Stakeholder gebaut?

Die Entscheidung für die Wahl eines Dashboards ist nicht nur davon abhängig, wie sich die Grafiken von links nach rechts schieben lassen, sondern es handelt sich auch um eine wichtige strategische Frage aus Unternehmersicht.

Ein Leitsatz hierbei sollte lauten:
Die Strategie des Unternehmens bestimmt die Anforderungen an das Tool und nicht andersrum!

Perspektive eines Entwicklers:      Bewertungsgrundlage der Tools

So jetzt Mal Butter bei die Fische und ab zum Kern des Artikels. Jeder der Artikel wird aus den folgenden Elementen bestehen:

  • Das Tool:
    • Daten laden
    • Daten transformieren
    • Daten visualisieren
    • Zukunftsfähigkeit am Beispiel von Pythonintegration
    • Handhabbarkeit
  • Umweltfaktoren:
    • Community
    • Dokumentation
    • Features anderer Entwickler(-firmen) zur Erweiterung
    • Lizenzmodell
      • Cloud (SaaS) ODER on premise Lizenzen?
      • Preis (pro Lizenz, Unternehmenslizenz etc.)
      • Freie Version

 

Im Rahmen dieser Artikelserie erscheinen im Laufe der kommenden Monate folgende Artikel zu den Reviews der BI-Tools:

  1. Power BI von Microsoft
  2. Tableau (erscheint demnächst)
  3. Looker (erscheint demnächst)
  4. MicroStrategy (erscheint demnächst)
  5. Qlik Sense (erscheint demnächst)

Über einen vorausgehend veröffentlichten Artikel wird die Datengrundlage erläutert, die für alle Reviews gemeinsam verwendet wird: Vorstellung der Datengrundlage

Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 1/2

ERP, CRM, FiBu – täglich durchlaufen unzählige Geschäftsprozesse die IT-Systeme von Unternehmen. Es entstehen Ströme aus Massendaten, die am Ende in der Finanzbuchhaltung münden und dort automatisch auf Konten erfasst werden.

Mit auditbee können Wirtschaftsprüfer diese Datenströme wirtschaftlich und einfach analysieren. auditbee integriert die Datenanalyse in den gesamten Prüfungsverlauf und macht Schluss mit ausgedruckten Kontenblättern, komplizierten Datenabfragen sowie dem Zufall bei der Fehlersuche.

Wirtschaftsprüfer und die Nadel im Heuhaufen

Die Finanzdaten von Unternehmen sind wichtig für viele Adressaten – Gesellschafter, Banken, Kunden, etc. Deswegen ist es die gesetzliche Aufgabe des Wirtschaftsprüfers, wesentliche Fehler in der Buchhaltung und dem Jahresabschluss aufzudecken. Dazu überprüft er einzelne Sachverhalte mit hohem Fehlerrisiko und Prozesse, bei denen systematische Fehler in Summe von Bedeutung für den Abschluss sein können (IDW PS 261 n.F.).

Die Prüfung gleicht jedoch der Suche nach der Nadel im Heuhaufen!

Fehler sind menschlich und können passieren. Das Problem ist, dass sie im gesamten Datenhaufen gut verborgen sein können – und je größer dieser ist, desto schwieriger wird die Suche. Neben Irrtümern können Fehler auch durch absichtliche Falschdarstellungen und bewusste Täuschungen entstehen. Um solche dolosen Handlungen festzustellen, hat der Prüfer häufig tief im Datenhaufen zu graben, weil sie gut versteckt sind. Deswegen sind auch nach international anerkannten Prüfungsgrundsätzen die Journalbuchungen zu analysieren (ISA 240.32).

Die Suche nach dem Fehler

Noch vor einigen Jahren bestand die Prüfung hauptsächlich darin, eine Vielzahl an bewusst ausgewählten Belegen als Stichprobe in Papier einzusehen und mit den Angaben in der Buchhaltung abzustimmen – analog mit Stift und Textmarker auf ausgedruckten Kontenblättern. Dafür mussten Unmengen Belege kopiert und Kontenblätter ausgedruckt werden. Das hat nicht nur Papier verschwendet, sondern auch sehr viel der begrenzten Zeit gekostet. Zu allen Übels mussten die so entstandenen Prüfungsakten noch Kistenweise zum Mandanten hin- und wieder zurück transportiert werden. Es gab keine digitale Alternative.

Heute haben viele Unternehmen ihre Belege digitalisiert und setzen Dokumentenmanagement-systeme ein. Eine enorme Arbeitserleichterung für den Prüfer, der jetzt alle Belege digital einsehen kann. Weil der Datenhaufen jedoch gleichzeitig immer weiter wächst, entstehen neue Herausforderungen. Die Datenmenge als Grundgesamtheit wirkt sich beispielsweise auf den Umfang einer Stichprobe aus. Um Massendaten aus automatisierten Geschäftsprozessen wirtschaftlich überprüfen zu können, sind daher Datenanalysen unerlässlich.

Mit dem BMF-Schreiben „Grundsätze zum Datenzugriff und zur Prüfbarkeit digitaler Unterlagen – GDPdU“ wurde im Jahr 2001 der Grundstein für die Datenanalyse in der Prüfung gelegt. Der Nachfolger „Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff – GoBD“ wurde 2014 veröffentlicht. Mit den BMF-Schreiben hat eine gewisse Normierung der steuerlich relevanten Daten (GDPdU/GoBD-Daten) durch die Finanzverwaltung stattgefunden. Diese lassen sich aus jeder Buchhaltungssoftware extrahieren und umfassen sämtliche Journalbuchungen.

Mit Datenanalysen kann der Prüfer nicht nur das Unternehmen und dessen Entwicklung besser verstehen. Dank der GDPdU/GoBD-Daten können Fehler mit auditbee viel leichter gefunden werden, weil sich der Prüfer jeden Halm im Datenhaufen ganz genau ansehen, Auffälligkeiten erkennen und hinterfragen kann. Mit der Analyse und Risikobeurteilung wird zudem die Belegprüfung deutlich reduziert, weil sich der Prüfer bei der Auswahl auf auffällige und risikobehaftete Daten beschränken kann.

Integration der Datenanalyse in die Prüfung – Spezialisten oder Self-Service

Das Tagesgeschäft des Wirtschaftsprüfers ist sehr vielfältig – Prüfung, Unternehmensbewertung, Steuerberatung. Deshalb erfolgt die Datenanalyse regelmäßig durch Spezialisten. Das sind IT-affine Mitarbeiter innerhalb der Kanzlei, die sich im Rahmen von Projekten selbständig weitergebildet oder eine Qualifikation als CISA bzw. IT Auditor haben.

Der Spezialist überprüft die Journalbuchungen (Journal Entry Tests) mit Excel oder einer Analysesoftware für Prüfer (DATEV Datenanalyse, IDEA, ACL). Oft ist er aber nicht mehr an der weiteren Prüfung beteiligt. Stattdessen führt der Prüfer mit seinen Assistenten als Team vor Ort die Hauptprüfung durch. Dabei werden häufig Konten erneut für die Belegauswahl in Excel gezogen. Das führt nicht nur zu Medienbrüchen, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit für Doppelarbeit, Fehler und Missverständnisse.

Neben alten Gewohnheiten und Zeitdruck ist die Analysesoftware oft selbst ein Grund, weshalb die Datenanalyse in der Praxis selten in die Prüfung integriert ist. Schließlich erfordern die Softwarelösungen einiges an IT-Kenntnis in der Einrichtung und Bedienung. Zudem ist die Interpretation von überwiegend in Tabellen dargestellten Daten schwierig und umständlich.

Mit auditbee als vorbereitete Dashboard Lösung auf Basis von Qlik Sense kann jeder im Team seine Daten selbst analysieren. Damit wird die Datenanalyse in die Prüfung integriert und kann ihr volles Potential entfalten.

auditbee als Self-Service BI-Lösung lässt sich so einfach bedienen, dass das Prüfungsteam nicht mehr von einzelnen Spezialisten abhängig ist. Damit aber nicht jeder bei 0 anfängt, werden die Daten bereits vom auditbee Team als Service in die BI-Software Qlik Sense geladen und abgestimmt. Zudem sind bereits verschiedene Dashboards zur Analyse eingerichtet. Der einzelne Anwender kann sich mit auditbee Daten und Kennzahlen ansehen, ohne eine einzige Formel eingeben zu müssen. Die Navigation und das dynamische Filtern der Daten im gesamten Dashboard erfolgt mit der Maus und das nahezu in Echtzeit. Anstatt von Abfragen mit langen Ladezeiten und Duplizierung der Daten können diese sofort im gesamten auditbee Modell nach unterschiedlichen Dimensionen (mehrdimensional) analysiert werden.

Mit auditbee zur strukturierten Belegauswahl

Bei der traditionellen bewussten Auswahl sucht sich der Prüfer Belege nach eigenem Ermessen anhand der Informationen auf dem Kontoblatt aus. Das sind regelmäßig Betrag, Buchungsdatum oder Buchungstext. Diese Methode ist relativ einseitig, eindimensional und vorhersehbar, weil vom Prüfer eher größere Beträge oder auffällige Texte ausgewählt werden. Dadurch kann es sein, dass absichtliche Falschdarstellungen und Irrtümer bei betragsmäßig kleineren Belegen nicht in die Stichprobe einbezogen werden und somit ungeprüft bleiben.

Zufalls- sowie statistische Auswahlverfahren (u.a. Monetary Unit Sampling) können wegen der Schwächen der traditionellen Methode eine Alternative sein. Doch auch sie haben einen relevanten Nachteil. Der Umfang der Stichprobe ist oftmals sehr hoch, um ein hinreichendes Signifikanzniveau (Alpha 0,05) zu erreichen. Ein Grund für den Prüfer, sich möglicherweise doch für die bewusste Auswahl zu entscheiden, um die Zeit für Belegabstimmungen zu verkürzen.

Durch die Verbindung sämtlicher FiBu-Daten und der Darstellung weiterer Dimensionen – Referenz, Beleg Art, Erfassungsdatum, Debitor, etc. – ermöglicht auditbee dem Prüfer eine dritte Methode. Bei der strukturierten Belegauswahl fokussiert sich der Prüfer auf Auffälligkeiten und wählt seine Stichprobe aus einer deutlich kleineren Zahl an Belegen bewusst oder per Zufall aus.

Der Prüfer analysiert nicht alles auf einmal, sondern betrachtet nur solche Daten, die aus Sicht des Themas und der zu prüfenden Frage relevant sind. Beispiel: Es werden nur die Daten im Umsatzbereich betrachtet, die das Merkmal „nicht zeitnah erfasst“ aufweisen. Ausgehend von der Frage kategorisiert der Prüfer die Daten nach der Höhe des Fehlerrisikos (Risikobeurteilung nach IDW PS 261 n.F.). Beispielsweise können automatisierte Buchungen ein geringes Fehlerrisiko aufweisen, Sachbuchungen oder Buchungen bestimmter Mitarbeiter dagegen ein höheres. Nur noch Belege mit höherem Risiko sowie andere Auffälligkeiten ergründet der Prüfer weiter im Detail. Hierzu filtert er die Daten anhand der auffälligen Dimensionen (Erfasser, Debitor, Monat, etc.). Am Ende bleiben nur noch wenige auffällige Datensätze übrig, aus der der Prüfer seine Stichprobe auswählt.

Bezogen auf die Nadel im Heuhaufen zeigen die 3 Methoden folgendes Bild.

Methode 1: Der Prüfer trägt nur die großen Strohalme von der Oberfläche ab, um zu sehen, ob darunter die Nadel verborgen ist (traditionelle Belegauswahl anhand des Kontoblattes).

Methode 2: Der Prüfer greift an verschiedenen Stellen in den Heuhaufen hinein, um per Zufall die Nadel zu finden (statistische Zufallsauswahlverfahren).

Methode 3: Der Prüfer sieht sich den Heuhaufen erst genau an, ob irgendwelche Stellen durchgewühlt aussehen (Auffälligkeiten), hier trägt er den Teil ab (Filtern der auffälligen Daten) und durchsucht systematisch den kleinen Haufen (strukturierte Auswahl).

Dies ist Teil 2/2 des Artikels, lesen Sie hier den zweiten Artikel Wie Wirtschaftsprüfer mit auditbee die Nadel im Heuhaufen finden – Teil 2/2.

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

Geschäftlicher Erfolg ergibt sich oft aus den richtigen Fragen – zum Beispiel: „Wie kann ich sicherstellen, dass mein Produkt das beste ist?“, „Wie hebe ich mich von meinen Mitbewerbern ab?“ und „Wie baue ich mein Unternehmen weiter aus?“ Moderne Unternehmen gehen über derartige Fragen hinaus und stellen vielmehr die Funktionsweise ihrer Organisation in den Fokus. Fragen auf dieser Ebene lauten dann: „Wie kann ich meine Geschäftsprozesse so effizient wie möglich gestalten?“, „Wie kann ich Zusammenarbeit meiner Mitarbeiter verbessern?“ oder auch „Warum funktionieren die Prozesse meines Unternehmens nicht so, wie sie sollten?“


Read this article in English: 
“Process Paradise by the Dashboard Light”


Um die Antworten auf diese (und viele andere!) Fragen zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Process Mining. Process Mining hilft Unternehmen dabei, den versteckten Mehrwert in ihren Prozessen aufzudecken, indem Informationen zu Prozessmodellen aus den verschiedenen IT-Systemen eines Unternehmens automatisch erfasst werden. Auf diese Weise kann die End-to-End-Prozesslandschaft eines Unternehmens kontinuierlich überwacht werden. Manager und Mitarbeiter profitieren so von operativen Erkenntnissen und können potenzielle Risiken ebenso erkennen wie Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining ist jedoch keine „Wunderwaffe“, die Daten auf Knopfdruck in Erkenntnisse umwandelt. Eine Process-Mining-Software ist vielmehr als Werkzeug zu betrachten, das Informationen erzeugt, die anschließend analysiert und in Maßnahmen umgesetzt werden. Hierfür müssen die generierten Informationen den Entscheidungsträgern jedoch auch in einem verständlichen Format zur Verfügung stehen.

Bei den meisten Process-Mining-Tools steht nach wie vor die Verbesserung der Analysefunktionen im Fokus und die generierten Daten müssen von Experten oder Spezialisten innerhalb einer Organisation bewertet werden. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es zwischen den einzelnen Schritten zu Verzögerungen kommt und die Abläufe bis zur Ergreifung von Maßnahmen ins Stocken geraten.

Process-Mining-Software, die einen kooperativeren Ansatz verfolgt und dadurch das erforderliche spezifische Fachwissen verringert, kann diese Lücke schließen. Denn nur wenn Informationen, Hypothesen und Analysen mit einer Vielzahl von Personen geteilt und erörtert werden, können am Ende aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Aktuelle Process-Mining-Software kann natürlich standardisierte Berichte und Informationen generieren. In einem sich immer schneller ändernden Geschäftsumfeld reicht dies jedoch möglicherweise nicht mehr aus. Das Erfolgsgeheimnis eines wirklich effektiven Process Minings besteht darin, Herausforderungen und geschäftliche Möglichkeiten vorherzusehen und dann in Echtzeit auf sie zu reagieren.

Dashboards der Zukunft

Nehmen wir ein analoges Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich das Process Mining verbessern lässt. Der technologische Fortschritt soll die Dinge einfacher machen: Denken Sie beispielsweise an den Unterschied zwischen der handschriftlichen Erfassung von Ausgaben und einem Tabellenkalkulator. Stellen Sie sich nun vor, die Tabelle könnte Ihnen genau sagen, wann Sie sie lesen und wo Sie beginnen müssen, und würde Sie auf Fehler und Auslassungen aufmerksam machen, bevor Sie überhaupt bemerkt haben, dass sie Ihnen passiert sind.

Fortschrittliche Process-Mining-Tools bieten Unternehmen, die ihre Arbeitsweise optimieren möchten, genau diese Art der Unterstützung. Denn mit der richtigen Process-Mining-Software können individuelle operative Cockpits erstellt werden, die geschäftliche Daten in Echtzeit mit dem Prozessmanagement verbinden. Der Vorteil: Es werden nicht nur einzelne Prozesse und Ergebnisse kontinuierlich überwacht, sondern auch klare Einblicke in den Gesamtzustand eines Unternehmens geboten.

Durch die richtige Kombination von Process Mining mit den vorhandenen Prozessmodellen eines Unternehmens werden statisch dargestellte Funktionsweisen eines bestimmten Prozesses in dynamische Dashboards umgewandelt. Manager und Mitarbeiter erhalten so Warnungen über potenzielle Probleme und Schwachstellen in Ihren Prozessen. Und denken Sie daran, dynamisch heißt nicht zwingend störend: Die richtige Process-Mining-Software setzt an der richtigen Stelle in Ihren Prozessen an und bietet ein völlig neues Maß an Prozesstransparenz und damit an Prozessverständnis.

Infolgedessen können Transformationsinitiativen und andere Verbesserungspläne jederzeit angepasst und umstrukturiert werden und Entscheidungsträger mittels automatisierter Nachrichten sofort über Probleme informiert werden, sodass sich Korrekturmaßnahmen schneller als je zuvor umsetzen lassen. Der Vorteil: Unternehmen sparen Zeit und Geld, da Zykluszeiten verkürzt, Engpässe lokalisiert und nicht konforme Prozesse in der Prozesslandschaft der Organisation aufgedeckt werden.

Dynamische Dashboards von Signavio

 Testen Sie Signavio Process Intelligence und erleben Sie selbst, wie die modernste und fortschrittlichste Process-Mining-Software Ihnen dabei hilft, umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihres Unternehmens zu erhalten. Mit Signavios Live Insights profitieren Sie von einer zentralen Ansicht Ihrer Prozesse und Informationen, die in Form eines Ampelsystems dargestellt werden. Entscheiden Sie einfach, welche Prozesse und Aktivitäten Sie innerhalb eines Prozesses überwachen möchten, platzieren Sie Indikatoren und wählen Sie Grenzwerte aus. Alles Weitere übernimmt Signavio Process Intelligence, das Ihre Prozessmodelle mit den Daten verbindet.

Lassen Sie veraltete Arbeitsweisen hinter sich. Setzen Sie stattdessen auf faktenbasierte Erkenntnisse, um Ihre Geschäftstransformation zu unterstützen und Ihre Prozessmanagementinitiativen schneller zum Erfolg zu führen. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence oder registrieren Sie sich für eine kostenlose 30-Tage-Testversion über www.signavio.com/try.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper mehr über erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence.

Programmierung für OttoNormalVerbraucher

Facebook und Co. arbeiten daran Nachrichten so aufzubereiten, dass sie emotional noch mehr ansprechen, als ob die gesellschaftliche Situation nicht schon aufgeheizt genug ist. Wir arbeiten daran dem Endnutzer Werkzeuge bereitzustellen um seine rationale Urteilskraft mit Hilfe des Computers zu stärken. Dafür benötigt man möglichst einfache aber dennoch leistungsstarke Programmiersprachen und umfangreiche, vertrauenswürdige, öffentlich zugängliche Informationen in Form von vielgestaltigen großen Tabellen und Dokumenten ähnlich der Wikipedia. 

Auch wenn die entwickelte Sprache so einfach wie möglich ist, wird sie im Gegensatz zum Facebookansatz einen gewissen Lernaufwand erfordern. 

Eine solche Programmiersprache in Kombination mit vertrauensvollen Daten könnte ein großer Schritt in Richtung einer weiteren Demokratisierung der Gesellschaft werden. Viele Falschnachrichten könnten leicht von jedermann durch entsprechende Fakten oder statistischen Auswertungen paralysiert werden. 

Vielleicht kann man die Schaffung einer solchen Programmiersprache mit der Schaffung des ersten Alphabets durch die Phönizier oder der Schaffung des ersten Alphabets mit Vokalen durch die Griechen vergleichen. Hätten diese Völker solche Leistungen vollbringen können ohne diese Voraussetzungen. Ich vermute ohne dieses Alphabet hätte es keine griechische Wissenschaft und Kultur gegeben; vielleicht auch keine griechische Demokratie.  

Entwurfskriterien für eine solche Sprache:

  1. Eine mathematische Fundierung ist erforderlich.
  2. Methodisch-didaktische und pragmatische Fragen stehen zunächst vor Effizienzproblemen.
  3. Kurze, lesbare Programme; die wichtigsten Schlüsselworte sollten kurz sein
  4. Einfache, unstrukturierte Programme; Schleifen und allgemeine Rekursionen führen häufig zu schwer lesbaren und schwer änderbaren Programmen; 
  5. Universelle Anwendbarkeit; sie muss nicht nur für Relationen (flache einfache Tabellen) sondern auch für strukturierte Tabellen und Dokumente nutzbar sein; sie muss nicht nur für Anfragen an die wichtigsten Systeme sondern auch für vielfältige Berechnungen geeignet sein
  6. Um im Schulunterricht einsetzbar zu sein, muss sie die verschiedenen mathematische Teilgebiete unterstützen, sowie Nutzen für die anderen Fächer bieten
  7. Sie sollte so mächtig sein, dass sie andere Systeme und Sprachen wie Tabellenkalkulation und SQL ersetzen kann. 
  8. Aus Endnutzersicht darf es nur ein einheitliches System mit einheitlicher Syntax (Schreibweise) für die Verarbeitung von Massendaten geben, genau wie die Operationen der Einzeldatenverarbeitung (+ – * : sin) standardisiert sind. 

 

Einführung in o++o: 

A. Merkel „Jeder Schüler soll neben lesen, rechnen und schreiben auch programmieren können.“ 

o++o (ausführlich ottoPS) ist eine tabellenorientierte Programmiersprache mit funktionalen Möglichkeiten, die auf Schleifen verzichtet. Dennoch ist o++o sehr ausdrucksstark und man kann mit ihr nicht nur kompakte Anfragen sondern auch vielfältige Berechnungen für strukturierte Tabellen und strukturierte Dokumente bewerkstelligen.

o++o benutzt viele mathematische Konzepte, daher sehen wir die Hauptvorteile der Vermittlung im Mathematikunterricht, genau wie die wesentlichen Fähigkeiten für die Nutzung des Taschenrechners in Mathematik vermittelt werden. o++o verwendet insbesondere folgende Konzepte: Kollektion (Menge, Multimenge, Liste); Gleichheit und Inklusionsbeziehungen dieser; Tupel; leistungsfähige Operationen zum Selektieren; Berechnen; Restrukturieren; Sortieren und Aggregieren (Summe; Durchschnitt; …),… .

Tabellenkalkulationsprogramme wie EXCEL und die Datenbankstandardabfragesprache SQL kennen keine strukturierten Schemen und Tabellen. Erste Tests mit Vorschulkindern lassen vermuten, dass man mit strukturierten Tabellen leichter rechnen kann als mit Dezimalzahlen. Wir wollen einige o++o-Beispielprogramme anfügen:

1. Berechne den Wert eines einfachen Terms.

2*3+4

* und + haben jeweils 2 Inputwerte. Zunächst wird 2*3 (6) berechnet. Die 6 ist erster Inputwert von +, so dass sich insgesamt 24 ergibt. Hier wird also einfach von links nach rechts gerechnet.

 

2. Schreibe den Term cos³(sin²(3.14159)) in o++o.

pi sin hoch 2 cos hoch 3

 

Unserer Meinung nach ist der Ausgangsterm für Otto Normalverbraucher schwer zu lesen. Man beginnt mit pi geht nach links bis zum sin dann nach rechts zum hoch 2 jetzt bewegt man sich wieder nach links zum cos und abschließend nach rechts zum hoch 3. Diese Schreibweise wurde sicher eingeführt um Klammern zu sparen. Eigentlich müsste der Ausgangsterm um unmissverständlich zu sein, folgendes Aussehen haben: 

(cos((sin(3.14159))²))³ 

Das ist sicher noch schwerer zu lesen und man bewegt sich noch mehr von links nach rechts und umgekehrt. 

 

3. Schreibe den Term sin²(x)+cos³(y)  in o++o.

X sin hoch 2 + (Y cos hoch 3) 

oder 

X sin hoch 2

+ Y cos hoch 3

Man könnte alle Terme in o++o ohne Klammern schreiben, allerdings müssten dann bestimmte Terme mehrzeilig geschrieben werden.  

 

4. Wie berechnet man den Term 2+3:4*5 ?

2+(3:(4*5))=2 3/20

2+((3:4)*5)=5 ¾

o++o: ((2+3):4)*5=6 1/4

 

Man erkennt, dass man mit der Schulweisheit Punktrechnung geht vor Strichrechnung noch nicht auskommt. Man benötigt die Regel „von links nach rechts“ zusätzlich.

 

5. Berechne den Durchschnitt mehrerer Noten.

1 2 3 1 2 ++:

 

Vom methodischen Standpunkt kann man dieses Programm noch verbessern, indem man die Klammern für Listen hinzufügt: [1 2 3 1 2] ++:

Man erkennt jetzt, dass die Durchschnittsoperation ++: einen Inputwert, nämlich eine Liste besitzt und dass ++: diesem einen Inputwert nachgestellt wird. Da die Nutzer in der Regel nicht viel tippen wollen, gehen wir davon aus, dass die erste Notation in Praxis häufiger benutzt werden wird.

 

6. Berechne die Durchschnitte einer strukturierten Tabelle noten.tab für jedes Fach.

noten.tab

DUR:=NOTEl ++:

noten.tab könnte so aussehen:

FACH,NOTEl l
Ma       1 2 1 3 1 2
Phy      4 3 2 2 1

 

Hierbei kürzt l Liste ab. D.h., noten.tab ist eine einfache strukturierte Tabelle (Liste), die zu jedem Fach eine Liste von Noten enthält. Um Platz zu sparen, wählen wir auch hier die methodisch nicht optimale Darstellung. Wie FACH ist auch NOTE ein Spaltenname, so dass noten.tab eigentlich so dargestellt werden müsste:

FACH,NOTEl l

Ma       1 2 1 3 1 2
Phy      4 3 2 2 1

 

Das Ergebnis der Anfrage wieder im „tab-Format“:

FACH, DUR, NOTEl l
Ma 1.66666666667 1 2 1 3 1 2
Phy 2.4 4 3 2 2 1

7. Bilde die Summe der Zahlen von 1 bis 100 (Aufgabe von Gauß Klasse 5).

1 .. 100 ++

Wie die Addition und die Multiplikation besitzt  .. zwei Inputwerte (1 und 100). Als Zwischenergebnis entsteht die Liste

ZAHLl
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63
64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

,deren Zahlen dann aufsummiert werden, so dass sich 5050 ergibt. 

 

8. Berechne näherungsweise das Maximum der Sinus-Funktion im Intervall [1 2].

1 … 2!0.001 sin max 

… benötigt 3 Inputwerte: 1. den Anfangswert 1, den Endwert 2 und die Schrittweite 0.001. Es entstehen hierbei die Zahlen 1 1.001 1.002 1.003 …1.999 2.

Auf jede der Zahlen wird die Sinusfunktion angewandt, sodass wieder 1001 Zahlen entstehen. Auf diese Liste wird dann die Funktion max (Maximum) angewandt. Obwohl es sich hierbei um ein Näherungsverfahren handelt, kommt der exakte Wert 1 heraus, wenn die Schrittweite weiter verfeinert wird. sin und max haben jeweils einen Inputwert (hier eine Liste) aber der Outputwert von sin ist wieder eine Liste und max erzeugt lediglich eine Zahl, da es sich hier um eine Aggregationsfunktion handelt. Der zweite und der dritte Inputwert einer dreistelligen Operation (oben  …) wird jeweils durch ein „!“ getrennt. Das ist in o++o nötig, da das Komma für die Paarbildung bereits vergeben ist und das Leerzeichen bereits Listenelemente trennt. 

 

9. Berechne näherungsweise das Minimum des Polynoms X³ + 4 X² -3 X+2 im Intervall [0 2] mit zugehörigem X-Wert.

[X! 0 … 2!0.001] 

Y:= X polynom [1 4 -3 2] 

MINI:= Yl min

avec Y = MINI

avec ist französisch und bezeichnet eine Selektion. Ein konkretes Polynom von einer Variablen X  hat stets nur einen Inputwert, der für X eingesetzt wird. polynom in Zeile 2 ist dagegen allgemeiner und hat 2 Inputwerte: 

  1. Den Inputwert für X, der hier alle Zahlen, die in der ersten Zeile generiert wurden, annimmt.
  2. Eine Liste von Zahlen, die den Koeffizienten des konkreten Polynoms entspricht.

Durch die ersten Zeile entsteht eine Liste von Zahlen, die alle den Namen X bekommen haben. Das erkennt man am besten in der xml bzw. ment-Repräsentation:

<X>0.</X>

<X>0.001</X>

<X>0.002</X>

Gesamtergebnis:
MINI,             (X, Y     l)

1.481482037 0.333 1.481482037

10. Berechne eine Nullstelle der Cosinus Funktion im Intervall [1 2] näherungsweise.

[X! 1 … 2!0.0001]

avec X cos < 0

avec X pos = 1  

Hier verbleiben nach der ersten Selektion nur die X-Werte mit Funktionswert kleiner 0. Von diesen wird im zweiten Schritt der erste Wert ausgewählt. Da wir wissen, dass cos nur eine Nullstelle im betrachteten Intervall besitzt, wird diese durch das Ergebnis angenähert. pos kürzt Position ab, so dass das erste Paar der verbliebenen Paare selektiert wird. 

11. Berechne das Gesamtwachstum, wenn 5 Jahreswachstumszahlen gegeben sind. Runde das Ergebnis auf eine Stelle nach dem Komma.

[W! 0 1.5 2.1 1.3 0.4 1.2]

ACCU:= first 100. next ACCU pred *(W:100+1) at W

rnd 1

Die Ergebnistabelle:

[W! 0 1.5 2.1 1.3 0.4 1.2]
ACCU:= first 100. next ACCU pred *(W:100+1) at W
rnd 1
Die Ergebnistabelle:
W, ACCU l
0. 100.
1.5 101.5
2.1 103.6
1.3 105.
0.4 105.4
1.2 106.7

Der erste ACCU-Wert ergibt sich durch den Ausdruck hinter first (100.). Für den zweiten Wert wird für ACCU pred der Wert 100. eingesetzt und der Term nach next bewertet. Es ergibt sich 101.5. Diese Zahl wird wieder in ACCU pred eingesetzt und der next-Term erneut berechnet (rund 103.6),…  bis der letzte W-Wert erreicht ist. pred ist der predecessor (Vorgänger).

 

12. Berechne die Fläche unter der Sinuskurve im Intervall [0, pi] näherungsweise.

0 … pi!0.0001 sin * 0.0001 ++

Hierbei werden nacheinander alle Zahlen zwischen 0 und pi generiert, dann von jeder Zahl der Sinus berechnet und anschließend jede Zahl mit 0.0001 multipliziert. Es entstehen 31415 Rechteckflächen, die abschließend addiert werden.

 

13. Berechne den DurchschnittsBMI pro Alter und den BMI pro Person und Alter für alle Personen über 20.

<TAB!
NAME, LAENGE, (ALTER, GEWICHT l) l
Klaus        1.68     18      61     30     65     56     80
Rolf           1.78      40     72
Kathi         1.70       18      55     40     70
Walleri     1.00      3      16
Viktoria   1.61      13      51
Bert          1.72      18      66     30     70
!TAB>

avec NAME! 20&lt;ALTER
BMI:= GEWICHT : LAENGE : LAENGE
gib ALTER,BMIAVG,(NAME,BMI m) m BMIAVG:= BMI ! ++:
rnd 2 #rundet alle Zahlen der Tabelle auf 2 Stellen nach dem Punkt

Die TAB-Klammern deuten an, dass die eingeschlossenen Daten der TAB-Darstellung entsprechen. 

Die obige Bedingung selektiert Personen-Sätze, d.h. NAME,LAENGE,(ALTER,GEWICHT l) Tupel (strukturierte Tupel bzw. Strupel). Da eine Personen mehrere ALTER-Angaben besitzt, muss quantifiziert werden. NAME! 20 <ALTER selektiert demnach alle Personen, die einen entsprechenden Alterseintrag besitzen. D.h., der Existenzquantor wird nicht geschrieben, gehört aber zu jeder Bedingung.  In diesem kleinen Beispiel könnte man die Selektion natürlich auch per Hand realisieren.

Resultat:

ALTER, BMIAVG, (NAME, BMI  m) m

18     20.98   Bert 22.31

                       Kathi 19.03

                       Klaus 21.61

30     23.35   Bert 23.66

                       Klaus 23.03

40     23.47   Kathi 24.22

                       Rolf  22.72

56     28.34   Klaus 28.34

Das Endergebnis kann beispielsweise durch einfaches Klicken als Säulendiagramm dargestellt werden. Das Beispiel zeigt, dass man eine Hierarchie einfach durch Angabe des gewünschten Schemas umkehren kann. Im Ergebnis ist der Name dem Alter untergeordnet.

 Es wird insbesondere deutlich, dass die Aufgaben ohne Kenntnisse der Differential- und Integral-rechnung gelöst werden können. Mit o++o kann der Mathematikunterricht in vielfältiger Weise unterstützt werden. Das reicht von Klasse 7 oder tiefer bis zur Klassenstufe 12. Es betrifft: Rechnen mit natürlichen Zahlen, Dezimalzahlen, näherungsweise Berechnung von Nullstellen beliebiger Funktionen, Ableitung, Flächen unter Kurven, Extremwerte (kann wahrscheinlich bereits in der Sekundarschule gelehrt werden), Wahrscheinlichkeitsrechnung, … . Mit o++o können Dinge in einfacher Weise berechnet werden, die sonst nur theoretisch abgehandelt werden. Dadurch kann das Verständnis der Konzepte wesentlich verbessert, erweitert und vertieft werden. Weitere Informationen zu o++o finden Sie unter ottops.de (Z.B. „o++o auf 8 Seiten“ ist eine kurze Einführung).

Wir glauben, dass o++o besondere Vorteile für den Mathematik- und Informatikunterricht bietet aber auch in den anderen Fächern sinnvoll genutzt werden kann.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Entscheidungen prägen unseren Alltag, dies beginnt schon bei der Frage, was man anziehen oder essen soll. Andere hingegen mögen auf den ersten Blick unbedeutend erscheinen, können das Leben aber gravierend verändern, wie beispielsweise die Entscheidung, ob die Überquerung einer Straße sicher ist. Je größer die relative Macht eines Entscheidungsträgers ist, desto größer ist natürlich auch die Auswirkung seiner Entscheidungen.


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“How to Make Better Decisions”


Auch der Unternehmensalltag ist geprägt durch Entscheidungen. Tatsächlich kann man ein Unternehmen als die Summe großer und kleiner Entscheidungen betrachten: Welche neuen Märkte erschlossen werden sollen, über die nächste große Werbekampagne bis hin zur Wandfarbe für das neue Büro. Im Idealfall wäre jede einzelne Entscheidung innerhalb einer Organisation Teil einer konsistenten, kohärenten Unternehmensstrategie.

Leider ist eine derartige Konsistenz für viele Unternehmen schwer umsetzbar. Den Überblick darüber zu behalten, was in der gestrigen Sitzung beschlossen wurde, geschweige denn vor Wochen, Monaten oder gar Jahren, kann schwierig sein. Die Erkennung, Kategorisierung und Standardisierung der Entscheidungsfindung kann daher eine Möglichkeit sein, diese Herausforderung zu meistern.

Strategische, taktische und operative Entscheidungen

Grundsätzlich gibt es in einem Unternehmen drei Entscheidungsebenen: Strategische Entscheidungen haben einen großen Einfluss auf das gesamte Unternehmen, wie bspw. Fusionen und Übernahmen oder die Aufgabe eines leistungsschwachen Geschäftsbereichs. Taktische Entscheidungen werden zu bestimmten Themen getroffen, z. B. wo und wie eine Marketingkampagne durchgeführt werden soll.

Und schließlich gibt es noch die operativen Entscheidungen, auf die jeder Mitarbeiter täglich in jedem Unternehmen trifft: Beispielsweise wie viele Treuepunkte ein Kunde erhält, bei welchem ​​Lieferanten Materialien und Dienstleistungen gekauft werden oder ob ein Kunde einen Kredit erhält. Millionen dieser Entscheidungen werden jeden Tag getroffen.

Der kumulative Effekt dieser operativen Entscheidungen hat einen enormen Einfluss auf die geschäftliche Leistung eines Unternehmens. Nicht unbedingt in dem Maße wie sich strategische oder taktische Entscheidungen auswirken, aber sie nehmen Einfluss darauf, wie reibungslos und effektiv die Dinge innerhalb des Unternehmens tatsächlich erledigt werden.

Risiken einer schlechten Entscheidungsfindung

Auf operativer Ebene können sich selbst kleine Entscheidungen erheblich auf das gesamte Unternehmen auswirken – vor allem dann, wenn sich diese Entscheidungen wiederholen. In vielen Fällen bedeutet dies:

  • Compliance-Verstöße: Mitarbeiter und Systeme wissen nicht, was das Management erwartet, oder welches das richtige Verfahren ist. Mit der Zeit kann dies dazu führen, dass Richtlinien generell nicht eingehalten werden.
  • Weniger Agilität: Unkontrolliert oder unstrukturiert getroffene Entscheidungen lassen sich nur schwer ändern, um schnell auf neue interne oder externe Umstände reagieren zu können.
  • Reduzierte Genauigkeit: Ohne einen klaren Entscheidungsrahmen können sich unklar und unpräzise ausgerichtete Prozesse und Praktiken weiterverbreiten.
  • Mangelnde Transparenz: Mitarbeiter und Management können möglicherweise die Faktoren nicht erkennen und verstehen, die jedoch für eine effektive Entscheidungsfindung zu berücksichtigen sind.
  • Zunehmende Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele Entscheidungen betreffen Themen wie Steuern, Finanzen und Umwelt, sodass falsch getroffene Entscheidungen zu potenziellen Verstößen gegen Gesetze und Vorschriften und damit letztlich zu Straf- und Rechtskosten führen können.

Diese Risiken können sich wiederholen, wenn Entscheidungen nicht prozessbasiert, sondern aus dem Bauch heraus getroffen werden oder wenn Entscheidungsträger erst Anwendungsfälle, Berichte und Prozesse durchsuchen müssen.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit zu treffen, ist für den Geschäftserfolg entscheidend; doch nur wenige Unternehmen verwalten ihre Entscheidungen als separate Instanzen. Die meisten Unternehmen nutzen KPIs oder Ähnliches, um die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu messen, statt die eigentlichen Entscheidungsprozesse im Vorfeld zu definieren.

Hier kommt Business Decision Management (BDM) ins Spiel, mit dem Entscheidungen identifiziert, katalogisiert und modelliert werden können – insbesondere die bereits genannten operativen Entscheidungen. BDM kann zudem ihre Auswirkungen auf die Leistung quantifizieren und Metriken und Schlüsselindikatoren für die Entscheidungen erstellen.

Mit einem effektiven BDM-Ansatz und der Decision Model and Notation (DMN) können Unternehmen Modelle zur Entscheidungsfindung erstellen. DMN bietet ein klares, benutzerfreundliches Notationssystem, das Geschäftsentscheidungen einschließlich der zugrunde liegenden Richtlinien und Daten beschreibt.

Bessere Entscheidungen mit Signavio

Die Signavio Business Transformation Suite unterstützt nicht nur den DMN-Standard, sondern auch den Aufbau einer umfassenden Umgebung zur kollaborativen Ermittlung, Verwaltung und Verbesserung Ihrer Entscheidungen.

Mit dem Signavio Process Manager können Sie Entscheidungen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg standardisieren, replizieren und wiederverwenden und diese Entscheidungen mit Ihren Geschäftsprozessen verknüpfen. Der Signavio Process Manager ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, stets die beste Entscheidung für ihre Arbeit zu treffen – egal, wie komplex die Aufgaben sind.

Profitieren Sie von den vielen Vorteilen wie verbesserte Leistung und geringere Risiken und trennen Sie die Entscheidungsfindung von unklaren Prozessen und unsicheren Technologien. Registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose 30-Tage-Testversion und lernen Sie die Signavio Business Transformation Suite und ihre Vorteile kennen. Mehr zum Thema lesen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper.

Body and Soul: Software-Roboter und datenbasierte Prozessauswertung

Software-Roboter liegen im Trend. Immer mehr Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen setzen auf Robotic Process Automation (RPA), um zeitintensive manuelle Tätigkeiten zu automatisieren, effizienter zu gestalten und von den Schultern ihrer Belegschaft zu nehmen.

Doch so vielversprechend diese Ambitionen auch klingen: Noch heute scheitern viele RPA-Projekte an der Vorbereitung. Ein Prozessschritt lässt sich schnell automatisieren, doch wurde der Prozess vorher nicht optimiert, resultiert dies oft in hohen Kosten und frustrierten Mitarbeitern. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie eine RPA-Initiative richtig angehen, ihren Erfolg messen und langfristige Erfolge erzielen. Lernen Sie, wie Sie Process Mining gewinnbringend einsetzen, um RPA vorzubereiten. Anhand eines Service-Prozesses zeigen wir auf, warum eine Prozessoptimierung das entscheidende Erfolgskriterium für Ihre RPA-Initiative ist.

1.       Die Digitalisierung der Unternehmen: RPA und Process Mining gehen Hand in Hand

Process Mining und Robotic Process Automation (RPA) zählen zu den wichtigsten Werkzeugen für Unternehmen, die auf Digitalisierung setzen, so eine Befragung des deutschen Wirtschaftsmagazins „Computerwoche“ (2019).

Rund die Hälfte der deutschen Unternehmen hat bereits mit der Analyse von Geschäftsprozessen begonnen, während 25% der Unternehmen dem Thema RPA einen hohen Stellenwert beimessen. Innovative Unternehmen verknüpfen beide Methoden miteinander: Sie setzen Software-Roboter als leistungsstarke Automatisierungstechnologie ein; die Richtung gibt die datengestützte Prozessauswertung an.

2.       Anwendungsfall: Wie ein Service-Prozess optimiert und automatisiert wird

Unternehmen aller Branchen stehen vor der Herausforderung, ihre Prozesse zu digitalisieren und effizienter zu gestalten. Signavio unterstützt mehr als 1.000 Organisationen aller Größen und Branchen bei diesem Ziel. Die cloudbasierte Software-Lösung ermöglicht Prozessverantwortlichen und Führungskräften, ihre Prozesse zu verstehen, zu analysieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 

Wie sich die Prozessoptimierung gestaltet, wird im Folgenden an einem Anwendungsbeispiel gezeigt: Ein Unternehmen der Telekommunikationsindustrie verfügt über zahlreiche Service-Prozesse, darunter auch die Problembehebung im Falle einer gestörten Internetverbindung. Der Prozess gestaltet sich wie folgt:

Sobald sich ein Kunde über eine gestörte Internetverbindung beschwert, wird im Unternehmen ein Service-Prozess ausgelöst. Dieser Prozess besteht aus verschiedenen Teilschritten: Ist das Problem nach mehreren Schritten der internen Prüfung nicht behoben, ist ein Vor-Ort-Besuch eines Service-Mitarbeiters beim Kunden vorgesehen.

Dieser Service-Prozess führte im Unternehmensalltag des Telekommunikationsanbieters in der Vergangenheit regelmäßig zu internen Diskussionen. Die Prozessverantwortlichen äußerten die Vermutung, dass der Service zu viel Zeit benötige und intern hohe Kosten verursache. Im Rahmen einer Prozessinitiative wollten sie dieser Vermutung nachgehen und neue Möglichkeiten der Prozessoptimierung erarbeiten. Die folgenden Fragen waren dabei relevant:

  • Wie identifizieren wir den aktuellen Ist-Zustand des Prozesses?
  • Auf welchem Wege stoßen wir Verbesserungen an?
  • Wo lassen sich Service-Roboter einsetzen, um den Arbeitsalltag des Teams zu erleichtern?

Signavios Technologie bot den Prozessverantwortlichen die Möglichkeit, den kritischen Serviceprozess datenbasiert auszuwerten, zu optimieren und die Automatisierung von Teilschritten durch den Einsatz von Software-Robotern vorzubereiten. Im Kontext dieses Fallbeispiels erhalten Sie im Folgenden einen Einblick in die innovative SaaS-Lösung. 

2.1   Den Service-Prozess im Kontext der Customer Journey verstehen: Operative Abläufe und die Customer Experience visualisieren

Die Bearbeitung einer Kundenanfrage ist nur einer von Hunderten oder sogar Tausenden alltäglichen Prozessen in einer Organisation. Die Signavio Business Transformation Suite ermöglicht Unternehmen aller Branchen, die gesamte Prozesslandschaft zu betrachten und konstant weiterzuentwickeln.

Anhand der unterschiedlichen Komponenten dieser Technologie erarbeiteten die Prozessverantwortlichen des Telekommunikationsunternehmens eine 360°-Grad-Sicht auf alltägliche operative Abläufe:

  • Modellierung, Dokumentation und Visualisierung von Geschäftsprozessen im Kontext der Customer Journey (Signavio Process Manager) 
  • Automatisierung von Prozessschritten (Signavio Workflow Accelerator)
  • Datengestützte Auswertung von Prozessen (Signavio Process Intelligence)
  • Teamübergreifende Prozesssicht entlang der gesamten Value Chain (Signavio Collaboration Hub)

Die Mitarbeiter des Telekommunikationsunternehmens sehen im Signavio Collaboration Hub die gesamte Wertschöpfungskette ihres Unternehmens mitsamt allen Management-, Kern- und Serviceprozessen. Mit Blick auf die Prozesslandkarte navigieren sie die Ansicht auf den jeweils gesuchten Prozess: In unserem Beispiel besteht der Prozess in der Prüfung der Internetverbindung über das Glasfaserkabel.

Im Signavio Process Manager kann dieser Prozess entlang der gesamten Customer Journey eingesehen werden: Eine Persona symbolisiert den Kunden mit dem Problem der gestörten Internetverbindung. So wird seine gesamte Reise entlang unterschiedlicher Prozessschritte bis zur Lösung des Problems visualisiert.

 

Ein weiterer Klick auf den jeweiligen Prozessschritt führt zum hinterlegten Prozessmodell: Dort sind alle operativen Abläufe hinterlegt, die zur Lösung des Problems beitragen. Durch die integrierte Möglichkeit der Prozesssimulation gelingt es, den Prozess anhand verschiedener Datensätze zu prüfen und die Kosten, Durchlaufzeiten und Bottlenecks im Voraus zu berechnen. Dies ist bereits ein guter erster Schritt, um herauszufinden, wie effizient ein Prozess tatsächlich verläuft. Doch um die Ursachen der bestehenden Probleme zu ergründen, bedarf es einer datengestützten Methode der Prozessauswertung.

2.2   Von der datenbasierten Auswertung zur Prozessverbesserung: Process Mining

Die Methode des Process Minings ermöglicht Prozessverantwortlichen einen akkuraten Einblick in alltägliche operative Abläufe: Anhand datenbasierter Auswertungen gelingt es, Schwachstellen in Geschäftsprozessen sowie Optimierungspotenziale zu erkennen und herauszufinden, welche Prozesse sich tatsächlich für die Automatisierung eignen.

In unserem Beispiel wenden die Prozessverantwortlichen des Telekommunikationsunternehmens Process Mining an, um herauszufinden, an welchen Stellen der Prozess der gestörten Internetverbindung dysfunktional ist. Sie möchten herausfinden, ob sich Teilschritte durch den Einsatz von Software-Robotern automatisieren lassen.

Dafür nutzen die Prozessverantwortlichen Process Intelligence, das Analysemodul der Signavio Business Transformation Suite. In einer sogenannten Investigation erhalten sie einen detaillierten Einblick in den kritischen Prozess und können die Erfolgskennzahlen anhand unterschiedlicher Faktoren auswerten: Performance, Time, Occurrence, Variants, Loops usw.

So sehen sie beispielsweise, welche Prozessvarianten im Unternehmensalltag auftreten und auf welche Ursachen sie zurückzuführen sind. Sie greifen auf die Daten aus den ERP-Systemen der Organisation zu, um beispielsweise die Durchlaufzeiten des Prozesses zu bestimmen. Dabei sehen die Prozessverantwortlichen den tatsächlichen Ablauf eines Prozesses – und finden heraus, ob er wirklich funktioniert, wie gewünscht.

In unserem Beispiel zeigt die Datenauswertung etwa: Der Service-Prozess tritt in mehr als 240 Varianten auf – und weicht im Unternehmensalltag somit deutlich von seinem modellierten Idealzustand ab.

In der Signavio Business Transformation Suite können die erhobenen transaktionalen Daten als Overlay direkt auf das Prozessmodell gelegt werden, um die realen Zeiten für einzelne Prozessschritte anzuzeigen. Diese Visualisierung zeigt auf: Obwohl zunächst eine interne Prüfung der Störung vorgesehen ist, wird dieser Schritt im Unternehmensalltag häufig übersprungen: Dies führt dazu, dass zumeist sofort ein Außendienst-Mitarbeiter zu den Kunden fährt und eine Vor-Ort-Analyse durchführt. Dieser Schritt erweist sich häufig als unnötig und verursacht somit regelmäßig Kosten und Prozessverzögerungen.

Mit Blick auf die Ergebnisse der Datenanalyse schlussfolgern die Prozessverantwortlichen, dass Teilschritte der internen Prüfung durch Software-Roboter automatisiert werden können.

2.3   Soul meets Body: Die RPA-Implementierung planen         

Die operativen Daten aus den ERP-Systemen des Unternehmens wurden mit der Prozessdokumentation zusammengebracht. Auf diesem Wege konnte das Telekommunikationsunternehmen wertvolle Erkenntnisse zur Prozessoptimierung gewinnen und herausfinden, an welchen Stellen sich die Automatisierung durch Robotic Process Automation als sinnvoll erweist. Im Collaboration Hub kann nun die RPA-Implementierung geplant und das hinterlegte Prozessmodell angepasst werden:

Im geänderten Prozessmodell ist nun zu sehen: Prozessschritte wie „Netzwerkverbindung prüfen“ werden nicht mehr manuell durchgeführt. Ein Software-Roboter wurde so programmiert, dass er die Aktivität automatisiert anhand von vorgegebenen Eingabeinformationen übernehmen kann. Um zu prüfen, ob die Automatisierung dieser und weiterer Teilschritte sinnvoll ist, kann eine Simulation im Signavio Process Manager gestartet werden und als Testlauf mit den Daten aus Process Intelligence durchgeführt werden. So werden diese Fragen beantwortet:

  • Ist die Automatisierung sinnvoll?
  • Wie verändern Software-Roboter die Performance?
  • Wie hoch sind die Kosten, Durchlaufzeiten und der Ressourcenbedarf?
  • Erhöht sich der Return on Investment? 

3.       Signavio bringt die Prozessdokumentation mit den operativen Daten zusammen

Mit der Signavio Business Transformation Suite ist es dem Telekommunikationsunternehmen gelungen, den Prozess der gestörten Internetverbindung zu analysieren, zu optimieren und durch den Einsatz externer Software-Roboter zu automatisieren. Im Rahmen der Auswertung wurden zudem weitere Aktivitäten gefunden, die perspektivisch von Software-Robotern übernommen werden können: zum Beispiel ein Funktions-Check der Devices oder einzelne Kommunikationsaufgaben wie Bestätigungen. Somit ist der Prozess digitaler und effizienter geworden.

Das Besondere an diesem Anwendungsfall: Erst durch die Visualisierung des Prozesses in der Customer Journey und die folgende Auswertung der ERP-Daten konnte das bestehende Problem identifiziert und eine Lösung gefunden werden. Daher erwies sich der Einsatz der RPA-Technologie erst nach der Untersuchung des Ist-Zustandes als wirklich sinnvoll.

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