Benjamin Aunkofer über Karriere mit Daten, Datenkompetenz und Datenstrategie
Redaktion

Data Jobs – Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer

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In der heutigen Geschäftswelt ist der Einsatz von Daten unerlässlich, insbesondere für Unternehmen mit über 100 Mitarbeitern, die erfolgreich bleiben möchten. In der Podcast-Episode “Data Jobs – Was brauchst Du, um im Datenbereich richtig Karriere zu machen?” diskutieren Dr. Christian Krug und Benjamin Aunkofer, Gründer von DATANOMIQ, wie Angestellte ihre Datenkenntnisse verbessern und damit ihre berufliche Laufbahn aktiv vorantreiben können. Dies steigert nicht nur ihren persönlichen Erfolg, sondern erhöht auch den Nutzen und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Datenkompetenz ist demnach ein wesentlicher Faktor für den Erfolg sowohl auf individueller als auch auf Unternehmensebene.

In dem Interview erläutert Benjamin Aunkofer, wie man den Einstieg auch als Quereinsteiger schafft. Das Sprichwort „Ohne Fleiß kein Preis“ trifft besonders auf die Entwicklung beruflicher Fähigkeiten zu, insbesondere im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse. Anstelle den Abend mit Serien auf Netflix zu verbringen, könnte man die Zeit nutzen, um sich durch Fachliteratur weiterzubilden. Es gibt eine Vielzahl von Büchern zu Themen wie Data Science, Künstliche Intelligenz, Process Mining oder Datenstrategie, die wertvolle Einblicke und Kenntnisse bieten können.

Der Nutzen steht in einem guten Verhältnis zum Aufwand, so Benjamin Aunkofer. Für diejenigen, die wirklich daran interessiert sind, in eine Datenkarriere einzusteigen, stehen die Türen offen. Der Einstieg erfordert zwar Engagement und Lernbereitschaft, ist aber für entschlossene Individuen absolut machbar. Dabei muss man nicht unbedingt eine Laufbahn als Data Scientist anstreben. Jede Fachkraft und insbesondere Führungskräfte können erheblich davon profitieren, die Grundlagen von Data Engineering und Data Science zu verstehen. Diese Kenntnisse ermöglichen es, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Potenziale der Datenanalyse optimal für das Unternehmen zu nutzen.

Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer und Dr. Christian Krug darüber, wie Menschen mit Daten Karriere machen und den Unternehmenserfolg herstellen!

Podcast-Folge mit Benjamin Aunkofer und Dr. Christian Krug darüber, wie Menschen mit Daten Karriere machen und den Unternehmenserfolg herstellen.

 

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Redaktion

Espresso AI: Q&A mit Mathias Golombek, CTO bei Exasol

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Nahezu alle Unternehmen beschäftigen sich heute mit dem Thema KI und die überwiegende Mehrheit hält es für die wichtigste Zukunftstechnologie – dennoch tun sich nach wie vor viele schwer, die ersten Schritte in Richtung Einsatz von KI zu gehen. Woran scheitern Initiativen aus Ihrer Sicht?

Zu den größten Hindernissen zählen Governance-Bedenken, etwa hinsichtlich Themen wie Sicherheit und Compliance, unklare Ziele und eine fehlende Implementierungsstrategie. Mit seinen flexiblen Bereitstellungsoptionen in der Public/Private Cloud, on-Premises oder in hybriden Umgebungen macht Exasol seine Kunden unabhängig von bestimmten Plattform- und Infrastrukturbeschränkungen, sorgt für die unkomplizierte Integration von KI-Funktionalitäten und ermöglicht Zugriff auf Datenerkenntnissen in real-time – und das, ohne den gesamten Tech-Stack austauschen zu müssen.

Dies ist der eine Teil – der technologische Teil – die Schritte, die die Unternehmen  –selbst im Vorfeld gehen müssen, sind die Festlegung von klaren Zielen und KPIs und die Etablierung einer Datenkultur. Das Management sollte für Akzeptanz sorgen, indem es die Vorteile der Nutzung klar beleuchtet, Vorbehalte ernst nimmt und sie ausräumt. Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen stellt für viele, vor allem wenn sie eher traditionell aufgestellt sind, einen echten Paradigmenwechsel dar. Führungskräfte sollten hier Orientierung bieten und klar darlegen, welche Rolle die Nutzung von Daten und der Einsatz neuer Technologien für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen und für jeden Einzelnen spielen. Durch eine Kultur der offenen Kommunikation werden Teams dazu ermutigt, digitale Lösungen zu finden, die sowohl ihren individuellen Anforderungen als auch den Zielen des Unternehmens entsprechen. Dazu gehört es natürlich auch, die eigenen Teams zu schulen und mit dem entsprechenden Know-how auszustatten.

Wie unterstützt Exasol die Kunden bei der Implementierung von KI?

Datenabfragen in natürlicher Sprache können, das ist spätestens seit dem Siegeszug von ChatGPT klar, generativer KI den Weg in die Unternehmen ebnen und ihnen ermöglichen, sich datengetrieben aufzustellen. Mit der Integration von Veezoo sind auch die Kunden von Exasol Espresso in der Lage, Datenabfragen in natürlicher Sprache zu stellen und KI unkompliziert in ihrem Arbeitsalltag einzusetzen.  Mit dem integrierten autoML-Tool von TurinTech können Anwender zudem durch den Einsatz von ML-Modellen die Performance ihrer Abfragen direkt in ihrer Datenbank maximieren. So gelingt BI-Teams echte Datendemokratisierung und sie können mit ML-Modellen experimentieren, ohne dabei auf Support von ihren Data-Science-Teams angewiesen zu sei.

All dies trägt zur Datendemokratisierung – ein entscheidender Punkt auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen, denn in der Vergangenheit scheiterte die Umsetzung einer unternehmensweiten Datenstrategie häufig an Engpässen, die durch Data Analytics oder Data Science Teams hervorgerufen werden. Espresso AI ermöglicht Unternehmen einen schnelleren und einfacheren Zugang zu Echtzeitanalysen.

Was war der Grund, Exasol Espresso mit KI-Funktionen anzureichern?

Immer mehr Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, sowohl traditionelle als auch generative KI-Modelle und -Anwendungen zu entwickeln – das entsprechende Feedback unserer Kunden war einer der Hauptfaktoren für die Entwicklung von Espresso AI.

Ziel der Unternehmen ist es, ihre Datensilos aufzubrechen – oft haben Data Science Teams viele Jahre lang in Silos gearbeitet. Mit dem Siegeszug von GenAI durch ChatGPT hat ein deutlicher Wandel stattgefunden – KI ist greifbarer geworden, die Technologie ist zugänglicher und auch leistungsfähiger geworden und die Unternehmen suchen nach Wegen, die Technologie gewinnbringend einzusetzen.

Um sich wirklich datengetrieben aufzustellen und das volle Potenzial der eigenen Daten und der Technologien vollumfänglich auszuschöpfen, müssen KI und Data Analytics sowie Business Intelligence in Kombination gebracht werden. Espresso AI wurde dafür entwickelt, um genau das zu tun.

Und wie sieht die weitere Entwicklung aus? Welche Pläne hat Exasol?

 Eines der Schlüsselelemente von Espresso AI ist das AI Lab, das es Data Scientists ermöglicht, die In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol nahtlos und schnell in ihr bevorzugtes Data-Science-Ökosystem zu integrieren. Es unterstützt jede beliebige Data-Science-Sprache und bietet eine umfangreiche Liste von Technologie-Integrationen, darunter PyTorch, Hugging Face, scikit-learn, TensorFlow, Ibis, Amazon Sagemaker, Azure ML oder Jupyter.

Weitere Integrationen sind ein wichtiger Teil unserer Roadmap. Während sich die ersten auf die Plattformen etablierter Anbieter konzentrierten, werden wir unser AI Lab weiter ausbauen und es werden Integrationen mit Open-Source-Tools erfolgen. Nutzer werden so in der Lage sein, eine Umgebung zu schaffen, in der sich Data Scientists wohlfühlen. Durch die Ausführung von ML-Modellen direkt in der Exasol-Datenbank können sie so die maximale Menge an Daten nutzen und das volle Potenzial ihrer Datenschätze ausschöpfen.

Über Exasol-CEO Martin Golombek

Mathias Golombek ist seit Januar 2014 Mitglied des Vorstands der Exasol AG. In seiner Rolle als Chief Technology Officer verantwortet er alle technischen Bereiche des Unternehmens, von Entwicklung, Produkt Management über Betrieb und Support bis hin zum fachlichen Consulting.

Über Exasol und Espresso AI

Sie leiden unter langsamer Business Intelligence, mangelnder Datenbank-Skalierung und weiteren Limitierungen in der Datenanalyse? Exasol bietet drei Produkte an, um Ihnen zu helfen, das Maximum aus Analytics zu holen und schnellere, tiefere und kostengünstigere Insights zu erzielen.

Kein Warten mehr auf das “Spinning Wheel”. Von Grund auf für Geschwindigkeit konzipiert, basiert Espresso auf einer einmaligen Datenbankarchitektur aus In-Memory-Caching, spaltenorientierter Datenspeicherung, “Massively Parallel Processing” (MPP), sowie Auto-Tuning. Damit können selbst die komplexesten Analysen beschleunigt und bessere Erkenntnisse in atemberaubender Geschwindigkeit geliefert werden.

Process MiningJurek Dörner @ DATANOMIQ
Jurek Dörner

How to reduce costs for Process Mining

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Process mining has emerged as a powerful Business Process Intelligence discipline (BPI) for analyzing and improving business processes. It involves extracting data from source systems to gain insights into process behavior and uncover opportunities for optimization. While there are many approaches to create value with process mining, organizations often face challenges when it comes to the cost of implementing the necessary solution. In this article, we will highlight the key elements when it comes to process mining architectures as well as the most common mistakes, to help organizations leverage the power of process mining while maintain cost control.

Process Mining - Elements of Process Mining and their cost aspects

Process Mining – Elements of Process Mining and their cost aspects

Data Extraction for process mining

Most process mining projects underestimate the complexity of data extraction. Even for well-known sources like SAP-ERP’s, the extraction often consumes 50% of the first pilot’s resources. As a result, the extraction pipelines are often built with the credo of “asap” and this is where the cost-drama begins. Process Mining demands Big Data in 99% of the cases, releasing bad developed extraction jobs will end in big cost chunks down the value stream. Frequently organizations perform full loads of big SAP tables, causing source system performance impact, increasing maintenance, and moving hundred GB’s of data on daily basis without any new value. Other organizations fall for the connectors, provided by some process mining platform tools, promising time-to-value being the best. Against all odds the data is getting extracted then into costly third-party platforms where they can be only consumed by the platforms process mining tool itself. On top of that, these organizations often perform more than one Business Process Intelligence discipline, resulting in extracting the exact same data multiple times.

Process Mining - Data Extraction

Process Mining – Data Extraction

The data extraction for process mining should be well planed and match the data strategy of the organization. By considering lightweighted data preprocessing techniques organizations can save both time and money. When accepting the investment character of big data extractions, the investment should be done properly in the beginning and therefore cost beneficial in the long term.

Cloud-Based infrastructure with process mining?

Depending on the data strategy of one organization, one cost-effective approach to process mining could be to leverage cloud computing resources. Cloud platforms, such as Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, or Google Cloud Platform (GCP), provide scalable and flexible infrastructure options. By using cloud services, organizations can avoid the upfront investment in hardware and maintenance costs associated with on-premises infrastructure. They can pay for resources on a pay-as-you-go basis, scaling up or down as needed, which can significantly reduce costs. When dealing with big data in the cloud, meeting the performance requirements while keeping cost control can be a balancing act, that requires a high skillset in cloud technologies. Depending the organization situation and data strategy, on premises or hybrid approaches should be also considered. But costs won’t decrease only migrating from on-premises to cloud and vice versa. What makes the difference is a smart ETL design capturing the nature of process mining data.

Process Mining Cloud Architecture on "pay as you go" base.

Process Mining Cloud Architecture on “pay as you go” base.

Storage for process mining data

Storing data is a crucial aspect of process mining, as in most cases big data is involved. Instead of investing in expensive data storage solutions, which some process mining solutions offer, organizations can opt for cost-effective alternatives. Cloud storage services like Amazon S3, Azure Blob Storage, or Google Cloud Storage provide highly scalable and durable storage options at a fraction of the cost of process mining storage systems. By utilizing these services, organizations can store large volumes of event data without incurring substantial expenses. Moreover, when big data engineering technics, consider profound process mining logics the storage cost cut down can be tremendous.

Process Mining - Infrastructure Cost Curve - On-Premise vs Cloud

Process Mining – Infrastructure Cost Curve: On-Premise vs Cloud

Process Mining Tools

While some commercial process mining tools can be expensive, there are several powerful more economical alternatives available. Tools like Process Science, ProM, and Disco provide comprehensive process mining capabilities without the hefty price tag. These tools offer functionalities such as event log import, process discovery, conformance checking, and performance analysis. Organizations often mismanage the fact, that there can and should be more then one process mining tool available. As expensive solutions like Celonis have their benefits, not all use cases make up for the price of these tools. As a result, these low ROI-use cases will eat up the margin, or (and that’s even more critical) little promising use cases won’t be investigated on and therefore high hanging fruits never discovered. Leveraging process mining tools can significantly reduce costs while still enabling organizations to achieve valuable process insights.

Process Mining Tool Landscape

Process Mining Tool Landscape (examples shown)

Collaboration

Another cost-saving aspect is to encourage collaboration within the organization itself. Most process mining initiatives require the input from process experts and often involve multiple stakeholders across different departments. By establishing cross-functional teams and supporting collaboration, organizations can share resources and distribute the cost burden. This approach allows for the pooling of expertise, reduces duplication of efforts, and facilitates knowledge exchange, all while keeping costs low.

Process Mining Team Structure

Process Mining Team Structure

Conclusion

Process mining offers tremendous potential for organizations seeking to optimize their business processes. While many organizations start process mining projects euphorically, the costs set an abrupt end to the party. Implementing a low-cost and collaborative architecture can help to create a sustainable value for the organization. By leveraging cloud-based infrastructure, cost-effective storage solutions, big data engineering techniques, process mining tools, well developed data extractions, lightweight data preprocessing techniques, and fostering collaboration, organizations can embark on process mining initiatives without straining their budgets. With the right approach, organizations can unlock the power of process mining and drive operational excellence without losing cost control.

One might argue that implementing process mining is not only about the costs. In the end each organization must consider the long-term benefits and return on investment (ROI). But with a cost controlled and sustainable process mining approach, return on investment is likely higher and less risky.

This article provides general information for process mining cost reduction. Specific strategic decisions should always consider the unique requirements and restrictions of individual organizations.

Process Mining / Process Analytics
Benjamin Aunkofer

Ist Process Mining in Summe zu teuer?

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Celonis, Signavio (SAP). UiPath, Microsoft, Software AG, Mehrwerk, process.science und viele weitere Process Mining Tool-Anbieter mehr… der Markt rund um Process Mining ist stark umkämpft. Trotz der hohen Vielfalt an Tools, gilt Process Mining in der Einführung und Durchführung als teuer. Viele Unternehmen verzeichnen zwar erste Erfolge mit dieser Analysemethodik und den dafür geschaffenen Tools, hadern jedoch mit den hohen Kosten für Lizensierung und Betrieb.

Process Mining / Process AnalyticsDabei gibt es viele Hebel für Unternehmen, die Kosten für diese Analysen deutlich zu reduzieren, dabei gesamtheitlicher analysieren zu können und sich von einzelnen Tool-Anbietern unabhängiger zu machen. Denn die Herausforderung beginnt bereits mit denen eigentlichen Zielen von Process Mining für ein Unternehmen, und diese sind oft nicht einmal direkt finanziell messbar.

Process Mining bitte nicht nur auf Prozesskosten reduzieren

Tool-Anbieter werben tendenziell besonders mit der potenziellen Reduktion von Prozesskosten und und mit der Working Capital Optimierung. Bei hohen Lizenzierungskosten für die Tools, insbesondere für die Cloud-Lösungen der Marktführer, ist dies die erfolgversprechendste Marketing-Strategie. Typische Beispiele für die Identifikation von Kostensenkungspotenzialen sind Doppelarbeiten und unnötige Prozessschleifen sowie Wartezeiten in Prozessen. Working Capital- und Cash- Kosten sind in den Standardprozessen Order-to-Cash (z. B. Verspätete Zahlungen) und Procure-to-Pay (z. B. zu späte Zahlungen, nicht realisierte Rabatte) zu finden.

Diese Anwendungsfälle sind jedoch analytisch recht trivial und bereits mit einfacher BI (Business Intelligence) oder dedizierten Analysen ganz ohne Process Mining bereits viel schneller aufzuspüren. Oft bieten bereits ERP-Systeme eine eigene Erkennung hierfür an, die sich mit einfach gestrikter BI leicht erweitern lässt.

Richtige Wirkung, die so eigentlich nur Process Mining mit der visuellen Prozessanalyse erzeugen kann, zeigt sich vor allem bei der qualitativen Verbesserung von Prozessen, denn oft frustrieren eingefahrene Unternehmensprozesse nicht nur Mitarbeiter, Lieferanten und Partner, sondern auch Kunden. Dabei geht es z. B. um die Verbesserung von Prozessen in der Fertigung und Montage, in der Logistik, dem Einkauf, Sales und After Sales. Diese Anwendungszwecke dienen zur zeitlichen Beschleunigung oder Absicherung (Stabilisierung) von Prozessen, und damit zur Erhöhung des Kundennutzens. Jede qualitative Verbesserung wird sich letztendlich auch im quantitativen, finanziellen Maße auswirken, wenn auch nicht so einfach messbar.

Die Absicherung von Prozessen aus der Compliance-Perspektive ist eines der typischen Einsatzgebiete, für die Process Mining prädestiniert ist. Audit Analytics und Betrugserkennung gehören zu den häufigsten Anwendungsgebieten. Das senkt zwar grundsätzlich keine Prozesskosten, ist jedoch in Anbetracht immer komplexerer Prozessketten bittere Notwendigkeit.

Prozess Mining kann ferner auch zur Dokumentation von Geschäftsprozessen genutzt werden, als Vorlage für Sollprozesse. Die Analyse von bestehenden Prozessen kann dann dabei helfen, den aktuellen Zustand eines Prozesses zu dokumentieren und Unternehmen können diese Informationen nutzen, um Prozessdokumentationen zu aktualisieren und zu verbessern. Mit Process Mining können Vor- und Nachher-Vergleiche durchgeführt sowie situative Worst- und Best-Practise herausextrahiert werden. Dies bietet sich insbesondere vor und nach Migrationen von ERP-Systemen an.

Process Mining muss nicht (zu) teuer sein

Bei hohen Kosten für Process Mining ist der Druck einer Organisation sehr hoch, diese Kosten irgendwie mit hohen potenziellen (!) Einsparungen zu rechtfertigen. Die Prozesse mit dem höchsten Kostensenkungsversprechen erhalten dadurch den Vorzug, oft auch dann, obwohl andere Prozesse die nötige Prozesstransparenz eigentlich noch viel nötiger hätten.

Zumindest der Einstieg in Process Mining kann mit den richtigen Tools sehr leichtfüßig und günstig erfolgen, aber auch die Etablierung dieser Analysemethodik im weltweiten Konzern kann mit einigen Stellhebeln erheblich günstiger und (in Anbetracht der hohen Dynamik unter den Tool-Anbietern) nachhaltiger realisiert werden, als wie es von den größeren Anbietern vorgeschlagen wird.

Unabhängiges und Nachhaltiges Data Engineering

Die Arbeit hinter Process Mining kann man sich wie einen Eisberg vorstellen. Die sichtbare Spitze des Eisbergs sind die Reports und Analysen im Process Mining Tool. Das ist der Teil, den die meisten Analysten und sonstigen Benutzer des Tools zu Gesicht bekommen. Der andere Teil des Process Minings ist jedoch noch viel wesentlicher, denn es handelt sich dabei um das Fundament der Analyse: Die Datenmodellierung des Event Logs. Diese Arbeit ist der größere, jedoch unter der Oberfläche verborgene Teil des Eisbergs.

Jedes Process Mining Tool benötigt pro Use Case mindestens ein Event Log. Dabei handelt es sich um ein Prozessprotokoll mit universeller Mindestanforderung: Case, Activity, Timestamp

Diese Event Logs in einem Process Mining Tool zu modellieren und individuell anzupassen, ist langfristig keine gute Idee und erinnert an die Anfänge der Business Intelligence, als BI-Analysten Daten direkt in Tools wie Qlik Sense oder Power BI luden und für sich individuell modellierten.

Wie anfangs erwähnt, haben Unternehmen bei der Einführung von Process Mining die Qual der Wahl. Oft werden langwierige und kostenintensive Auswahlprozesse für die jeweiligen Tools angestoßen, damit die Wahl auf der augenscheinlich richtige Tool fällt.

Eine bessere Idee ist es daher, Event Logs nicht in einzelnen Process Mining Tools aufzubereiten, sondern zentral in einem dafür vorgesehenen Data Warehouse zu erstellen, zu katalogisieren und darüber auch die grundsätzliche Data Governance abzusichern. Die modellierten Daten können dann jedem Process Mining Tool zur Verfügung gestellt werden. Während sich Process Mining Tools über die Jahre stark verändern, bleiben Datenbanktechnologien für Data Warehousing über Jahrzehnte kompatibel und können in ihnen aufbereitete Event Logs allen Tools zur Verfügung stellen. Und übrigens lässt sich mit diesem Ansatz auch sehr gut eine gesamtheitlichere Verknüpfung realisieren und die Perspektive dynamisch verändern, was neuerdings als Object-centric Process Mining beworben wird, mit der richtigen Datenmoedellierung in einem Process Mining Data Warehouse für jedes Tool zu erreichen ist.

Nicht alles um jeden Preis in die Public Cloud

Unter der häufigen Prämisse, dass alle ERP-Rohdaten in eine Cloud geladen werden müssen, entstehen Kosten, die durchaus als überhöht und unnötig angesehen werden können. Daten-Uploads in eine Cloud-Lösung für Process Mining sollten nach Möglichkeit minimal ausfallen und lassen sich durch genaueres Anforderungsmanagement in den meisten Fällen deutlich reduzieren, verbunden mit Einsparungen bei Cloud-Kosten. Idealerweise werden nur fertige Event-Logs bzw. objekt-zentrische Datenmodelle in die Cloud geladen, nicht jedoch die dafür notwendigen Rohdaten.

Für besonders kritische Anwendungsfälle kann es von besonderem Stellenwert sein, einen Hybrid-Cloud-Ansatz anzustreben. Dabei werden besonders kritische Daten in ihrer granularen Form in einer Private Cloud (i.d.R. kundeneigenes Rechenzentrum) gehalten und nur die fertigen Event Logs in die Public Cloud (z. B. Celonis Process Mining) übertragen.

Mit AI ist mehr möglich als oft vermutet

Neben den einfachen Anwendungsfällen, die einige Tool-Anbieter bereits eingebaut haben (z. B. Matching von Zahlungsdaten zur Doppelzahlungserkennung oder die Vorhersage von Prozesszeiten), können mit Machine Learning bzw. Deep Learning auch anspruchsvollere Varianten-Cluster und Anomalien erkannt werden.

Unstrukturierte Daten können dank AI in Process Mining mit einbezogen werden, dazu werden mit Named Entity Recognition (NER, ein Teilgebiet des NLP) Vorgänge und Aktivitäten innerhalb von Dokumenten (z. B. Mails, Jira-Tickets) extrahiert und gemeinsam mit den Meta-Daten (z. B. Zeitstempel aus dem Dokument) in ein strukturiertes Event Log für Process Mining transformiert. Ähnliches lässt sich mit AI für Computer Vision übrigens auch auf Abläufe aus Videoaufnahmen durchführen. Dank AI werden damit noch viel verborgenere Prozesse sichtbar. Diese AI ist in noch keiner Process Mining Software zu finden, kann jedoch bausteinartig dem Process Mining Data Warehouse vorgeschaltet werden.

Fazit

Nicht all zu selten ist Process Mining den anwenden Unternehmen in Summe zu teuer, denn bereits einige Unternehmen sind über die Kosten gestolpert. Andere Unternehmen begrenzen die Kosten mit dem restriktiven Umgang mit Benuter-Lizenzen oder Anwendungsfällen, begrenzen damit jedoch auch den Analyseumfang und schöpfen nicht das volle Potenzial aus. Dies muss jedoch nicht sein, denn Kosten für Data Loads, Cloud-Hosting und Benutzerlizenzen für Process Mining lassen sich deutlich senken, wenn Process Mining als die tatsächliche Analyse-Methode verstanden und nicht auf ein bestimmtes Tool reduziert wird.

Zu Beginn kann es notwendig sein, Process Mining in einer Organisation überhaupt erst an den Start zu bringen und erste Erfolge zu erzielen. Unternehmen, die Process Mining und die damit verbundene Wirkung in Sachen Daten- und Prozesstransparenz, erstmals erlebt haben, werden auf diese Analysemethodik so schnell nicht mehr verzichten wollen. Schnelle erste Erfolge lassen sich mit nahezu jedem Tool erzielen. Nach Pilot-Projekten sollte der konzernweite Rollout jedoch in Sachen Performance, Kosten-Leistungsverhältnis und spätere Unabhängigkeit überdacht werden, damit Process Mining Initiativen langfristig mehr wirken als sie kosten und damit Process Mining auch bedenkenlos und ohne Budget-Engpässe qualitative Faktoren der Unternehmensprozesse verbessern kann.

Mit den richtigen Überlegungen fahren Sie die Kosten für Process Mining runter und den Nutzen hoch.

Benjamin Aunkofer

Big Data – Das Versprechen wurde eingelöst

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Big Data tauchte als Buzzword meiner Recherche nach erstmals um das Jahr 2011 relevant in den Medien auf. Big Data wurde zum Business-Sprech der darauffolgenden Jahre. In der Parallelwelt der ITler wurde das Tool und Ökosystem Apache Hadoop quasi mit Big Data beinahe synonym gesetzt. Der Guardian verlieh Apache Hadoop mit seinem Konzept des Distributed Computing mit MapReduce im März 2011 bei den MediaGuardian Innovation Awards die Auszeichnung “Innovator of the Year”. Im Jahr 2015 erlebte der Begriff Big Data in der allgemeinen Geschäftswelt seine Euphorie-Phase mit vielen Konferenzen und Vorträgen weltweit, die sich mit dem Thema auseinandersetzten. Dann etwa im Jahr 2018 flachte der Hype um Big Data wieder ab, die Euphorie änderte sich in eine Ernüchterung, zumindest für den deutschen Mittelstand. Die große Verarbeitung von Datenmassen fand nur in ganz bestimmten Bereichen statt, die US-amerikanischen Tech-Riesen wie Google oder Facebook hingegen wurden zu Daten-Monopolisten erklärt, denen niemand das Wasser reichen könne. Big Data wurde für viele Unternehmen der traditionellen Industrie zur Enttäuschung, zum falschen Versprechen.

Von Big Data über Data Science zu AI

Einer der Gründe, warum Big Data insbesondere nach der Euphorie wieder aus der Diskussion verschwand, war der Leitspruch “Shit in, shit out” und die Kernaussage, dass Daten in großen Mengen nicht viel wert seien, wenn die Datenqualität nicht stimme. Datenqualität hingegen, wurde zum wichtigen Faktor jeder Unternehmensbewertung, was Themen wie Reporting, Data Governance und schließlich dann das Data Engineering mehr noch anschob als die Data Science.

Google Trends - Big Data (blue), Data Science (red), Business Intelligence (yellow) und Process Mining (green).

Google Trends – Big Data (blue), Data Science (red), Business Intelligence (yellow) und Process Mining (green). Quelle: https://trends.google.de/trends/explore?date=2011-03-01%202023-01-03&geo=DE&q=big%20data,data%20science,Business%20Intelligence,Process%20Mining&hl=de

Small Data wurde zum Fokus für die deutsche Industrie, denn “Big Data is messy!”1 und galt als nur schwer und teuer zu verarbeiten. Cloud Computing, erst mit den Infrastructure as a Service (IaaS) Angeboten von Amazon, Microsoft und Google, wurde zum Enabler für schnelle, flexible Big Data Architekturen. Zwischenzeitlich wurde die Business Intelligence mit Tools wie Qlik Sense, Tableau, Power BI und Looker (und vielen anderen) weiter im Markt ausgebaut, die recht neue Disziplin Process Mining (vor allem durch das deutsche Unicorn Celonis) etabliert und Data Science schloss als Hype nahtlos an Big Data etwa ab 2017 an, wurde dann ungefähr im Jahr 2021 von AI als Hype ersetzt. Von Data Science spricht auf Konferenzen heute kaum noch jemand und wurde hype-technisch komplett durch Machine Learning bzw. Artificial Intelligence (AI) ersetzt. AI wiederum scheint spätestens mit ChatGPT 2022/2023 eine neue Euphorie-Phase erreicht zu haben, mit noch ungewissem Ausgang.

Big Data Analytics erreicht die nötige Reife

Der Begriff Big Data war schon immer etwas schwammig und wurde von vielen Unternehmen und Experten schnell auch im Kontext kleinerer Datenmengen verwendet.2 Denn heute spielt die Definition darüber, was Big Data eigentlich genau ist, wirklich keine Rolle mehr. Alle zuvor genannten Hypes sind selbst Erben des Hypes um Big Data.

Während vor Jahren noch kleine Datenanalysen reichen mussten, können heute dank Data Lakes oder gar Data Lakehouse Architekturen, auf Apache Spark (dem quasi-Nachfolger von Hadoop) basierende Datenbank- und Analysesysteme, strukturierte Datentabellen über semi-strukturierte bis komplett unstrukturierte Daten umfassend und versioniert gespeichert, fusioniert, verknüpft und ausgewertet werden. Das funktioniert heute problemlos in der Cloud, notfalls jedoch auch in einem eigenen Rechenzentrum On-Premise. Während in der Anfangszeit Apache Spark noch selbst auf einem Hardware-Cluster aufgesetzt werden musste, kommen heute eher die managed Cloud-Varianten wie Microsoft Azure Synapse oder die agnostische Alternative Databricks zum Einsatz, die auf Spark aufbauen.

Die vollautomatisierte Analyse von textlicher Sprache, von Fotos oder Videomaterial war 2015 noch Nische, gehört heute jedoch zum Alltag hinzu. Während 2015 noch von neuen Geschäftsmodellen mit Big Data geträumt wurde, sind Data as a Service und AI as a Service heute längst Realität!

ChatGPT und GPT 4 sind King of Big Data

ChatGPT erschien Ende 2022 und war prinzipiell nichts Neues, keine neue Invention (Erfindung), jedoch eine große Innovation (Marktdurchdringung), die großes öffentliches Interesse vor allem auch deswegen erhielt, weil es als kostenloses Angebot für einen eigentlich sehr kostenintensiven Service veröffentlicht und für jeden erreichbar wurde. ChatGPT basiert auf GPT-3, die dritte Version des Generative Pre-Trained Transformer Modells. Transformer sind neuronale Netze, sie ihre Input-Parameter nicht nur zu Klasseneinschätzungen verdichten (z. B. ein Bild zeigt einen Hund, eine Katze oder eine andere Klasse), sondern wieder selbst Daten in ähnliche Gestalt und Größe erstellen. So wird aus einem gegeben Bild ein neues Bild, aus einem gegeben Text, ein neuer Text oder eine sinnvolle Ergänzung (Antwort) des Textes. GPT-3 ist jedoch noch komplizierter, basiert nicht nur auf Supervised Deep Learning, sondern auch auf Reinforcement Learning.
GPT-3 wurde mit mehr als 100 Milliarden Wörter trainiert, das parametrisierte Machine Learning Modell selbst wiegt 800 GB (quasi nur die Neuronen!)3.

ChatGPT basiert auf GPT3.5 und wurde in 3 Schritten trainiert. Neben Supervised Learning kam auch Reinforcement Learning zum Einsatz.

ChatGPT basiert auf GPT-3.5 und wurde in 3 Schritten trainiert. Neben Supervised Learning kam auch Reinforcement Learning zum Einsatz. Quelle: openai.com

GPT-3 von openai.com war 2021 mit 175 Milliarden Parametern das weltweit größte Neuronale Netz der Welt.4 

Größenvergleich: Parameteranzahl GPT-3 vs GPT-4

Größenvergleich: Parameteranzahl GPT-3 vs GPT-4 Quelle: openai.com

Der davor existierende Platzhirsch unter den Modellen kam von Microsoft mit “nur” 10 Milliarden Parametern und damit um den Faktor 17 kleiner. Das nun neue Modell GPT-4 ist mit 100 Billionen Parametern nochmal 570 mal so “groß” wie GPT-3. Dies bedeutet keinesfalls, dass GPT-4 entsprechend 570 mal so fähig sein wird wie GPT-3, jedoch wird der Faktor immer noch deutlich und spürbar sein und sicher eine Erweiterung der Fähigkeiten bedeuten.

Was Big Data & Analytics heute für Unternehmen erreicht

Auf Big Data basierende Systeme wie ChatGPT sollte es – der zuvor genannten Logik folgend – jedoch eigentlich gar nicht geben dürfen, denn die rohen Datenmassen, die für das Training verwendet wurden, konnten nicht im Detail auf ihre Qualität überprüft werden. Zum Einen mittelt die Masse an Daten die in ihnen zu findenden Fehler weitgehend raus, zum Anderen filtert Deep Learning selbst relevante Muster und unliebsame Ausreißer aus den Datenmassen heraus. Neuronale Netze, der Kern des Deep Learning, können durchaus als große Filter verstanden und erklärt werden.

Davon abgesehen, dass die neuen ChatBot-APIs von den Cloud-Providern Microsoft, Google und auch Amazon genutzt werden können, um Arbeitsprozesse und Kommunikation zu automatisieren, wird Big Data heute in vielen Unternehmen dazu eingesetzt, um Unternehmens-/Finanzkennzahlen auszuwerten und vorherzusagen, um Produktionsqualität zu überwachen, um Maschinen-Sensordaten mit den Geschäftsdaten aus ERP-, MES- und CRM-Systemen zu verheiraten, um operative Prozesse über mehrere IT-Systeme hinweg zu rekonstruieren und auf Schwachstellen hin zu untersuchen und um Schlussendlich auch den weiteren Datenhunger zu stillen, z. B. über Text-Extraktion aus Webseiten (Intelligence Gathering), die mit NLP und Computer Vision mächtiger wird als je zuvor.

Big Data hält sein Versprechen dank AI

Die frühere Enttäuschung aus Big Data resultierte aus dem fehlenden Vermittler zwischen Big Data (passive Daten) und den Applikationen (z. B. Industrie 4.0). Dieser Vermittler ist der aktive Part, die AI und weiterführende Datenverarbeitung (z. B. Lakehousing) und Analysemethodik (z. B. Process Mining). Davon abgesehen, dass mit AI über Big Data bereits in Medizin und im Verkehrswesen Menschenleben gerettet wurden, ist Big Data & AI längst auch in gewöhnlichen Unternehmen angekommen. Big Data hält sein Versprechen für Unternehmen doch noch ein und revolutioniert Geschäftsmodelle und Geschäftsprozesse, sichert so Wettbewerbsfähigkeit. Zumindest, wenn Unternehmen sich auf diesen Weg tatsächlich einlassen.

Quellen:

  1. Edd Dumbill: What is big data? An introduction to the big data landscape. (Memento vom 23. April 2014 im Internet Archive) auf: strata.oreilly.com.
    ↑
  2. Fergus Gloster: Von Big Data reden aber Small Data meinen. Computerwoche, 1. Oktober 2014↑
  3. Bussler, Frederik (July 21, 2020). “Will GPT-3 Kill Coding?”. Towards Data Science. Retrieved August 1, 2020.2022↑
  4. developer.nvidia.com, 1. Oktober 2014↑
Haufe Akademie

Praxisbeispiel: Data Science im Marketing

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Wie Sie mit Data Science die Conversion-Rate in Ihrem Online-Shop erhöhen

Die Fragestellung: Ein Hersteller von Elektrogeräten lancierte einen neuen Online-Shop, um einen neuen Vertriebskanal zu schaffen, der unabhängig von stationären Einzelhändlern und Amazon ist. Obwohl der Online-Shop von Interessent:innen häufig besucht wurde, war die Conversion-Rate zu niedrig und der Umsatz somit zu gering.

Die zentrale Frage war nun: Wie kann die Conversion-Rate erhöht werden, um den Umsatz über den neuen Vertriebskanal zu erhöhen?

Was ist eine Conversion-Rate? Die Conversion-Rate ist eine Marketing-Kennzahl, die in diesem Beispiel das Verhältnis der Besucher:innen des Online-Shops zu den getätigten Käufen meint. Halten sich viele Besucher:innen im Online-Shop auf und sind die Warenkorb-Abschlüsse dennoch gering, so ist die Conversion-Rate niedrig. Das Ziel ist es, die Conversion-Rate zu steigern, also dafür zu sorgen, dass Besucher:innen, die sich im Online-Shop befinden und dort etwas in den Warenkorb legen, auch einen Kauf tätigen.

Vorgehen: Um zu verstehen, warum eine Bestellung abgeschlossen bzw. nicht abgeschlossen wurde, wurden verschiedene Daten aus dem Web-Analytics-System des Online-Shops untersucht. Dazu gehörten im Wesentlichen Daten zu Besucherhandlungen auf der Website, die automatisch getrackt, also aufgezeichnet werden, wie z. B. Button & Link-Klicks, Bildergalerie öffnen, Produktvideo ansehen, Produktbeschreibung ausklappen, Time on page usw.

Mit diesen Daten wurden drei Analyseverfahren durchgeführt.

1) Website-Besucher verstehen

Zunächst wurden mit einer explorativen Datenanalyse die Website-Besucher:innen und deren Bedürfnisse untersucht. Über die meisten der Besucher:innen lagen bereits Daten vor, da sie in der Vergangenheit bereits Käufe auf der Website getätigt hatten und dafür ein Konto angelegt hatten. Darüber hinaus wurde untersucht, über welche Kanäle die Besucher:innen in den Online-Shop gelangten, beispielsweise über Google oder Facebook. Informationen zu Gerät, Standort, Browser und Betriebssystem waren ebenfalls verfügbar.

Anhand dieser unterschiedlichen Parameter wurden die Benutzerdaten einem Analyseverfahren, dem sog. Clustering, unterzogen, bei dem die Website-Besucher:innen aufgrund ihrer Ähnlichkeiten in verschiedenen Eigenschaften in Gruppen („Cluster“) eingeteilt wurden.

Beispiel: Besucher über Android-Smartphones und Chrome-Browser, die zwischen 17 und 19 Uhr am Samstag auf der Website sind, kaufen eher familienbezogene Produkte.

Daraufhin konnte man neue Website-Besucher:innen aufgrund der verschiedenen Eigenschaften meist recht eindeutig einem Cluster zuordnen, da ähnliche Besucher:innen tendenziell ein ähnliches Verhalten auf einer Website zeigen. Dieses Clustering lieferte dem Unternehmen bereits wertvolle Informationen. So konnten auf dieser Informationsgrundlage individuelle Marketingstrategien für verschiedene Zielgruppen entwickelt, das Werbe-Targeting angepasst und spezifische Sonderangebote erstellt werden.

Beispiel: Besucher über Android-Smartphones und Chrome-Browsern, die zwischen 17 und 19 Uhr am Samstag auf der Website sind, bekommen ein Sonderangebot für ein familienbezogenes Produkt, wie beispielsweise ein Babyfon ausgespielt.

In vielen Fällen reicht eine solche Analyse bereits aus, um die Conversion-Rate eines Online-Shops spürbar zu steigern. In diesem Projekt wurden jedoch noch zwei weitere Analyseschritte durchgeführt.

2) Conversion Path verstehen und Engpässe nachvollziehen

Der nächste Schritt bestand darin, den Conversion Path der Kund:innen zu untersuchen. Der Conversion Path umfasst alle Handlungen von Kund:innen vom Ankommen auf der Website über den Besuch verschiedener Seiten bis hin zum finalen Kauf bzw. Kaufabbruch. Bei der Analyse wurden alle Conversion Paths auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede untersucht, um bestimmte Muster abzuleiten. Von besonderem Interesse waren mögliche Gründe, aus denen Besucher:innen ihre Sitzung vor Kaufabschluss abbrachen. Es stellte sich heraus, dass Besucher:innen ihre Sitzung vor allem dann abbrachen, wenn es für ein Produkt kein Produktvideo gab bzw. das Produktvideo nicht gefunden wurde. Diese mangelnde Produktinformation konnte anschließend gezielt bearbeitet werden, woraufhin sich die Conversion-Rate deutlich verbesserte.

3) Next-best-Action vorhersagen

Im dritten Schritt des Projektes zur Steigerung der Conversion-Rate wurde der Ansatz der Next-best-Action (NBA) gewählt. Damit wurde hier ein weiterer Schritt von der reinen Analyse von bereits vorhandenen Daten hin zur Vorhersage zukünftigen Verhaltens gewählt.

Was bedeutet Next-best-action? Next-best-action (NBA) ist eine Marketingstrategie, die darauf abzielt, Informationen über einzelne Kund:innen zu sammeln und zu nutzen, um einen Kauf anzuregen. Wie der Name schon sagt, wird versucht zu ermitteln, welcher der nächste beste Schritt im Verkaufsprozess für jede:n einzelne:n Kunde:in ist.

Mithilfe der allgemeinen Informationen über die Website-Besucher:innen und der Conversion Paths konnten unterschiedliche Aktionen identifiziert werden, die einen Kauf wahrscheinlicher machen würden. Dazu gehörte z. B., den Besucher:innen das Produktvideo anzuzeigen, einen Rabatt-Code oder ein Sonderangebot für eine spezielle Produktkategorie anzubieten oder ein Chat-Fenster für den Kundensupport zu öffnen.

Somit half die NBA-Vorhersage dabei, die Conversion erneut deutlich zu steigern, indem für jede:n Website-Besucher:in eine individuelle Aktion vorgeschlagen werden konnte.

Ergebnisse:

In diesem Projekt konnte die Marketingabteilung des Elektrogeräte-Herstellers durch drei verschiedene Analyseansätze die Conversion-Rate im Online-Shop deutlich verbessern:

  • Mithilfe des Clustering war das Unternehmen in der Lage, individuelle Marketingstrategien für verschiedene Zielgruppen zu entwickeln, das Werbe-Targeting anzupassen und spezifische Sonderangebote zu erstellen.
  • Durch die Analyse der Conversion Paths konnten produkt- und produktbeschreibungsspezifische Engpässe identifiziert und anschließend gezielt behoben werden.
  • Mit der NBA-Analyse konnten nächste beste Schritte für jede:n einzelne:n Kunde:in bestimmt und automatisch ausgelöst werden.
Interview Benjamin Aunkofer - Business Intelligence und Process Mining ohne Vendor-Lock-In
Redaktion

Interview – Business Intelligence und Process Mining ohne Vendor Lock-in!

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Das Format Business Talk am Kudamm in Berlin führte ein Interview mit Benjamin Aunkofer zum Thema “Business Intelligence und Process Mining nachhaltig umsetzen”.

In dem Interview erklärt Benjamin Aunkofer, was gute Business Intelligence und Process Mining ausmacht und warum Unternehmen in jedem Fall daran arbeiten sollten, den gefürchteten Vendor Lock-In zu vermeiden, der gerade insbesondere bei Process Mining droht, jedoch leicht vermeidbar ist.

Nachfolgend das Interview auf Youtube sowie die schriftliche Form zum Nachlesen:


Interview – Process Mining, Business Intelligence und Vendor Lock

1 – Herr Aunkofer, wir wollen uns heute über Best Practice bei der Verarbeitung von Daten unterhalten. Welche Fehler sollten Unternehmen unbedingt vermeiden, wenn sie ihre Daten zur Modellierung aufbereiten?

Mittlerweile weiß ja bereits jeder Laie, dass die Datenaufbereitung und -Modellierung einen Großteil des Arbeitsaufwandes in der Datenanalyse einnehmen, sei es nun für Business Intelligence, also Reporting, oder für Process Mining. Für Data Science ja sowieso. Vor einen Jahrzehnt war es immer noch recht üblich, sich einfach ein BI Tool zu nehmen, sowas wie QlikView, Tableau oder PowerBI, mittlerweile gibt es ja noch einige mehr, und da direkt die Daten reinzuladen und dann halt loszulegen mit dem Aufbau der Reports.

Schon damals in Ansätzen, aber spätestens heute gilt es zu recht als Best Practise, die Datenanbindung an ein Data Warehouse zu machen und in diesem die Daten für die Reports aufzubereiten. Ein Data Warehouse ist eine oder eine Menge von Datenbanken.

Das hat den großen Vorteil, dass die Daten auf einer Ebene modelliert werden, für die es viele Experten gibt und die technologisch auch sehr mächtig ist, nicht auf ein Reporting Tool beschränkt ist.
Außerdem veraltet die Datenbanktechnologie nur sehr viel langsamer als die ganzen Tools, in denen Analysen stattfinden.

Im Process Mining sind ja nun noch viele Erstinitiativen aktiv und da kommen die Unternehmen nun erst so langsam auf den Trichter, dass so ein Data Warehouse hier ebenfalls sinnvoll ist. Und sie liegen damit natürlich vollkommen richtig.

2 – Warum ist es so wichtig einen Vendor Lock zu umgehen?

Na die ganze zuvor genannte Arbeit für die Datenaufbereitung möchte man keinesfalls in so einem Tool haben, das vor allem für die visuelle Analyse gemacht wird und viel schnelleren Entwicklungszyklen sowie einem spannenden Wettbewerb unterliegt. Sind die ganzen Anbindungen der Datenquellen, also z. B. dem ERP, CRM usw., sowie die Datenmodelle für BI oder Process Mining direkt an das Tool gebunden, dann fällt es schwer z. B. von PowerBI nach Tableau oder SuperSet zu wechseln, von Celonis nach Signavio oder welches Tool auch immer. Die Migrationsaufwände sind dann ein ziemlicher Showstopper.

Bei Datenbanken sind Migrationen auch nicht immer ein Spaß, die Aufwände jedoch absehbarer und vor allem besteht selten die Notwendigkeit dazu, die Datenbanktechnologie zu wechseln. Das ist quasi die neutrale Zone.

3 – Bei der Nutzung von Daten fallen oft die Begriffe „Process Mining“ und „Business Intelligence“. Was ist darunter zu verstehen und was sind die Unterschiede zwischen PM und BI?

Business Intelligence, oder BI, geht letztendlich um die zur Verfügungstellung von guten Reports für das Management bis hin zu jeden Mitarbeiter des Unternehmens, manchmal aber sogar bis zum Kunden oder Lieferanten, die in Unternehmensprozesse inkludiert werden sollen. BI ist gewissermaßen schon seit zwei Jahrzehnten ein Trend, entwickelt sich aber auch immer weiter, mit immer größeren Datenmengen, in Echtzeit usw.

Process Mining ist im Grunde eng mit der BI verwandt, man kann auch sagen, dass es ein BI für Prozessanalysen ist. Bei Process Mining nehmen wir uns die Log-Daten von operativen IT-Systemen vor, in denen Unternehmensprozesse erfasst sind. Vornehmlich ERP-Systeme, CRM-Systeme, Dokumentenmangement-Systeme usw.
Die Daten bereiten wir in sogenannte Event Logs, also Prozessprotokolle, auf und laden sie dann ein eines der vielen Process Mining Tools, egal in welches. In diesen Tools kann man dann Prozess wirklich visuell betrachten, filtern und analysieren, rekonstruiert aus den Daten, spiegeln sie die tatsächlichen operativen Vorgänge wieder.

Auch bei Process Mining tut sich gerade viel, Machine Learning hält Einzug ins Process Mining, Prozesse können immer granularer analysiert werden, auch unstrukturierte Daten können unter Einsatz von AI mit in die Analyse einbezogen werden usw.
Der Markt bereinigt sich übrigens auch dadurch, dass Tool für Tool von größeren Software-Häusern aufgekauft werden. Also der Tool-Markt ist gerade ganz krass im Wandel und das wird die nächsten Jahre auch so bleiben.

4 – Wie ist denn die Best Practice bei der Speicherung, Aufbereitung und Modellierung von Daten?

BI und Process Mining sind eigentlich eher Methoden der Datenanalytik als einfach nur Tools. Es ist ein komplexes System. Ganz klar hierfür ist der Aufbau eines Data Warehouses, dass aus Datensicht quasi so eine Art Middleware ist und Daten zentral allen Tools bereitstellt. Viele Unternehmen haben ja um einiges mehr als nur ein Tool im Haus, die kann man dann auch alle weiterhin nutzen.

Was gerade zum Trend wird, ist der Aufbau eines Data Lakehouses. Ein Lakehouse inkludiert auch clevere Art und Weise auch einen Data Lake.

Den Unterschied kann man sich wie folgt vorstellen: Ein Data Warehouse ist wie das Regel zu Hause mit den Ordnern zum Abheften aller wichtigen Dokumente, geordnet nach … Ordner, Rubrik, Sortierung nach Datum oder alphabetisch. Allerdings macht es auch große Mühe, diese Struktur zu verwalten, alles ordentlich abzuheften und sich überhaupt erstmal eine Logik dafür zu erarbeiten. Ein Data Lake ist dann sowas wie die eine böse Schublade, die man eigentlich gar nicht haben möchte, aber in die man dann alle Briefe, Dokumente usw. reinwirft, bei denen man nicht weiß, ob man diese noch braucht. Die Inhalte des Data Lakes sind bestenfalls etwas vorsortiert, aber eigentlich hofft man ja nicht, da wieder irgendwas drin wiederfinden zu müssen.

5 – Sie haben ja einen guten Marktüberblick: Wie gut sind deutsche Unternehmen in diesen Bereichen aufgestellt?

Grundsätzlich schon mal gar nicht so schlecht, wie oft propagiert wird. In beinahe jedem deutschen Unternehmen existiert mittlerweile ein Data Warehouse sowie Initiativen zur Einführung von BI, Process Mining und Data Science bzw. KI, in Konzernen natürlich stets mehrere. Was ich oft vermisse, ist so eine gesamtheitliche Sicht auf die Dinge, es gibt ja viele Nischenexperten, die sich auf eines dieser Themen stürzen, es aber nicht in Verbindung zu den anderen Themen betrachten. Z. B. steht auch KI nicht für sich alleine, sondern kann sowohl der Business Intelligence als auch Process Mining über den Querverweis befähigen, z. B. zur Berücksichtigung von unstrukturierten Daten, oder ausbauen mit Vorhersagen, z. B. Umsatz-Forecasts. Das ist alles eine Datenevolution, vom ersten Report von Unternehmenskennzahlen über die Analyse von Prozessen bis hin zu KI-getriebenen Vorhersagesystemen.

6 – Wo sehen Sie den größten Nachholbedarf?

Da mache ich es kurz: Unternehmen brauchen Datenstrategien und ein Big Picture, wie sie Daten richtig nutzen, dabei dann auch die unterschiedlichen Methoden der Nutzung dieser Daten richtig kombinieren.

Sehen Sie die zwei anderen Video-Interviews von Benjamin Aunkofer:

Interview Benjamin Aunkofer – Datenstrategien und Data Teams entwickeln!

 

 

 

 

 

 

 

Benjamin Aunkofer

Die 6 Schritte des Process Mining – Infografik

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Viele Process Mining Projekte drehen sich vor allem um die Auswahl und die Einführung der richtigen Process Mining Tools. Egal ob mit Celonis, Signavio, UiPath oder einem anderem Software-Anbieten, Process Mining ist nicht irgendein Tool, sondern eine Methodik der Aufbereitung und Analyse der Daten. Im Kern von Process Mining steckt eigentlich eine Graphenanalyse, die Prozessschritte als Knoten (Event) und Kanten (Zeiten) darstellt. Hinzu kommen weitere Darstellungen mit einem fließenden Übergang in die Business Intelligence, so bieten andere Tool-Anbieter auch Plugins für Power BI, Tableau, Qlik Sense und andere BI-Tools, um Process Mining zu visualisieren.

Unternehmen können Event Logs selbst herstellen und in ein Data Warehouse speisen, die dann alle Process Mining Tools mit Prozessdaten versorgen können. Die investierten Aufwände in Process Mining würden somit nachhaltiger (weil länger nutzbar) werden und die Abhängigkeit von bestimmter Software würde sich auf ein Minimum reduzieren, wir riskieren keinen neuen Aufwand für Migration von einem Anbieter zum nächsten. Übrigens können die Event Logs dann auch in andere Tools z. B. für Business Intelligence (BI) geladen und anderweitig analysiert werden.

Jedoch ganz unabhängig von den Tools, gibt es eine ganz generelle Vorgehensweise in dieser datengetriebenen Prozessanalyse, die wir mit der folgenden Infografik beschreiben möchten.

DATANOMIQ Process Mining - 6 Steps of Doing Process Mining Analysis

6 Steps of Process Mining – Infographic PDF Download.

DATANOMIQ ist der herstellerunabhängige Beratungs- und Service-Partner für Business Intelligence, Process Mining und Data Science. Wir erschließen die vielfältigen Möglichkeiten durch Big Data und künstliche Intelligenz erstmalig in allen Bereichen der Wertschöpfungskette. Dabei setzen wir auf die besten Köpfe und das umfassendste Methoden- und Technologieportfolio für die Nutzung von Daten zur Geschäftsoptimierung.

Benjamin Aunkofer

6 Faktoren, wie Process Mining Projekte zum Erfolg werden

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Zuerst wollte ich diesen Artikel mit “6 Gründe, warum Process Mining Projekt scheitern” betiteln, das würde dann aber doch etwas zu negativ klingen. Kein Process Mining Projekt muss scheitern oder überhaupt in Verzögerungen geraten, denn das lässt sich mit etwas Erfahrung und der richtigen Einstellung zum Projekt immer verhindern.

Process Mining - Process Flow ChartNach dutzenden Process Mining Projekten mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen gebe ich hier nun sechs handfeste Hinweise, wie Process Mining Projekte generell zum Erfolg werden:

1. Richtige Erwartungshaltung setzen und kommunizieren

Dieser Punkt mag banal klingen, das ist jedoch nicht der Fall. Ich habe schon einige Process Mining Projekte gesehen, die deswegen gescheitert sind, weil dem Vorstand oder anderen Entscheidern gegenüber falsche Versprechungen abgegeben wurden. Tatsächlich werden Process Mining Projekte oft mit ambitionierten Zielen gestartet, wie dem Herabsenken von Prozesskosten um konkrete 10% oder dem Reduzieren der Durchlaufzeit eines bestimmten Prozesses um 20%. Es sei den Entscheidern nicht zu verübeln, dass Budgets gestrichen und Projekte eingestampft werden, wenn diese konkreten Versprechen nicht realisiert werden können.

Dabei können exakt diese Ziele oftmals doch erreicht werden, nur nicht gleich bei den ersten Projektiterationen, denn oft fehlen Datenpunkte, die wichtige Prozessaktivitäten in operativen Prozessketten dokumentieren. Das Event Log kann anfangs – gerade für exotischere Prozesse in weniger verbreiteten IT-Systemen – oft noch nicht sofort vollständig erstellt werden.

Aber eben genau diese Lücken in der Prozessdatenerfassung sind ein “Finding”, denn sie zeigen erst auf, an welchen Stellen es blinde Flecken in der Daten- und Prozesstransparenz noch gibt. Somit ist im Process Mining auch der Weg der datenbasierten Prozesstransparenz ein oder sogar DAS große Ziel.

Konkretes Beispiel: Eine Krankenversicherung wollte die Prozesse der Reha-Bewilligung für ihre Versicherte analysieren. Unter Einsatz eines umfangreichen Process Mining Tools sollten die Prozesse tiefgehend analysiert und unnötige Prozessschleifen identifizieren, aber auch den Prozess abkürzen, indem Ausschlusspunkte frühzeitig im Prozess entdeckt werden. Das war das Versprechen an den Vorstand, der das Budget einfror, auf Grund nicht erreichter Ziele.

In der Tat gab es bei der Rekonstruktion der Prozesse aus den Legacy-Systemen, die über Jahrzehnte von der IT der Krankenkasse selbst entwickelt wurden, viele Lücken in den Daten und somit blinde Flecken in der Prozessen. Die Aufdeckung aber genau dieser Lücken führt dazu, dass diese geschlossen werden können und die vollständige Transparenz über Daten damit erst hergestellt wird. Erst dann, im zweiten Schritt, können die Prozesse ausführlich genug auf Optimierungspotenziale untersucht werden.

Process Mining nicht zu betreiben, weil die Prozesse nicht lückenlos getrackt werden, ist im Grunde unterlassene Hilfeleistung gegenüber des Unternehmens.

2. Process Mining als Methode, nicht als Tool verstehen

Viele Process Mining Projekte drehen sich vor allem um die Auswahl und die Einführung der richtigen Process Mining Tools. Auf das richtige Tool zu setzen, ist natürlich ein wichtiger Aspekt im Process Mining Projekt. Abhängig davon, ob es sich beim Vorhaben der Prozessanalyse um eine einmalige Angelegenheit oder ein tägliches Monitoring von Prozessen handelt, kommen unterschiedliche Tools in die Vorauswahl. Auch ob beispielsweise bereits ein BI-System etabliert ist und ob ein ausgeklügeltes Berechtigungskonzept für die Prozessanalysen notwendig ist, spielen für die Auswahl eine Rolle, sowie viele weitere Faktoren.

Dennoch sollte nicht vergessen werden, dass Process Mining in erster Linie kein Tool, sondern eine Analysemethodik ist, bei der es im ersten Abschnitt um die Rekonstruktion der Prozesse aus operativen IT-Systemen in ein resultierendes Prozessprotokoell (Event Log) geht, im zweiten Schritt um eine (im Kern) Graphenanalyse zur Visualisierung der Prozessflüsse mit weiteren Analyse-/Reporting-Elementen. Wird diese Perspektive auf Process Mining nicht aus den Augen verloren, können Unternehmen viele Kosten sparen, denn es erlaubt die Konzentration auf lösungsorientierte Konzepte.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen plante die Einführung von Process Mining über einen marktführenden Tool-Anbieter. Nahezu alle Ressourcen wurden für die Tool-Einführung allokiert, das eigentliche Vorhaben schien rein in der Tool-Einführung aufgehen zu müssen, bis Projektanforderungen sogar zu Gunsten des auserwählten Tools angepasst wurden, um es realisieren zu können.
Zudem kann das Unternehmen noch vor der umfangreichen Tool-Einführung, erste Schritte oder Zumindest erste Machbarkeitstests mit einem günstigeren Tool durchführen, oder sogar gänzlich kostenlos z. B. mit PM4Py (Python Package für Process Mining).

Oftmals sind die Tools der Marktführer auf Grund der Preismodelle schädlich für die Durchdringung von Process Mining im Unternehmen, denn nicht alle Abteilungen verfügen über die notwendigen Budgets und gerade experimentelle Projekte finden keinen Sponsor. Umso wichtiger ist es, diese Analysetechnik als Methodik zu verstehen, die auch mit einem Tool-Mix funktionieren kann. Ich kenne mehrere Unternehmen, die aus verschiedenen Gründen nicht ein, nicht zwei, sondern gleich mehrere Tools im Unternehmen im Einsatz haben.

3. Auf Unabhängigkeit und Wiederverwendbarkeit setzen

Wie zuvor bereits erwähnt, kann für ein Unternehmen ein Mix aus mehreren Tools infrage kommen und eigentlich sollte dieser Punkt sich um die richtige Tool-Auswahl drehen. Der Markt für Process Mining Software Tools in einem turbulenten Umfeld, die Tools, Funktionsumfänge und Konditionen ändern sich häufig und sind noch nicht vollends ausgereift. Viele der höherpreisigen Process Mining Tools wollen die Erstellung des Event Logs übernehmen und setzen dabei meistens auf vorgefertigte SQL-Skripte, die in der Plattform (also dem Tool) laufen und dort an kundenindividuelle Prozesse (z. B. durch ERP-Customizing) angepasst werden können.

Wie bereits erwähnt, besteht das Verfahren für Process Mining aus zwei Abschnitten, der erste ist die Erstellung des Event Logs, der zweite die eigentliche Analyse im Process Mining Tool, in welches das Event Log geladen wird. Soll das Tool auch den ersten Abschnitt übernehmen, steckt viel unternehmensindividuelles Prozess-Know-How im Tool, welches nicht für andere Tools verwendet werden kann. Es entsteht eine Abhängigkeit vom Tool, eine Migration zu einem anderen Tool wird schwieriger.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen starten einen Proof of Concept für die Einführung eines Process Mining Tools, dabei wird ein Budget i.H.v. hundertausenden bereit gestellt, um drei Tools von unterschiedlichen Software-Herstellern gegeneinander antreten zu lassen. Die Tools sollen jeweils eine Gesamtlösung darstellen und Process Mining komplett liefern können, inklusive Event Logs.

Das Unternehmen könnte sich den Proof of Concept zum überwiegenden Teil sparen, wenn der erste Abschnitt des Process Minings – die Erstellung der Event Logs – vom Unternehmen selbst durchgeführt werden würde. Die Tools der Anbieter würden dann nur noch der eigentlichen Analyse der Event Logs dienen, die Anforderungen verringern sich und die Tools werden austauschbarer.

Unternehmen können Event Logs selbst herstellen und in ein Data Warehouse speisen, die dann alle Process Mining Tools mit Prozessdaten versorgen können. Die investierten Aufwände in Process Mining würden somit nachhaltiger (weil länger nutzbar) werden und die Abhängigkeit von bestimmter Software würde sich auf ein Minimum reduzieren, wir riskieren keinen neuen Aufwand für Migration von einem Anbieter zum nächsten. Übrigens können die Event Logs dann auch in andere Tools z. B. für Business Intelligence (BI) geladen und anderweitig analysiert werden.

4. Den richtigen Fokus setzen

Für Process Mining sollte nicht nur im Generellen eine realistische Erwartungshaltung kommuniziert werden, sondern auch im Speziellen, durch Selektion der besten Prozesse für den Start der Process Mining Vorhaben. Auf den ersten Blick sind das sicherlich die Prozesse, die aus Führungssicht als besonders kritisch betrachtet werden, für manche Unternehmen mögen das besondere Prozesse der Logistik sein, der Wareneinkauf bzw. die Materialbereitstellung, bei anderen Unternehmen vielleicht bestimmte Verwaltungs- oder Genehmigungsprozesse. Es sind meistens Prozesse, die entweder eine besondere Kostenbedeutung für das Unternehmen haben oder für die Kundenbindung wichtig sind. Da ist es verständlich, dass erste Projekte sich exakt diesen Prozessen widmen.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen der Werkzeugmaschinen-Branche plant einen erstmaligen Einsatz von Process Mining. Der für das Unternehmen besonders kritische Prozess ist die Fertigung und Montage von Maschinen, denn hier liegen die größten Potenziale verborgen. Das Vorhaben gerät jedoch schnell ins Stocken, denn die Erhebung der Daten nicht nur aus ERP- und MES-Systemen, sondern auch von Machinen und Arbeitsplätzen erweist sich als zeitaufwändig.

Das Unternehmen startet eine zweite Kampagne zur Untersuchung eines Einkaufsprozesses, das zwar geringere Potenziale bietet, jedoch schneller und reibungsloser durchführbar ist. Das Projekt wird zum Erfolg und motiviert die Geschäftsführung, mehr Aufwände für Process Mining auch für schwieriger zu untersuchende Prozesse freizugeben.

Sofern Process Mining noch nicht im Unternehmen etabliert ist, sollten Sie die “low hanging Fruits” finden, damit Ihre Initiative zu einem nachhaltigen Erfolg für das ganze Unternehmen werden kann, beginnen Sie möglichst nicht gleich mit der größten “Baustelle”.

5. Datenanforderung und Datenrestriktionen frühzeitig klären

Dass der Erfolg Ihrer Process Mining Initiative auch vom zu analysierenden Prozess abhängt und damit auch die Datenverfügbarkeit vorab untersucht worden sein sollte, hatten wir schon erörtert. Aber selbst für gängigere Prozesse verzögern sich Process Mining Vorhaben auf eigentlich vermeidbarer Weise, weil die Anforderung an die Daten nicht vorab festgelegt worden sind. In der Tat ist die Definition der Datenanforderung, also welche Datentabellen mit Filterung auf Spalten und Zeilen für das Event Log benötigt werden, vorab manchmal gar nicht so einfach, besonders bei exotischeren Quellsystemen. Es sollte zumindest jedoch die grobe Anforderung beschrieben werden, unter Nennung der Datenbanken und einer Metabeschreibung, um welche Daten es geht. Auch deswegen, um den Datenschutzbeauftragten und sonstige Genehmiger frühzeitig einbinden zu können. Bei gängigen Quellsystemen und Standardprozessen (z. B. Procure to Pay oder Order to Cash eines SAP ERPs) kann die Anforderung bereits früh auf hohem Detaillevel vorab geschehen.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen hat gerade sein Process Mining Projekt gestartet, steckt jedoch seit Tagen in der Datenbeschaffung fest. Die IT-Systemintegratoren weigern sich, Daten ohne genaue Anforderung aus den Quellsystemen zu exportieren oder einen API-Zugang bereit zu stellen und die Freigabe des Datenschutzbeauftragten sowie der IT-Sicherheit fehlen.

Neben der Anforderungsdefinition sollte also auch die Kommunikation mit den Administratoren der Quellsysteme frühzeitig erfolgen.

6. Das Big Picture vor Augen haben

Insbesondere wenn Process Mining nicht nur eine einmalige Ad-Hoc Analyse bleiben, sondern unternehmensweit eingeführt werden soll, sollte eine verlässliche, integrative und nachhaltige Architektur überlegt werden. Process Mining ist – wir wiederholen uns – eine Methodik, die mit Business Intelligence, Data Science (Machine Learning) und RPA in Verbindung gebracht werden kann.

Konkretes Beispiel: Eine Fachabteilung eines Unternehmens führte ein Process Mining Tool als eigenständige Lösung ein, um Prozesse hinsichtlich ihrer Automatisierbarkeit zu untersuchen. Dabei werden NLP-Algorithmen aus dem Machine Learning bei der Datenextraktion aus Texten eine Rolle spielen. Das ausgewählte Process Mining Tool wurde auch auf Grund seiner inhouse-Lösung für Machine Learning ausgesucht. In einer benachbarten Abteilung ist bereits ein RPA-Tool im Einsatz und auf der globalen Unternehmensebene ist ein bestimmtes BI-Tool der Standard für Reporting und Datenanalysen.

Statt vieler Einzellösungen, könnte die Fachabteilung das konzernweite BI-Tool mit Process Mining Erweiterung (Plugin zum BI-Tool, z. B. für Qlik Sense oder Power BI erhältlich) nutzen und dabei auch die RPA-Lösung mit dieser verbinden. Ein Data Warehouse für BI ist ebenfalls vorhanden und könnte ggf. zu einem für Process Mining erweitert werden. Für den Einsatz von Machine Learning können Data Scientists die Daten im Process Mining Data Warehouse zum Training verwenden und Prädiktionsergebnisse direkt in dieses zurückspielen.

Achten Sie auf die Gesamtarchitektur. Process Mining kann für sich alleine stehen, es kann jedoch auch sinnvoll sein, eine Datenstrategie zu entwickeln, die das Projekt im Kontext vorhandener Daten-Initiativen betrachtet und einen integrativen Ansatz erlaubt.

Paula Selleng

Data Vault 2.0 – Flexible Datenmodellierung

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Was ist Data Vault 2.0?

Data Vault 2.0 ist ein im Jahr 2000 von Dan Linstedt veröffentlichtes und seitdem immer weiter entwickeltes Modellierungssystem für Enterprise Data Warehouses.

Im Unterschied zum normalisierten Data Warehouse – Definition von Inmon [1] ist ein Data Vault Modell funktionsorientiert über alle Geschäftsbereiche hinweg und nicht themenorientiert (subject-oriented)[2]. Ein und dasselbe Produkt beispielsweise ist mit demselben Business Key sichtbar für Vertrieb, Marketing, Buchhaltung und Produktion.

Data Vault ist eine Kombination aus Sternschema und dritter Normalform[3] mit dem Ziel, Geschäftsprozesse als Datenmodell abzubilden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit mit den jeweiligen Fachbereichen und ein gutes Verständnis für die Geschäftsvorgänge.

Die Schichten des Data Warehouses:

Data Warehouse mit Data Vault und Data Marts

Data Warehouse mit Data Vault und Data Marts

Die Daten werden zunächst über eine Staging – Area in den Raw Vault geladen.

Bis hierher werden sie nur strukturell verändert, das heißt, von ihrer ursprünglichen Form in die Data Vault Struktur gebracht. Inhaltliche Veränderungen finden erst im Business Vault statt; wo die Geschäftslogiken auf den Daten angewandt werden.

Die Information Marts bilden die Basis für die Reporting-Schicht. Hier müssen nicht unbedingt Tabellen erstellt werden, Views können hier auch ausreichend sein. Hier werden Hubs zu Dimensionen und Links zu Faktentabellen, jeweils angereichert mit Informationen aus den zugehörigen Satelliten.

Die Grundelemente des Data Vault Modells:

Daten werden aus den Quellsystemen in sogenannte Hubs, Links und Satelliten im Raw Vault geladen:

Data Vault 2.0 Schema

Data Vault 2.0 Schema

Hub:

Hub-Tabellen beschreiben ein Geschäftsobjekt, beispielsweise einen Kunden, ein Produkt oder eine Rechnung. Sie enthalten einen Business Key (eine oder mehrere Spalten, die einen Eintrag eindeutig identifizieren), einen Hashkey – eine Verschlüsselung der Business Keys – sowie Datenquelle und Ladezeitstempel.

Link:

Ein Link beschreibt eine Interaktion oder Transaktion zwischen zwei Hubs. Beispielsweise eine Rechnungszeile als Kombination aus Rechnung, Kunde und Produkt. Auch ein Eintrag einer Linktabelle ist über einen Hashkey eindeutig identifizierbar.

Satellit:

Ein Satellit enthält zusätzliche Informationen über einen Hub oder einen Link. Ein Kundensatellit enthält beispielsweise Name und Anschrift des Kunden sowie Hashdiff (Verschlüsselung der Attribute zur eindeutigen Identifikation eines Eintrags) und Ladezeitstempel.

Herausforderungen bei der Modellierung

Die Erstellung des vollständigen Data Vault Modells erfordert nicht nur eine enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, sondern auch eine gute Planung im Vorfeld. Es stehen oftmals mehrere zulässige Modellierungsoptionen zur Auswahl, aus denen die für das jeweilige Unternehmen am besten passende Option gewählt werden muss.

Es ist zudem wichtig, sich im Vorfeld Gedanken um die Handhabbarkeit des Modells zu machen, da die Zahl der Tabellen leicht explodieren kann und viele eventuell vermeidbare Joins notwendig werden.

Obwohl Data Vault als Konzept schon viele Jahre besteht, sind online nicht viele Informationen frei verfügbar – gerade für komplexere Modellierungs- und Performanceprobleme.

Zusätzliche Elemente:

Über die Kernelemente hinaus sind weitere Tabellen notwendig, um die volle Funktionalität des Data Vault Konzeptes auszuschöpfen:

PIT Tabelle

Point-in-Time Tabellen zeigen einen Snapshot der Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt. Sie enthalten die Hashkeys und Hashdiffs der Hubs bzw. Links und deren zugehörigen Satelliten. So kann man schnell den jeweils aktuellsten Satelliteneintrag zu einem Hashkey herausfinden.

Referenztabellen

Zusätzliche, weitgehend feststehende Tabellen, beispielsweise Kalendertabellen.

Effektivitätssatellit

Diese Satelliten verfolgen die Gültigkeit von Satelliteneinträgen und markieren gelöschte Datensätze mit einem Zeitstempel. Sie können in den PIT Tabellen verarbeitet werden, um ungültige Datensätze herauszufiltern.

Bridge Tabelle

Bridge Tabellen sind Teil des Business Vaults und enthalten nur Hub- und Linkhashkeys. Sie ähneln Faktentabellen und dienen dazu, von Endanwender*innen benötigte Schlüsselkombinationen vorzubereiten.

Vorteile und Nachteile von Data Vault 2.0

Vorteile:

  • Da Hubs, Links und Satelliten jeweils unabhängig voneinander sind, können sie schnell parallel geladen werden.
  • Durch die Modularität des Systems können erste Projekte schnell umgesetzt werden.
  • Vollständige Historisierung aller Daten, denn es werden niemals Daten gelöscht.
  • Nachverfolgbarkeit der Daten
  • Handling personenbezogener Daten in speziellen Satelliten
  • Einfache Erweiterung des Datenmodells möglich
  • Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen grundsätzlich möglich
  • Eine fast vollständige Automatisierung der Raw Vault Ladeprozesse ist möglich, da das Grundkonzept immer gleich ist.

Nachteile:

  • Es sind verhältnismäßig wenige Informationen, Hilfestellungen und Praxisbeispiele online zu finden und das Handbuch von Dan Linstedt ist unübersichtlich gestaltet.
    • Zusammenführung unterschiedlicher Quellsysteme kaum in der verfügbaren Literatur dokumentiert und in der Praxis aufwendig.
  • Hoher Rechercheaufwand im Vorfeld und eine gewisse Anlauf- und Experimentierphase auch was die Toolauswahl angeht sind empfehlenswert.
  • Es wird mit PIT- und Bridge Tabellen und Effektivitätssatelliten noch viel zusätzlicher Overhead geschaffen, der verwaltet werden muss.
  • Business Logiken können die Komplexität des Datemodells stark erhöhen.
  • Eine Automatisierung des Business Vaults ist nur begrenzt möglich.

Praxisbeispiel Raw Vault Bestellung:

Das Design eines Raw Vault Modells funktioniert in mehreren Schritten:

  1. Business Keys identifizieren und Hubs definieren
  2. Verbindungen (Links) zwischen den Hubs identifizieren
  3. Zusätzliche Informationen zu den Hubs in Satelliten hinzufügen

Angenommen, man möchte eine Bestellung inklusive Rechnung und Versand als Data Vault modellieren.

Hubs sind alle Entitäten, die sich mit einer eindeutigen ID – einem Business Key – identifizieren lassen. So erstellt man beispielsweise einen Hub für den Kunden, das Produkt, den Kanal, über den die Bestellung hereinkommt (online / telefonisch), die Bestellung an sich, die dazugehörige Rechnung, eine zu bebuchende Kostenstelle, Zahlungen und Lieferung. Diese Liste ließe sich beliebig ergänzen.

Jeder Eintrag in einem dieser Hubs ist durch einen Schlüssel eindeutig identifizierbar. Die Rechnung durch die Rechnungsnummer, das Produkt durch eine SKU, der Kunde durch die Kundennummer etc.

Eine Zeile einer Bestellung kann nun modelliert werden als ein Link aus Bestellung (im Sinne von Bestellkopf), Kunde, Rechnung, Kanal, Produkt, Lieferung, Kostenstelle und Bestellzeilennummer.

Analog dazu können Rechnung und Lieferung ebenso als Kombination aus mehreren Hubs modelliert werden.

Allen Hubs werden anschließend ein oder mehrere Satelliten zugeordnet, die zusätzliche Informationen zu ihrem jeweiligen Hub enthalten.

Personenbezogene Daten, beispielsweise Namen und Adressen von Kunden, werden in separaten Satelliten gespeichert. Dies ermöglicht einen einfachen Umgang mit der DSGVO.

Data Vault 2.0 Beispiel Bestelldatenmodell

Data Vault 2.0 Beispiel Bestelldatenmodell

Fazit

Data Vault ist ein Modellierungsansatz, der vor allem für Organisationen mit vielen Quellsystemen und sich häufig ändernden Daten sinnvoll ist. Hier lohnt sich der nötige Aufwand für Design und Einrichtung eines Data Vaults und die Benefits in Form von Flexibilität, Historisierung und Nachverfolgbarkeit der Daten kommen wirklich zum Tragen.

Quellen

[1] W. H. Inmon, What is a Data Warehouse?. Volume 1, Number 1, 1995

[2] Dan Linstedt, Super Charge Your Data Warehouse: Invaluable Data Modeling Rules to Implement Your Data Vault. CreateSpace Independent Publishing Platform 2011

[3] Vgl. Linstedt 2011

Weiterführende Links und

Blogartikel von Analytics Today

Häufig gestellte Fragen

Einführung in Data Vault von Kent Graziano: pdf

Website von Dan Linstedt mit vielen Informationen und Artikeln

„Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0“ von Dan Linstedt (Amazon Link)