Die 6 Schritte des Process Mining – Infografik

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.

6 Faktoren, wie Process Mining Projekte zum Erfolg werden

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.

Data Vault 2.0 – Flexible Datenmodellierung

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)

process.science stellt neues Release vor

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Der Process Mining Tool-Anbieter process.science stellt ein neues Release vor

process.science, Spezialist in der Entwicklung von Process Mining Plugins für BI-Systeme, stellt seine überarbeitet Version ihres Produkts ps4pbi vor. Dem erweiterten Plugin für Microsoft Power BI spendiert process.science die folgenden Verbesserungen, welche in Kürze auch für ps4qlk, dem entsprechenden Plugin für Qlik Sense verfügbar sein werden:

  • 3x schnellere Performance: Durch die Verbesserung der Graph-Bibliothek wurde die Geschwindigkeit des Graph-Aufbaus um ca. 300% gesteigert. Das macht sich insbesondere bei komplexen Prozessen bemerkbar
  • Navigator-Fenster: Für eine bessere Übersicht in komplexen Graphen wurde ein Übersichtsfenster hinzugefügt, in welchem immer der gesamte Graph und die jeweilige Position des betrachteten Bereichs innerhalb des Gesamtprozesses angezeigt wird
  • Aktivitäten Legende: Hiermit lassen sich Aktivitäten bestimmten Kategorien zuordnen und farblich unterschiedlich markieren, beispielsweise in welchem Quellsystem eine Aktivität ausgeführt wurde
  • Activity Drillthrough: Damit ist es möglich, gesetzte Filter auf gewählte Aktivitäten mit in andere Dashboards zu nehmen
  • Value Color Scale: Aktivitätenwerte können farblich markiert freiwählbaren Gruppierungen zugeordnet werden, was die Übersicht auf den ersten Blick erleichtert
process.science Process Mining | Power BI Plugin

process.science Process Mining | Power BI Plugin

Process Mining ist eine Technik zur Geschäftsdatenanalyse. Die dazu eingesetzte Software birgt die ohnehin in den Quellsystemen vorhanden Daten und visualisiert sie zu einem Prozessgraphen. Ziel ist es ein kontinuierliches Monitoring in Echtzeit zu gewährleisten, um so Optimierungsmaßnahmen für Prozesse zu identifizieren, diese zu simulieren und nach der Implementierung kontinuierlich bewerten zu können.

Die Process Mining Werkzeuge von process.science werden direkt in Microsoft Power BI und Qlik Sense integriert. Ein entsprechendes Plugin für Tableau ist bereits in Entwicklung. Es handelt sich also nicht um eine komplizierte Insellösung, die zusätzlich zu bestehenden Systemen eingerichtet werden muss und das vorhandene Know-how zu dem im Unternehmen bereits implementierten BI-System sowie der bestehenden Infrastrukturrahmen können mit adaptiert werden.

Die Implementierung in die BI-Systeme hat keinerlei Einfluss auf das Tagesgeschäft und birgt absolut kein Risiko von Systemausfällen, da process.science nicht in die Programme und die Warenwirtschaft eingreift, sondern das jeweilige Business Intelligence Tool um die Prozessperspektive mit diversen Funktionalitäten erweitert.

Ansprechpartner für Anfragen:

process.science GmbH & Co. KG

process.science stellt neues Release vor
Tel.: + 49 (231) 5869 2868
E-Mail: ga@process.science
https://de.process.science/

Business Intelligence – 5 Tips for better Reporting & Visualization

Data and BI Analysts often concentrate on learning a BI Tool, but the main thing to do is learn how to create good data visualization!

BI reporting has become an indispensable part of any company. In Business Intelligence, companies sometimes have to choose between tools such as PowerBI, QlikSense, Tableau, MikroStrategy, Looker or DataStudio (and others). Even if each of these tools has its own strengths and weaknesses, good reporting depends less on the respective tool but much more on the analyst and his skills in structured and appropriate visualization and text design.

Based on our experience at DATANOMIQ and the book “Storytelling with data” (see footnote in the pdf), we have created an infographic that conveys five tips for better design of BI reports – with self-reflective clarification.

Direct link to the PDF: https://data-science-blog.com/de/wp-content/uploads/sites/5/2021/12/Infographic_Data_Visualization_Infographic_DATANOMIQ.pdf

About DATANOMIQ

DATANOMIQ is a platform-independent consulting- and service-partner for Business Intelligence and Data Science. We are opening up multiple possibilities for the first time in all areas of the value chain through Big Data and Artificial Intelligence. We rely on the best minds and the most comprehensive method and technology portfolio for the use of data for business optimization.

Contact

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Franklinstr. 11
D-10587 Berlin
I: www.datanomiq.de
E: info@datanomiq.de

Process Mining mit Fluxicon Disco – Artikelserie

Dieser Artikel der Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter Fluxicon. Das im Jahr 2010 gegründete Unternehmen, bis heute geführt von den zwei Gründern Dr. Anne Rozinat und Dr. Christian W. Günther, die beide bei Prof. Wil van der Aalst in Eindhoven promovierten, sowie einem weiteren Mitarbeiter, ist eines der ersten Tool-Anbieter für Process Mining. Das Tool Disco ist das Kernprodukt des Fluxicon-Teams und bietet pures Process Mining.

Die beiden Gründer haben übrigens eine ganze Reihe an Artikeln zu Process Mining (ohne Sponsoring / ohne Entgelt) veröffentlicht.

Lösungspakete: Standard-Lizenz
Zielgruppe:  Lauf Fluxicon für Unternehmen aller Größen.
Datenquellen: Keine Standard-Konnektoren. Benötigt fertiges Event Log.
Datenvolumen: Unlimitierte Datenmengen, Beschränkung nur durch Hardware.
Architektur: On-Premise / Desktop-Anwendung

Diese Software für Process Mining ist für jeden, der in Process Mining reinschnuppern möchte, direkt als Download verfügbar. Die Demo-Lizenz reicht aus, um eigene Event-Logs auszuprobieren oder das mitgelieferte Event-Log (Sandbox) zu benutzen. Es gibt ferner mehrere Evaluierungslizenz-Modelle sowie akademische Lizenzen via Kooperationen mit Hochschulen.

Fluxicon Disco erfreut sich einer breiten Nutzerbasis, die seit 2012 über das jährliche ‘Process Mining Camp’ (https://fluxicon.com/camp/index und http://processminingcamp.com ) und seit 2020 auch über das monatliche ‘Process Mining Café’ (https://fluxicon.com/cafe/) vorangetrieben wird.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

Fluxicon Disco bietet den Vorteil des schnellen Einstiegs in datengetriebene Prozessanalysen und ist überaus nutzerfreundlich für den Analysten. Die Oberflächen sind leicht zu bedienen und die Bedeutung schnell zu erfassen oder zumindest zu erahnen. Die Filter-Möglichkeiten sind überraschend umfangreich und äußerst intuitiv bedien- und kombinierbar.

Fluxicon Disco Process Mining

Fluxicon Disco Process Mining – Das Haupt-Dashboard zeigt den Process Flow aus der Rekonstruktion auf Basis des Event Logs. Hier wird die Frequenz-Ansicht gezeigt, die Häufigkeiten von Cases und Events darstellt.

Disco lässt den Analysten auf Process Mining im Kern fokussieren, es können keine Analyse-Diagramme strukturell hinzugefügt, geändert oder gelöscht werden, es bleibt ein statischer Report ohne weitere BI-Funktionalitäten.

Die Visualisierung des Prozess-Graphen im Bereich “Map” ist übersichtlich, stets gut lesbar und leicht in der Abdeckung zu steuern. Die Hauptmetrik kann zwischen der Frequenz- zur Zeit-Orientierung hin und her geschaltet werden. Neben der Hauptmetrik kann auch eine zweite Metrik (Secondary Metric) zur Ansicht hinzugefügt werden, was sehr sinnvoll ist, wenn z. B. neben der durchschnittlichen Zeit zwischen Prozessaktivitäten auch die Häufigkeit dieser Prozessfolgen in Relation gesetzt werden soll.

Die Ansicht “Statistics” zeigt die wesentlichen Einblicke nach allen Dimensionen aus statistischer Sicht: Welche Prozessaktivitäten, Ressourcen oder sonstigen Features treten gehäuft auf? Diese Fragen werden hier leicht beantwortet, ohne dass der Analyst selbst statistische Berechnungen anstellen muss – jedoch auch ohne es zu dürfen, würde er wollen.

Die weitere Ansicht “Cases” erlaubt einen Einblick in die Prozess-Varianten und alle Einzelfälle innerhalb einer Variante. Diese Ansicht ist wichtig für Prozessoptimierer, die Optimierungspotenziale vor allem in häufigen, sich oft wiederholenden Prozessverläufen suchen möchten. Für Compliance-Analysten sind hingegen eher die oft vielen verschiedenen Einzelfälle spezieller Prozessverläufe der Fokus.

Für Einsteiger in Process Mining als Methodik und Disco als Tool empfiehlt sich übrigens das Process Mining Online Book: https://processminingbook.com

Integrationsfähigkeit

Fluxicon Disco ist eine Desktop-Anwendung, die nicht als Cloud- oder Server-Version verfügbar ist. Es ist möglich, die Software auf einem Windows Application Server on Premise zu installieren und somit als virtuelle Umgebung via Microsoft Virtual Desktop oder via Citrix als virtuelle Anwendung für mehrere Anwender zugleich verfügbar zu machen. Allerdings ist dies keine hochgradige Integration in eine Enterprise-IT-Infrastruktur.

Auch wird von Disco vorausgesetzt, dass Event Logs als einzelne Tabellen bereits vorliegen müssen. Dieses Tool ist also rein für die Analyse vorgesehen und bietet keine Standardschnittstellen mit vorgefertigten Skripten zur automatischen Herstellung von Event Logs beispielsweise aus Salesforce CRM oder SAP ERP.

Grundsätzlich sollte Process Mining methodisch stets als Doppel-Disziplin betrachtet werden: Der erste Teil des Process Minings fällt in die Kategorie Data Engineering und umfasst die Betrachtung der IT-Systeme (ERP, CRM, SRM, PLM, DMS, ITS,….), die für einen bestimmten Prozess relevant sind, und die in diesen System hinterlegten Datentabellen als Datenquellen. Die in diesen enthaltenen Datenspuren über Prozessaktivitäten müssen dann in ein Prozessprotokoll überführt und in ein Format transformiert werden, das der Inputvoraussetzung als Event Log für das jeweilige Process Mining Tool gerecht wird. Minimalanforderung ist hierbei zumindest eine Vorgangsnummer (Case ID), ein Zeitstempel (Event Time) einer Aktivität und einer Beschreibung dieser Aktivität (Event).

Das Event Log kann dann in ein oder mehrere Process Mining Tools geladen werden und die eigentliche Prozessanalyse kann beginnen. Genau dieser Schritt der Kategorie Data Analytics kann in Fluxicon Disco erfolgen.

Zum Einspeisen eines Event Logs kann der klassische CSV-Import verwendet werden oder neuerdings auch die REST-basierte Airlift-Schnittstelle, so dass Event Logs direkt von Servern On-Premise oder aus der Cloud abgerufen werden können.

Prinzip des direkten Zugriffs auf Event Logs von Servern via Airlift.

Import von Event Logs als CSV (“Open file”) oder von Servern auch aus der Cloud.

Sind diese Limitierungen durch die Software für ein Unternehmen, bzw. für dessen Vorhaben, vertretbar und bestehen interne oder externe Ressourcen zum Data Engineering von Event Logs, begeistert die Einfachheit von Process Mining mit Fluxicon Disco, die den schnellsten Start in diese Analyse verspricht, sofern die Daten als Event Log vorbereitet vorliegen.

Skalierbarkeit

Die Skalierbarkeit im Sinne hochskalierender Datenmengen (Big Data Readiness) sowie auch im Sinne eines Ausrollens dieser Analyse-Software auf einer Konzern-Ebene ist nahezu nicht gegeben, da hierzu Benutzer-Berechtigungsmodelle fehlen. Ferner darf hierbei nicht unberücksichtigt bleiben, dass Disco, wie zuvor erläutert, ein reines Analyse-/Visualisierungstool ist und keine Event Logs generieren kann (der Teil der Arbeit, der viele Hardware Ressourcen benötigt).

Für die reine Analyse läuft Disco jedoch auch mit vielen Daten sehr zügig und ist rein auf Ebene der Hardware-Ressourcen limitiert. Vertikales Upscaling ist auf dieser Ebene möglich, dazu empfiehlt sich diese Leselektüre zum System-Benchmark.

Zukunftsfähigkeit

Fluxicon Disco ist eines der Process Mining Tools der ersten Stunde und wird auch heute noch stetig vom Fluxicon Team mit kleinen Updates versorgt, die Weiterentwicklung ist erkennbar, beschränkt sich jedoch auf Process Mining im Kern.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung wird, wie auch bei den meisten anderen Anbietern für Process Mining Tools, nicht transparent kommuniziert. Aus eigener Einsatzerfahrung als Berater können mit Preisen um 1.000 EUR pro Benutzer pro Monat gerechnet werden, für Endbenutzer in Anwenderunternehmen darf von anderen Tarifen ausgegangen werden.

Studierende von mehr als 700 Universitäten weltweit (siehe https://fluxicon.com/academic/) können Fluxicon Disco kostenlos nutzen und das sehr unkompliziert. Sie bekommen bereits automatisch akademische Lizenzen, sobald sie sich mit ihrer Uni-Email-Adresse in dem Tool registrieren. Forscher und Studierende, deren Uni noch kein Partner ist, können sehr leicht auch individuelle akademische Lizenzen anfragen.

Fazit

Fluxicon Disco ist ein Process Mining Tool der ersten Stunde und das bis heute. Das Tool beschränkt sich auf das Wesentliche, bietet keine Big Data Plattform mit Multi-User-Management oder anderen Möglichkeiten integrierter Data Governance, auch sind keine Standard-Schnittstellen zu anderen IT-Systemen vorhanden. Auch handelt es sich hierbei nicht um ein Tool, das mit anderen BI-Tools interagieren oder gar selbst zu einem werden möchte, es sind keine eigenen Report-Strukturen erstellbar. Fluxicon Disco ist dafür der denkbar schnellste Einstieg mit minimaler Rüstzeit in Process Mining für kleine bis mittelständische Unternehmen, für die Hochschullehre und nicht zuletzt auch für Unternehmensberatungen oder Wirtschaftsprüfungen, die ihren Kunden auf schlanke Art und Weise Ist-Prozessanalysen ergebnisorientiert anbieten möchten.

Dass Disco seitens Fluxicon nur für kleine und mittelgroße Unternehmen bestimmt ist, ist nicht ganz zutreffend. Die meisten Kunden sind grosse Unternehmen (Banken, Versicherungen, Telekommunikationsanabieter, Ministerien, Pharma-Konzerne und andere), denn diese haben komplexe Prozesse und somit den größten Optimierungsbedarf. Um Process Mining kommen die Unternehmen nicht herum und so sind oft auch mehrere Tools verschiedener Anbieter im Einsatz, die sich gegenseitig um ihre Stärken ergänzen, für Fluxicon Disco ist dies die flexible Nutzung, nicht jedoch das unternehmensweite Monitoring. Der flexible und schlanke Einsatz von Disco in vielen Unternehmen zeigt sich auch mit Blick auf die Sprecher und Teilnehmer der jährlichen Nutzerkonferenz, dem Process Mining Camp.

Moderne Business Intelligence in der Microsoft Azure Cloud

Google, Amazon und Microsoft sind die drei großen Player im Bereich Cloud Computing. Die Cloud kommt für nahezu alle möglichen Anwendungsszenarien infrage, beispielsweise dem Hosting von Unternehmenssoftware, Web-Anwendungen sowie Applikationen für mobile Endgeräte. Neben diesen Klassikern spielt die Cloud jedoch auch für Internet of Things, Blockchain oder Künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle als Enabler. In diesem Artikel beleuchten wir den Cloud-Anbieter Microsoft Azure mit Blick auf die Möglichkeiten des Aufbaues eines modernen Business Intelligence oder Data Platform für Unternehmen.

Eine Frage der Architektur

Bei der Konzeptionierung der Architektur stellen sich viele Fragen:

  • Welche Datenbank wird für das Data Warehouse genutzt?
  • Wie sollten ETL-Pipelines erstellt und orchestriert werden?
  • Welches BI-Reporting-Tool soll zum Einsatz kommen?
  • Müssen Daten in nahezu Echtzeit bereitgestellt werden?
  • Soll Self-Service-BI zum Einsatz kommen?
  • … und viele weitere Fragen.

1 Die Referenzmodelle für Business Intelligence Architekturen von Microsoft Azure

Die vielen Dienste von Microsoft Azure erlauben unzählige Einsatzmöglichkeiten und sind selbst für Cloud-Experten nur schwer in aller Vollständigkeit zu überblicken.  Microsoft schlägt daher verschiedene Referenzmodelle für Datenplattformen oder Business Intelligence Systeme mit unterschiedlichen Ausrichtungen vor. Einige davon wollen wir in diesem Artikel kurz besprechen und diskutieren.

1a Automatisierte Enterprise BI-Instanz

Diese Referenzarchitektur für automatisierte und eher klassische BI veranschaulicht die Vorgehensweise für inkrementelles Laden in einer ELT-Pipeline mit dem Tool Data Factory. Data Factory ist der Cloud-Nachfolger des on-premise ETL-Tools SSIS (SQL Server Integration Services) und dient nicht nur zur Erstellung der Pipelines, sondern auch zur Orchestrierung (Trigger-/Zeitplan der automatisierten Ausführung und Fehler-Behandlung). Über Pipelines in Data Factory werden die jeweils neuesten OLTP-Daten inkrementell aus einer lokalen SQL Server-Datenbank (on-premise) in Azure Synapse geladen, die Transaktionsdaten dann in ein tabellarisches Modell für die Analyse transformiert, dazu wird MS Azure Analysis Services (früher SSAS on-premis) verwendet. Als Tool für die Visualisierung der Daten wird von Microsoft hier und in allen anderen Referenzmodellen MS PowerBI vorgeschlagen. MS Azure Active Directory verbindet die Tools on Azure über einheitliche User im Active Directory Verzeichnis in der Azure-Cloud.

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/data/enterprise-bi-adfQuelle:

Einige Diskussionspunkte zur BI-Referenzarchitektur von MS Azure

Der von Microsoft vorgeschlagenen Referenzarchitektur zu folgen kann eine gute Idee sein, ist jedoch tatsächlich nur als Vorschlag – eher noch als Kaufvorschlag – zu betrachten. Denn Unternehmens-BI ist hochgradig individuell und Bedarf einiger Diskussion vor der Festlegung der Architektur.

Azure Data Factory als ETL-Tool

Azure Data Factory wird in dieser Referenzarchitektur als ETL-Tool vorgeschlagen. In der Tat ist dieses sehr mächtig und rein über Mausklicks bedienbar. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit z. B. über Python oder Powershell orchestriert und pipeline-modelliert zu werden. Der Clue für diese Referenzarchitektur ist der Hinweis auf die On-Premise-Datenquellen. Sollte zuvor SSIS eingesetzt werden sollen, können die SSIS-Packages zu Data Factory migriert werden.

Die Auswahl der Datenbanken

Der Vorteil dieser Referenzarchitektur ist ohne Zweifel die gute Aufstellung der Architektur im Hinblick auf vielseitige Einsatzmöglichkeiten, so werden externe Daten (in der Annahme, dass diese un- oder semi-strukturiert vorliegen) zuerst in den Azure Blob Storage oder in den auf dem Blob Storage beruhenden Azure Data Lake zwischen gespeichert, bevor sie via Data Factory in eine für Azure Synapse taugliche Struktur transformiert werden können. Möglicherweise könnte auf den Blob Storage jedoch auch gut verzichtet werden, solange nur Daten aus bekannten, strukturierten Datenbanken der Vorsysteme verarbeitet werden. Als Staging-Layer und für Datenhistorisierung sind der Azure Blob Storage oder der Azure Data Lake jedoch gute Möglichkeiten, da pro Dateneinheit besonders preisgünstig.

Azure Synapse ist eine mächtige Datenbank mindestens auf Augenhöhe mit zeilen- und spaltenorientierten, verteilten In-Memory-Datenbanken wie Amazon Redshift, Google BigQuery oder SAP Hana. Azure Synapse bietet viele etablierte Funktionen eines modernen Data Warehouses und jährlich neue Funktionen, die zuerst als Preview veröffentlicht werden, beispielsweise der Einsatz von Machine Learning direkt auf der Datenbank.

Zur Diskussion steht jedoch, ob diese Funktionen und die hohe Geschwindigkeit (bei richtiger Nutzung) von Azure Synapse die vergleichsweise hohen Kosten rechtfertigen. Alternativ können MySQL-/MariaDB oder auch PostgreSQL-Datenbanken bei MS Azure eingesetzt werden. Diese sind jedoch mit Vorsicht zu nutzen bzw. erst unter genauer Abwägung einzusetzen, da sie nicht vollständig von Azure Data Factory in der Pipeline-Gestaltung unterstützt werden. Ein guter Kompromiss kann der Einsatz von Azure SQL Database sein, der eigentliche Nachfolger der on-premise Lösung MS SQL Server. MS Azure Snypase bleibt dabei jedoch tatsächlich die Referenz, denn diese Datenbank wurde speziell für den Einsatz als Data Warehouse entwickelt.

Zentrale Cube-Generierung durch Azure Analysis Services

Zur weiteren Diskussion stehen könnte MS Azure Analysis Sevice als Cube-Engine. Diese Cube-Engine, die ursprünglich on-premise als SQL Server Analysis Service (SSAS) bekannt war, nun als Analysis Service in der Azure Cloud verfügbar ist, beruhte früher noch als SSAS auf der Sprache MDX (Multi-Dimensional Expressions), eine stark an SQL angelehnte Sprache zum Anlegen von schnellen Berechnungsformeln für Kennzahlen im Cube-Datenmodellen, die grundlegendes Verständnis für multidimensionale Abfragen mit Tupeln und Sets voraussetzt. Heute wird statt MDX die Sprache DAX (Data Analysis Expression) verwendet, die eher an Excel-Formeln erinnert (diesen aber keinesfalls entspricht), sie ist umfangreicher als MDX, jedoch für den abitionierten Anwender leichter verständlich und daher für Self-Service-BI geeignet.

Punkt der Diskussion ist, dass der Cube über den Analysis-Service selbst keine Möglichkeiten eine Self-Service-BI nicht ermöglicht, da die Bearbeitung des Cubes mit DAX nur über spezielle Entwicklungsumgebungen möglich ist (z. B. Visual Studio). MS Power BI selbst ist ebenfalls eine Instanz des Analysis Service, denn im Kern von Power BI steckt dieselbe Engine auf Basis von DAX. Power BI bietet dazu eine nutzerfreundliche UI und direkt mit mausklickbaren Elementen Daten zu analysieren und Kennzahlen mit DAX anzulegen oder zu bearbeiten. Wird im Unternehmen absehbar mit Power BI als alleiniges Analyse-Werkzeug gearbeitet, ist eine separate vorgeschaltete Instanz des Azure Analysis Services nicht notwendig. Der zur Abwägung stehende Vorteil des Analysis Service ist die Nutzung des Cubes in Microsoft Excel durch die User über Power Pivot. Dies wiederum ist eine eigene Form des sehr flexiblen Self-Service-BIs.

1b Enterprise Data Warehouse-Architektur

Eine weitere Referenz-Architektur von Microsoft auf Azure ist jene für den Einsatz als Data Warehouse, bei der Microsoft Azure Synapse den dominanten Part von der Datenintegration über die Datenspeicherung und Vor-Analyse übernimmt.https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/solution-ideas/articles/enterprise-data-warehouseQuelle: 

Diskussionspunkte zum Referenzmodell der Enterprise Data Warehouse Architecture

Auch diese Referenzarchitektur ist nur für bestimmte Einsatzzwecke in dieser Form sinnvoll.

Azure Synapse als ETL-Tool

Im Unterschied zum vorherigen Referenzmodell wird hier statt auf Azure Data Factory auf Azure Synapse als ETL-Tool gesetzt. Azure Synapse hat die Datenintegrationsfunktionalitäten teilweise von Azure Data Factory geerbt, wenn gleich Data Factory heute noch als das mächtigere ETL-Tool gilt. Azure Synapse entfernt sich weiter von der alten SSIS-Logik und bietet auch keine Integration von SSIS-Paketen an, zudem sind einige Anbindungen zwischen Data Factory und Synapse unterschiedlich.

Auswahl der Datenbanken

Auch in dieser Referenzarchitektur kommt der Azure Blob Storage als Zwischenspeicher bzw. Staging-Layer zum Einsatz, jedoch im Mantel des Azure Data Lakes, der den reinen Speicher um eine Benutzerebene erweitert und die Verwaltung des Speichers vereinfacht. Als Staging-Layer oder zur Datenhistorisierung ist der Blob Storage eine kosteneffiziente Methode, darf dennoch über individuelle Betrachtung in der Notwendigkeit diskutiert werden.

Azure Synapse erscheint in dieser Referenzarchitektur als die sinnvolle Lösung, da nicht nur die Pipelines von Synapse, sondern auch die SQL-Engine sowie die Spark-Engine (über Python-Notebooks) für die Anwendung von Machine Learning (z. B. für Recommender-Systeme) eingesetzt werden können. Hier spielt Azure Synpase die Möglichkeiten als Kern einer modernen, intelligentisierbaren Data Warehouse Architektur voll aus.

Azure Analysis Service

Auch hier wird der Azure Analysis Service als Cube-generierende Maschinerie von Microsoft vorgeschlagen. Hier gilt das zuvor gesagte: Für den reinen Einsatz mit Power BI ist der Analysis Service unnötig, sollen Nutzer jedoch in MS Excel komplexe, vorgerechnete Analysen durchführen können, dann zahlt sich der Analysis Service aus.

Azure Cosmos DB

Die Azure Cosmos DB ist am nächsten vergleichbar mit der MongoDB Atlas (die Cloud-Version der eigentlich on-premise zu hostenden MongoDB). Es ist eine NoSQL-Datenbank, die über Datendokumente im JSON-File-Format auch besonders große Datenmengen in sehr hoher Geschwindigkeit abfragen kann. Sie gilt als die zurzeit schnellste Datenbank in Sachen Lesezugriff und spielt dabei alle Vorteile aus, wenn es um die massenweise Bereitstellung von Daten in andere Applikationen geht. Unternehmen, die ihren Kunden mobile Anwendungen bereitstellen, die Millionen parallele Datenzugriffe benötigen, setzen auf Cosmos DB.

1c Referenzarchitektur für Realtime-Analytics

Die Referenzarchitektur von Microsoft Azure für Realtime-Analytics wird die Referenzarchitektur für Enterprise Data Warehousing ergänzt um die Aufnahme von Data Streaming.

Diskussionspunkte zum Referenzmodell für Realtime-Analytics

Diese Referenzarchitektur ist nur für Einsatzszenarios sinnvoll, in denen Data Streaming eine zentrale Rolle spielt. Bei Data Streaming handelt es sich, vereinfacht gesagt, um viele kleine, ereignis-getriggerte inkrementelle Datenlade-Vorgänge bzw. -Bedarfe (Events), die dadurch nahezu in Echtzeit ausgeführt werden können. Dies kann über Webshops und mobile Anwendungen von hoher Bedeutung sein, wenn z. B. Angebote für Kunden hochgrade-individualisiert angezeigt werden sollen oder wenn Marktdaten angezeigt und mit ihnen interagiert werden sollen (z. B. Trading von Wertpapieren). Streaming-Tools bündeln eben solche Events (bzw. deren Datenhäppchen) in Data-Streaming-Kanäle (Partitionen), die dann von vielen Diensten (Consumergruppen / Receiver) aufgegriffen werden können. Data Streaming ist insbesondere auch dann ein notwendiges Setup, wenn ein Unternehmen über eine Microservices-Architektur verfügt, in der viele kleine Dienste (meistens als Docker-Container) als dezentrale Gesamtstruktur dienen. Jeder Dienst kann über Apache Kafka als Sender- und/oder Empfänger in Erscheinung treten. Der Azure Event-Hub dient dazu, die Zwischenspeicherung und Verwaltung der Datenströme von den Event-Sendern in den Azure Blob Storage bzw. Data Lake oder in Azure Synapse zu laden und dort weiter zu reichen oder für tiefere Analysen zu speichern.

Azure Eventhub ArchitectureQuelle: https://docs.microsoft.com/de-de/azure/event-hubs/event-hubs-about

Für die Datenverarbeitung in nahezu Realtime sind der Azure Data Lake und Azure Synapse derzeitig relativ alternativlos. Günstigere Datenbank-Instanzen von MariaDB/MySQL, PostgreSQL oder auch die Azure SQL Database wären hier ein Bottleneck.

2 Fazit zu den Referenzarchitekturen

Die Referenzarchitekturen sind exakt als das zu verstehen: Als Referenz. Keinesfalls sollte diese Architektur unreflektiert für ein Unternehmen übernommen werden, sondern vorher in Einklang mit der Datenstrategie gebracht werden, dabei sollten mindestens diese Fragen geklärt werden:

  • Welche Datenquellen sind vorhanden und werden zukünftig absehbar vorhanden sein?
  • Welche Anwendungsfälle (Use Cases) habe ich für die Business Intelligence bzw. Datenplattform?
  • Über welche finanziellen und fachlichen Ressourcen darf verfügt werden?

Darüber hinaus sollten sich die Architekten bewusst sein, dass, anders als noch in der trägeren On-Premise-Welt, die Could-Dienste schnelllebig sind. So sah die Referenzarchitektur 2019/2020 noch etwas anders aus, in der Databricks on Azure als System für Advanced Analytics inkludiert wurde, heute scheint diese Position im Referenzmodell komplett durch Azure Synapse ersetzt worden zu sein.

Azure Reference Architecture BI Databrikcs 2019

Azure Reference Architecture – with Databricks, old image source: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/solution-ideas/articles/modern-data-warehouse

Hinweis zu den Kosten und der Administration

Die Kosten für Cloud Computing statt für IT-Infrastruktur On-Premise sind ein zweischneidiges Schwert. Der günstige Einstieg in de Azure Cloud ist möglich, jedoch bedingt ein kosteneffizienter Betrieb viel Know-How im Umgang mit den Diensten und Konfigurationsmöglichkeiten der Azure Cloud oder des jeweiligen alternativen Anbieters. Beispielsweise können über Azure Data Factory Datenbanken über Pipelines automatisiert hochskaliert und nach nur Minuten wieder runterskaliert werden. Nur wer diese dynamischen Skaliermöglichkeiten nutzt, arbeitet effizient in der Cloud.

Ferner sind Kosten nur schwer einschätzbar, da diese mehr noch von der Nutzung (Datenmenge, CPU, RAM) als von der zeitlichen Nutzung (Lifetime) abhängig sind. Preisrechner ermöglichen zumindest eine Kosteneinschätzung: https://azure.com/e/96162a623bda4911bb8f631e317affc6

Process Mining mit MEHRWERK – Artikelserie

Dieser Artikel der Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter MEHRWERK. Das im Jahr 2008 gegründete Unternehmen, heute geführt durch drei Geschäftsführer, bietet Business Intelligence als Beratung und Dienstleistung rund um die Produkte des BI-Software-Anbieters QlikTech an. Rund zehn Jahre später, 2018, stieg das Unternehmen auch als Teil-Software-Anbieter in Process Mining ein. MEHRWERK ProcessMining, kurz MPM, ist einen Process Mining Lösung auf der Basis des weit verbreiteten BI-Tools Qlik Sense.

Lösungspakete: Standard-Lizenz
Zielgruppe:  Für mittel- und große Unternehmen
Datenquellen: Beliebig über Standard-Konnektoren von Qlik Sense
Datenvolumen: Unlimitierte Datenmengen
Architektur: On-Premise, Cloud oder Multi-Cloud

Für den Einsatz von MEHRWERK ProcessMining wird Qlik Sense Enterprise benötigt, welches sowohl On-Premise auf unternehmenseigenen Windows-Servern direkt installiert werden kann, über Kubernetes via Container ebenfalls On-Premise oder in  sowie auch noch einfacher direkt in der Qlik Cloud oder aus Datenschutzgründen in Verbindung mit der Hochskalierbarkeit der Cloud als hybrides Deployment.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

Die Beurteilung der Bedienbarkeit ist nahezu vollständig abhängig von der Einschätzung zur Bedienbarkeit von Qlik Sense, da MPM auf diesem gängigen BI-Tool basiert. Im Wording von Qlik Sense arbeiten Developer in einem Hub und erstellen Apps, die ein oder mehrere Worksheets (Arbeitsblätter) umfassen können, welche horizontal durchgeblättert werden können. Die Qlik-Technologie ermöglicht es dabei übrigens auch, neben Story-Telling-Boards ganze Dashboards oder einzelne Visualisierungen über Mashups in Webseiten einzubetten.

Jede App kann in einem bestimmten Stream veröffentlicht werden. Über die Apps und die Streams wird der Zugriff durch die Nutzer erweitert, beschränkt oder anderweitig organisiert. Die Zugriffe auf Apps können über Security Rules gesteuert und beschränkt werden, was für die Data Governance eines Unternehmens wichtig ist und die Lösung auch mandantenfähig macht.

Figure 1 - Übersicht über die wichtigsten Schaltflächen einer Qlik Sense-App

Figure 1 – Übersicht über die wichtigsten Schaltflächen einer Qlik Sense-App

Wer mit Qlik Sense als BI-Tool bereits vertraut ist, wird sich hier sofort zurechtfinden und kann direkt in Process Mining als Analyseform, die immer mehr zum festen Bestandteil leistungsstarker BI-Systeme wird, einsteigen. Standardmäßig startet jede App im Ansichtsmodus. Die Qlik Sense-User-Role „Analyzer User“ ist nur für diese Ansicht berechtigt und kann Apps nur lesend verwenden. Die App ist jedoch interaktiv nutzbar, so dass alle in der App verfügbaren Dimensionen anklickbar und als Filter nutzbar sind. Die Besonderheit ist hier das assoziative Datenmodell, welches durch Qlik’s inMemory Engine bereitgestellt wird. Diese überwindet die Einschränkungen relationaler Datenbanken und SQL-Abfragen. Bei diesem traditionellen Ansatz müssen Datenquellen mit SQL-Join-Befehlen kombiniert werden, und es müssen im Voraus Annahmen über die Art der Fragen getroffen werden, die die Anwender stellen werden. Wenn ein Benutzer eine Analyse durchführen möchte, die nicht geplant war, müssen die Daten neu aufgebaut werden, was die Ausführung komplexer Abfragen zur Folge hat und eine gewisse Wartezeit verursacht. Die assoziative Engine hingegen ermöglicht “on the fly”-Berechnungen und Aggregationen, die sofortige Erkenntnisse über die betrachteten Prozesse liefern.

Für Anwender, die mit den Filtermöglichkeiten nicht so vertraut sind, bietet Qlik auch die assoziative Suche an. Diese ermöglicht es, Suchbegriffe, ähnlich wie bei Google, einzugeben. Die Assoziative Engine ermittelt dann mögliche Treffer und Verbindungen in den Daten, welche daraufhin entsprechend gefiltert werden.

Die User-Role „Professional User“ kann jede veröffentlichte App zudem im Editier-Modus öffnen und eigene Arbeitsblätter und Analysen auf Basis zentral definierter Masteritems (Kennzahlen und Dimensionen) erstellen. Ebenfalls können bestehende Dashboards dupliziert werden, um diese für den eigenen Bedarf anzupassen, z. B. um Tabellen und Diagrammen anzupassen oder zu löschen. Dabei erfolgt jedoch keine Datenduplizierung, da Qlik Sense einen sogenannten Server Side Authoring Ansatz verfolgt. Durch das Konzept der Master Items wird zusätzlich sichergestellt, dass die Data Governance erhalten bleibt. Die erstellen Arbeitsblätter können durch die Professional User wiederrum veröffentlicht werden. Dabei ist sichergestellt, dass alle anderen Anwender diese „Community Sheets“ nur mit den Daten ihres Berechtigungskontexts sehen.

Figure 2 - Eine QlikSense App im Edit-Modus für "Professional User".

Figure 2 – Eine QlikSense App im Edit-Modus für “Professional User”.

Jede Seite der App kann beliebig gestaltet werden, auch so, dass Read-Only-Nutzer über die Standard-Lizenz viele Möglichkeiten des Ablesens und der Filterung von Daten erhalten.

Figure 3 - Hier eine Seite der App, die nur zur Filterung von Dimensionen gestaltet ist: Die Filterung von Prozessnetzen nach Vorgangsnummern, Produkten und/oder Prozess-Varianten

Figure 3 – Hier eine Seite der App, die nur zur Filterung von Dimensionen gestaltet ist: Die Filterung von Prozessnetzen nach Vorgangsnummern, Produkten und/oder Prozess-Varianten

MEHRWERK ProcessMining liefert Vorlagen als Standard-App, die typische Analyse-Szenarien wie das Prozess-Flussdiagramm und Filter für Durchlaufzeiten, Frequenzen und Varianten bereits vorgeben und somit den Einstieg erleichtern. Die Template App liefert außerdem sehr umfangreiche Process Mining Funktionen wie Conformance Checking, automatisierte Ursachenanalysen, Prozessmusterabfragen oder kontinuierliches Process Monitoring gleich mit aus. Außerdem können u.a. Schichten, Prozesshierarchien oder Sollprozesse konfiguriert werden.

Nur User mit der Qlik Sense „Professional User“ Lizenz können dazu im Editier-Modus auch die Datenmodelle einsehen, erstellen und anpassen. So wie auch in der klassischen Business Intelligence sind im Process Mining Datenmodelle in Form sogenannter Event-Logs entscheidend für die Analyse und die Vorbedingung auch für die MPM App.

Figure 4 - Beispielhaftes Event Log aus der Beispielvorlage-App von MEHRWERK.

Figure 4 – Beispielhaftes Event Log aus der Beispielvorlage-App von MEHRWERK.

Das Event Log kann und sollte neben den drei Must-Haves für Process Mining (Case-ID, Activity Description & Timestamp) noch beliebig viele weitere hilfreiche Informationen in weiteren Spalten aufführen. Denn nur so können Abweichungen, Anomalien oder andere Auffälligkeiten im Prozess in einen Kontext gesetzt werden, um gezielte Maßnahmen treffen zu können.

Integrationsfähigkeit

Die Frage, wie gut und leicht sich MEHRWERK ProcessMining in die Unternehmens-IT einfügen lässt, stellt sich mit der Frage, ob Qlik Sense bereits Teil der IT-Infrastruktur ist oder beispielsweise als Cloud-Lösung eingesetzt wird. Unternehmen, die bisher nicht auf Qlik Sense setzten, müssten hier die grundsätzliche Frage der Voraussetzungen des Tools von QlikTech stellen.  Vollständigerweise sei jedoch angemerkt, dass laut Aussage von MEHRWERK ca. 40% ihrer Kunden vorher kein Qlik Sense im Einsatz hatten und die Installation von Qlik Sense keine große Hürde darstellt.

Ein wesentlicher Aspekt der Integrationsfähigkeit ist jedoch nicht nur die Integration der Software in die IT-Infrastruktur, sondern auch, wie leicht sich Daten in das benötigte Datenformat (Event Log) überführen lässt. Es ist zwar möglich, Qlik Sense mit MPM ausschließlich für die Datenanalyse/-visualisierung zu verwenden, und die Datenmodellierung dann mit anderen Tools (Datenbanken, ETL) durchzuführen. Allerdings bringt Qlik Sense selbst eine Menge an Konnektoren zu vielen Datenquellen mit. Wie mit jedem Process Mining Tool ist gibt es dabei zwei Konzepte der Datenaufbereitung. Die eine Möglichkeit ist das Laden, Konsolidieren und Vorbereiten der Datenbank für ein Data Warehouse (DWH), das die Daten bereits in Event Logs transformiert. In diesem Fall kann MPM die Daten über einen Standard-Konnektor von Qlik Sense importieren, in ein MPM-spezifisches Event Log nachbereiten und dann direkt mit der Analyse starten. Dabei benötigt Qlik Sense keine eigene Datenbank für die Datenhaltung sondern verabeitet die Daten hochkomprimiert in der eigenen, patentierten InMemory-Engine.

Figure 5 - Qlik Sense Standard Connectors

Figure 5 – Qlik Sense Standard Connectors

Das andere Konzept der Datenaufbereitung ist die Nutzung von Qlik Sense auch als Tool für das Datenmanagement. Hierfür werden die Standard-Konnektoren genutzt, um Daten möglichst direkt an Qlik Sense anzubinden. In diesem Fall muss die Bildung des anwendungsfallspezifischen Event Logs als prozessprotokollartiges Datenmodell in Qlik Sense erfolgen. Dies lässt sich in einem prozeduralen Skript mit der Qlik-eigenen Skriptsprache, die an die Sprache DAX von Microsoft sowie an SQL erinnert, umsetzen. Dabei kann das Skript in mehrere Segmente unterteilt und die Ausführung automatisiert und ge-timed werden. MEHRWERK ProcessMining bietet hierfür standardisierte ETL-Best-Practices an, die erlauben mit Hilfe von Regelwerken die Eventloggenerierung stark zu vereinfachen. Ein großer Vorteil ist die Verzahnung von Process Mining Funktionalitäten während des ETL-Prozesses. Dies erlaubt frühzeitiges und visuelles Validieren schon bei der Beladung.

Figure 6 - Das Laden und Modellieren von Daten kann eingeschränkt visuell mit klickbaren Oberflächen erfolgen. Mehr Möglichkeiten bietet jedoch der Qlik Script Editor.

Figure 6 – Das Laden und Modellieren von Daten kann eingeschränkt visuell mit klickbaren Oberflächen erfolgen. Mehr Möglichkeiten bietet jedoch der Qlik Script Editor.

Skalierbarkeit

Klassischerweise wurde Qlik Sense Server On-Premise in der eigenen IT-Infrastruktur installiert. Die Software Qlik Sense ist nur als Server-Version verfügbar. Qlik Sense setzt auf eine patentierte In-Memory-Technologie. Technisch ist Qlik Sense in Sachen Performance nur durch die Hardware begrenzt.

Heute kann Qlik Sense Server auch direkt über die Qlik Cloud genutzt oder über Kubernetes auf eigene Server oder in die Multi-Cloud ausgeliefert werden. Ein Betrieb bei typischen Cloud-Anbietern wie von Amazon, Google oder Microsoft ist problemlos möglich und somit technisch auch beliebig skalierbar.

Zukunftsfähigkeit

Die Zukunftsfähigkeit von MPM liegt in erster Linie in der Weiterentwicklung von Qlik Sense durch QlikTech. Im Magic Quadrant von Gartner 2020 für BI- und Analytics-Tools zählt Qlik zu den top drei Anführern nach Tableau und Microsoft.

Auf Grund der großen Qlik-Community und der weiten Verbreitung als BI-Tool zählt die Lösung von MEHRWERK vermutlich zu einer sehr zukunftssicheren mit vielen Weiterentwicklungsmöglichkeiten. Aus der Community und von anderen BI-Unternehmen gibt es viele Erweiterungen für Qlik Sense, die den Funktionsumfang von der Konnektivität zu anderen Tools bis hin zur einfacheren oder visuell attraktiveren Analyse verbessern. Für Qlik Sense gibt es viele weitere Anbieter für diverse Erweiterungen sowie Qlik-eigene und kompatible Co-Lösungen für Master Data Management und Data Governance. Auch die Integration von Data Science Tools via Programmiersprachen wie Python oder R ist möglich und erweitert diese Plattform in Richtung Advanced Analytics.

Die Weiterentwicklung der Process Mining Lösung erfolgt unabhängig davon auch durch MEHRWERK selbst, so wird Machine Learning vermehrt dazu eingesetzt, Process Anomalien zu erkennen sowie Durchlaufzeiten von Prozessen zu prognostizieren.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung wird von MEHRWERK nicht transparent kommuniziert und liegt im Vergleich zu anderen Process Mining Tools erfahrungsgemäß im Mittelfeld. Neben den MPM spezifischen Kosten werden darüber hinaus auch User-Lizenzen für Qlik Sense fällig. Weitere mögliche Kosten hängen auch von der Wahl ab, ob die Qlik Cloud, eine andere Cloud-Plattform oder die On-Premise-Installation geplant wird.

Fazit

MPM ProcessMining ist für Unternehmen, die voll und ganz auf QlikSense als BI-Tool setzen, eine echte Option für den schnellen und leistungsstarken Einstieg in diese spezielle Analysemethodik. Mitarbeiter, die Qlik Sense bereits kennen, finden sich hier beinahe sofort zurecht und können direkt starten, sofern Event-Logs vorliegen. Die Gestaltung von Event-Logs in Qlik Sense bedingt jedoch etwas Erfahrung mit der Datenaufbereitung und -modellierung in Qlik Sense und Kenntnisse in Qlik Script.

Process Mining mit PAFnow – Artikelserie

Artikelserie zu Process Mining Tools – PAFnow

Der zweite Artikel der Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter PAFnow. 2014 in Deutschland gegründet kann das Unternehmen PAF, dessen Kürzel für Process Analytics Factory steht, bereits auf eine beachtliche Anzahl an Projekten zurückblicken. Das klare selbst gesteckte Ziel von PAF: Mit dem eigenen Tool namens PAFnow Process Mining für jeden zugänglich machen.

PAFnow basiert auf dem bekannten BI-Tool „Power BI“. Wer sein Wissen zu Power BI noch einmal auffrischen möchte, kann das gerne in diesem Artikel aus der Artikelserie zu BI-Tools machen. Da Power BI selbst als Cloud- und On-Premise-Lösung erhältlich ist, gilt dies indirekt auch für PAFnow. Diese vier Versionen des Process Mining Tools werden von PAFnow angeboten:

Free Pro Premium Enterprise
Lizenz:  Kostenfrei
(Marketplace Power BI)
99€ pro User pro Monat 499€ pro User pro Monat Nur auf Anfrage
Zielgruppe:  Für kleine Unternehmen und Einzelanwender Für kleine bis mittlere Unternehmen Für mittlere und große Unternehmen Für mittlere und große Unternehmen
Datenquellen: Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen in Power BI Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen in Power BI Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen in Power BI Beliebig (Power BI Konnektoren), Transformationen auch via MS SSIS
Datenvolumen: Limitiert auf 30.000 Events,
1 Visual
Unlimitierte Events,
1 Visual, 1 Report
Unlimitierte Events,
9 Visual, 10 Reports
Unlimitierte Events,
10 Visual, 10 Reports, Content Packs
Architektur: Nur On-Premise Nur On-Premise Nur On-Premise Nur On-Premise

Abbildung 1: Übersicht zu den vier verschiedenen Produktversionen des Process Mining Tools PAFnow

PAF führt auf seiner Website weitere Informationen zu den jeweiligen Versionsunterschieden an. Für diesen Artikel wird sich im weiteren Verlauf auf die Enterprise Version bezogen, wenn nicht anderes gekennzeichnet.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

Das übersichtliche Userinterface von Power BI unterstützt die Analyse von Prozessen mit PAFnow. Und auch Anfänger können sich glücklich schätzen, denn es gibt eine beeindruckende Vielzahl an hochwertigen Lernvideos und Dokumentation zu Power BI. Die von PAFnow entwickelten Visuals, wie zum Beispiel der „Process Explorer“ fügt sich reibungslos zu den Power BI Visuals ein. Denn die Bedienung dieser Visuals entspricht größtenteils demselben Prinzip wie dem der Power BI Visuals. Neue Anwendungen wie beim Process Explorer der Conformance Check, werden jedoch auch von PAFnow in Lernvideos erläutert.

PAFnow Process Mining by using Power BIAbbildung 1: Userinterface von PAFnow in dem vorgefertigten Report „Discovery“

Die PAFnow Visuals werden – wie in Power BI – üblich per drag & drop platziert und mit den gewünschten Dimensionen und Measures bestückt. Die Visuals besitzen verschiedenste Einstellungsmöglichkeiten, um dem Benutzer das Visual nach seinen Vorstellungen gestallten zu lassen. Kommt man an die Grenzen der Einstellungen, lohnt sich immer ein Blick in den Marketplace von Power BI. Dort werden viele und teilweise auch technisch sehr gute Visuals kostenlos angeboten, welche viele weitere Analyseideen im Kontext der Prozessanalyse abdecken.

Die vorgefertigten Reports von PAFnow sind intuitiv zu handhaben, denn sie vermitteln dem Analysten direkt den passenden Eindruck, wie die jeweiligen Visuals am besten einzusetzen sind. Einzelne Elemente aus dem Report können gelöscht und nach Belieben ergänzt werden. Dadurch kann Zeit gespart und mit der eigentlichen Analyse schnell begonnen werden.

PAFnow Process Mining Power BI - Varienten-AnalyseAbbildung 2: Vorgefertigter Report „Variants“ an dem direkt eine Root-Cause Analyse durchgeführt werden kann

In Power BI werden die KPI’s bzw. Measures in einer von Microsoft eigens entwickelten Analysesprache namens DAX (Data Analysis Expressions) definiert. Diese Formelsprache ist ein sehr stark an Excel angelehnter Syntax und bietet für viele Nutzer in dieser Hinsicht einen guten Einstieg. Allerdings bietet der Umfang von DAX noch deutlich mehr, als es die meisten Excel Nutzer gewohnt sein werden, so können auch motivierte und technisch affine Business Experten recht tief in die Analyse abtauchen. Da es auch hier eine sehr gut aufgestellte Community als auch Dokumentation gibt, sind die Informationen zu den verborgenen Fähigkeiten von DAX meist nur ein paar Klicks entfernt.

Integrationsfähigkeit

PAF bietet für sein Process Mining Tool aktuell noch keine eigene Cloud-Lösung an und ist somit nur über Power BI selbst als Cloud-Lösung erhältlich. Anwender, die sich eine unabhängige Process Mining – Plattform wünschen, müssen sich daher mit Power BI zufriedengeben. Ob PAFnow in absehbarer Zeit diese Lücke schließen wird und die Enterprise-Readiness des Tools somit erhöhen wird, bleibt abzuwarten, wünschenswert wäre es. Mit Power BI als Cloud-Lösung ist man als Anwender jedoch in den meisten Fällen nicht schlecht vertröstet. Da Power BI sowohl als Cloud- und als On-Premise-Lösung verfügbar ist, kann hier situationsabhängig entschieden werden. An dieser Stelle gilt es abzuwägen, welche Limitationen die beiden Lösungen mit sich bringen und daher sei auch an dieser Stelle der Artikel zu Power BI aus der BI-Tool-Artikelserie empfohlen. Darüber hinaus sollte die Größe der zu analysierenden Prozessdaten berücksichtigt werden. So kann bei plötzlich zu großen Datenmengen auch später noch ein Wechsel von der recht günstigen Power BI Pro-Lizenz auf die deutlich kostenintensivere Premium-Lizenz erfordern. In der Enterprise Version von PAFnow sind zwei frei wählbare Content Packs enthalten, welche aus SAP-Konnektoren, sowie vorentwickelten SSIS Packages bestehen. Mittels Datenextraktor werden die benötigten Prozessdaten, z. B. für die Prozesse P2P (Purchase-to-Pay) und O2C (Order-to-Cash), in eine Datenbank eines MS SQL Servers geladen und dort durch die SSIS-Packages automatisch in das für die Analyse benötigte Format transformiert. SSIS ist ein ETL-Tool von Microsoft und steht für SQL Server Integration Services. SSIS ist ein Teil der Enterprise-Vollversion des Microsoft SQL Servers.

Die vorgefertigten Reports die PAFnow zur Verfügung stellt, können Projekte zusätzlich beschleunigen. Neben den zwei frei wählbaren Content Packs, die in der Enterprise Version von PAFnow enthalten sind, stellen Partner die von Ihnen selbstentwickelte Packs zur Verfügung. Diese sind sofern die zwei kostenlosen Content Packs bereits beansprucht wurden jedoch zahlungspflichtig. PAFnow profitiert von der beeindruckenden Menge an verschiedenen Konnektoren, die Microsoft in Power BI zur Verfügung stellt. So können zusätzlich Daten direkt aus den Quellsystemen in Power BI geladen werden und dem Datenmodel ggf. hinzugefügt werden. Der Vorteil liegt in der Flexibilität, Daten nicht immer zwingend über ein Data Warehouse verfügbar machen zu müssen, sondern durch den direkten Zugriff auf die Datenquellen schnelle Workarounds zu ermöglichen. Allerdings ist dieser Vorteil nur auf ergänzende Daten beschränkt, denn das Event-Log wird stets via SSIS-ETL in der Datenbank oder der sogenannten „Companion-Software“ transformiert und bereitgestellt. Da der Companion jedoch ohne Schedule-Funktion auskommt, Transformationen also manuell angestoßen werden müssen, eignet sich dieser kaum für das Monitoring von Prozessen. Falls eine hohe Aktualität der Daten gefordert ist, sollte daher auf die SSIS-Package-Funktion der Enterprise Version zurückgegriffen werden.

Ergänzende Daten können anschließend mittels einer der vielen Power BI Konnektoren auch direkt aus der Datenquelle geladen werden, um Sie anschließend mit dem Datenmodell zu verknüpfen. Dabei sollte bei der Modellierung jedoch darauf geachtet werden, dass ein entsprechender Verbindungsschlüssel besteht. Die Flexibilität, Daten aus verschiedensten Datenquellen in nahezu x-beliebigem Format der Process Mining Analyse hinzufügen zu können, ist ein klarer Pluspunkt und der große Vorteil von PAFnow, auf die erfolgreiche BI-Lösung von Microsoft aufzusetzen. Mit der Wahl von SSIS als Event-Log/ETL-Lösung, positioniert sich PAFnow noch ein deutliches Stück näher zum Microsoft Stack und erleichtert die Integration in diejenige IT-Infrastruktur, die auf eben diesen Microsoft Stack setzt.

Auch in Sachen Benutzer-Berechtigungsmanagement können die Process Mining Analysen mittels Power BI Features, wie z.B. Row-based Level Security detailliert verwaltet werden. So können ganze Reports nur für bestimmte Personen oder Gruppen zugänglich gemacht werden, aber auch Teile des Reports sowie einzelne Datenausschnitte kontrolliert definierten Rollen zugewiesen werden.

Skalierbarkeit

Um große Datenmengen mit Analysemethodik aus dem Process Mining analysieren zu können, muss die Software bei Bedarf skalieren. Wer mit großen Datasets in Power BI Pro lokal auf seinem Rechner schon Erfahrungen sammeln durfte, wird sicherlich schon mal an seine Grenzen gestoßen sein und Power BI nicht unbedingt als Big Data ready bezeichnen. Diese Performance spiegelt allerdings nur die untere Seite des Spektrums wider. So ist Power BI mit der Premium-Lizenz und einer ausreichend skalierten Azure SQL Data Warehouse Instanz durchaus dazu in der Lage, Daten im Petabytebereich zu analysieren. Microsoft entwickelt Power BI kontinuierlich weiter und wird mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit auch für weitere Performance-Verbesserung sorgen. Dabei wird MS Azure, die Cloud-Plattform von Microsoft, weiterhin eine entscheidende Rolle spielen. Hiervon wird PAFnow profitieren und attraktiv auch für Process Mining Projekte mit Big Data werden. Referenzprojekte mit besonders großen Datenmengen, die mit PAFnow analysiert wurden, sind öffentlich nicht bekannt. Im Grunde sind jegliche Skalierungsfähigkeiten jedoch nicht jene dieser Analysefunktionalität, sondern liegen im Microsoft Technology Stack mit all seinen Vor- und Nachteilen der Nutzung on-Premise oder in der Microsoft Cloud. Dabei steckt der Teufel übrigens immer im Detail und so muss z. B. stets auf die richtige Version von Power BI geachtet werden, denn es gibt für die Nutzung On-Premise mit dem Power BI Report Server als auch für jene Nutzung über Microsoft Azure unterschiedliche Versionen, die zueinander passen müssen.

Die Datenmodellierung erfolgt in der Datenbank (On-Premise oder in der Cloud) und wird dann in Power BI geladen. Das Datenmodell wird in Power BI grafisch und übersichtlich dargestellt, wodurch auch der End-Nutzer jederzeit nachvollziehen kann in welcher Beziehung die einzelnen Tabellen zueinanderstehen. Die folgende Abbildung zeigt ein beispielhaftes Datenmodel visuell in Power BI.

Data Model in Microsoft Power BIAbbildung 3: Grafische Darstellung des Datenmodels in Power BI

Zusätzliche Daten lassen sich – wie bereits erwähnt – sehr einfach hinzufügen und auch einfach anbinden, sofern ein Verbindungsschlüssel besteht. Sollten also zusätzliche Slicer benötigt werden, können diese problemlos ergänzt werden. An dieser Stelle sorgen die vielen von Power BI bereitgestellten Konnektoren für einen hohen Grad an Flexibilität. Für erfahrene Power BI Benutzer ist die Datenmodellierung also wie immer reibungslos und übersichtlich. Aber auch Neulinge sollten, sofern sie Erfahrung in der Datenmodellierung haben, hier keine Schwierigkeiten haben. Kleinere Transformationen beim Datenimport können im Query Editor von Power BI, mit Hilfe der Formelsprache Power Query (M) gemacht werden. Diese Formelsprache ist einsteigerfreundlich und ähnelt in Teilen der Programmiersprache F#. Aber auch ohne diese Formelsprache können einfache Transformationen mit Hilfe des übersichtlichen und mit vielen Funktionen ausgestatteten Userinterfaces im Query Editor intuitiv erledigt werden. Bei größeren und komplexeren Transformationen sollten die Daten jedoch auf Datenbankebene erfolgen. Dort werden die Rohdaten auch für die PAFnow Visuals vorbereitet, sofern die Enterprise-Version genutzt wird. PAFnow stellt für diese Transformationen vorgefertigte SSIS-Packages zur Verfügung, welche auch angepasst und erweitert werden können. Die Modellierung erfolgt somit in T-SQL, das in den SSIS-Queries eingebettet ist und stellt für jeden erfahrenden SQL-Anwender keine Schwierigkeiten dar. Bei der Erweiterbarkeit und Flexibilität der Datenmodelle konnte ich ebenfalls keine besonderen Einschränkungen feststellen. Einzig das Schema, welches von den PAFnow Visuals vorgegeben wird, muss eingehalten werden. Durch das Zurückgreifen auf die Abfragesprache SQL, kann bei der Modellierung auf eine sehr breite Community zurückgegriffen werden. Darüber hinaus können bestehende SQL-Skripte eingefügt und leicht angepasst werden. Und auch die Suche nach einem geeigneten Data Engineer gestaltet sich dadurch praktisch, da SQL im Generellen und der MS SQL Server im Speziellen im Einsatz sehr verbreitet sind.

Zukunftsfähigkeit

Grundsätzlich verfolgt PAF nach eigener Aussage einen anderen Ansatz als der Großteil ihrer Mitbewerber: “So setzt PAF weniger auf monolithische Strukturen, sondern verfolgt einen Plattform-agnostischen Ansatz“.  Damit grenzt sich PAF von sogenannte All-in-one Lösungen ab, bei welchen alle Funktionen bereits integriert sind. Der Vorteil solcher Lösungen ist, dass sie vollumfänglich „ready-to-use“ sind, sobald sie erfolgreich implementiert wurden. Der Nachteil solcher Systeme liegt in der unzureichenden Steuerungsmöglichkeit der einzelnen Bestandteile. Microservices hingegen versprechen eben genau diese Kontrolle und erlauben es dem Anwender, nur die Funktionen, die benötigt werden nach eigenen Vorstellungen in das System zu integrieren. Auf der anderen Seite ist der Aufbau solcher agnostischen Systeme deutlich komplexer und beansprucht daher oft mehr Zeit bei der Implementierung und setzt auch ein gewissen Know-How voraus. Die Entscheidung für den einen oder anderen Ansatz gleicht ein wenig einer make-or-buy Entscheidung und muss daher in den individuellen Situationen abgewogen werden.

In den beiden Trendthemen Machine Learning und Task Mining kann PAFnow aktuell noch keine Lösungen vorzeigen. Nach eigenen Aussagen gibt es jedoch bereits einige Neuerungen in der Pipeline, welche PAFnow in Zukunft deutlich AI-getriebener gestalten werden. Näheres zu diesem Thema wollte man an dieser Stelle zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels nicht verkünden. Jedoch kann der Website von PAFnow diverse Forschungsprojekte eingesehen werden, welche sich unteranderem mit KI und RPA befassen. Sicherlich profitieren PAFnow Anwender auch von der Zukunftsfähigkeit von Power BI bzw. Microsoft selbst. Inwieweit diese Entwicklungen in dieselbe Richtung gehen wie die Trends im Bereich Process Mining bleibt abzuwarten.

Preisgestaltung

Der Kostenrahmen für das Process Mining Tool von PAFnow ist sehr weit gehalten. Da die Pro Version bereits für 120$ im Monat zu haben ist, spiegelt sich hier die Philosophie von PAFnow wider, Process Mining für jedermann zugänglich zu machen. Mit dieser niedrigen Einstiegshürde können Unternehmen erste Erfahrungen im Process Mining sammeln und diese ohne großes Investitionsrisiko validieren. Nicht im Preis enthalten, sind jedoch etwaige Kosten für das notwendige BI-Tool Power BI. Da jedoch auch hier der Kostenrahmen sehr weit ausfällt und mittlerweile auch im Serviceportfolio von Microsoft 365 enthalten ist, bleibt es bei einer niedrigen Einstieghürde aus finanzieller Sicht. Allerdings kann bei umfangreicher Nutzung der Preis der Power BI Lizenzgebühren auch deutlich höher ausfallen. Kommt Power BI z. B. aus Gründen der Data Governance nur als On-Premise-Lösung in Betracht, steigen die Kosten für Power BI grundsätzlich bereits auf mindestens 4.995 EUR pro Monat. Die Preisbewertung von PAFnow ist also eng verbunden mit dem Power BI Lizenzmodel und sollte im Einzelfall immer mit einbezogen werden. Wer gerne mehr zum Lizenzmodel von Power BI wissen möchte, bekommt hier eine zusammengefasste Übersicht.

Fazit

Mit PAFnow ist ein durchaus erschwingliche Process Mining Tool auf dem Markt erhältlich, welches sich geschickt in den Microsoft-BI-Stack eingliedert und die Hürden für den Einstieg relativ geringhält. Unternehmen, die ohnehin Power BI als Reporting Lösung nutzen, können ohne großen Aufwand erste Projekte mit Process Mining starten und den Umfang der Funktionen über die verschiedenen Lizenzen hochskalieren. Allerdings sind dem Autor auch Unternehmen bekannt, die Power BI und den MS SQL Server explizit für die Nutzung von PAFnow erstmalig in ihre Unternehmens-IT eingeführt haben. Da Power BI bereits mit vielen Features ausgestattet ist und auch kontinuierlich weiterentwickelt wird, profitiert PAFnow von dieser Entwicklungsarbeit ungemein. Die vorgefertigten Reports von PAFnow können die Time-to-Value lukrativ verkürzen und sind flexibel erweiterbar. Für erfahrene Anwender von Power BI ist der Umgang mit den Visuals von PAF sehr intuitiv und bedarf keines großen Schulungsaufwandes. Die Datenmodellierung erfolgt auf SSIS-Basis in SQL und weist somit auch keine nennenswerten Hürden auf. Wie leistungsstark PAFnow mit großen Datenmengen umgeht kann an dieser Stelle nicht bewertet werden. PAFnow steht nicht nur in diesem Punkt in direkter Abhängigkeit von der zukünftigen Entwicklung des Microsoft Technology Stacks und insbesondere von Microsoft Power BI. Für strategische Überlegungen bzgl. der Integrationsfähigkeit in das jeweilige Unternehmen sollte dies immer berücksichtigt werden.

Process Mining mit Celonis – Artikelserie

Der erste Artikel dieser Artikelserie Process Mining Tools beschäftigt sich mit dem Anbieter Celonis. Das 2011 in Deutschland gegründete Unternehmen ist trotz wachsender Anzahl an Wettbewerbern zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels der eindeutige Marktführer im Bereich Process Mining.

Celonis Process Mining – Teil 1 der Artikelserie

Celonis Process Mining ist 2011 als reine On-Premise-Lösung gestartet und seit 2018 auch als Cloud-Lösuung zu haben. Übersicht zu den vier verschiedenen Produktversionen der Celonis Process Mining Lösungen:

Celonis Snap Celonis Enterprise Celonis Academic Celonis Consulting
Lizenz:  Kostenfrei Kostenpflichtige Lösungspakete Kostenfrei Consulting Lizenz on Demand
Zielgruppe:  Für kleine Unternehmen und Einzelanwender Für mittel- und große Unternehmen Für akademische Einrichtungen und Studenten Für Berater
Datenquellen: ServiceNow, CSV/XLS -Datei Beliebig (On-Premise- und Cloud – Anbindungen) ServiceNow, CSV/XLS/XES –Datei oder Demosysteme Beliebig (On-Premise- und Cloud – Anbindungen)
Datenvolumen: Limitiert auf 500 MB Event-Log-Daten Unlimitierte Datenmengen (Größte Installation 50 TB) Unlimitierte Datenmengen Unlimitierte Datenmengen (Größte Installation 30 TB
Architektur: Cloud & On-Premise Cloud & On-Premise Cloud & On-Premise Cloud & On-Premise

Dieser Artikel bezieht sich im weiteren Verlauf auf die Celonis Enterprise Version, wenn nicht anders gekennzeichnet. Spezifische Unterschiede unter den einzelnen Produkten und weitere Informationen können auf der Website von Celonis entnommen werden.

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

In Sachen Bedienbarkeit punktet Celonis mit einem sehr übersichtlichen und einsteigerfreundlichem Userinterface. Jeder der mit BI-Tools wir z.B. „Power-BI“ oder „Tableau“ gearbeitet hat, wird sich wahrscheinlich schnell zurechtfinden.

Userinterface Celonis

Abbildung 1: Userinterface von Celonis. Über die Reiter kann direkt von der Analyse (Process Analytics) zu den ETL-Prozessen (Event Collection) gewechselt werden.

Das Erstellen von Analysen funktioniert intuitiv und schnell, auch weil die einzelnen Komponentenbausteine lediglich per drag & drop platziert und mit den gewünschten Dimensionen und KPI’s bestückt werden müssen.

Process Analytics im Process Explorer

Abbildung 2: Typische Analyse im Edit Modus. Neue Komponenten können aus dem Reiter (rechts im Bild) mittels drag & drop auf der Dashboard Bearbeitungsfläche platziert werden.

Darüber hinaus bietet Celonis mit seinem kostenlosen Programm „Celonis Acadamy“ einen umfangreichen und leicht verständlichen Pool an Trainingseinheiten für die verschiedenen User-Rollen: „Snap“, „Executive“, „Business User“, „Analyst“ und „Data Engineer“. Einsteiger finden sich nach der Absolvierung der Grundkurse etwa nach vier Stunden in dem Tool zurecht.

Conformance Analyse In Celonis

Abbildung 3: Conformance Analyse In Celonis. Es kann direkt analysiert werden, welche Art von Verstößen welche Auswirkungen haben und mit welcher Häufigkeit diese auftreten.

Die Definition von eigenen KPIs erfolgt mittels übersichtlichem Code Editor. Die verwendete proprietäre und patentierte Programmiersprache lautet PQL (Process Query Language) , dessen Syntax stark an SQL angelehnt ist und alle prozessrelevanten Berechnungen ermöglicht. Noch einsteigerfreundlicher ist der Visual Editor, in welchem KPIs alternativ mit zahlreicher visueller Unterstützung und über 130 mathematischen Operatoren erstellt werden können – ganz ohne Coding Erfahrung.
Mit Hilfe von über 30 Komponenten lassen sich alle üblichen Charts und Grafiken erstellen. Ich hatte das Gefühl, dass die Auswahl grundsätzlich ausreicht und dem Erkenntnisgewinn nicht im Weg steht. Dieses Gefühl rührt nicht zuletzt daher, dass die vorgefertigten Features, wie zum Beispiel „Conformance“ direkt und ohne Aufwand implementiert werden können und bemerkenswerte Erkenntnisse liefern. Kurzum: Ja es ist vieles vorgefertigt, aber hier wurde mit hohen Qualitätsansprüchen vorgefertigt!

Celonis Code Editor vs Visual Editor

Abbildung 4: Coder Editor (links) und Visual Editor (rechts). Während im Code Editor mit PQL geschrieben werden muss, können Einsteiger im Visual Editor visuelle Hilfestellungen nehmen, um KPIs zu definieren.

Diese Flexibilität erscheint groß und bedient mehrere Zielgruppen, beginnend bei den Einsteigern. Insbesondere da das Verständnis für den Code Editor und somit für PQL durch die Arbeit mit dem Visual Code Editor gefördert wird. Wer SQL-Kenntnisse mitbringt, wird sehr schnell ohne Probleme KPIs im Code Editor definieren können. Erfahrenen Data Engineers stünde es dennoch frei, die Entwicklungsarbeit auf die Datenbankebene zu verschieben.

Celonis Visual Editor

Abbildung 5: Mit Hilfe zahlreicher Möglichkeiten können Einsteiger im Visual Editor visuelle Hilfestellungen nehmen, um individuelle KPIs zu definieren.

Nachdem die ersten Analysen erstellt wurden, steht der Prozessanalyse nichts mehr im Wege. Während sich per Knopfdruck auf alle visualisierten Datenpunkte filtern lässt, unterstützt auch hier Celonis zusätzlich mit zahlreichen sogenannten ‘Auswahlansichten’, um die Entdeckung unerwünschter oder betrügerischer Prozesse so einfach wie das Googeln zu machen.

Predefined dashboard apps

Abbildung 6: Die anwenderfreundlichen Auswahlarten ermöglichen es dem Benutzer, einfach mit wenigen Klicks nach Unregelmäßigkeiten oder Mustern in Transaktionen zu suchen und diese eingehend zu analysieren.

Integrationsfähigkeit

Die Celonis Enterprise Version ist sowohl als Cloud- und On-Premise-Lösung verfügbar. Die Cloud-Lösung bietet die folgenden Vorteile: Zum einen zusätzliche Leistungen wieCloud Connectoren, einer sogenannten Action Engine die jeden einzelnen Mitarbeiter in einem Unternehmen mit datengetriebenen nächstbesten Handlungen unterstützt, intelligenter Process Automation, Machine Learning und AI, einen App Store sowie verschiedene Boards. Diese Erweiterungen zeigen deutlich den Anspruch des Münchner Process Mining Vendors auf, neben der reinen Prozessanalyse Unternehmen beim heben der identifizierten Potentiale tatkräftig zu unterstützen. Darüber hinaus kann die Cloud-Lösung punkten mit, einer schnellen Amortisierung, bedarfsgerechter Skalierbarkeit der Kapazitäten sowie einen noch stärkeren Fokus auf Security & Compliance. Darüber hinaus  erfolgen regelmäßig Updates.

Celonis Process Automation

Abbildung 7: Celonis Process Automation ermöglicht Unternehmen ihre Prozesse auf intelligente Art und Weise so zu automatisieren, dass die Zielerreichung der jeweiligen Fachabteilung im Fokus stehen. Auch hier trumpft Celonis mit über 30+ vorgefertigten Möglichkeiten von der Automatisierung von Kommunikation, über Backend Automatisierung in Quellsystemen bis hin zu Einbindung von RPA Bots und vielem mehr.

Der Schwenk von Celonis scheint in Richtung Cloud zu sein und es bleibt abzuwarten, wie die On-Premise-Lösung zukünftig aussehen wird und ob sie noch angeboten wird. Je nach Ausgangssituation gilt es hier abzuwägen, welche der beiden Lösungen die meisten Vorteile bietet. In jedem Fall wird Celonis als browserbasierte Webanwendung für den Endanwender zur Verfügung gestellt. Die folgende Abbildung zeigt eine beispielhafte Celonis on-Premise-Architektur, bei welcher der User über den Webbrowser Zugang erhält.

Celonis bringt eine ausreichende Anzahl an vordefinierten Datenschnittstellen mit, wodurch sowohl gängige on-Premise Datenbanken / ERP-Systeme als auch Cloud-Dienste, wie z. B. „ServiceNow“ oder „Salesforce“ verbunden werden können. Im „App Store“ können zusätzlich sogenannte „prebuild Process-Connectors“ kostenlos erworben werden. Diese erstellen die Verbindung und erzeugen das Datenmodell (Extract and Transform) für einen Standard Prozess automatisch, so dass mit der Analyse direkt begonnen werden kann. Über 500 vordefinierte Analysen für Standard Prozesse gibt es zusätzlich im App Store. Dadurch kann die Bearbeitungszeit für ein Process-Mining Projekt erheblich verkürzt werden, vorausgesetzt das benötigte Datenmodel weicht im Kern nicht zu sehr von dem vordefinierten Model ab. Sollten Schnittstellen mal nicht vorhanden sein, können Daten auch als CSV oder XLS Format importiert werden.

Celonis App Store

Abbildung 8: Der Celonis App Store beinhaltet über 100 Prozesskonnektoren, über 500 vorgefertigte Analysen und über 80 Action Engine Fähigkeiten die kostenlos mit der Cloud Lizenz zur Verfügung stehen

Auch wenn von einer 100%-Cloud gesprochen wird, muss für die Anbindung von unternehmensinternen on-premise Datenquellen (z. B. lokale Instanzen von SAP ERP, Oracle ERP, MS Dynamics ERP) ein sogenannter Extractor on-premise installiert werden.

Celonis Extractors

Abbildung 9: Celonis Extractor muss für die Anbindung von On-Premise Datenquellen ebenfalls On-Premise installiert werden. Dieser arbeitet wie ein Gateway zur Celonis Intelligent Business Cloud (IBC). Die IBC enthält zudem einen eigenen Extratctor für die Anbindung von Daten aus anderen Cloud-Systemen.

Celonis bietet in der Enterprise-Ausführung zudem ein umfassendes Benutzer-Berechtigungsmanagement, so dass beispielsweise für Analysen im Einkauf die Berechtigungen zwischen dem Einkaufsleiter, Einkäufern und Praktikanten im Einkauf unterschieden werden können. Auch dieser Punkt ist für viele Unternehmen eine Grundvoraussetzung für einen eventuellen unternehmensweiten Roll-Out.

Skalierbarkeit

In Punkto großen Datenmengen kann Celonis sich sehen lassen. Allein für „Uber“ verarbeitet die Cloud rund 50 Millionen Datensätze, wobei ein einzelner mehrere Terabyte (TB) groß sein kann. Der größte einzelne Datenblock, den Celonis analysiert, beträgt wohl etwas über 50 TB. Celonis bietet somit Process Mining, zeitgerecht im Bereich Big Data an und kann daher auch viele große renommierten Unternehmen zu seinen Kunden zählen, wie zum Beispiel Siemens, ABB oder BMW. Doch wie erweiterbar und flexibel sind die erstellten Datenmodelle? An diesem Punkt konnte ich keine Schwierigkeiten feststellen. Celonis bietet ein übersichtlich gestaltetes Userinterface, welches das Datenmodell mit seinen Tabellen und Beziehungen sauber darstellt. Modelliert wird mit SQL-Befehlen, wodurch eine zusätzliche Abfragesprache entfällt. Der von Celonis gewählte SQL-Dialekt ist Vertica. Dieser ist keineswegs begrenzt und bietet die ausreichende Tiefe, welche an dieser Stelle benötigt wird. Die Erweiterbarkeit sowie die Flexibilität der Datenmodelle wird somit ausschließlich von der Arbeit des Data Engineer bestimmt und in keiner Weise durch Celonis selbst eingeschränkt. Durch das Zurückgreifen auf die Abfragesprache SQL, kann bei der Modellierung auf eine sehr breite Community zurückgegriffen werden. Darüber hinaus können bestehende SQL-Skripte eingefügt und leicht angepasst werden. Und auch die Suche nach einem geeigneten Data Engineer gestaltet sich dadurch praktisch, da SQL eine der meistbeherrschten Abfragesprachen ist.

Zukunftsfähigkeit

Machine Learning umfasst Data Mining und Predictive Analytics und findet vermehrt den Einzug ins Process Mining. Auch ist es längst ein wesentlicher Bestandteil von Celonis. So basiert z. B. das Feature „Conformance“ auf Machine Learning Algorithmen, welche zu den identifizierten Prozessabweichungen den Einfluss auf das Geschäft berechnen. Aber auch Lösungen zu den Identifizierten Problemen werden von Verfahren des maschinellen Lernens dem Benutzer vorgeschlagen. Was zusätzlich in Sachen Machine Learning von Celonis noch bereitgestellt wird, ist die sogenannte Machine-Learning-Workbench, welche in die Intelligent Business Cloud integriert ist. Hier können eigene Anwendungen mit Machine Learning auf Basis der Event-Log Daten entwickelt und eingesetzt werden, um z. B. Vorhersagen zu Lieferzeiten treffen zu können.

Task Mining ist einer der nächsten Schritte im Bereich Process Mining, der den Detailgrad für Analysen von Prozessen bis hin zu einzelnen Aufgaben auf Mausklick-Ebene erhöht. Im Oktober 2019 hatte Celonis bereits angekündigt, dass die Intelligent Business Cloud um eben diese neue Technik der Datenerhebung und -analyse erweitert wird. Die beiden Methoden Prozess Analyse und Task Mining ergänzen sich ausgezeichnet. Stelle ich in der Prozess Analyse fest, dass sich eine bestimmte Aktivität besonders negativ auf meine gewünschte Performance auswirkt (z. B. Zeit), können mit Task Mining diese Aktivität genauer untersuchen und die möglichen Gründe sehr granular betrachten. So kann ich evtl. feststellen das Mitarbeiter bei einer bestimmten Art von Anfrage sehr viel Zeit in Salesforce verbringen, um Informationen zu sammeln. Hier liegt also viel Potential versteckt, um den gesamten Prozess zu verbessern. In dem z.B. die Informationsbeschaffung erleichtert wird oder evtl. der Anfragetyp optimiert wird, kann dieses Potential genutzt werden. Auch ist Task Mining die ideale Grundlage zur Formulierung von RPA-Lösungen.

Ebenfalls entscheidend für die Zukunftsfähigkeit von Process Mining ist die Möglichkeit, Verknüpfungen zwischen unterschiedlichen Geschäftsprozesse zu erkennen. Häufig sind diese untrennbar miteinander verbunden und der Output eines Prozesses bildet den Input für einen anderen. Mit prozessübergreifenden Multi-Event Logs bietet Celonis die Möglichkeit, genau diese Verbindungen aufzuzeigen. So entsteht ein einheitliches Prozessmodell für das gesamte Unternehmen. Und das unter bestimmten Voraussetzungen auch in nahezu Echtzeit.

Werden die ersten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Task Mining von Celonis weiter ausgebaut, ist Celonis weiterhin auf einem zukunftssicheren Weg. Unternehmen, die vor allem viel Wert auf Enterprise-Readiness und eine intensive Weiterentwicklung legen, dürften mit Celonis auf der sicheren Seite sein.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung der Enterprise Version wird von Celonis nicht transparent kommuniziert. Angeboten werden verschiedene kostenpflichtige Lösungspakete, welche sich aus den Anforderungen eines Projektes ergeben.  Generell stufe ich die Celonis Enterprise Version als Premium Produkt ein. Dies liegt auch daran, weil die Basisausführung der Celonis Enterprise Version bereits sehr umfänglich ist und neben der Software Subscription standardmäßig auch mit Wartung und Support kommt. Zusätzlich steckt mittlerweile sehr viel Entwicklungsarbeit in der Celonis Process Mining Plattform, welche weit über klassische Process Discovery Solutions hinausgeht.  Für kleinere Unternehmen mit begrenztem Budget gibt es daher zwischen der kostenfreien Snap Version und den Basis Paketen der Enterprise Version oft keine Interimslösung.

Fazit

Insgesamt stellt Celonis ein unabhängiges und leistungsstarkes Process Mining Tool in der Cloud bereit. Gehört die Cloud zur Unternehmensstrategie, ist man bei Celonis an der richtigen Adresse. Die „prebuild Process-Connectors“ und die vordefinierten Analysen können ein Process Mining Projekt signifikant beschleunigen und somit die Time-to-Value lukrativ verkürzen. Die Analyse Tools sind leicht bedienbar und schaffen dank integrierter Machine Learning Algorithmen Optimierungspotentiale. Positiv ist auch zu bewerten, dass Celonis ohne speziellen Syntax auskommt und mittelmäßige SQL-Fähigkeiten somit völlig ausreichend sind, um Prozessanalysen vollumfänglich durchzuführen. Diesen vielen positiven Aspekten steht eigentlich nur die hohe Preisgestaltung für die Enterprise Version gegenüber. Ob diese im Einzelfall gerechtfertigt ist, sollte situationsabhängig evaluiert werden. Sicherlich richtet sich Celonis Enterprise in erster Linie an größere Unternehmen, welche komplexe Prozesse mit hohen Datenvolumina analysieren möchte.  Mit Celonis-Snap können jedoch auch kleine Unternehmen und Start-ups einen begrenzten Einblick in dieses gut gelungene Process Mining Tool erhalten.