DATANOMIQ - Benjamin Aunkofer
Benjamin Aunkofer

Was ist eine Vektor-Datenbank? Und warum spielt sie für AI eine so große Rolle?

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Wie können Unternehmen und andere Organisationen sicherstellen, dass kein Wissen verloren geht? Intranet, ERP, CRM, DMS oder letztendlich einfach Datenbanken mögen die erste Antwort darauf sein. Doch Datenbanken sind nicht gleich Datenbanken, ganz besonders, da operative IT-Systeme meistens auf relationalen Datenbanken aufsetzen. In diesen geht nur leider dann doch irgendwann das Wissen verloren… Und das auch dann, wenn es nie aus ihnen herausgelöscht wird!

Die meisten Datenbanken sind darauf ausgelegt, Daten zu speichern und wieder abrufbar zu machen. Neben den relationalen Datenbanken (SQL) gibt es auch die NoSQL-Datenbanken wie den Key-Value-Store, Dokumenten- und Graph-Datenbanken mit recht speziellen Anwendungsgebieten. Vektor-Datenbanken sind ein weiterer Typ von Datenbank, die unter Einsatz von AI (Deep Learning, n-grams, …) Wissen in Vektoren übersetzen und damit vergleichbarer und wieder auffindbarer machen. Diese Funktion der Datenbank spielt seinen Vorteil insbesondere bei vielen Dimensionen aus, wie sie Text- und Bild-Daten haben.

Databases Types: Vector Database, Graph Database, Key-Value-Database, Document Database, Relational Database with Row or Column oriented table structures

Datenbank-Typen in grobkörniger Darstellung. Es gibt in der Realität jedoch viele Feinheiten, Übergänge und Überbrückungen zwischen den Datenbanktypen, z. B. zwischen emulierter und nativer Graph-Datenbank. Manche Dokumenten- Vektor-Datenbanken können auch relationale Datenmodellierung. Und eigentlich relationale Datenbanken wie z. B. PostgreSQL können mit Zusatzmodulen auch Vektoren verarbeiten.

Vektor-Datenbanken speichern Daten grundsätzlich nicht relational oder in einer anderen Form menschlich konstruierter Verbindungen. Dennoch sichert die Datenbank gewissermaßen Verbindungen indirekt, die von Menschen jedoch – in einem hochdimensionalen Raum – nicht mehr hergeleitet werden können und sich auf bestimmte Kontexte beziehen, die sich aus den Daten selbst ergeben. Maschinelles Lernen kommt mit der nummerischen Auflösung von Text- und Bild-Daten (und natürlich auch bei ganz anderen Daten, z. B. Sound) am besten zurecht und genau dafür sind Vektor-Datenbanken unschlagbar.

Was ist eine Vektor-Datenbank?

Eine Vektordatenbank speichert Vektoren neben den traditionellen Datenformaten (Annotation) ab. Ein Vektor ist eine mathematische Struktur, ein Element in einem Vektorraum, der eine Reihe von Dimensionen hat (oder zumindest dann interessant wird, genaugenommen starten wir beim Null-Vektor). Jede Dimension in einem Vektor repräsentiert eine Art von Information oder Merkmal. Ein gutes Beispiel ist ein Vektor, der ein Bild repräsentiert: jede Dimension könnte die Intensität eines bestimmten Pixels in dem Bild repräsentieren.
Auf dieseVektor Datenbank Illustration (vereinfacht, symbolisch) Weise kann eine ganze Sammlung von Bildern als eine Sammlung von Vektoren dargestellt werden. Noch gängiger jedoch sind Vektorräume, die Texte z. B. über die Häufigkeit des Auftretens von Textbausteinen (Wörter, Silben, Buchstaben) in sich einbetten (Embeddings). Embeddings sind folglich Vektoren, die durch die Projektion des Textes auf einen Vektorraum entstehen.

Vektor-Datenbanken sind besonders nützlich, wenn man Ähnlichkeiten zwischen Vektoren finden muss, z. B. ähnliche Bilder in einer Sammlung oder die Wörter “Hund” und “Katze”, die zwar in ihren Buchstaben keine Ähnlichkeit haben, jedoch in ihrem Kontext als Haustiere. Mit Vektor-Algorithmen können diese Ähnlichkeiten schnell und effizient aufgespürt werden, was sich mit traditionellen relationalen Datenbanken sehr viel schwieriger und vor allem ineffizienter darstellt.

Vektordatenbanken können auch hochdimensionale Daten effizient verarbeiten, was in vielen modernen Anwendungen, wie zum Beispiel Deep Learning, wichtig ist. Einige Beispiele für Vektordatenbanken sind Elasticsearch / Vector Search, Weaviate, Faiss von Facebook und Annoy von Spotify.

Viele Lernalgorithmen des maschinellen Lernens basieren auf Vektor-basierter Ähnlichkeitsmessung, z. B. der k-Nächste-Nachbarn-Prädiktionsalgorithmus (Regression/Klassifikation) oder K-Means-Clustering. Die Ähnlichkeitsbetrachtung erfolgt mit Distanzmessung im Vektorraum. Die dafür bekannteste Methode, die Euklidische Distanz zwischen zwei Punkten, basiert auf dem Satz des Pythagoras (Hypotenuse ist gleich der Quadratwurzel aus den beiden Dimensions-Katheten im Quadrat, im zwei-dimensionalen Raum). Es kann jedoch sinnvoll sein, aus Gründen der Effizienz oder besserer Konvergenz des maschinellen Lernens andere als die Euklidische Distanz in Betracht zu ziehen.

Vectore-based distance measuring methods: Euclidean Distance L2-Norm, Manhatten Distance L1-Norm, Chebyshev Distance and Cosine Distance

Vectore-based distance measuring methods: Euclidean Distance L2-Norm, Manhatten Distance L1-Norm, Chebyshev Distance and Cosine Distance

Vektor-Datenbanken für Deep Learning

Der Aufbau von künstlichen Neuronalen Netzen im Deep Learning sieht nicht vor, dass ganze Sätze in ihren textlichen Bestandteilen in das jeweilige Netz eingelesen werden, denn sie funktionieren am besten mit rein nummerischen Input. Die Texte müssen in diese transformiert werden, eventuell auch nach diesen in Cluster eingeteilt und für verschiedene Trainingsszenarien separiert werden.

Vektordatenbanken werden für die Datenvorbereitung (Annotation) und als Trainingsdatenbank für Deep Learning zur effizienten Speicherung, Organisation und Manipulation der Texte genutzt. Für Natural Language Processing (NLP) benötigen Modelle des Deep Learnings die zuvor genannten Word Embedding, also hochdimensionale Vektoren, die Informationen über Worte, Sätze oder Dokumente repräsentieren. Nur eine Vektordatenbank macht diese effizient abrufbar.

Vektor-Datenbank und Large Language Modells (LLM)

Ohne Vektor-Datenbanken wären die Erfolge von OpenAI und anderen Anbietern von LLMs nicht möglich geworden. Aber fernab der Entwicklung in San Francisco kann jedes Unternehmen unter Einsatz von Vektor-Datenbanken und den APIs von Google, OpenAI / Microsoft oder mit echten Open Source LLMs (Self-Hosting) ein wahres Orakel über die eigenen Unternehmensdaten herstellen. Dazu werden über APIs die Embedding-Engines z. B. von OpenAI genutzt. Wir von DATANOMIQ nutzen diese Architektur, um Unternehmen und andere Organisationen dazu zu befähigen, dass kein Wissen mehr verloren geht.
Vektor-Datenbank für KI-Applikation (z. B. OpenAI ChatGPT)

Mit der DATANOMIQ Enterprise AI Architektur, die auf jeder Cloud ausrollfähig ist, verfügen Unternehmen über einen intelligenten Unternehmens-Repräsentanten als KI, der für Mitarbeiter relevante Dokumente und Antworten auf Fragen liefert. Sollte irgendein Mitarbeiter im Unternehmen bereits einen bestimmten Vorgang, Vorfall oder z. B. eine technische Konstruktion oder einen rechtlichen Vertrag bearbeitet haben, der einem aktuellen Fall ähnlich ist, wird die AI dies aufspüren und sinnvollen Kontext, Querverweise oder Vorschläge oder lückenauffüllende Daten liefern.

Die AI lernt permanent mit, Unternehmenswissen geht nicht verloren. Das ist Wissensmanagement auf einem neuen Level, dank Vektor-Datenbanken und KI.

Haufe Akademie

Praxisbeispiel: Data Science im Controlling

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Fristgerecht bezahlen oder Skontoeffekte nutzen? Wie Sie mit Data Science Ihre Zahlungsläufe intelligent gestalten.

Die Fragestellung: Die Geschäftsführung eines Unternehmens wollte den optimalen Zeitpunkt herausfinden, zu dem offene Verbindlichkeiten beglichen werden sollten. Im Fokus stand die Frage, ob Rechnungen zum vereinbarten Zahlungsdatum bezahlt werden sollten oder ob im Fall einer Skontogewährung eine vorzeitige Bezahlung lukrativer wäre, um mögliche Rabatteffekte zu nutzen.

Die zentrale Frage war nun: Welche finanziellen Auswirkungen hat es auf das Unternehmen, wenn eine offene Rechnung nicht zeitnah beglichen und somit auf das Skonto verzichtet wird, um dafür die Liquidität länger im Unternehmen zu halten?

Oder etwas anschaulicher gesprochen: Falls das Unternehmen eine Rechnung in Höhe von 100.000 € eine Woche vor Zahlungsdatum bezahlt und den Skontorabatt nutzt, wird ein prozentualer Rabatt auf den Standardpreis gewährt. Durch die vorgezogene Zahlung verliert das Unternehmen aber an Liquidität. Bei Bezahlung zum letztmöglichen Zahlungsziel würden die 100.000 € länger im Geldkreislauf des Unternehmens fließen und eine Rendite, genannt Return on Capital, erzielen.

Die Balance zwischen den beiden Geldflüssen wird dabei maßgeblich durch zwei Faktoren beeinflusst:

  • Zahlungsbedingungen mit dem jeweiligen Lieferanten
  • Planung der Zahlungsläufe

Vorgehen: Um sich dem Problem anzunähern, wurden die Daten zu den eingegangenen Rechnungen untersucht, die aus dem internen ERP-System abgerufen wurden. Mit Business Intelligence Tools konnten dann erste Analysen durchgeführt werden, um die folgenden Fragen zu beantworten:

  • Wie viele Rechnungen gibt es?
  • Wie groß ist das Volumen der Rechnungen?
  • Welche Rechnungspositionen gibt es?
  • Wann ist die Zahlung fällig?
  • Wie hoch ist die eingeräumte Skontosumme?
  • Wie lang ist die eingeräumte Skontofrist?

Optimales Zahlungsdatum ermitteln

In einer folgenden Analyse sollte die ideale Balance zwischen Ausnutzung des Skontos und einer hohen Liquidität im Unternehmen gefunden werden. Ermittelt werden sollte das optimale Datum zur Begleichung einer Rechnung. Dabei wurden folgende Parameter verwendet:

  • Rechnungswert
  • Skontowert
  • Zahlungsdatum
  • Skontodatum
  • Datum des Zahlungslaufs

Die oben beschriebene einfache Fragestellung wurde durch verschiedene Einflussfaktoren jedoch noch komplexer:

Wenn der monatliche Zahlungslauf am dritten Mittwoch eines Monats stattfindet, und die Rechnung am dritten Montag zu bezahlen ist, müsste diese im vorherigen Zahlungslauf, also beinahe einen Monat vor dem eigentlichen Fälligkeitsdatum bezahlt werden. Das bedeutet, dass beinahe ein Monat verloren geht, in dem das Geld im Unternehmen fließen und eine Rendite erzielen könnte. Die Skontorabatte oder auch die Maximierung der Liquidität im Unternehmen würden allerdings erst dann optimal ausgeschöpft, wenn jede Rechnung genau zu diesem Zahlungsdatum oder Skontodatum bezahlt würde.

Zahlungsläufe optimieren

Anhand der gewonnenen Erkenntnisse ergab sich also eine neue Fragestellung: Wie sind die Zahlungsläufe anzupassen, um die höchstmögliche Ersparnis zu erzielen? Hierfür wurde der erste Analyseschritt so angepasst, dass der Tag des Zahlungslaufs nicht als gesetzter Wert betrachtet wurde, sondern als unabhängiger Parameter zu verstehen war, dessen Wert es ebenfalls zu optimieren galt.

Zahlungsbedingungen analysieren

Die bisherige Analyse eignete sich schon sehr gut dafür, Maßnahmen zur Optimierung des Cash Managements sowie des Return on Capital voranzutreiben. Im nächsten Schritt sollten nun die Zahlungsbedingungen mit Lieferanten genauer analysiert und gegebenenfalls neu verhandelt werden.

Um die Zahlungsbedingungen in Rechnungen und Lieferverträgen der Lieferanten automatisch zu analysieren, wurde eine KI-Technologie eingesetzt, die in der Lage ist, gesprochene oder geschriebene Sprache zu erkennen, zu analysieren und weiterzuverarbeiten.

Mithilfe dieser KI-Technologie gelang es, die Zahlungsbedingungen zu analysieren und Diskrepanzen (z. B. zwischen Zahlungszielen und zu früh verschickten Mahnungen) zu identifizieren. Anhand der neu gewonnenen Erkenntnisse wurde im Anschluss an das KI-Projekt noch einmal mit den Lieferanten nachverhandelt. Dies stellt einen zentralen Punkt jedes Data Science-Projekts dar. Damit Data Science-Projekte nachhaltigen Wert schöpfen, müssen Auswertungen und Modelle ihren Platz in der betrieblichen Realität des Unternehmens finden und in die tagtägliche Arbeit eingebunden werden. Auf diese Weise gelingt es, Data Science gewinnbringend einzusetzen.

Ergebnisse:

In diesem Projekt konnte die Geschäftsführung mit Buchhaltungsdaten aus dem ERP-System drei maßgebliche Verbesserungen in der Buchhaltung erzielen:

  • Zunächst wurde das optimale Zahlungsdatum ermittelt, das eine ausgewogene Balance zwischen der Ausnutzung der Skontorabatte und der Maximierung der Liquidität im Unternehmen gewährleistet.
  • In einem weiteren Analyseschritt konnte zusätzlich das Ausführungsdatum des Zahlungslaufs optimiert werden, sodass die Ersparnispotenziale durch die Skontorabatte und der Return on Capital durch eine hohe Liquidität im Unternehmen maximal ausgeschöpft werden konnten.
  • Durch den Einsatz weiterer Data Science-Methoden wurde eine datenbasierte Grundlage geschaffen, um Zahlungsbedingungen mit Lieferanten neu zu verhandeln.

Neugierig geworden? Denn dies ist nur eins von vielen Beispielen, wie Sie durch Data Science im Controlling zu Erkenntnissen gelangen, die Sie im Unternehmen gewinnbringend bzw. kostensparend umsetzen können.

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Data Science im Vertrieb
Haufe Akademie

Data Science im Vertrieb – Praxisbeispiel

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Wie Sie mit einer automatisierten Lead-Priorisierung zu erfolgreichen Geschäftsabschlüssen kommen.

Die Fragestellung:

Ein Softwareunternehmen generierte durch Marketing- und Sales-Aktivitäten eine große Anzahl potenzieller Leads, die nicht alle gleichzeitig bearbeitet werden konnten. Die zentrale Frage war nun: Wie kann eine Priorisierung der Leads erfolgen, sodass erfolgsversprechende Leads zuerst bearbeitet werden können?

Definition: Ein Lead bezeichnet einen Kontakt zu einem/einer potenziellen Kund:in, die/der sich für ein Produkt oder eine Dienstleistung eines Unternehmens interessiert und deren/dessen Kontaktdaten dem Unternehmen vorliegen. Solche Leads können durch Online- und Offline-Werbemaßnahmen gewonnen werden.

In der Vergangenheit beruhte die Priorisierung und somit auch die Bearbeitung der Leads in dem Unternehmen häufig auf der persönlichen Erfahrung der zuständigen Vertriebsmitarbeiter:innen. Diese Vorgehensweise ist  jedoch sehr ressourcenintensiv und stark abhängig von der Erfahrung einzelner Vertriebsmitarbeiter:innen.

Aus diesem Grund beschloss das Unternehmen, ein KI-gestütztes System zu entwickeln, welches zum einen erfolgsversprechende Leads datenbasiert priorisiert und zum anderen Handlungsempfehlungen für die Vertriebsmitarbeiter:innen bereitstellt.

Das Vorgehen: 

Grundlage dieses Projektes waren bereits vorhandene Daten zu früheren Leads sowie CRM-Daten zu bereits geschlossenen Aufträgen und Deals mit diesen früheren Leads. Dazu gehörten beispielsweise:

  • Firma des Leads
  • Firmengröße des Leads
  • Branche des Leads
  • Akquisekanal, über den der Lead generiert wurde
  • Dauer bis Antwort durch Vertriebsmitarbeiter:in
  • Wochentag der Antwort
  • Kanal der Antwort

Diese Daten aus der Vergangenheit konnten zunächst einer explorativen Datenanalyse unterzogen werden, bei der untersucht wurde, inwiefern die Eigenschaften der Leads und das Verhalten der Vertriebsmitarbeiter:innen in der Vergangenheit einen Einfluss darauf hatten, ob es mit einem Lead zu einem Geschäftsabschluss kam oder nicht.

Diese Erkenntnisse aus den vergangenen Leads sollten jedoch nun auch auf aktuelle bzw. zukünftige Leads und die damit verbundenen Vertriebsaktivitäten übertragen werden. Deshalb ergaben sich aus der explorativen Datenanalyse zwei weiterführende Fragen:

  • Durch welche Merkmale zeichnen sich Leads aus, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zu einem Geschäftsabschluss führen?
  • Welche Aktivitäten der Vertriebsmitarbeiter:innen führen zu einem Geschäftsabschluss?

Leads priorisieren

Durch die explorative Datenanalyse konnte das Unternehmen bereits erste Einblicke in die verschiedenen Eigenschaften der Leads erlangen. Bei einigen dieser Eigenschaften ist anzunehmen, dass sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein:e potenzielle:r Kund:in Interesse am Produkt des Unternehmens zeigt. Es gibt mehrere Wege, um die Erkenntnisse aus der explorativen Datenanalyse nun für zukünftiges Verhalten der Vertriebsmitarbeiter:innen zu nutzen.

Regelbasiertes Vorgehen

Auf Grundlage der explorativen Datenanalyse und der dort gewonnenen Erkenntnisse könnte das Unternehmen, z. B. dessen Vertriebsleitung, bestimmte Regeln oder Kriterien definieren, wie beispielsweise die Unternehmensgröße des Kunden oder die Branche. So könnte die Vertriebsleitung anordnen, dass Leads aus größeren Unternehmen oder aus Unternehmen aus dem Energiesektor priorisiert behandelt werden sollten, weil diese Leads auch in der Vergangenheit zu erfolgreichen Geschäftsabschlüssen geführt haben.

Der Vorteil eines solchen regelbasierten Vorgehens ist, dass es einfach zu definieren und schnell umzusetzen ist.

Der Nachteil ist jedoch, dass die hier definierten Regeln sehr starr sind und dass Menschen meist nicht in der Lage sind, mehr als zwei oder drei der Eigenschaften gleichzeitig zu betrachten. Obwohl sich die Regeln dann zwar grundsätzlich an den Erkenntnissen aus den Daten orientieren, hängen sie doch immer noch stark vom Bauchgefühl der Vertriebsleitung ab.

Clustering

Ein besserer Ansatz war es, die vergangenen Leads anhand aller verfügbaren Eigenschaften in Gruppen einzuteilen, innerhalb derer die Leads sich einander stark ähneln. Hierfür kommt ein maschinelles Lernverfahren namens Clustering zum Einsatz, welches genau dieses Ziel verfolgt: Beim Clustering werden Datenpunkte, also in diesem Falle die Leads, anhand ihrer Eigenschaften, also beispielsweise die Unternehmensgröße oder die Branche, aber auch ob es zu einem Geschäftsabschluss kam oder nicht, zusammengefasst.

Beispiel: Leads aus Unternehmen zwischen 500 und 999 Mitarbeitern aus der Energiebranche kauften 250 Lizenzen der Software A.

Kommt nun ein neuer Lead hinzu, kann er anhand seiner bereits bekannten Eigenschaften einem Cluster zugeordnet werden. Anschließend können die Vertriebsmitarbeiter:innen jene Leads priorisieren, die einem Cluster zugeordnet worden sind, in dem in der Vergangenheit bereits häufig erfolgreich Geschäfte abgeschlossen worden sind.

Der Vorteil eines solchen datenbasierten Vorgehens ist, dass eine Vielzahl an Kriterien gleichzeitig in die Priorisierung einbezogen werden kann.

Erfolgsführende Aktivitäten identifizieren

Process Mining

Im zweiten Schritt wurde eine weitere Frage gestellt: Welche Aktivitäten der Vertriebsmitarbeiter:innen führen zu einem erfolgreichen Geschäftsabschluss mit einem Lead? Dabei standen nicht nur die Leistungen einzelner Mitarbeiter:innen im Fokus, sondern auch die übergreifenden Muster, die beim Vergleich der verschiedenen Mitarbeiter:innen deutlich wurden. Mithilfe von Process Mining konnte festgestellt werden, welche Maßnahmen und Aktivitäten der Vertriebler:innen im Umgang mit einem Lead zum Erfolg bzw. zu einem Misserfolg geführt hatten. Weniger erfolgsversprechende Maßnahmen konnten somit in der Zukunft vermieden werden.

Vor allem zeitliche Aspekte spielten hierbei eine Rolle: Parameter, die aussagten, wie schnell oder an welchem Wochentag Leads eine Antwort erhielten, waren entscheidend für erfolgreiche Geschäftsabschlüsse. Diese Erkenntnisse konnte das Unternehmen dann in zukünftige Sales Trainings sowie die Sales-Strategie einfließen lassen.

Die Ergebnisse

In diesem Projekt konnte die Sales-Abteilung des Softwareunternehmens durch zwei verschiedene Ansätze die Priorisierung der Leads und damit die Geschäftsabschlüsse deutlich verbessern:

  • Priorisierung der Leads

Mithilfe des Clustering war es möglich, Leads in Gruppen einzuteilen, die sich in ihren Eigenschaften ähneln, u.a. auch in der Eigenschaft, ob es zu einem Geschäftsabschluss kommt oder nicht. Neue Leads wurden den verschiedenen Clustern zuordnen. Leads, die einem Cluster mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit zugeordnet wurden, konnten nun priorisiert bearbeitet werden.

  • Erfolgsversprechende Aktivitäten identifizieren

Mithilfe von Process Mining wurden erfolgsversprechende Aktivitäten der Sales-Mitarbeiter:innen identifiziert und skaliert. Umgekehrt wurden wenig erfolgsversprechende Aktivitäten erkannt und eliminiert, um Ressourcen zu sparen.

Infolgedessen konnte das Softwareunternehmen Leads erfolgreicher bearbeiten und höhere Umsätze erzielen. 

Benjamin Aunkofer

Data Science für Smart Home im familiengeführten Unternehmen Miele

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Dr. Florian Nielsen ist Principal for AI und Data Science bei Miele im Bereich Smart Home und zuständig für die Entwicklung daten-getriebener digitaler Produkte und Produkterweiterungen. Der studierte Informatiker promovierte an der Universität Ulm zum Thema multimodale kognitive technische Systeme.

Data Science Blog: Herr Dr. Nielsen, viele Unternehmen und Anwender reden heute schon von Smart Home, haben jedoch eher ein Remote Home. Wie machen Sie daraus tatsächlich ein Smart Home?

Tatsächlich entspricht das auch meiner Wahrnehmung. Die bloße Steuerung vernetzter Produkte über digitale Endgeräte macht aus einem vernetzten Produkt nicht gleich ein „smartes“. Allerdings ist diese Remotefunktion ein notwendiges Puzzlestück in der Entwicklung von einem nicht vernetzten Produkt, über ein intelligentes, vernetztes Produkt hin zu einem Ökosystem von sich ergänzenden smarten Produkten und Services. Vernetzte Produkte, selbst wenn sie nur aus der Ferne gesteuert werden können, erzeugen Daten und ermöglichen uns die Personalisierung, Optimierung oder gar Automatisierung von Produktfunktionen basierend auf diesen Daten voran zu treiben. „Smart“ wird für mich ein Produkt, wenn es sich beispielsweise besser den Bedürfnissen des Nutzers anpasst oder über Assistenzfunktionen eine Arbeitserleichterung im Alltag bietet.

Data Science Blog: Smart Home wiederum ist ein großer Begriff, der weit mehr als Geräte für Küchen und Badezimmer betrifft. Wie weit werden Sie hier ins Smart Home vordringen können?

Smart Home ist für mich schon fast ein verbrannter Begriff. Der Nutzer assoziiert hiermit doch vor allem die Steuerung von Heizung und Rollladen. Im Prinzip geht es doch um eine Vision in der sich smarte, vernetzte Produkt in ein kontextbasiertes Ökosystem einbetten um den jeweiligen Nutzer in seinem Alltag, nicht nur in seinem Zuhause, Mehrwert mit intelligenten Produkten und Services zu bieten. Für uns fängt das beispielsweise nicht erst beim Starten des Kochprozesses mit Miele-Geräten an, sondern deckt potenziell die komplette „User Journey“ rund um Ernährung (z. B. Inspiration, Einkaufen, Vorratshaltung) und Kochen ab. Natürlich überlegen wir verstärkt, wie Produkte und Services unser existierendes Produktportfolio ergänzen bzw. dem Nutzer zugänglicher machen könnten, beschränken uns aber hierauf nicht. Ein zusätzlicher für uns als Miele essenzieller Aspekt ist allerdings auch die Privatsphäre des Kunden. Bei der Bewertung potenzieller Use-Cases spielt die Privatsphäre unserer Kunden immer eine wichtige Rolle.

Data Science Blog: Die meisten Data-Science-Abteilungen befassen sich eher mit Prozessen, z. B. der Qualitätsüberwachung oder Prozessoptimierung in der Produktion. Sie jedoch nutzen Data Science als Komponente für Produkte. Was gibt es dabei zu beachten?

Kundenbedürfnisse. Wir glauben an nutzerorientierte Produktentwicklung und dementsprechend fängt alles bei uns bei der Identifikation von Bedürfnissen und potenziellen Lösungen hierfür an. Meist starten wir mit „Design Thinking“ um die Themen zu identifizieren, die für den Kunden einen echten Mehrwert bieten. Wenn dann noch Data Science Teil der abgeleiteten Lösung ist, kommen wir verstärkt ins Spiel. Eine wesentliche Herausforderung ist, dass wir oft nicht auf der grünen Wiese starten können. Zumindest wenn es um ein zusätzliches Produktfeature geht, das mit bestehender Gerätehardware, Vernetzungsarchitektur und der daraus resultierenden Datengrundlage zurechtkommen muss. Zwar sind unsere neuen Produktgenerationen „Remote Update“-fähig, aber auch das hilft uns manchmal nur bedingt. Dementsprechend ist die Antizipation von Geräteanforderungen essenziell. Etwas besser sieht es natürlich bei Umsetzungen von cloud-basierten Use-Cases aus.

Data Science Blog: Es heißt häufig, dass Data Scientists kaum zu finden sind. Ist Recruiting für Sie tatsächlich noch ein Thema?

Data Scientists, hier mal nicht interpretiert als Mythos „Unicorn“ oder „Full-Stack“ sind natürlich wichtig, und auch nicht leicht zu bekommen in einer Region wie Gütersloh. Aber Engineers, egal ob Data, ML, Cloud oder Software generell, sind der viel wesentlichere Baustein für uns. Für die Umsetzung von Ideen braucht es nun mal viel Engineering. Es ist mittlerweile hinlänglich bekannt, dass Data Science einen zwar sehr wichtigen, aber auch kleineren Teil des daten-getriebenen Produkts ausmacht. Mal abgesehen davon habe ich den Eindruck, dass immer mehr „Data Science“- Studiengänge aufgesetzt werden, die uns einerseits die Suche nach Personal erleichtern und andererseits ermöglichen Fachkräfte einzustellen die nicht, wie früher einen PhD haben (müssen).

Data Science Blog: Sie haben bereits einige Analysen erfolgreich in Ihre Produkte integriert. Welche Herausforderungen mussten dabei überwunden werden? Und welche haben Sie heute noch vor sich?

Wir sind, wie viele Data-Science-Abteilungen, noch ein relativ junger Bereich. Bei den meisten unserer smarten Produkte und Services stecken wir momentan in der MVP-Entwicklung, deshalb gibt es einige Herausforderungen, die wir aktuell hautnah erfahren. Dies fängt, wie oben erwähnt, bei der Berücksichtigung von bereits vorhandenen Gerätevoraussetzungen an, geht über mitunter heterogene, inkonsistente Datengrundlagen, bis hin zur Etablierung von Data-Science- Infrastruktur und Deploymentprozessen. Aus meiner Sicht stehen zudem viele Unternehmen vor der Herausforderung die Weiterentwicklung und den Betrieb von AI bzw. Data- Science- Produkten sicherzustellen. Verglichen mit einem „fire-and-forget“ Mindset nach Start der Serienproduktion früherer Zeiten muss ein Umdenken stattfinden. Daten-getriebene Produkte und Services „leben“ und müssen dementsprechend anders behandelt und umsorgt werden – mit mehr Aufwand aber auch mit der Chance „immer besser“ zu werden. Deshalb werden wir Buzzwords wie „MLOps“ vermehrt in den üblichen Beraterlektüren finden, wenn es um die nachhaltige Generierung von Mehrwert von AI und Data Science für Unternehmen geht. Und das zu Recht.

Data Science Blog: Data Driven Thinking wird heute sowohl von Mitarbeitern in den Fachbereichen als auch vom Management verlangt. Gerade für ein Traditionsunternehmen wie Miele sicherlich eine Herausforderung. Wie könnten Sie diese Denkweise im Unternehmen fördern?

Data Driven Thinking kann nur etabliert werden, wenn überhaupt der Zugriff auf Daten und darauf aufbauende Analysen gegeben ist. Deshalb ist Daten-Demokratisierung der wichtigste erste Schritt. Aus meiner Perspektive geht es darum initial die Potenziale aufzuzeigen, um dann mithilfe von Daten Unsicherheiten zu reduzieren. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass viele Fachbereiche echtes Interesse an einer daten-getriebenen Analyse ihrer Hypothesen haben und dankbar für eine daten-getriebene Unterstützung sind. Miele war und ist ein sehr innovatives Unternehmen, dass „immer besser“ werden will. Deshalb erfahren wir momentan große Unterstützung von ganz oben und sind sehr positiv gestimmt. Wir denken, dass ein Schritt in die richtige Richtung bereits getan ist und mit zunehmender Zahl an Multiplikatoren ein „Data Driven Thinking“ sich im gesamten Unternehmen etablieren kann.

Benjamin Aunkofer

Interview: Künstliche Intelligenz in der Pharma-Forschung und -Entwicklung

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Interview mit Anna Bauer-Mehren, Head of Data Science in der Pharma-Forschung und -Entwicklung bei Roche in Penzberg

Frau Dr. Bauer-Mehren ist Head of Data Science im Bereich Pharma-Forschung und -Entwicklung bei Roche in Penzberg. Sie studierte Bioinformatik an der LMU München und schloss ihre Promotion im Bereich Biomedizin an der Pompeu Fabra Universität im Jahr 2010 in Spanien ab. Heute befasst sie sich mit dem Einsatz von Data Science zur Verbesserung der medizinischen Produkte und Prozesse bei Roche. Ferner ist sie Speaker der Predictive Analytics World Healthcare (Virtual Conference, Mai 2020).

Data Science Blog: Frau Bauer-Mehren, welcher Weg hat Sie bis an die Analytics-Spitze bei Roche geführt?

Ehrlich gesagt bin ich eher zufällig zum Thema Data Science gekommen. In der Schule fand ich immer die naturwissenschaftlich-mathematischen Fächer besonders interessant. Deshalb wollte ich eigentlich Mathematik studieren. Aber dann wurde in München, wo ich aufgewachsen und zur Schule gegangen bin, ein neuer Studiengang eingeführt: Bioinformatik. Diese Kombination aus Biologie und Informatik hat mich so gereizt, dass ich die Idee des Mathe-Studiums verworfen habe. Im Bioinformatik-Studium ging es unter anderem um Sequenzanalysen, etwa von Gen- oder Protein-Sequenzen, und um Machine Learning. Nach dem Masterabschluss habe ich an der Universitat Pompeu Fabra in Barcelona in biomedizinischer Informatik promoviert. In meiner Doktorarbeit und auch danach als Postdoktorandin an der Stanford School of Medicine habe ich mich mit dem Thema elektronische Patientenakten beschäftigt. An beiden Auslandsstationen kam ich auch immer wieder in Berührung mit Themen aus dem Pharma-Bereich. Bei meiner Rückkehr nach Deutschland hatte ich die Pharmaforschung als Perspektive für meine berufliche Zukunft fest im Blick. Somit kam ich zu Roche und leite seit 2014 die Abteilung Data Science in der Pharma-Forschung und -Entwicklung.

Data Science Blog: Was sind die Kernfunktionen der Data Science in Ihrem Bereich der Pharma-Forschung und -Entwicklung?

Ich bin Abteilungsleiterin für Data Science von pREDi (Pharma Research and Early Development Informatics), also von Roches Pharma-Forschungsinformatik. Dieser Bereich betreut alle Schritte von der Erhebung der Daten bis zur Auswertung und unterstützt alle Forschungsgebiete von Roche, von den Neurowissenschaften und der Onkologie bis hin zu unseren Biologie- und Chemielaboren, die die Medikamente herstellen. Meine Abteilung ist für die Auswertung der Daten zuständig. Wir beschäftigen uns damit, Daten so aufzubereiten und auszuwerten, dass daraus neue Erkenntnisse für die Erforschung und Entwicklung sowie die Optimierung von pharmazeutischen Produkten und Therapien gewonnen werden könnten. Das heißt, wir wollen die Daten verstehen, interpretieren und zum Beispiel einen Biomarker finden, der erklärt, warum manche Patienten auf ein Medikament ansprechen und andere nicht.

Data Science Blog: Die Pharmaindustrie arbeitet schon seit Jahrzehnten mit Daten z. B. über Diagnosen, Medikationen und Komplikationen. Was verbessert sich hier gerade und welche Innovationen geschehen hier?

Für die medizinische Forschung ist die Qualität der Daten sehr wichtig. Wenn ein Medikament entwickelt wird, fallen sehr große Datenmengen an. Früher hat niemand dafür gesorgt, dass diese Daten so strukturiert und aufbereitet werden, dass sie später auch in der Forschung oder bei der Entwicklung anderer Medikamente genutzt werden können. Es gab noch kein Bewusstsein dafür, dass die Daten auch über den eigentlichen Zweck ihrer Erhebung hinaus wertvoll sein könnten. Das hat sich mittlerweile deutlich verbessert, auch dank des Bereichs Data Science. Heute ist es normal, die eigenen Daten „FAIR“ zu machen. Das Akronym FAIR steht für findable, accessible, interoperable und reusable. Das heißt, dass man die Daten so sauber managen muss, dass Forscher oder andere Entwickler sie leicht finden, und dass diese, wenn sie die Berechtigung dafür haben, auch wirklich auf die Daten zugreifen können. Außerdem müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengebracht werden können. Und man muss die Daten auch wiederverwenden können.

Data Science Blog: Was sind die Top-Anwendungsfälle, die Sie gerade umsetzen oder für die Zukunft anstreben?

Ein Beispiel, an dem wir zurzeit viel forschen, ist der Versuch, so genannte Kontrollarme in klinischen Studien zu erstellen. In einer klinischen Studie arbeitet man ja immer mit zwei Patientengruppen: Eine Gruppe der Patienten bekommt das Medikament, das getestet werden soll, während die anderen Gruppe, die Kontrollgruppe, beispielsweise ein Placebo oder eine Standardtherapie erhält. Und dann wird natürlich verglichen, welche der zwei Gruppen besser auf die Therapie anspricht, welche Nebenwirkungen auftreten usw. Wenn wir jetzt in der Lage wären, diesen Vergleich anhand von schon vorhanden Patientendaten durchzuführen, quasi mit virtuellen Patienten, dann würden wir uns die Kontrollgruppe bzw. einen Teil der Kontrollgruppe sparen. Wir sprechen hierbei auch von virtuellen oder externen Kontrollarmen. Außerdem würden wir dadurch auch Zeit und Kosten sparen: Neue Medikamente könnten schneller entwickelt und zugelassen werden, und somit den ganzen anderen Patienten mit dieser speziellen Krankheit viel schneller helfen.

Data Science Blog: Mit welchen analytischen Methoden arbeiten Sie und welche Tools stehen dabei im Fokus?

Auch wir arbeiten mit den gängigen Programmiersprachen und Frameworks. Die meisten Data Scientists bevorzugen R und/oder Python, viele verwenden PyTorch oder auch TensorFlow neben anderen.  Generell nutzen wir durchaus viel open-source, lizenzieren aber natürlich auch Lösungen ein. Je nachdem um welche Fragestellungen es sich handelt, nutzen wir eher statistische Modelle- Wir haben aber auch einige Machine Learning und Deep Learning use cases und befassen uns jetzt auch stark mit der Operationalisierung von diesen Modellen. Auch Visualisierung ist sehr wichtig, da wir die Ergebnisse und Modelle ja mit Forschern teilen, um die richtigen Entscheidungen für die Forschung und Entwicklung zu treffen. Hier nutzen wir z.B. auch RShiny oder Spotfire.

Data Science Blog: Was sind Ihre größten Herausforderungen dabei?

In Deutschland ist die Nutzung von Patientendaten noch besonders schwierig, da die Daten hier, anders als beispielsweise in den USA, dem Patienten gehören. Hier müssen erst noch die notwendigen politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen geschaffen werden. Das Konzept der individualisierten Medizin funktioniert aber nur auf Basis von großen Datenmengen. Aktuell müssen wir uns also noch um die Fragen kümmern, wo wir die Datenmengen, die wir benötigen, überhaupt herbekommen. Leider sind die Daten von Patienten, ihren Behandlungsverläufen etc. in Deutschland oft noch nicht einmal digitalisiert. Zudem sind die Daten meist fragmentiert und auch in den kommenden Jahren wird uns sicherlich noch die Frage beschäftigen, wie wir die Daten so sinnvoll erheben und sammeln können, dass wir sie auch integrieren können. Es gibt Patientendaten, die nur der Arzt erhebt. Dann gibt es vielleicht noch Daten von Fitnessarmbändern oder Smartphones, die auch nützlich wären. Das heißt, dass wir aktuell, auch intern, noch vor der Herausforderung stehen, dass wir die Daten, die wir in unseren klinischen Studien erheben, nicht ganz so einfach mit den restlichen Datenmengen zusammenbringen können – Stichwort FAIRification. Zudem reicht es nicht nur, Daten zu besitzen oder Zugriff auf Daten zu haben, auch die Datenqualität und -organisation sind entscheidend. Ich denke, es ist sehr wichtig, genau zu verstehen, um was für Daten es sich handelt, wie diese Erhoben wurden und welche (wissenschaftliche) Frage ich mit den Daten beantworten möchte. Ein gutes Verständnis der Biologie bzw. Medizin und der dazugehörigen Daten sind also für uns genauso wichtig wie das Verständnis von Methoden des Machine Learning oder der Statistik.

Data Science Blog: Wie gehen Sie dieses Problem an? Arbeiten Sie hier mit dedizierten Data Engineers? Binden Sie Ihre Partner ein, die über Daten verfügen? Freuen Sie sich auf die Vorhaben der Digitalisierung wie der digitalen Patientenakte?

Roche hat vor ein paar Jahren die Firma Flatiron aus den USA übernommen. Diese Firma bereitet Patientendaten zum Beispiel aus der Onkologie für Krankenhäuser und andere Einrichtungen digital auf und stellt sie für unsere Forschung – natürlich in anonymisierter Form – zur Verfügung. Das ist möglich, weil in den USA die Daten nicht den Patienten gehören, sondern dem, der sie erhebt und verwaltet. Zudem schaut Roche auch in anderen Ländern, welche patientenbezogenen Daten verfügbar sind und sucht dort nach Partnerschaften. In Deutschland ist der Schritt zur elektronischen Patientenakte (ePA) sicherlich der richtige, wenn auch etwas spät im internationalen Vergleich. Dennoch sind die Bestrebungen richtig und ich erlebe auch in Deutschland immer mehr Offenheit für eine Wiederverwendung der Daten, um die Forschung voranzutreiben und die Patientenversorgung zu verbessern.

Data Science Blog: Sollten wir Deutsche uns beim Datenschutz lockern, um bessere medizinische Diagnosen und Behandlungen zu erhalten? Was wäre Ihr Kompromiss-Vorschlag?

Generell finde ich Datenschutz sehr wichtig und erachte unser Datenschutzgesetz in Deutschland als sehr sinnvoll. Ich versuche aber tatsächlich auf Veranstaltungen und bei anderen Gelegenheiten Vertreter der Politik und der Krankenkassen immer wieder darauf aufmerksam zu machen, wie wichtig und wertvoll für die Gesellschaft eine Nutzung der Versorgungsdaten in der Pharmaforschung wäre. Aber bei der Lösung der Problematik kommen wir in Deutschland nur sehr langsam voran. Ich sehe es kritisch, dass viel um dieses Thema diskutiert wird und nicht einfach mal Modelle ausprobiert werden. Wenn man die Patienten fragen würde, ob sie ihre Daten für die Forschung zur Verfügung stellen möchte, würden ganz viele zustimmen. Diese Bereitschaft vorher abzufragen, wäre technisch auch möglich. Ich würde mir wünschen, dass man in kleinen Pilotprojekten mal schaut, wie wir hier mit unserem Datenschutzgesetz zu einer ähnlichen Lösung wie beispielsweise Flatiron in den USA kommen können. Ich denke auch, dass wir mehr und mehr solcher Pilotprojekte sehen werden.

Data Science Blog: Gehört die Zukunft weiterhin den Data Scientists oder eher den selbstlernenden Tools, die Analysen automatisiert für die Produkt- oder Prozessverbesserung entwickeln und durchführen?

In Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) gibt es ein interessantes Sprichwort: Garbage in, Garbage out. Wenn ich also keine hochqualitativen Daten in ein Machine Learning Modell reinstecke, dann wird höchstwahrscheinlich auch nichts qualitativ Hochwertiges rauskommen. Das ist immer die Illusion, die beim Gedanken an KI entsteht: Ich lass einfach mal die KI über diesen Datenwust laufen und dann wird die gute Muster erkennen und wird mir sagen, was funktioniert. Das ist aber nicht so. Ich brauche schon gute Daten, ich muss die Daten gut organisieren und gut verstehen, damit meine KI wirklich etwas Sinnvolles berechnen kann. Es reichen eben nicht irgendwelche Daten, sondern die Daten müssen auch eine hohe Qualität haben, da sie sich sonst nicht integrieren und damit auch nicht interpretieren lassen. Dennoch arbeiten wir auch mit der Vision “Data Science” daran, immer mehr zu demokratisieren, d.h. es möglichst vielen Forschern zu ermöglichen, die Daten selbst auszuwerten, oder eben gewisse Prozessschritte in der Forschung durch KI zu ersetzen. Auch hierbei ist es wichtig, genau zu verstehen, was in welchem Bereich möglich ist. Und wieder denke ich, dass die richtige Erfassung/Qualität der Daten auch hier das A und O ist und dennoch oft unterschätzt wird.

Data Science Blog: Welches Wissen und welche Erfahrung setzen Sie für Ihre Data Scientists voraus? Und nach welchen Kriterien stellen Sie Data Science Teams für Ihre Projekte zusammen?

Generell sucht Roche als Healthcare-Unternehmen Bewerber mit einem Hintergrund in Informatik und Life Sciences zum Beispiel über ein Nebenfach oder einen Studiengang wie Biotechnologie oder Bioinformatik. Das ist deswegen wichtig, weil man bei Roche in allen Projekten mit Medizinern, Biologen oder Chemikern zusammenarbeitet, deren Sprache und Prozesse man verstehen sollte. Immer wichtiger werden zudem Experten für Big Data, Datenanalyse, Machine Learning, Robotics, Automatisierung und Digitalisierung.

Data Science Blog: Für alle Studenten, die demnächst ihren Bachelor, beispielsweise in Informatik, Mathematik oder auch der Biologie, abgeschlossen haben, was würden sie diesen jungen Damen und Herren raten, wie sie einen guten Einstieg ins Data Science bewältigen können?

Generell empfehle ich jungen Absolventen herauszufinden für welchen Bereich ihr Herz schlägt: Interessiere ich mich dafür, tief in die Biologie einzusteigen und grundlegende Prozesse zu verstehen? Möchte ich nahe am Patienten sei? Ooder ist mir wichtiger, dass ich auf möglichst große Datenmengen zugreifen kann?  Je nachdem, kann ich als Einstieg durchaus Traineeprogramme empfehlen, die es ermöglichen, in mehrere Abteilungen einer Firma Einblicke zu bekommen, oder würde eher eine Promotion empfehlen. Ich denke, das lässt sich eben nicht pauschalisieren. Für die Arbeit bei Roche ist sicherlich entscheidend, dass ich mich neben der Informatik/Data Science auch für das Thema Medizin und Biologie interessiere. Nur dann kann ich in den interdisziplinären Teams einen wertvollen Beitrag leisten und gleichzeitig auch meiner Leidenschaft folgen. Ich denke, dass das auch in anderen Branchen ähnlich ist.

Frau Bauer-Mehren ist Speaker der Predictive Analytics World Healthcare zum Thema Unlocking the Potential of FAIR Data Using AI at Roche.

The Predictive Analytics World Healthcare is the premier machine learning conference for the Healthcare Industry. Due to the corona virus crisis, this conference will be a virtual edition from 11 to 12 MAY 2020.
Benjamin Aunkofer

Interview – IT-Netzwerk Werke überwachen und optimieren mit Data Analytics

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Interview mit Gregory Blepp von NetDescribe über Data Analytics zur Überwachung und Optimierung von IT-Netzwerken

Gregory Blepp ist Managing Director der NetDescribe GmbH mit Sitz in Oberhaching im Süden von München. Er befasst sich mit seinem Team aus Consultants, Data Scientists und IT-Netzwerk-Experten mit der technischen Analyse von IT-Netzwerken und der Automatisierung der Analyse über Applikationen.

Data Science Blog: Herr Blepp, der Name Ihres Unternehmens NetDescribe beschreibt tatsächlich selbstsprechend wofür Sie stehen: die Analyse von technischen Netzwerken. Wo entsteht hier der Bedarf für diesen Service und welche Lösung haben Sie dafür parat?

Unsere Kunden müssen nahezu in Echtzeit eine Visibilität über die Leistungsfähigkeit ihrer Unternehmens-IT haben. Dazu gehört der aktuelle Status der Netzwerke genauso wie andere Bereiche, also Server, Applikationen, Storage und natürlich die Web-Infrastruktur sowie Security.

Im Bankenumfeld sind zum Beispiel die uneingeschränkten WAN Verbindungen für den Handel zwischen den internationalen Börsenplätzen absolut kritisch. Hierfür bieten wir mit StableNetⓇ von InfosimⓇ eine Netzwerk Management Plattform, die in Echtzeit den Zustand der Verbindungen überwacht. Für die unterlagerte Netzwerkplattform (Router, Switch, etc.) konsolidieren wir mit GigamonⓇ das Monitoring.

Für Handelsunternehmen ist die Performance der Plattformen für den Online Shop essentiell. Dazu kommen die hohen Anforderungen an die Sicherheit bei der Übertragung von persönlichen Informationen sowie Kreditkarten. Hierfür nutzen wir SplunkⓇ. Diese Lösung kombiniert in idealer Form die generelle Performance Überwachung mit einem hohen Automatisierungsgrad und bietet dabei wesentliche Unterstützung für die Sicherheitsabteilungen.

Data Science Blog: Geht es den Unternehmen dabei eher um die Sicherheitsaspekte eines Firmennetzwerkes oder um die Performance-Analyse zum Zwecke der Optimierung?

Das hängt von den aktuellen Ansprüchen des Unternehmens ab.
Für viele unserer Kunden standen und stehen zunächst Sicherheitsaspekte im Vordergrund. Im Laufe der Kooperation können wir durch die Etablierung einer konsequenten Performance Analyse aufzeigen, wie eng die Verzahnung der einzelnen Abteilungen ist. Die höhere Visibilität erleichtert Performance Analysen und sie liefert den Sicherheitsabteilung gleichzeitig wichtige Informationen über aktuelle Zustände der Infrastruktur.

Data Science Blog: Haben Sie es dabei mit Big Data – im wörtlichen Sinne – zu tun?

Wir unterscheiden bei Big Data zwischen

  • dem organischen Wachstum von Unternehmensdaten aufgrund etablierter Prozesse, inklusive dem Angebot von neuen Services und
  • wirklichem Big Data, z. B. die Anbindung von Produktionsprozessen an die Unternehmens IT, also durch die Digitalisierung initiierte zusätzliche Prozesse in den Unternehmen.

Beide Themen sind für die Kunden eine große Herausforderung. Auf der einen Seite muss die Leistungsfähigkeit der Systeme erweitert und ausgebaut werden, um die zusätzlichen Datenmengen zu verkraften. Auf der anderen Seite haben diese neuen Daten nur dann einen wirklichen Wert, wenn sie richtig interpretiert werden und die Ergebnisse konsequent in die Planung und Steuerung der Unternehmen einfließen.

Wir bei NetDescribe kümmern uns mehrheitlich darum, das Wachstum und die damit notwendigen Anpassungen zu managen und – wenn Sie so wollen – Ordnung in das Datenchaos zu bringen. Konkret verfolgen wir das Ziel den Verantwortlichen der IT, aber auch der gesamten Organisation eine verlässliche Indikation zu geben, wie es der Infrastruktur als Ganzes geht. Dazu gehört es, über die einzelnen Bereiche hinweg, gerne auch Silos genannt, die Daten zu korrelieren und im Zusammenhang darzustellen.

Data Science Blog: Log-Datenanalyse gibt es seit es Log-Dateien gibt. Was hält ein BI-Team davon ab, einen Data Lake zu eröffnen und einfach loszulegen?

Das stimmt absolut, Log-Datenanalyse gibt es seit jeher. Es geht hier schlichtweg um die Relevanz. In der Vergangenheit wurde mit Wireshark bei Bedarf ein Datensatz analysiert um ein Problem zu erkennen und nachzuvollziehen. Heute werden riesige Datenmengen (Logs) im IoT Umfeld permanent aufgenommen um Analysen zu erstellen.

Nach meiner Überzeugung sind drei wesentliche Veränderungen der Treiber für den flächendeckenden Einsatz von modernen Analysewerkzeugen.

  • Die Inhalte und Korrelationen von Log Dateien aus fast allen Systemen der IT Infrastruktur sind durch die neuen Technologien nahezu in Echtzeit und für größte Datenmengen überhaupt erst möglich. Das hilft in Zeiten der Digitalisierung, wo aktuelle Informationen einen ganz neuen Stellenwert bekommen und damit zu einer hohen Gewichtung der IT führen.
  • Ein wichtiger Aspekt bei der Aufnahme und Speicherung von Logfiles ist heute, dass ich die Suchkriterien nicht mehr im Vorfeld formulieren muss, um dann die Antworten aus den Datensätzen zu bekommen. Die neuen Technologien erlauben eine völlig freie Abfrage von Informationen über alle Daten hinweg.
  • Logfiles waren in der Vergangenheit ein Hilfswerkzeug für Spezialisten. Die Information in technischer Form dargestellt, half bei einer Problemlösung – wenn man genau wusste was man sucht. Die aktuellen Lösungen sind darüber hinaus mit einer GUI ausgestattet, die nicht nur modern, sondern auch individuell anpassbar und für Nicht-Techniker verständlich ist. Somit erweitert sich der Anwenderkreis des “Logfile Managers” heute vom Spezialisten im Security und Infrastrukturbereich über Abteilungsverantwortliche und Mitarbeiter bis zur Geschäftsleitung.

Der Data Lake war und ist ein wesentlicher Bestandteil. Wenn wir heute Technologien wie Apache/KafkaⓇ und, als gemanagte Lösung, Confluent für Apache/KafkaⓇ betrachten, wird eine zentrale Datendrehscheibe etabliert, von der alle IT Abteilungen profitieren. Alle Analysten greifen mit Ihren Werkzeugen auf die gleiche Datenbasis zu. Somit werden die Rohdaten nur einmal erhoben und allen Tools gleichermaßen zur Verfügung gestellt.

Data Science Blog: Damit sind Sie ein Unternehmen das Datenanalyse, Visualisierung und Monitoring verbindet, dies jedoch auch mit der IT-Security. Was ist Unternehmen hierbei eigentlich besonders wichtig?

Sicherheit ist natürlich ganz oben auf die Liste zu setzen. Organisation sind naturgemäß sehr sensibel und aktuelle Medienberichte zu Themen wie Cyber Attacks, Hacking etc. zeigen große Wirkung und lösen Aktionen aus. Dazu kommen Compliance Vorgaben, die je nach Branche schneller und kompromissloser umgesetzt werden.

Die NetDescribe ist spezialisiert darauf den Bogen etwas weiter zu spannen.

Natürlich ist die sogenannte Nord-Süd-Bedrohung, also der Angriff von außen auf die Struktur erheblich und die IT-Security muss bestmöglich schützen. Dazu dienen die Firewalls, der klassische Virenschutz etc. und Technologien wie Extrahop, die durch konsequente Überwachung und Aktualisierung der Signaturen zum Schutz der Unternehmen beitragen.

Genauso wichtig ist aber die Einbindung der unterlagerten Strukturen wie das Netzwerk. Ein Angriff auf eine Organisation, egal von wo aus initiiert, wird immer über einen Router transportiert, der den Datensatz weiterleitet. Egal ob aus einer Cloud- oder traditionellen Umgebung und egal ob virtuell oder nicht. Hier setzen wir an, indem wir etablierte Technologien wie zum Beispiel ´flow` mit speziell von uns entwickelten Software Modulen – sogenannten NetDescibe Apps – nutzen, um diese Datensätze an SplunkⓇ, StableNetⓇ  weiterzuleiten. Dadurch entsteht eine wesentlich erweiterte Analysemöglichkeit von Bedrohungsszenarien, verbunden mit der Möglichkeit eine unternehmensweite Optimierung zu etablieren.

Data Science Blog: Sie analysieren nicht nur ad-hoc, sondern befassen sich mit der Formulierung von Lösungen als Applikation (App).

Das stimmt. Alle von uns eingesetzten Technologien haben ihre Schwerpunkte und sind nach unserer Auffassung führend in ihren Bereichen. InfosimⓇ im Netzwerk, speziell bei den Verbindungen, VIAVI in der Paketanalyse und bei flows, SplunkⓇ im Securitybereich und Confluent für Apache/KafkaⓇ als zentrale Datendrehscheibe. Also jede Lösung hat für sich alleine schon ihre Daseinsberechtigung in den Organisationen. Die NetDescribe hat es sich seit über einem Jahr zur Aufgabe gemacht, diese Technologien zu verbinden um einen “Stack” zu bilden.

Konkret: Gigaflow von VIAVI ist die wohl höchst skalierbare Softwarelösung um Netzwerkdaten in größten Mengen schnell und und verlustfrei zu speichern und zu analysieren. SplunkⓇ hat sich mittlerweile zu einem Standardwerkzeug entwickelt, um Datenanalyse zu betreiben und die Darstellung für ein großes Auditorium zu liefern.

NetDescribe hat jetzt eine App vorgestellt, welche die NetFlow-Daten in korrelierter Form aus Gigaflow, an SplunkⓇ liefert. Ebenso können aus SplunkⓇ Abfragen zu bestimmten Datensätzen direkt an die Gigaflow Lösung gestellt werden. Das Ergebnis ist eine wesentlich erweiterte SplunkⓇ-Plattform, nämlich um das komplette Netzwerk mit nur einem Knopfdruck (!!!).
Dazu schont diese Anbindung in erheblichem Umfang SplunkⓇ Ressourcen.

Dazu kommt jetzt eine NetDescribe StableNetⓇ App. Weitere Anbindungen sind in der Planung.

Das Ziel ist hier ganz pragmatisch – wenn sich SplunkⓇ als die Plattform für Sicherheitsanalysen und für das Data Framework allgemein in den Unternehmen etabliert, dann unterstützen wir das als NetDescribe dahingehend, dass wir die anderen unternehmenskritischen Lösungen der Abteilungen an diese Plattform anbinden, bzw. Datenintegration gewährleisten. Das erwarten auch unsere Kunden.

Data Science Blog: Auf welche Technologien setzen Sie dabei softwareseitig?

Wie gerade erwähnt, ist SplunkⓇ eine Plattform, die sich in den meisten Unternehmen etabliert hat. Wir machen SplunkⓇ jetzt seit über 10 Jahren und etablieren die Lösung bei unseren Kunden.

SplunkⓇ hat den großen Vorteil dass unsere Kunden mit einem dedizierten und überschaubaren Anwendung beginnen können, die Technologie selbst aber nahezu unbegrenzt skaliert. Das gilt für Security genauso wie Infrastruktur, Applikationsmonitoring und Entwicklungsumgebungen. Aus den ständig wachsenden Anforderungen unserer Kunden ergeben sich dann sehr schnell weiterführende Gespräche, um zusätzliche Einsatzszenarien zu entwickeln.

Neben SplunkⓇ setzen wir für das Netzwerkmanagement auf StableNetⓇ von InfosimⓇ, ebenfalls seit über 10 Jahren schon. Auch hier, die Erfahrungen des Herstellers im Provider Umfeld erlauben uns bei unseren Kunden eine hochskalierbare Lösung zu etablieren.

Confluent für Apache/KafkaⓇ ist eine vergleichbar jüngere Lösung, die aber in den Unternehmen gerade eine extrem große Aufmerksamkeit bekommt. Die Etablierung einer zentralen Datendrehscheibe für Analyse, Auswertungen, usw., auf der alle Daten zur Performance zentral zur Verfügung gestellt werden, wird es den Administratoren, aber auch Planern und Analysten künftig erleichtern, aussagekräftige Daten zu liefern. Die Verbindung aus OpenSource und gemanagter Lösung trifft hier genau die Zielvorstellung der Kunden und scheinbar auch den Zahn der Zeit. Vergleichbar mit den Linux Derivaten von Red Hat Linux und SUSE.

VIAVI Gigaflow hatte ich für Netzwerkanalyse schon erwähnt. Hier wird in den kommenden Wochen mit der neuen Version der VIAVI Apex Software ein Scoring für Netzwerke etabliert. Stellen sie sich den MOS score von VoIP für Unternehmensnetze vor. Das trifft es sehr gut. Damit erhalten auch wenig spezialisierte Administratoren die Möglichkeit mit nur 3 (!!!) Mausklicks konkrete Aussagen über den Zustand der Netzwerkinfrastruktur, bzw. auftretende Probleme zu machen. Ist es das Netz? Ist es die Applikation? Ist es der Server? – der das Problem verursacht. Das ist eine wesentliche Eindämmung des derzeitigen Ping-Pong zwischen den Abteilungen, von denen oft nur die Aussage kommt, “bei uns ist alles ok”.

Abgerundet wird unser Software Portfolio durch die Lösung SentinelOne für Endpoint Protection.

Data Science Blog: Inwieweit spielt Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning eine Rolle?

Machine Learning spielt heute schon ein ganz wesentliche Rolle. Durch konsequentes Einspeisen der Rohdaten und durch gezielte Algorithmen können mit der Zeit bessere Analysen der Historie und komplexe Zusammenhänge aufbereitet werden. Hinzu kommt, dass so auch die Genauigkeit der Prognosen für die Zukunft immens verbessert werden können.

Als konkretes Beispiel bietet sich die eben erwähnte Endpoint Protection von SentinelOne an. Durch die Verwendung von KI zur Überwachung und Steuerung des Zugriffs auf jedes IoT-Gerät, befähigt  SentinelOne Maschinen, Probleme zu lösen, die bisher nicht in größerem Maßstab gelöst werden konnten.

Hier kommt auch unser ganzheitlicher Ansatz zum Tragen, nicht nur einzelne Bereiche der IT, sondern die unternehmensweite IT ins Visier zu nehmen.

Data Science Blog: Mit was für Menschen arbeiten Sie in Ihrem Team? Sind das eher die introvertierten Nerds und Hacker oder extrovertierte Consultants? Was zeichnet Sie als Team fachlich aus?

Nerds und Hacker würde ich unsere Mitarbeiter im technischen Consulting definitiv nicht nennen.

Unser Consulting Team besteht derzeit aus neun Leuten. Jeder ist ausgewiesener Experte für bestimmte Produkte. Natürlich ist es auch bei uns so, dass wir introvertierte Kollegen haben, die zunächst lieber in Abgeschiedenheit oder Ruhe ein Problem analysieren, um dann eine Lösung zu generieren. Mehrheitlich sind unsere technischen Kollegen aber stets in enger Abstimmung mit dem Kunden.

Für den Einsatz beim Kunden ist es sehr wichtig, dass man nicht nur fachlich die Nase vorn hat, sondern dass man auch  kommunikationsstark und extrem teamfähig ist. Eine schnelle Anpassung an die verschiedenen Arbeitsumgebungen und “Kollegen” bei den Kunden zeichnet unsere Leute aus.

Als ständig verfügbares Kommunikationstool nutzen wir einen internen Chat der allen jederzeit zur Verfügung steht, so dass unser Consulting Team auch beim Kunden immer Kontakt zu den Kollegen hat. Das hat den großen Vorteil, dass das gesamte Know-how sozusagen “im Pool” verfügbar ist.

Neben den Consultants gibt es unser Sales Team mit derzeit vier Mitarbeitern*innen. Diese Kollegen*innen sind natürlich immer unter Strom, so wie sich das für den Vertrieb gehört.
Dedizierte PreSales Consultants sind bei uns die technische Speerspitze für die Aufnahme und das Verständnis der Anforderungen. Eine enge Zusammenarbeit mit dem eigentlichen Consulting Team ist dann die  Voraussetzung für die vorausschauende Planung aller Projekte.

Wir suchen übrigens laufend qualifizierte Kollegen*innen. Details zu unseren Stellenangeboten finden Ihre Leser*innen auf unserer Website unter dem Menüpunkt “Karriere”.  Wir freuen uns über jede/n Interessenten*in.

Über NetDescribe:

NetDescribe steht mit dem Claim Trusted Performance für ausfallsichere Geschäftsprozesse und Cloud-Anwendungen. Die Stärke von NetDescribe sind maßgeschneiderte Technologie Stacks bestehend aus Lösungen mehrerer Hersteller. Diese werden durch selbst entwickelte Apps ergänzt und verschmolzen.

Das ganzheitliche Portfolio bietet Datenanalyse und -visualisierung, Lösungskonzepte, Entwicklung, Implementierung und Support. Als Trusted Advisor für Großunternehmen und öffentliche Institutionen realisiert NetDescribe hochskalierbare Lösungen mit State-of-the-Art-Technologien für dynamisches und transparentes Monitoring in Echtzeit. Damit erhalten Kunden jederzeit Einblicke in die Bereiche Security, Cloud, IoT und Industrie 4.0. Sie können agile Entscheidungen treffen, interne und externe Compliance sichern und effizientes Risikomanagement betreiben. Das ist Trusted Performance by NetDescribe.

Signavio

Von BI zu PI: Der nächste Schritt auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen

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„Alles ist stetig und fortlaufend im Wandel.“ „Das Tempo der Veränderungen nimmt zu.“ „Die Welt wird immer komplexer und Unternehmen müssen Schritt halten.“ Unternehmen jeder Art und Größe haben diese Sätze schon oft gehört – vielleicht zu oft! Und dennoch ist es für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung, sich den Veränderungen anzupassen.

Read this article in English: 
“From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions”

Sie müssen die zugrunde liegenden organisatorischen Bausteine verstehen, um sicherzustellen, dass die von Ihnen getroffenen Entscheidungen sich auch in die richtige Richtung entwickeln. Es geht sozusagen um die DNA Ihres Unternehmens: die Geschäftsprozesse, auf denen Ihre Arbeitsweise basiert, und die alles zu einer harmonischen Einheit miteinander verbinden. Zu verstehen, wie diese Prozesse verlaufen und an welcher Stelle es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Unternehmen, die ihren Fokus auf Wachstum gesetzt haben, haben dies bereits erkannt. In der Vergangenheit wurde Business Intelligence als die Lösung für diese Herausforderung betrachtet. In jüngerer Zeit sehen sich zukunftsorientierte Unternehmen damit konfrontiert, Lösungen zu überwachen, die mit dem heutigen Tempo der Veränderungen Schritt halten können. Gleichzeitig erkennen diese Unternehmen, dass die zunehmende Komplexität der Geschäftsprozesse dazu führt, dass herkömmliche Methoden nicht mehr ausreichen.

Anpassung an ein sich änderndes Umfeld? Die Herausforderungen von BI

Business Intelligence ist nicht notwendigerweise überholt oder unnötig. In einer schnelllebigen und sich ständig verändernden Welt stehen die BI-Tools und -Lösungen jedoch vor einer Reihe von Herausforderungen. Hierzu können zählen:

  • Hohe Datenlatenz – Die Datenlatenz gibt an, wie lange ein Benutzer benötigt, um Daten beispielsweise über ein Business-Intelligence-Dashboard abzurufen. In vielen Fällen kann dies mehr als 24 Stunden dauern. Ein geschäftskritischer Zeitraum, da Unternehmen Geschäftschancen für sich nutzen möchten, die möglicherweise ein begrenztes Zeitfenster haben.
  • Unvollständige Datensätze – Business Intelligence verfolgt einen breiten Ansatz, sodass Prüfungen möglicherweise zwar umfassend, aber nicht tief greifend sind. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Daten übersehen werden; insbesondere in Fällen, in denen die Prüfungsparameter durch die Tools selbst nur schwer geändert werden können.
  • Erkennung statt Analyse – Business-Intelligence-Tools sind in erster Linie darauf ausgelegt, Daten zu finden. Der Fokus hierbei liegt vor allem auf Daten, die für ihre Benutzer nützlich sein können. An dieser Stelle endet jedoch häufig die Leistungsfähigkeit der Tools, da sie Benutzern keine einfachen Optionen bieten, die Daten tatsächlich zu analysieren. Die Möglichkeit, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, verringert sich somit.
  • Eingeschränkte Skalierbarkeit – Im Allgemeinen bleibt Business Intelligence ein Bereich für Spezialisten und Experten mit dem entsprechenden Know-how, über das Mitarbeiter im operativen Bereich oftmals nicht verfügen. Ohne umfangreiches Verständnis für die geschäftlichen Prozesse und deren Analyse innerhalb des Unternehmens bleibt die optimierte Anwendung eines bestimmten Business-Intelligence-Tools aber eingeschränkt.
  • Nicht nachvollziehbare Metriken – Werden Metriken verwendet, die nicht mit den Geschäftsprozessen verknüpft sind, kann Business Intelligence kaum positive Veränderungen innerhalb eines Unternehmens unterstützen. Für Benutzer ist es schwierig, Ergebnisse richtig auszuwerten und zu verstehen und diese Ergebnisse zweckdienlich zu nutzen.

Process Intelligence: der nächste wegweisende Schritt

Es bedarf einer effektiveren Methode zur Prozessanalyse, um eine effiziente Arbeitsweise und fundierte Entscheidungsfindung sicherzustellen. An dieser Stelle kommt Process Intelligence (PI) ins Spiel. PI bietet die entscheidenden Hintergrundinformationen für die Beantwortung von Fragen, die mit Business-Intelligence-Tools unbeantwortet bleiben.

Process Intelligence ermöglicht die durchgehende Visualisierung von Prozessabläufen mithilfe von Rohdaten. Mit dem richtigen Process-Intelligence-Tool können diese Rohdaten sofort analysiert werden, sodass Prozesse präzise angezeigt werden. Der Endbenutzer kann diese Informationen nach Bedarf einsehen und bearbeiten, ohne eine Vorauswahl für die Analyse treffen zu müssen.

Zum Vergleich: Da Business Intelligence vordefinierte Analysekriterien benötigt, kann BI nur dann wirklich nützlich sein, wenn diese Kriterien auch definiert sind. Unternehmen können verzögerte Analysen vermeiden, indem sie Process Intelligence zur Ermittlung der Hauptursache von Prozessproblemen nutzen, und dann die richtigen Kriterien zur Bestimmung des Analyserahmens auswählen.

Anschließend können Sie Ihre Systemprozesse analysieren und erkennen die Diskrepanzen und Varianten zwischen dem angestrebten Geschäftsprozess und dem tatsächlichen Verlauf Ihrer Prozesse. Und je schneller Sie Echtzeit-Einblicke in Ihre Prozesse gewinnen, desto schneller können Sie in Ihrem Unternehmen positive Veränderungen auf den Weg bringen.

Kurz gesagt: Business Intelligence eignet sich dafür, ein breites Verständnis über die Abläufe in einem Unternehmen zu gewinnen. Für einige Unternehmen kann dies ausreichend sein. Für andere hingegen ist ein Überblick nicht genug.

Sie suchen nach einer Möglichkeit um festzustellen, wie jeder Prozess in Ihrer Organisation tatsächlich funktioniert? Die Antwort hierauf lautet Software. Software, die Prozesserkennung, Prozessanalyse und Konformitätsprüfung miteinander kombiniert.

Mit den richtigen Process-Intelligence-Tools können Sie nicht nur Daten aus den verschiedenen IT-Systemen in Ihrem Unternehmen gewinnen, sondern auch Ihre End-to-End-Prozesse kontinuierlich überwachen. So erhalten Sie Erkenntnisse über mögliche Risiken und Verbesserungspotenziale. PI steht für einen kollaborativen Ansatz zur Prozessverbesserung, der zu einem bahnbrechenden Verständnis über die Abläufe in Ihrem Unternehmen führt, und wie diese optimiert werden können.

Erhöhtes Potenzial mit Signavio Process Intelligence

Mit Signavio Process Intelligence erhalten Sie wegweisende Erkenntnisse über Ihre Prozesse, auf deren Basis Sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Erlangen Sie eine vollständige Sicht auf Ihre Abläufe und ein Verständnis dafür, was in Ihrer Organisation tatsächlich geschieht.

Als Teil der Signavio Business Transformation Suite lässt sich Signavio Process Intelligence perfekt mit der Prozessmodellierung und -automatisierung kombinieren. Als eine vollständig cloudbasierte Process-Mining-Lösung erleichtert es die Software, organisationsweit zusammenzuarbeiten und Wissen zu teilen.

Generieren Sie neue Ideen, sparen Sie Aufwand und Kosten ein und optimieren Sie Ihre Prozesse. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence.

Signavio

Von der Datenanalyse zur Prozessverbesserung: So gelingt eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative

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Den Prozessdaten auf der Spur: Systematische Datenanalyse kombiniert mit Prozessmanagement

Die Digitalisierung verändert Organisationen aller Branchen. In zahlreichen Unternehmen werden alltägliche Betriebsabläufe softwarebasiert modelliert, automatisiert und optimiert. Damit hinterlässt fast jeder Prozess elektronische Spuren in den CRM-, ERP- oder anderen IT-Systemen einer Organisation. Process Mining gilt als effektive Methode, um diese Datenspuren zusammenzuführen und für umfassende Auswertungen zu nutzen. Sie kombiniert die systematische Datenanalyse mit Geschäftsprozessmanagement: Dabei werden Prozessdaten aus den verschiedenen IT-Systemen einer Organisation extrahiert und mit Hilfe von Data-Science-Technologien visualisiert und ausgewertet.

Read this article in English: From BI to PI: The Next Step in the Evolution of Data-Driven Decisions

 

Professionelle Process-Mining-Lösungen erlauben, die Ergebnisse dieser Prozessauswertungen auf Dashboards darzustellen und nach bestimmten Prozessen, Transaktionen, Abteilungen oder Kunden zu filtern. So ist es möglich, die Performance, Durchlaufzeiten und die Kosten einzelner Betriebsabläufe zu erfassen. Prozessverantwortliche werden auf diesem Wege auf Verzögerungen, ineffiziente Abläufe und mögliche Prozessverbesserungen aufmerksam.

Praxisbeispiel: Einkaufsprozess – Prozessabweichungen als Kosten- und Risikofaktor

Ein Beispiel aus dem Unternehmensalltag ist ein einfacher Einkaufsprozess: Ein Mitarbeiter benötigt einen neuen Laptop. Im Normalfall beginnt der Prozess mit der Anfrage des Mitarbeiters, die durch seinen Manager bestätigt wird. Ist kein Laptop vorrätig, löst das für den Einkauf zuständige Team die Bestellung aus. Zu einem späteren Zeitpunkt wird der Laptop dem Mitarbeiter übergeben und das Unternehmen erhält eine Rechnung. Diese Rechnung wird geprüft und fristgemäß gemäß den vorgegebenen Konditionen beglichen. Obwohl dieser alltägliche Prozess nicht sehr komplex ist, weicht er im Unternehmensalltag häufig vom modellierten Idealzustand ab, was unnötige Kosten und möglicherweise auch Risiken verursacht.

Die Gründe sind vielfältig:

  • Freigaben fehlen
  • Während des Bestellprozesses sind Informationen unvollständig
  • Rechnungen werden aufgrund von unvollständigen Informationen mehrfach korrigiert

Process Mining ermöglicht, den gesamten Prozessverlauf alltäglicher Betriebsabläufe unter die Lupe zu nehmen und faktenbasierte Diskussionen zwischen den Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen sowie dem Management in einer Organisation anzuregen. So werden unternehmensweite Prozessverbesserungen möglich – vorausgesetzt, die Methode wird richtig angewandt und ist strategisch durchdacht. Doch wie gelingt eine erfolgreiche unternehmensweite Process-Mining-Initiative über Abteilungsgrenzen hinaus?

Wie sich eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative auf den Weg bringen lässt

Jedes Unternehmen ist einzigartig und geht mit unterschiedlichen Fragestellungen an eine Process-Mining-Initiative heran: ob einzelne Prozesse gezielt verbessert, Prozesslebenszyklen verkürzt oder abteilungsübergreifende Abläufe an unterschiedlichen Standorten miteinander verglichen werden. Sie alle haben etwas gemeinsam: Eine erfolgreiche Process-Mining-Initiative erfordert ein strategisches Vorgehen.

Schritt 1: Mit Weitsicht planen und richtig kommunizieren

Wie definiere ich die Ziele und den Umfang der Process-Mining-Initiative?

Die Anfangsphase einer Process-Mining-Initiative dient der Planung und entscheidet häufig über den Erfolg eines Projektes. In erster Linie kommt es darauf an, die Ziele des Projektes zu definieren und die Erfolgsfaktoren zu bestimmen. Die Ziele einer erfolgreichen Process-Mining-Initiative sind SMART definiert: spezifisch, messbar, attainable/relevant, reasonable/umsetzbar und zeitgebunden/time-bound. Mögliche Ziele für das Projekt lassen sich zum Beispiel wie folgt formulieren:

  • Prozessdauer auf 25 Tage reduzieren
  • Hauptunterschiede zwischen zwei Ländern hinsichtlich bestimmter Prozesse identifizieren
  • Prozessautomatisierung um 25% steigern

Unter diesen Voraussetzungen lässt sich auch der Rahmen der Process-Mining-Initiative festlegen: Sie halten fest, welche Prozesse, konkret betroffen sind und wie sie mit den IT-Systemen und Mitarbeiterrollen in Ihrer Organisation verknüpft sind.

Welche Rollen und Verantwortlichkeiten gibt es?

Die Ziele Ihrer Process-Mining-Initiative sollten unternehmensweit geteilt werden: Dies erfordert neben einer klaren Strategie eine transparente Kommunikation in der gesamten Organisation: Indem Sie Ihren Mitarbeitern das nötige Wissen an die Hand geben, um die Initiative erfolgreich mitzugestalten, sichern Sie sich auch ihre Unterstützung.

So verstehen sie nicht nur, warum dieses Projekt sinnvoll ist, sondern sind auch in der Lage, das Wissen auf ihre individuelle Rolle und Situation zu übertragen. Im Rahmen einer Process-Mining-Initiative sind verschiedene Projektbeteiligte in unterschiedlichen Rollen aktiv:

Während Projektträger verantwortlich für die Prozessanalyse sind (z. B. Chief Procurement Officer oder Process Owner), wissen Prozessexperten, wie ein bestimmter Prozess verläuft und kennen die verschiedenen Variationen. Sie nutzen Methoden wie Process Mining, um ihr Wissen zu vertiefen und Diskussionen über die gewonnenen Daten anzustoßen. Sie arbeiten eng mit Business-Analysten zusammen, die die Prozessanalyse vorantreiben. Datenexperten wiederum verfolgen die einzelnen Spuren, die ein Prozess in der IT-Landschaft einer Organisation hinterlässt und bereiten sie so auf, dass sie Aufschluss über die Performance eines Prozesses geben.

Wie gestaltet sich die Zusammenarbeit?

Diese unterschiedlichen Rollen gilt es im Rahmen einer erfolgreichen Process-Mining-Initiative an einen Tisch zu bringen: So können die gewonnen Erkenntnisse gemeinsam im Team interpretiert und diskutiert werden, um die richtigen Veränderungen anzustoßen. Die daraus gewonnen Prozessverbesserungen spiegeln das Know-how des gesamten Teams wider und sind das Ergebnis einer erfolgreichen Zusammenarbeit.

Schritt 2: Die technischen Voraussetzungen schaffen

Wie werden Prozessdaten systemübergreifend aggregiert und aufbereitet?

Nun wird es Zeit für die technischen Vorbereitungen: Entscheidend ist es, alle Anforderungen an die beteiligten IT-Systeme zu durchdenken und die IT-Verantwortlichen so früh wie möglich einzubeziehen. Um valide Daten für Prozessverbesserungen zu generieren, sind diese drei Teilschritte nötig:

  1.  Datenextraktion: Relevante Daten aus unterschiedlichen IT-Systemen werden aggregiert (Datenquellen sind datenbasierte Tabellen aus ERP- und CRM-Lösungen, analytische Daten wie Reports, Logdateien, CSV-Dateien usw.)
  2.  Datenumwandlung gemäß den Anforderungen für Process Mining: Die extrahierten Daten werden in Cases (Abfolge verschiedener Prozessschritte) umgewandelt, mit einem Zeitstempel versehen und in Event-Logs gespeichert.
  3.  Datenübertragung: Die Process-Mining-Software greift auf die gespeicherten Event-Logs zu.

Welche Rolle spielen Konnektoren?

Diese Teilschritte werden erfahrungsgemäß mittels eines Software-Konnektors durchgeführt und in regelmäßigen Abständen wiederholt. Ein Software-Konnektor hat die Aufgabe, die Daten aus der IT-Landschaft eines Unternehmens nach den Anforderungen der Process-Mining-Lösung zu übersetzen. Er wird speziell für die Kombination mit bestimmten IT-Systemen wie SAP, Oracle oder Salesforce entwickelt und steuert die gesamte Datenintegration von der Extraktion über die Umwandlung bis zur Datenübertragung.

Process-Mining-Lösungen wie Signavio Process Intelligence verfügen über Standardkonnektoren sowie über eine API für individuell entwickelte Konnektoren. Im Rahmen der technischen Vorbereitungen gilt es, mit Blick auf das jeweilige Szenario über die Möglichkeiten der Umsetzbarkeit zu entscheiden und andere technische Lösungen zu evaluieren.

Schritt 3: Von der Prozessanalyse zur Prozessverbesserung

Wie lassen sich die ermittelten Daten für Verbesserungen nutzen?

Sind die umgewandelten Daten in der Process-Mining-Lösung verfügbar, beginnt die Prozessauswertung. Durch IT-gestütztes Process Mining erhalten Prozessexperten die Möglichkeit, alle vorliegenden Daten zu visualisieren und einzelne Prozesse detailliert auszuwerten. Die vorliegenden Prozesse werden nun hinsichtlich unterschiedlicher Faktoren untersucht, etwa mit Blick auf Durchlaufzeiten, Performance und den Prozessfluss. Im direkten Vergleich lässt sich auf diesem Wege ermitteln, welche Faktoren sich auf die Erfolgskennzahlen auswirken und an welchen Stellen Verzögerungen oder Abweichungen auftreten.

Die so gewonnen Erkenntnisse bilden eine wichtige Grundlage für faktenbasierte Diskussionen zwischen den verschiedenen Stakeholdern der Process-Mining-Initiative. Doch erst die konkreten Schritte, die aus dieser Datenbasis abgeleitet werden, entscheiden über den Erfolg des Projektes: Entscheidend ist, wie diese Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt werden.

 

Eine Process-Mining-Lösung, die nicht als reines Analysetool zur Verfügung steht, sondern in eine umfassende Lösung für die Modellierung, Automatisierung und Analyse professioneller Geschäftsprozesse integriert ist, erleichtert den Schritt von der Business Process Discovery zur Prozessverbesserung. Schließlich gilt es, konkrete Prozessverbesserungen und Änderungen zu planen, in den Unternehmensalltag zu integrieren und die Ergebnisse auszuwerten – auch über das Ende der Process-Mining-Initiative hinaus.

Warum ist ein Process-Mining-Projekt nie vollständig abgeschlossen?  

Wer einmal mit der Prozessverbesserung beginnt, wird feststellen: Viele weitere Stellen in den Prozessen warten nur darauf, verbessert zu werden. Daher lohnt es sich, einige Wochen nach der initialen Prozessverbesserung neue Daten zu extrahieren, um herauszufinden, welche Veränderungen nachweislich zu mehr Effizienz geführt haben. Eine kontinuierliche Messung und Auswertung erleichtert einen umfassenden Blick auf die eigene Organisation:

  • Funktionieren die überarbeiteten Prozesse wie geplant?
  • Haben Prozessveränderungen unvorhersehbare Effekte?
  • Treten Schwachstellen in anderen Prozessen auf?
  • Haben sich die Prozesse verändert, seitdem sie überarbeitet wurden?
  • Wie lässt sich ein bestimmter Prozess weiter verbessern?

Somit lässt sich zusammenfassen: Wem es gelingt, die Datenspuren in den IT-Systemen der eigenen Organisation zu verfolgen, ist auf dem richtigen Weg zur kontinuierlichen Verbesserung. Davon profitieren nicht nur die Prozesse und IT-Systeme, sondern auch die Mitarbeiter in den Organisationen.

Benjamin Aunkofer

Interview – Die Herausforderungen der Sensor-Datenanalyse für die Automobilindustrie

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Interview mit Andreas Festl von VIRTUAL VEHICLE

Andreas Festl ist Data Scientist bei VIRTUAL VEHICLE, ein führendes F&E Zentrum für die Automobil- und Bahnindustrie mit Sitz in Graz, Österreich. Das Zentrum konzentriert sich auf die konsequente Virtualisierung der Fahrzeugentwicklung. Wesentliches Element dabei ist die Verknüpfung von numerischer Simulation und Hardware-Testen, welche ein umfassendes HW-SW Systemdesign sicherstellt. Herr Festl forscht dort an Kontext-basierten Informationssystemen für den Einsatz im Fahrzeug und in der Entwicklung. Er ist ausgebildeter Mathematiker, der sich schon früh dem Thema Data Science verschrieben hat. Zusätzlich ist Herr Festl in der Lehre für Data and Information Science an der Fachhochschule Joanneum tätig.

Data Science Blog: Herr Festl, Sie sind technischer Data Scientist und arbeiten mit Daten, die zum großen Teil von Maschinen generiert werden. Was unterscheidet Ihren Arbeitsalltag vermutlich von den Data Scientists, die sich mit geschäftlichen Daten befassen?

Das wesentliche Merkmal an den Daten, mit denen wir arbeiten, ist die nicht vernachlässigbare zeitliche Komponente. Stellen Sie sich zum Beispiel eine Messung der Fahrzeuggeschwindigkeit vor: Dieses Messsignal kann natürlich nur dann sinnvoll interpretiert und verarbeitet werden, wenn die Zeit mitberücksichtigt wird. Die bloße Kenntnis der einzelnen Geschwindigkeitswerte hilft Ihnen ohne die korrekte Abfolge nicht weiter. Das führt dazu, dass viele Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens nicht direkt auf diesen Daten arbeiten können.

Es existieren hier natürlich dennoch viele Möglichkeiten und Ansätze dafür, Wissen aus den Daten zu gewinnen; diese werden jedoch scheinbar noch nicht so oft verwendet, weshalb die verfügbare Software meist nicht für industrielle, sondern für akademische Nutzer ausgelegt ist. Ein wesentlicher Teil meiner Arbeit besteht deshalb darin, die passenden Libraries zu finden und diese für unsere Use-Cases anzupassen oder die Methode neu zu implementieren. Es gibt durchaus immer wieder Zeiten in denen meine Job-Beschreibung „mathematischer Programmierer“ lauten sollte und nicht “Data Scientist“. Ich denke, das ist im klassischen Bereich, der sich geschäftlichen Daten beschäftigt, vielleicht nicht mehr so häufig, da dort die verfügbare Software schon sehr ausgreift ist.

Außerdem beschreiben unsere Daten oft komplexe technische Prozesse in Fahrzeugkomponenten. Hier ist eine rege Kommunikation mit den jeweiligen Domänenexperten unerlässlich, damit ich auch als fachfremder Data Scientist den Prozess, der die Daten erzeugt, zumindest in Grundzügen verstehen kann. Dieser kommunikative Teil, in dem man sehr viel über verschiedenste Fachbereiche erfährt, ist für mich einer der schönsten Aspekte meiner Arbeit.

Data Science Blog: Wenn Data Science einem Laien erklärt wird, kommen häufig Beispiele von Kaufempfehlungen oder Gesundheitsprognosen von Fitness-Apps zur Sprache. Welches Beispiel würden Sie im Kontext von Automotive verwenden?

Die Möglichkeiten für den Einsatz von Data Science im Automotive Bereich sind extrem vielfältig – sie kann eigentlich über den gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs gewinnbringend eingesetzt werden. Ein Einsatzbeispiel, das der Fahrer direkt positiv erleben kann, wäre die Predictive Maintenance von Fahrzeugteilen. Ähnlich zu den von Ihnen angesprochenen Fitness-Apps geht es hier darum eine „Gesundheitsprognose“ für die einzelnen Fahrzeugteile anhand von Messwerten zu erstellen. Im Idealfall müssen Sie Ihr Auto dann nicht mehr in fixen Service-Intervallen in die Werkstatt stellen, sondern das Auto meldet sich automatisch kurz bevor ein Teil ausgetauscht werden muss. Diese Meldung erschiene dann deshalb, weil die Messwerte darauf schließen lassen, dass es bald zu einem Defekt kommen wird und nicht einfach nach einem fixen, vorher definierten Zeitraum. Heute werden ja Teile oft einfach deswegen ausgetauscht, weil es der Wartungsplan so vorsieht – unabhängig von ihrer tatsächlichen Abnutzung.

Data Science Blog: Was sind denn gegenwärtig besonders interessante Anwendungsfälle und an welchen arbeiten Sie für die Zukunft?

Aus Sicht der Anwendung finde ich es besonders spannend durch Sensor-Signale auf Eigenschaften des Fahrers zu schließen. Die Methodik dazu entwickeln wir gerade in aktuellen Projekten. Es ist zum Beispiel durchaus denkbar, sicherheitsrelevante Ereignisse und Fahrmanöver zu identifizieren. Diese Informationen können dann vielseitig verwendet werden. Einige Beispiele dazu: Verkehrsplaner könnten damit automatisiert besonders gefährliche Kreuzungen angezeigt bekommen, Versicherer könnten ihren Kunden auf das individuelle Risikoverhalten abgestimmte Produkte anbieten oder Kunden könnten sich Ihren Taxifahrer über eine App nach seinem Fahrstil aussuchen. Denkbar wäre auch eine Diebstahlsicherung: Das Fahrzeug erkennt über den Fahrstil, dass es von einer unbefugten Person benutzt wird und löst daraufhin einen Alarm aus. Hier eröffnen sich viele Möglichkeiten.

Aus Sicht der Datenanalyse finde ich es besonders interessant, Algorithmen, die für ganz andere Aufgabenstellung entwickelt wurden, auf Probleme aus dem Automotive-Bereich anzuwenden. In einem unserer Projekte analysieren wir beispielsweise Software-Logfiles von Prüfständen und verwenden dazu Association Rules (eine Technik aus der Warenkorbanalyse) und Methoden, die normalerweise für das Untersuchen von Interaktionen in sozialen Netzwerken verwendet werden. Dass diese Übertragbarkeit gegeben ist finde ich extrem spannend.

Data Science Blog: Über welche Datenquellen verfügen Sie? Gibt es auch fahrzeugexterne Datenquellen, die sinnvoll sein könnten?

Da sprechen Sie natürlichen einen kritischen Punkt in jedem Data Science Projekt an: Ohne Daten geht nichts. Zusätzlich müssen die verwendeten Daten eine gewisse Qualität aufweisen und natürlich mit dem zu lösenden Problem in möglichst direktem Zusammenhang stehen.

Welche Datenquellen wir genau verwenden, hängt natürlich sehr stark vom konkretem Projekt ab. In industrienahen Projekten werden die Daten in der Regel vom Industriepartner bereitgestellt. Das kann dann alles Mögliche sein: Messungen von Prüfständen, Fertigungs-Protokolle, Wartungsdaten und vieles mehr.

Diese „Industrie-Daten“ unterliegen dann aber üblicherweise einer strengen Geheimhaltung und dürfen nicht in anderen Projekten verwendet werden. Deshalb haben wir im Unternehmen einen eigenen Datenlogger entwickelt, mit dem wir selber Daten aufnehmen können, die dann uns gehören. Diese Daten verwenden wir hauptsächlich in forschungsnahen Projekten, in denen die Ergebnisse publiziert werden sollen.

Fahrzeugexterne Datenquellen sind definitiv sinnvoll und werden immer mehr mit den klassischen Sensor-Daten fusioniert; oft ergibt sich dann durch eine Kombination von proprietären und offen verfügbaren Daten ein großer Mehrwert. In der vorhin angesprochenen Erkennung von sicherheitsrelevanten Ergebnissen spielt zum Beispiel das Wetter eine wesentliche Rolle: Eine zu schnell gefahrene Kurve ist bei Nässe oder Glätte deutlich gefährlicher als auf trockener Fahrbahn. Generell werden Daten über Umwelt und Infrastruktur immer wichtiger. Praktisch jeder fahrerzentrierte Dienst benötigt sie. Denken Sie zum Beispiel an Google Maps, das bereits heute die Bewegungsdaten von vielen Verkehrsteilnehmern gemeinsam analysiert um Vorhersagen über die Verkehrsdichte und damit über die optimale Route zu treffen.

Data Science Blog: Wie aufwändig gestaltet sich das Data Engineering, also die Datenbereitstellung und -zusammenführung?

Das ist definitiv ein schwieriges Unterfangen. Gerade Sensordaten erreichen schnell eine beachtliche Größe, die den Einsatz eines Big Data Technologie-Stacks erforderlich macht. Hier macht uns aber wieder die bereits angesprochene zeitliche Komponente unserer Daten zu schaffen. Die meisten Big Data Technologien skalieren ja, indem sie die Datenpunkte mehr oder weniger zufällig auf mehrere Rechner verteilen. Das ist bei unseren Daten aber nicht zulässig, die Reihenfolge der Daten ist hochrelevant! Hier müssen wir also entweder auf einer anderen Ebene parallelisieren oder Technologie mit spezieller Funktionalität für Zeitreihen verwenden.

Data Science Blog: Welche Technologien setzen Sie für die Datenbereitstellung und -analyse ein? Was halten Sie vom Einsatz von Open Source Software?

Wir implementieren unsere Analysen meist in R oder Python, manchmal kommen auch Matlab oder C# (letzteres meist für User Interfaces) zum Einsatz. Für Big Data Analysen verwenden wir meist Apache Spark über die R und Python APIs. Für die Datenablage und Bereitstellung verwenden wir hauptsächlich PostgreSQL mit Timescale Erweiterung, InfluxDB sowie Apache Hadoop. Grundsätzlich sind wir jedoch nicht auf bestimmte Technologien fixiert, sondern versuchen immer das jeweils beste Tool für den jeweiligen Einsatzzweck zu verwenden.

Ich finde es spricht nichts gegen den Einsatz von Open Source Software – wie Sie ja auch an unserem Technologie-Stack erkennen können. Ich habe aber auch nichts gegen Closed Source Software – es gibt in beiden Bereichen genug gute und schlechte Software. Worauf ich aber achte, ist keine neue Technologie zu verwenden, hinter der ein zu kleines Entwicklerteam oder gar nur ein einzelner Entwickler steht. Hier ist mir die Gefahr zu groß, dass die Entwicklung bald eingestellt wird und die Ergebnisse meiner Analysen nicht mehr nachvollziehbar sind.

Data Science Blog: Zum Abschluss noch eine Frage von jungen Nachwuchskräften, die davon träumen, eine Karriere als Data Scientist im Ingenieurwesen zu machen: Welche Voraussetzungen bzw. Eigenschaften sollte ein Data Scientist in Ihrem Bereich mitbringen?

Neben einer fundierten fachlichen Ausbildung sind Neugier und der Wille, Zusammenhänge zu verstehen, Eigenschaften, die für jeden Data Scientist sehr wichtig sind. Zusätzlich hilft es durchaus eine kommunikative Persönlichkeit zu sein: Es gilt in Workshops die richtigen Informationen über die Daten einzuholen – das ist nicht immer ganz leicht. Zusätzlich müssen natürlich regelmäßig die Resultate der jeweiligen Analysen einem oft fachfremden Publikum präsentiert werden.

Benjamin Aunkofer

Process Mining: Innovative Analyse von Datenspuren für Audit und Forensik

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Step-by-Step:

Neue Möglichkeiten zur Aufdeckung von Compliance-Verstößen mit Process Analytics

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung findet derzeit ein enormer Umbruch der alltäglichen Arbeit hin zur lückenlosen Erfassung aller Arbeitsschritte in IT-Systemen statt. Darüber hinaus sehen sich Unternehmen mit zunehmend verschärften Regulierungsanforderungen an ihre IT-Systeme konfrontiert.

Der unaufhaltsame Trend hin zur vernetzten Welt („Internet of Things“) wird die Möglichkeiten der Prozesstransparenz noch weiter vergrößern – jedoch werden bereits jetzt viele Prozesse im Unternehmensbereich über ein oder mehrere IT-Systeme erfasst. Jeder Mitarbeiter, aber auch jeder automatisiert ablaufende Prozess hinterlässt viele Datenspuren in IT-Backend-Systemen, aus denen Prozesse rückwirkend oder in Echtzeit nachgebildet werden können. Diese umfassen sowohl offensichtliche Prozesse, wie etwa den Eintrag einer erfassten Bestellung oder Rechnung, als auch teilweise verborgene Prozesse, wie beispielsweise die Änderung bestimmter Einträge oder Löschung dieser Geschäftsobjekte. 

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“Process Analytics – Data Analysis for Process Audit & Improvement”

1 Das Verständnis von Process Analytics

Process Analytics ist eine datengetriebene Methodik der Ist-Prozessanalyse, die ihren Ursprung in der Forensik hat. Im Kern des dieser am Zweck orientierten Analyse steht das sogenannte Process Mining, eine auf die Rekonstruktion von Prozessen ausgerichtetes Data Mining. Im Zuge der steigenden Bedeutung der Computerkriminalität wurde es notwendig, die Datenspuren, die potenzielle Kriminelle in IT-Systemen hinterließen, zu identifizieren und zu analysieren, um das Geschehen so gut wie möglich zu rekonstruieren.

Mit dem Trend hin zu Big Data Analytics hat Process Analytics nicht nur neue Datengrundlagen erhalten, sondern ist als Analysemethode weiterentwickelt worden. Zudem ermöglicht die Visualisierung dem Analysten oder Berichtsempfänger ein tief gehendes Verständnis auch komplexerer Geschäftsprozesse.

Während in der konventionellen Prozessanalyse vor allem Mitarbeiterinterviews und Beobachtung der Mitarbeiter am Schreibtisch durchgeführt werden, um tatsächlich gelebte Prozesse zu ermitteln, ist Process Analytics eine führende Methode, die rein faktenbasiert und damit objektiv an die Prozesse herangeht. Befragt werden nicht die Mitarbeiter, sondern die IT-Systeme, die nicht nur alle erfassten Geschäftsobjekte tabellenorientiert abspeichern, sondern auch im Hintergrund – unsichtbar für die Anwender – jegliche Änderungsvorgänge z. B. an Bestellungen, Rechnungen oder Kundenaufträgen lückenlos mit einem Zeitstempel (oft Sekunden- oder Millisekunden-genau) protokollieren.

2 Die richtige Auswahl der zu betrachtenden Prozesse

Heute arbeitet nahezu jedes Unternehmen mit mindestens einem ERP-System. Da häufig noch weitere Systeme eingesetzt werden, lässt sich klar herausstellen, welche Prozesse nicht analysiert werden können: Solche Prozesse, die noch ausschließlich auf Papier und im Kopf der Mitarbeiter ablaufen, also typische Entscheiderprozesse auf oberster, strategischer Ebene, die nicht in IT-Systemen erfasst und dementsprechend nicht ausgewertet werden können. Operative Prozesse werden hingegen in der Regel nahezu lückenlos in IT-Systemen erfasst und operative Entscheidungen protokolliert.

Zu den operativen Prozessen, die mit Process Analytics sehr gut rekonstruiert und analysiert werden können und gleichermaßen aus Compliance-Sicht von höchstem Interesse sind, gehören beispielsweise Prozesse der:

  • Beschaffung
  • Logistik / Transport
  • Vertriebs-/Auftragsvorgänge
  • Gewährleistungsabwicklung
  • Schadensregulierung
  • Kreditgewährung

Process Analytics bzw. Process Mining ermöglicht unabhängig von der Branche und dem Fachbereich die größtmögliche Transparenz über alle operativen Geschäftsprozesse. Für die Audit-Analyse ist dabei zu beachten, dass jeder Prozess separat betrachtet werden sollte, denn die Rekonstruktion erfolgt anhand von Vorgangsnummern, die je nach Prozess unterschiedlich sein können. Typische Vorgangsnummern sind beispielsweise Bestell-, Auftrags-, Kunden- oder Materialnummern.

3 Auswahl der relevanten IT-Systeme

Grundsätzlich sollte jedes im Unternehmen eingesetzte IT-System hinsichtlich der Relevanz für den zu analysierenden Prozess untersucht werden. Für die Analyse der Einkaufsprozesse ist in der Regel nur das ERP-System (z. B. SAP ERP) von Bedeutung. Einige Unternehmen verfügen jedoch über ein separates System der Buchhaltung (z.B. DATEV) oder ein CRM/SRM (z. B. von Microsoft), die dann ebenfalls einzubeziehen sind.

Bei anderen Prozessen können außer dem ERP-/CRM-System auch Daten aus anderen IT-Systemen eine entscheidende Rolle spielen. Gelegentlich sollten auch externe Daten integriert werden, wenn diese aus extern gelagerten Datenquellen wichtige Prozessinformationen liefern – beispielsweise Daten aus der Logistik.

4 Datenaufbereitung

Vor der datengetriebenen Prozessanalyse müssen die Daten, die auf Prozessaktivitäten direkt oder indirekt hindeuten, in den Datenquellen identifiziert, extrahiert und aufbereitet werden. Die Daten liegen in Datenbanktabellen und Server-Logs vor und werden über ein Data Warehousing Verfahren zusammengeführt und in ein Prozessprotokoll (unter den Process Minern i.d.R. als Event Log bezeichnet) umformuliert.

Das Prozessprotokoll ist in der Regel eine sehr große und breite Tabelle, die neben den eigentlichen Prozessaktivitäten auch Parameter enthält, über die sich Prozesse filtern lassen, beispielsweise Informationen über Produktgruppen, Preise, Mengen, Volumen, Fachbereiche oder Mitarbeitergruppen.

5 Prüfungsdurchführung

Die eigentliche Prüfung erfolgt visuell und somit intuitiv vor einem Prozessflussdiagramm, das die tatsächlichen Prozesse so darstellt, wie sie aus den IT-Systemen extrahiert werden konnten.

Process Mining – Beispielhafter Process Flow mit Fluxicon Disco (www.fluxicon.com)

Das durch die Datenaufbereitung erstellte Prozessprotokoll wird in eine Datenvisualisierungssoftware geladen, die dieses Protokoll über die Vorgangsnummern und Zeitstempel in einem grafischen Prozessnetzwerk darstellt. Die Prozessflüsse werden also nicht modelliert, wie es bei den Soll-Prozessen der Fall ist, sondern es „sprechen“ die IT-Systeme.

Die Prozessflüsse werden visuell dargestellt und statistisch ausgewertet, so dass konkrete Aussagen über die im Hinblick auf Compliance relevante Prozess-Performance und -Risiken getroffen werden können.

6 Abweichung von Soll-Prozessen

Die Möglichkeit des intuitiven Filterns der Prozessdarstellung ermöglicht auch die gezielte Analyse von Ist-Prozessen, die von den Soll-Prozessverläufen abweichen.

Die Abweichung der Ist-Prozesse von den Soll-Prozessen wird in der Regel selbst von IT-affinen Führungskräften unterschätzt – mit Process Analytics lassen sich nun alle Abweichungen und die generelle Prozesskomplexität auf ihren Daten basierend untersuchen.

6 Erkennung von Prozesskontrollverletzungen

Die Implementierung von Prozesskontrollen sind Bestandteil eines professionellen Internen Kontrollsystems (IKS), die tatsächliche Einhaltung dieser Kontrollen in der Praxis ist jedoch häufig nicht untersucht oder belegt. Process Analytics ermöglicht hier die Umgehung des Vier-Augen-Prinzips bzw. die Aufdeckung von Funktionstrennungskonflikten. Zudem werden auch die bewusste Außerkraftsetzung von internen Kontrollmechanismen durch leitende Mitarbeiter oder die falsche Konfiguration der IT-Systeme deutlich sichtbar.

7 Erkennung von bisher unbekannten Verhaltensmustern

Nach der Prüfung der Einhaltung bestehender Kontrollen, also bekannter Muster, wird Process Analytics weiterhin zur Neuerkennung von bislang unbekannten Mustern in Prozessnetzwerken, die auf Risiken oder gar konkrete Betrugsfälle hindeuten und aufgrund ihrer bisherigen Unbekanntheit von keiner Kontrolle erfasst werden, genutzt. Insbesondere durch die – wie bereits erwähnt – häufig unterschätzte Komplexität der alltäglichen Prozessverflechtung fallen erst durch diese Analyse Fraud-Szenarien auf, die vorher nicht denkbar gewesen wären. An dieser Stelle erweitert sich die Vorgehensweise des Process Mining um die Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning), typischerweise unter Einsatz von Clustering, Klassifikation und Regression.

8 Berichterstattung – auch in Echtzeit möglich

Als hocheffektive Audit-Analyse ist Process Analytics bereits als iterative Prüfung in Abständen von drei bis zwölf Monaten ausreichend. Nach der erstmaligen Durchführung werden bereits Compliance-Verstöße, schwache oder gar unwirksame Kontrollen und gegebenenfalls sogar Betrugsfälle zuverlässig erkannt. Die Erkenntnisse können im Nachgang dazu genutzt werden, um die Schwachstellen abzustellen. Eine weitere Durchführung der Analyse nach einer Karenzzeit ermöglicht dann die Beurteilung der Wirksamkeit getroffener Maßnahmen.

In einigen Anwendungsszenarien ist auch die nahtlose Anbindung der Prozessanalyse mit visuellem Dashboard an die IT-Systemlandschaft zu empfehlen, so dass Prozesse in nahezu Echtzeit abgebildet werden können. Diese Anbindung kann zudem um Benachrichtigungssysteme ergänzt werden, so dass Entscheider und Revisoren via SMS oder E-Mail automatisiert über aktuellste Prozessverstöße informiert werden. Process Analytics wird somit zum Realtime Analytics.

Fazit

Process Analytics ist im Zuge der Digitalisieurng die hocheffektive Methodik aus dem Bereich der Big Data Analyse zur Aufdeckung Compliance-relevanter Tatbestände im gesamten Unternehmensbereich und auch eine visuelle Unterstützung bei der forensischen Datenanalyse.