Tag Archive for: Celonis

Process Mining / Process Analytics
Benjamin Aunkofer

Process Mining – Ist Celonis wirklich so gut? Ein Praxisbericht.

/in , , , , , , /by

Diese Artikel wird viel gelesen werden. Von Process Mining Kunden, von Process Mining Beratern und von Process Mining Software-Anbietern. Und ganz besonders von Celonis.

Der Gartner´s Magic Quadrant zu Process Mining Tools für 2024 zeigt einige Movements im Vergleich zu 2023. Jeder kennt den Gartner Magic Quadrant, nicht nur für Process Mining Tools sondern für viele andere Software-Kategorien und auch für Dienstleistungen/Beratungen. Gartner gilt längst als der relevanteste und internationale Benchmark.

Process Mining – Wo stehen wir heute?

Eine Einschränkung dazu vorweg: Ich kann nur für den deutschen Markt sprechen. Zwar verfolge ich mit Spannung die ersten Erfolge von Celonis in den USA und in Japan, aber ich bin dort ja nicht selbst tätig. Ich kann lediglich für den Raum D/A/CH sprechen, in dem ich für Unternehmen in nahezu allen Branchen zu Process Mining Beratung und gemeinsam mit meinem Team Implementierung anbiete. Dabei arbeiten wir technologie-offen und mit nahezu allen Tools – Und oft in enger Verbindung mit Initiativen der Business Intelligence und Data Science. Wir sind neutral und haben keine “Aktien” in irgendeinem Process Mining Tool!

Process Mining wird heute in allen DAX-Konzernen und auch in allen MDAX-Unternehmen eingesetzt. Teilweise noch als Nischenanalytik, teilweise recht großspurig wie es z. B. die Deutsche Telekom oder die Lufthansa tun.

Mittelständische Unternehmen sind hingegen noch wenig erschlossen in Sachen Process Mining, wobei das nicht ganz richtig ist, denn vieles entwickelt sich – so unsere Erfahrung – aus BI / Data Science Projekten heraus dann doch noch in kleinere Process Mining Applikationen, oft ganz unter dem Radar. In Zukunft – da habe ich keinen Zweifel – wird Process Mining jedoch in jedem Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern ganz selbstverständlich und quasi nebenbei gemacht werden.

Process Mining Software – Was sagt Gartner?

Ich habe mal die Gartner Charts zu Process Mining Tools von 2023 und 2024 übereinandergelegt und erkenne daraus die folgende Entwicklung:

– Celonis bleibt der Spitzenreiter nach Gartner, gerät jedoch zunehmend unter Druck auf dieser Spitzenposition.

– SAP hatte mit dem Kauf von Signavio vermutlich auf das richtige Pferd gesetzt, die Enterprise-Readiness für SAP-Kunden ist leicht erahnbar.

– Die Software AG ist schon lange mit Process Mining am Start, kann sich in ihrer Positionierung nur leicht verbessern.

– Ähnlich wenig Bewegung bei UiPath, in Sachen Completness of Vision immer noch deutlich hinter der Software AG.

– Interessant ist die Entwicklung des deutschen Anbieters MEHRWERK Process Mining (MPM), bei Completness of Vision verschlechtert, bei Ability to Execute verbessert.

– Der deutsche Anbieter process.science, mit MEHRWERK und dem früheren (von Celonis gekauften) PAFnow mindestens vergleichbar, ist hier noch immer nicht aufgeführt.

– Microsoft Process Mining ist der relative Sieger in Sachen Aufholjagd mit ihrer eigenen Lösung (die zum Teil auf dem eingekauften Tool namens Minit basiert). Process Mining wurde kürzlich in die Power Automate Plattform und in Power BI integriert.

– Fluxicon (Disco) ist vom Chart verschwunden. Das ist schade, vom Tool her recht gut mit dem aufgekauften Minit vergleichbar (reine Desktop-Applikation).

Process Mining Tool im Gartner Magic Quadrant Chart - 2023 vs 2024

Process Mining Tool im Gartner Magic Quadrant Chart – 2023 vs 2024

Auch wenn ich große Ehrfurcht gegenüber Gartner als Quelle habe, bin ich jedoch nicht sicher, wie weit die Datengrundlage für die Feststellung geht. Ich vertraue soweit der Reputation von Gartner, möchte aber als neutraler Process Mining Experte mit Einblick in den deutschen Markt dazu Stellung beziehen.

Process Mining Tools – Unterschiedliche Erfolgsstories

Aber fangen wir erstmal von vorne an, denn Process Mining Tools haben ihre ganz eigene Geschichte und diese zu kennen, hilft bei der Einordnung von Marktbewegungen etwas und mein Process Mining Software Vergleich auf CIO.de von 2019 ist mittlerweile etwas in die Jahre gekommen. Und Unterhaltungswert haben diese Stories auch, beispielsweise wie ganze Gründer und Teams von diesen Software-Anbietern wie Celonis, UiPath (ehemals ProcessGold), PAFnow (jetzt Celonis), Signavio (jetzt SAP) und Minit (jetzt Microsoft) teilweise im Streit auseinandergingen, eigene Process Mining Tools entwickelt und dann wieder Know How verloren oder selbst aufgekauft wurden – Unter Insidern ist der Gesprächsstoff mit Unterhaltungswert sehr groß.

Dabei darf gerne in Erinnerung gerufen werden, dass Process Mining im Kern eine Graphenanalyse ist, die ein Event Log in Graphen umwandelt, Aktivitäten (Events) stellen dabei die Knoten und die Prozesszeiten die Kanten dar, zumindest ist das grundsätzlich so. Es handelt sich dabei also um eine Analysemethodik und nicht um ein Tool. Ein Process Mining Tool nutzt diese Methodik, stellt im Zweifel aber auch nur exakt diese Visualisierung der Prozessgraphen zur Verfügung oder ein ganzes Tool-Werk von der Datenanbindung und -aufbereitung in ein Event Log bis hin zu weiterführenden Analysen in Richtung des BI-Reportings oder der Data Science.

Im Grunde kann man aber folgende große Herkunftskategorien ausmachen:

1. Process Mining Tools, die als pure Process Mining Software gestartet sind

Hierzu gehört Celonis, das drei-köpfige und sehr geschäftstüchtige Gründer-Team, das ich im Jahr 2012 persönlich kennenlernen durfte. Aber Celonis war nicht das erste Process Mining Unternehmen. Es gab noch einige mehr. Hier fällt mir z. B. das kleine und sympathische Unternehmen Fluxicon ein, dass mit seiner Lösung Disco auch heute noch einen leichtfüßigen Einstieg in Process Mining bietet.

2. Process Mining Tools, die eigentlich aus der Prozessmodellierung oder -automatisierung kommen

Einige Software-Anbieter erkannten frühzeitig (oder zumindest rechtzeitig?), dass Process Mining vielleicht nicht das Kerngeschäft, jedoch eine sinnvolle Ergänzung zu ihrem Portfolio an Software für Prozessmodellierung, -dokumentations oder -automatisierung bietet. Hierzu gehört die Software AG, die eigentlich für ihre ARIS-Prozessmodellierung bekannt war. Und hierzu zählt auch Signavio, die ebenfalls ein reines Prozessmodellierungsprogramm waren und von kurzem von SAP aufgekauft wurden. Aber auch das für RPA bekannte Unternehmen UiPath verleibte sich Process Mining durch den Zukauf von ehemals Process Gold.

3. Process Mining Tools, die Business Intelligence Software erweitern

Und dann gibt es noch diejenigen Anbieter, die bestehende BI Tools mit Erweiterungen zum Process Mining Analysewerkzeug machen. Einer der ersten dieser Anbieter war das Unternehmen PAF (Process Analytics Factory) mit dem Power BI Plugin namens PAFnow, welches von Celonis aufgekauft wurde und heute anscheinend (?) nicht mehr weiterentwickelt wird. Das Unternehmen MEHRWERK, eigentlich ein BI-Dienstleister mit Fokus auf QlikTech-Produkte, bietet für das BI-Tool Qlik Sense ebenfalls eine Erweiterung für Process Mining an und das Unternehmen mit dem unscheinbaren Namen process.science bietet Erweiterungen sowohl für Power BI als auch für Qlik Sense, zukünftig ist eine Erweiterung für Tableu geplant. Process.science fehlt im Gartner Magic Quadrant bis jetzt leider gänzlich, trotz bestehender Marktrelevanz (nach meiner Beobachtung).

Process Mining Tools in der Praxis – Ein Einblick

DAX-Konzerne setzen vor allem auf Celonis. Das Gründer-Team, das starke Vertriebsteam und die Medienpräsenz erst als Unicorn, dann als Decacorn, haben die Türen zu Vorstandsetagen zumindest im mitteleuropäischen Raum geöffnet. Und ganz ehrlich: Dass Celonis ein deutsches Decacorn ist, ist einfach wunderbar. Es ist das erste Decacorn aus Deutschland, das zurzeit wertvollste StartUp in Deutschland und wir können – für den Standort Deutschland – nur hoffen, dass dieser Erfolg bleibt.

Doch wie weit vorne ist Process Mining mit Celonis nun wirklich im Praxiseinsatz? Und ist Celonis für jedes Unternehmen der richtige Einstieg in Process Mining?

Celonis unterscheidet sich von den meisten anderen Tools noch dahingehend, dass es versucht, die ganze Kette des Process Minings in einer einzigen und ausschließlichen Cloud-Anwendung in einer Suite bereitzustellen. Während vor zehn Jahren ich für Celonis noch eine Installation erst einer MS SQL Server Datenbank, etwas später dann bevorzugt eine SAP Hana Datenbank auf einem on-prem Server beim Kunden voraussetzend installieren musste, bevor ich dann zur Installation der Celonis ServerAnwendung selbst kam, ist es heute eine 100% externe Cloud-Lösung. Dies hat anfangs für große Widerstände bei einigen Kunden verursacht, die ehrlicherweise heute jedoch kaum noch eine Rolle spielen. Cloud ist heute selbst für viele mitteleuropäische Unternehmen zum Standard geworden und wird kaum noch infrage gestellt. Vielleicht haben wir auch das ein Stück weit Celonis zu verdanken.

Celonis bietet eine bereits sehr umfassende Anbindung von Datenquellen z. B. für SAP oder Oracle ERP an, mit vordefinierten Event Log SQL Skripten für viele Standard-Prozesse, insbesondere Procure-to-Pay und Order-to-Cash. Aber auch andere Prozesse für andere Geschäftsprozesse z. B. von SalesForce CRM sind bereits verfügbar. Celonis ist zudem der erste Anbieter, der diese Prozessaufbereitung und weiterführende Dashboards in einem App-Store anbietet und so zu einer Plattform wird. Hinzu kommen auch die zuvor als Action Engine bezeichnete Prozessautomation, die mit Lösungen wie Power Automate von Microsoft vergleichbar sind.

Celonis schafft es oftmals in größere Konzerne, ist jedoch selten dann das einzige eingesetzte Process Mining Tool. Meine Kunden und Kontakte aus unterschiedlichsten Unternhemen in Deutschland berichten in Sachen Celonis oft von zu hohen Kosten für die Lizensierung und den Betrieb, zu viel Sales im Vergleich zur Leistung sowie von hohen Aufwänden, wenn der Fokus nicht auf Standardprozesse liegt. Demgegenüber steht jedoch die Tatsache, dass Celonis zumindest für die Standardprozesse bereits viel mitbringt und hier definitiv allen anderen Tool-Anbietern voraus ist und den wohl besten Service bietet.

SAP Signavio rückt nach

Mit dem Aufkauf von Signavio von SAP hat sich SAP meiner Meinung nach an eine gute Position katapultiert. Auch wenn ich vor Jahren noch hätte Wetten können, dass Celonis mal von SAP gekauft wird, scheint der Move mit Signavio nicht schlecht zu wirken, denn ich sehe das Tool bei Kunden mit SAP-Liebe bereits erfolgreich im Einsatz. Dabei scheint SAP nicht den Anspruch zu haben, Signavio zur Plattform für Analytics ausbauen zu wollen, um 1:1 mit Celonis gleichzuziehen, so ist dies ja auch nicht notwendig, wenn Signavio mit SAP Hana und der SAP Datasphere Cloud besser integriert werden wird.

Unternehmen, die am liebsten nur Software von SAP einsetzen, werden also mittlerweile bedient.

Mircosoft holt bei Process Mining auf

Ein absoluter Newcomer unter den Großen Anbietern im praktischen Einsatz bei Unternehmen ist sicherlich Microsoft Process Mining. Ich betreue bereits selbst Kunden, die auf Microsoft setzen und beobachte in meinem Netzwerk ein hohes Interesse an der Lösung von Microsoft. Was als logischer Schritt von Microsoft betrachtet werden kann, ist in der Praxis jedoch noch etwas hakelig, da Microsoft – und ich weiß wovon ich spreche – aktuell noch ein recht komplexes Zusammenspiel aus dem eigentlichen Process Mining Client (ehemals Minit) und der Power Automate Plattform sowie Power BI bereitstellt. Sehr hilfreich ist die Weiterführung der Process Mining Analyse vom Client-Tool dann direkt in der PowerBI Cloud. Das Ganze hat definitiv Potenzial, hängt aber in Details in 2024 noch etwas in diesem Zusammenspiel an verschiedenen Tools, die kein einfaches Setup für den User darstellen.

Doch wenn diese Integration besser funktioniert, und das ist in Kürze zu erwarten, dann bringt das viele Anbieter definitiv in Bedrängnis, denn den Microsoft Stack nutzen die meisten Unternehmen sowieso. Somit wäre kein weiteres Tool für datengetriebene Prozessanalysen mehr notwendig.

Process Mining – Und wie steht es um Machine Learning?

Obwohl ich mich gemeinsam mit Kunden besonders viel mit Machine Learning befasse, sind die Beispiele mit Process Mining noch recht dünn gesäht, dennoch gibt es etwa seit 2020 in Sachen Machine Learning für Process Mining auch etwas zu vermelden.

Celonis versucht Machine Learning innerhalb der Plattform aus einer Hand anzubieten und hat auch eigene Python-Bibleotheken dafür entwickelt. Bisher dreht sich hier viel eher noch um z. B. die Vorhersage von Prozesszeiten oder um die Erkennung von Doppelvorgängen. Die Erkennung von Doppelzahlungen ist sogar eine der penetrantesten Werbeversprechen von Celonis, obwohl eigentlich bereits mit viel einfacherer Analytik effektiv zu bewerkstelligen.

Von Kunden bisher über meinen Geschäftskanal nachgefragte und umgesetzte Machine Learning Funktionen sind u.a. die Anomalie-Erkennung in Prozessdaten, die möglichst frühe Vorhersage von Prozesszeiten (oder -kosten) und die Impact-Prediction auf den Prozess, wenn ein bestimmtes Event eintritt.

Umgesetzt werden diese Anwendungsfälle bisher vor allem auf dritten Plattformen, wie z. B. auf den Analyse-Ressourcen der Microsoft Azure Cloud oder in auf der databricks-Plattform.

Während das nun Anwendungsfälle auf der Prozessanalyse-Seite sind, kann Machine Learning jedoch auf der anderen Seite zur Anwendung kommen: Mit NER-Verfahren (Named Entity Recognition) aus dem NLP-Baukasten (Natural Language Processing) können Event Logs aus unstrukturierten Daten gewonnen werden, z. B. aus Texten in E-Mails oder Tickets.

Data Lakehouse – Event Logs außerhalb des Process Mining Tools

Auch wenn die vorbereitete Anbindung von Standard-ERP-Systemen und deren Standard-Prozesse durch Celonis einen echten Startvorteil bietet, so schwenken Unternehmen immer mehr auf die Etablierung eines unternehmensinternen Data Warehousing oder Data Lakehousing Prozesses, der die Daten als “Data Middlelayer” vorhält und Process Mining Applikationen bereitstellt.

Ich selbst habe diese Beobachtung bereits bei Unternehmen der industriellen Produktion, Handel, Finanzdienstleister und Telekommunikation gemacht und teilweise selbst diese Projekte betreut und/oder umgesetzt. Recht unterschiedlich hingegen ist die interne Benennung dieser Architektur, von “Middlelayer” über “Data Lakehouse” oder “Event Log Layer” bis “Data Hub” waren sehr unterschiedliche Bezeichnungen dabei. Gemeinsam haben sie alle die Funktion als Zwischenebene zwischen den Datenquellen und den Process Mining, BI und Data Science Applikationen.

DATANOMIQ Cloud Architecture for Data Mesh - Process Mining, BI and Data Science Applications

Prinzipielle Architektur-Darstellung eines Data Lakehouse Systems unter Einsatz von Databricks auf der Goolge / Amazon / Microsoft Azure Cloud nach dem Data Mesh Konzept zur Bereitstellung von Data Products für Process Mining, BI und Data Science Applikationen. Alternativ zu Databricks können auch andere Data Warehouse Datenbankplattformen zur Anwendung kommen, beispielsweise auch snowflake mit dbt.

Das Kernziel der Zwischenschicht erstellt für die Process Mining Vohaben die benötigten Event Logs, kann jedoch diesselben Daten für ganz andere Vorhaben und Applikationen zur Verfügung zu stellen.

Vorteile des Data Lakehousing

Die Vorteile einer Daten-Zwischenschicht in Form eines Data Warehouses oder Data Lakehouses sind – je nach unternehmensinterner Ausrichtung – beispielsweise die folgenden:

  • Keine doppelte Datenhaltung, denn Daten können zentral gehalten werden und in Views speziellen Applikationen der BI, Data Science, KI und natürlich auch für Process Mining genutzt werden.
  • Einfachere Data Governance, denn eine zentrale Datenschicht zwischen den Applikationen erleichtert die Übersicht und die Aussteuerung der Datenzugriffsberechtigung.
  • Reduzierte Cloud Kosten, denn Cloud Tools berechnen Gebühren für die Speicherung von Daten. Müssen Rohdatentabellen in die Analyse-Tools wie z. B. Celonis geladen werden, kann dies unnötig hohe Kosten verursachen.
  • Reduzierte Personalkosten, sind oft dann gegeben, wenn interne Data Engineers verfügbar sind, die die Datenmodelle intern entwickeln.
  • Höhere Data Readiness, denn für eine zentrale Datenplattform lohn es sich eher, Daten aus weniger genutzten Quellen anzuschließen. Hier ergeben sich oft neue Chancen der Datenfusion für nützliche Analysen, die vorher nicht angedacht waren, weil sich der Aufwand nur hierfür speziell nicht lohne.
  • Große Datenmodelle werden möglich und das Investment in diese lohnt sich nun, da sie für verschiedene Process Mining Tools ausgeliefert werden können, oder auch nur Sichten (Views) auf Prozess-Perspektiven. So wird Object-centric Process Mining annäherend mit jedem Tool möglich.
  • Nutzung von heterogenen Datenquellen, denn mit einem Data Lakehouse ist auch die Nutzung von unstrukturierten Daten leicht möglich, davon wird in Zukunft auch Process Mining profitieren. Denn dank KI und NLP (Data Science) können auch Event Logs aus unstrukturierten Daten generiert werden.
  • Unabhängigkeit von Tool-Anbietern, denn wenn die zentrale Datenschicht die Daten in Datenmodelle aufbereitet (im Falle von Process Mining oft in normalisierten Event Logs), können diese allen Tools zur Verfügung gestellt werden. Dies sorgt für Unabhängigkeit gegenüber einzelnen Tool-Anbietern.
  • Data Science und KI wird erleichtert, denn die Data Science und das Training im Machine Learning kann direkt mit dem reichhaltigen Pool an Daten erfolgen, auch direkt mit den Daten der Event Logs und losgelöst vom Process Mining Analyse-Tool, z. B. in Databricks oder den KI-Tools von Google, AWS und Mircosoft Azure (Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning etc.).

Unter diesen Aspekten wird die Tool-Auswahl für die Prozessanalyse selbst in ihrer Relevanz abgemildert, da diese Tools schneller ausgetauscht werden können. Dies könnte auch bedeuten, dass sich für Unternehmen die Lösung von Microsoft besonders anbietet, da das Data Engineering und die Data Science sowieso über andere Cloud Services abgebildet wird, jedoch kein weiterer Tool-Anbieter eingebunden werden muss.

Process Mining / Process Analytics

Process Mining Software – Fazit

Es ist viel Bewegung am Markt und bietet dem Beobachter auch tatsächlich etwas Entertainment. Celonis ist weiterhin der Platzhirsch und wir können sehr froh sein, dass wir es hier mit einem deutschen Start-Up zutun haben. Für Unternehmen, die gleich voll in Process Mining reinsteigen möchten und keine Scheu vor einem möglichen Vendor-Lock-In, bietet Celonis meiner Ansicht nach immer noch das beste Angebot, wenn auch nicht die günstigste Lösung. Die anderen Tools können ebenfalls eine passende Lösung sein, nicht nur aus preislichen Gründen, sondern vor allem im Kontext der zu untersuchenden Prozesse, der Datenquellen und der bestehenden Tool-Landschaft. Dies sollte im Einzelfall geprüft werden.

Die Datenbereitstellung und -aufbereitung sollte idealerweise nicht im Process Mining Tool erfolgen, sondern auf einer zentralen Datenschicht als Data Warehouse oder Data Lakehouse für Process Mining. Die damit gewonnene Data Readiness zahlt nicht nur auf datengetriebene Prozessanalysen ein, sondern kommt dem ganzen Unternehmen zu Gute und ermöglicht zukünftige Projekte mit Daten, an die vorher oder bisher gar nicht zu denken waren.

Dieser Artikel wurde von Benjamin Aunkofer, einem neutralen Process Mining Berater, ohne KI (ohne ChatGPT etc.) verfasst!
Process MiningJurek Dörner @ DATANOMIQ
Jurek Dörner

How to reduce costs for Process Mining

/in , , , , , , , /by

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

Process Mining - Elements of Process Mining and their cost aspects

Process Mining – Elements of Process Mining and their cost aspects

Data Extraction for process mining

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

Process Mining - Data Extraction

Process Mining – Data Extraction

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

Cloud-Based infrastructure with process mining?

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

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

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

Storage for process mining data

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

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

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

Process Mining Tools

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

Process Mining Tool Landscape

Process Mining Tool Landscape (examples shown)

Collaboration

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

Process Mining Team Structure

Process Mining Team Structure

Conclusion

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

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

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

Process Mining / Process Analytics
Benjamin Aunkofer

Ist Process Mining in Summe zu teuer?

/in , , , , , , /by

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

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

Process Mining bitte nicht nur auf Prozesskosten reduzieren

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

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

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

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

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

Process Mining muss nicht (zu) teuer sein

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

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

Unabhängiges und Nachhaltiges Data Engineering

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

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

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

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

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

Nicht alles um jeden Preis in die Public Cloud

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

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

Mit AI ist mehr möglich als oft vermutet

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

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

Fazit

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

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

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

Interview Benjamin Aunkofer - Business Intelligence und Process Mining ohne Vendor-Lock-In
Redaktion

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

/in , , , , /by

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

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

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


Interview – Process Mining, Business Intelligence und Vendor Lock

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

6 – Wo sehen Sie den größten Nachholbedarf?

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

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

Interview Benjamin Aunkofer – Datenstrategien und Data Teams entwickeln!

 

 

 

 

 

 

 

Benjamin Aunkofer

6 Faktoren, wie Process Mining Projekte zum Erfolg werden

/in , , , , /by

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

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

1. Richtige Erwartungshaltung setzen und kommunizieren

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

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

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

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

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

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

2. Process Mining als Methode, nicht als Tool verstehen

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

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

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

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

3. Auf Unabhängigkeit und Wiederverwendbarkeit setzen

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

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

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

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

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

4. Den richtigen Fokus setzen

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

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

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

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

5. Datenanforderung und Datenrestriktionen frühzeitig klären

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

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

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

6. Das Big Picture vor Augen haben

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

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

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

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

Jurek Dörner

Process Mining mit Celonis – Artikelserie

/in , , , , , /by

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

Celonis Process Mining – Teil 1 der Artikelserie

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

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

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

Bedienbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Analysen

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

Userinterface Celonis

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

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

Process Analytics im Process Explorer

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

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

Conformance Analyse In Celonis

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

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

Celonis Code Editor vs Visual Editor

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

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

Celonis Visual Editor

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

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

Predefined dashboard apps

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

Integrationsfähigkeit

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

Celonis Process Automation

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

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

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

Celonis App Store

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

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

Celonis Extractors

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

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

Skalierbarkeit

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

Zukunftsfähigkeit

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

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

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

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

Preisgestaltung

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

Fazit

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

Jurek Dörner

Process Mining Tools – Artikelserie

/in , , , , , , , , , , /by

Process Mining ist nicht länger nur ein Buzzword, sondern ein relevanter Teil der Business Intelligence. Process Mining umfasst die Analyse von Prozessen und lässt sich auf alle Branchen und Fachbereiche anwenden, die operative Prozesse haben, die wiederum über operative IT-Systeme erfasst werden. Um die zunehmende Bedeutung dieser Data-Disziplin zu verstehen, reicht ein Blick auf die Entwicklung der weltweiten Datengenerierung aus: Waren es 2010 noch 2 Zettabytes (ZB), sind laut Statista für das Jahr 2020 mehr als 50 ZB an Daten zu erwarten. Für 2025 wird gar mit einem Bestand von 175 ZB gerechnet.

Hier wird das Datenvolumen nach Jahren angezeit

Abbildung 1 zeigt die Entwicklung des weltweiten Datenvolumen (Stand 2018). Quelle: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/

Warum jetzt eigentlich Process Mining?

Warum aber profitiert insbesondere Process Mining von dieser Entwicklung? Der Grund liegt in der Unordnung dieser Datenmenge. Die Herausforderung der sich viele Unternehmen gegenübersehen, liegt eben genau in der Analyse dieser unstrukturierten Daten. Hinzu kommt, dass nahezu jeder Prozess Datenspuren in Informationssystemen hinterlässt. Die Betrachtung von Prozessen auf Datenebene birgt somit ein enormes Potential, welches in Anbetracht der Entwicklung zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Was war nochmal Process Mining?

Process Mining ist eine Analysemethodik, welche dazu befähigt, aus den abgespeicherten Datenspuren der Informationssysteme eine Rekonstruktion der realen Prozesse zu schaffen. Diese Prozesse können anschließend als Prozessflussdiagramm dargestellt und ausgewertet werden. Die klassischen Anwendungsfälle reichen von dem Aufspüren (Discovery) unbekannter Prozesse, über einen Soll-Ist-Vergleich (Conformance) bis hin zur Anpassung/Verbesserung (Enhancement) bestehender Prozesse. Mittlerweile setzen viele Firmen darüber hinaus auf eine Integration von RPA und Data Science im Process Mining. Und die Analyse-Tiefe wird zunehmen und bis zur Analyse einzelner Klicks reichen, was gegenwärtig als sogenanntes „Task Mining“ bezeichnet wird.

Hier wird ein typischer Process Mining Workflow dargestellt

Abbildung 2 zeigt den typischen Workflow eines Process Mining Projektes. Oftmals dient das ERP-System als zentrale Datenquelle. Die herausgearbeiteten Event-Logs werden anschließend mittels Process Mining Tool visualisiert.

In jedem Fall liegt meistens das Gros der Arbeit auf die Bereitstellung und Vorbereitung der Daten und der Transformation dieser in sogenannte „Event-Logs“, die den Input für die Process Mining Tools darstellen. Deshalb arbeiten viele Anbieter von Process Mining Tools schon länger an Lösungen, um die mit der Datenvorbereitung verbundenen zeit -und arbeitsaufwendigen Schritte zu erleichtern. Während fast alle Tool-Anbieter vorgefertigte Protokolle für Standardprozesse anbieten, gehen manche noch weiter und bieten vollumfängliche Plattform Lösungen an, welche eine effiziente Integration der aufwendigen ETL-Prozesse versprechen. Der Funktionsumfang der Process Mining Tools geht daher mittlerweile deutlich über eine reine Darstellungsfunktion hinaus und deckt ggf. neue Trends sowie optimierte Einsteigerbarrieren mit ab.

Motivation dieser Artikelserie

Die Motivation diesen Artikel zu schreiben liegt nicht in der Erläuterung der Methode des Process Mining. Hierzu gibt es mittlerweile zahlreiche Informationsquellen. Eine besonders empfehlenswerte ist das Buch „Process Mining“ von Will van der Aalst, einem der Urväter des Process Mining. Die Motivation dieses Artikels liegt viel mehr in der Betrachtung der zahlreichen Process Mining Tools am Markt. Sehr oft erlebe ich als Data-Consultant, dass Process Mining Projekte im Vorfeld von der Frage nach dem „besten“ Tool dominiert werden. Diese Fragestellung ist in Ihrer Natur sicherlich immer individuell zu beantworten. Da individuelle Projekte auch einen individuellen Tool-Einsatz bedingen, beschäftige ich mich meist mit einem großen Spektrum von Process Mining Tools. Daher ist es mir in dieser Artikelserie ein Anliegen einen allgemeingültigen Überblick zu den üblichen Process Mining Tools zu erarbeiten. Dabei möchte ich mich nicht auf persönliche Erfahrungen stützen, sondern die Tools anhand von Testdaten einem praktischen Vergleich unterziehen, der für den Leser nachvollziehbar ist.

Um den Umfang der Artikelserie zu begrenzen, werden die verschiedenen Tools nur in Ihren Kernfunktionen angewendet und verglichen. Herausragende Funktionen oder Eigenschaften der jeweiligen Tools werden jedoch angemerkt und ggf. in anderen Artikeln vertieft. Das Ziel dieser Artikelserie soll sein, dem Leser einen ersten Einblick über die am Markt erhältlichen Tools zu geben. Daher spricht dieser Artikel insbesondere Einsteiger aber auch Fortgeschrittene im Process Mining an, welche einen Überblick über die Tools zu schätzen wissen und möglicherweise auch mal über den Tellerand hinweg schauen mögen.

Die Tools

Die Gruppe der zu betrachteten Tools besteht aus den folgenden namenhaften Anwendungen:

Die Auswahl der Tools orientiert sich an den „Market Guide for Process Mining 2019“ von Gartner. Aussortiert habe ich jene Tools, mit welchen ich bisher wenig bis gar keine Berührung hatte. Diese Auswahl an Tools verspricht meiner Meinung nach einen spannenden Einblick von verschiedene Process Mining Tools am Markt zu bekommen.

Die Anwendung in der Praxis

Um die Tools realistisch miteinander vergleichen zu können, werden alle Tools die gleichen Datengrundlage benutzen. Die Datenbasis wird folglich über die gesamte Artikelserie hinweg für die Darstellungen mit den Tools genutzt. Ich werde im nächsten Artikel explizit diese Datenbasis kurz erläutern.

Das Ziel der praktischen Untersuchung soll sein, die Beispieldaten in die verschiedenen Tools zu laden, um den enthaltenen Prozess zu visualisieren. Dabei möchte ich insbesondere darauf achten wie bedienbar und anpassungsfähig/flexibel die Tools mir erscheinen. An dieser Stelle möchte ich eindeutig darauf hinweisen, dass dieser Vergleich und seine Bewertung meine Meinung ist und keineswegs Anspruch auf Vollständigkeit beansprucht. Da der Markt in Bewegung ist, behalte ich mir ferner vor, diese Artikelserie regelmäßig anzupassen.

Die Kriterien

Neben der Bedienbarkeit und der Anpassungsfähigkeit der Tools möchte ich folgende zusätzliche Gesichtspunkte betrachten:

  • Bedienbarkeit: Wie leicht gehen die Analysen von der Hand? Wie einfach ist der Einstieg?
  • Anpassungsfähigkeit: Wie flexibel reagiert das Tool auf meine Daten und Analyse-Wünsche?
  • Integrationsfähigkeit: Welche Schnittstellen bringt das Tool mit? Läuft es auch oder nur in der Cloud?
  • Skalierbarkeit: Ist das Tool dazu in der Lage, auch große und heterogene Daten zu verarbeiten?
  • Zukunftsfähigkeit: Wie steht es um Machine Learning, ETL-Modeller oder Task Mining?
  • Preisgestaltung: Nach welchem Modell bestimmt sich der Preis?

Die Datengrundlage

Die Datenbasis bildet ein Demo-Datensatz der von Celonis für die gesamte Artikelserie netter Weise zur Verfügung gestellt wurde. Dieser Datensatz bildet einen Versand Prozess vom Zeitpunkt des Kaufes bis zur Auslieferung an den Kunden ab. In der folgenden Abbildung ist der Soll Prozess abgebildet.

Hier wird die Variante 1 der Demo Daten von Celonis als Grafik dargestellt

Abbildung 4 zeigt den gewünschten Versand Prozess der Datengrundlage von dem Kauf des Produktes bis zur Auslieferung.

Die Datengrundlage besteht aus einem 60 GB großen Event-Log, welcher lokal in einer Microsoft SQL Datenbank vorgehalten wird. Da diese Tabelle über 600 Mio. Events beinhaltet, wird die Datengrundlage für die Analyse der einzelnen Tools auf einen Ausschnitt von 60 Mio. Events begrenzt. Um die Performance der einzelnen Tools zu testen, wird jedoch auf die gesamte Datengrundlage zurückgegriffen. Der Ausschnitt der Event-Log Tabelle enthält 919 verschiedene Varianten und weisst somit eine ausreichende Komplexität auf, welche es mit den verschiednene Tools zu analysieren gilt.

Folgender Veröffentlichungsplan gilt für diese Artikelserie und wird mit jeder Veröffentlichung verlinkt:

  1. Celonis
  2. PAFnow
  3. MEHRWERK
  4. Fluxicon Disco
  5. Lana Labs (erscheint demnächst)
  6. Signavio (erscheint demnächst)
  7. Process Gold (erscheint demnächst)
  8. Aris Process Mining der Software AG (erscheint demnächst)