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Process Mining

Ein Bild von einem Geschäftsablauf

24. Mai 2019, 14:09 Uhr | Sabine Narloch

Process Mining heißt eine noch recht neue Disziplin innerhalb der Big-Data-Technologien. Sie ermöglicht Unternehmen detaillierte Einblicke in ihre Prozesse. Celonis, im Jahr 2011 von drei Universitätsabsolventen gegründet, war Vorreiter und ist derzeit führend in diesem Bereich.

Es müssen rasante Jahre gewesen sein bei Celonis zwischen dem Startschuss und heute: 2011 gründeten drei Absolventen der TU München das Unternehmen, das bereits 2015 von Deloitte als Gesamtsieger des „Fast 50 Awards“ ausgezeichnet worden war; Celonis gehört damit zu den am schnellsten wachsenden Technologieanbietern und Start-ups in Deutschland. Oder wie es Co-CEO und Celonis-Mitbegründer Bastian Nominacher im Gespräch mit funkschau ausdrückt: „Das Ganze hat sich sehr dynamisch entwickelt. Wir sind damals zu dritt angetreten, um mit Process Mining eine ganz neue Art anzubieten, Prozesse zu steuern und zu optimieren. Seitdem sind wir stark gewachsen – auf derzeit über 500 Mitarbeiter.“ Das Unternehmen hat 2017 im Münchner Universitätsviertel neue Räume bezogen. Schon im Februar 2019 mussten Büros in einem renovierten Nachbargebäude hinzugenommen werden, weil der Platz knapp wurde. Ein Viertel der Mitarbeiter arbeitet in Übersee – dort gibt es aktuell fünf Celonis-Standorte.

Process Mining statt Workshops
Process Mining ist noch eine recht neue Disziplin innerhalb der Big-Data-Technologien. Unternehmen sollen mit diesem Ansatz tiefe Einblicke in ihre Prozesse erhalten. Eine Echtzeit-Visualisierung macht die tatsächliche Prozesskette sichtbar – und das bis in die kleinste Detailebene hinein. Gartner hat im Jahr 2018 dem Thema Process Mining erstmals einen eigenen Marktbericht gewidmet – unter den relevanten Anbietern in diesem Bereich findet sich Celonis. Im Bericht heißt es: „Process Mining könnte zu einem wesentlichen Bestandteil jeder Initiative für Unternehmenstransformation werden.“

Angefangen hat bei Celonis alles mit einem Projekten für den Bayerischen Rundfunk zur Verbesserung des Kundenservice. Dabei haben die drei Gründer rasch festgestellt, dass klassische Methoden wie Workshops oder Prozessmodellierung zwar gut seien, aber „nicht so tief vordringen, um wirklich grundsätzliche Verbesserungen zu erreichen“, so Nominacher. Zumal man bei einem Workshop-Konzept subjektive Informationen von den Teilnehmern erhalte. „Process Mining war damals ein akademisches Verfahren, das Wil van der Aalst Anfang der 2000er Jahre an der TU Eindhoven entwickelt hat. Wir haben das dann in die Praxis überführt“, erklärt er weiter. Das Ziel: wirklich signifikante Verbesserungen bei Prozessen zu erzielen.

Digitale Spuren nutzen und lesen
Doch was ist Process Mining? Letztlich ist darunter eine Datenanalysetechnik zu verstehen, die Prozesse und Abläufe unter die Lupe nimmt. Grundlage sind digitale Spuren, die in Unternehmen ohnehin anfallen, beispielsweise in Systemen für die Buchhaltung, in CRM-, HR- oder E-Commerce-Systemen.

Über die im Herbst 2018 gelaunchte „Intelligent Business Cloud“ von Celonis kann man an diese IT-Systeme andocken und den echten Geschäftsablauf rekonstruieren. Dabei kommen KI-basierte Technologien und Machine Learning zum Einsatz. „Sie sehen dann in einer schematischen Darstellung, wie der Prozess abläuft“, erläutert Nominacher. „So lässt sich nachvollziehen, wo die Dinge nicht so gut laufen“. Im Gegensatz zu möglicherweise einseitigen Informationen aus Workshop-Sitzungen erhalte man hier volle Transparenz.

In Referenzvideos sprechen Kunden von einem „Wow-Effekt“, als sie erstmals die eigenen Prozesse bildlich dargestellt sahen – auch das Stichwort „ehrliche Informationen“ fällt. Unternehmen haben mitunter eine Vermutung, wo die Probleme liegen könnten oder wo Potenzial nicht wirklich ausgeschöpft wird. Durch Process Mining stellen sie dann aber fest, dass sie mit ihren Vermutungen danebenlagen. Manch ein Problem, das Effizienz raubt oder Kosten verschlingt, fliegt quasi unter dem Radar. Beispielsweise wenn Unternehmen in Prozesse Schleifen eingebaut haben, die zu Verzögerungen führen, ohne dass das jemand aufgefallen wäre. Mit der Visualisierung von Daten beziehungsweise der Prozesse kommt so etwas ans Licht.