Was bedeutet Process Mining?
Aus Ereignisdaten lässt sich nachvollziehen, welche Schritte ein Vorgang durchlaufen hat und wo Wartezeiten entstehen. Typische Grundlagen sind eine Vorgangskennung, die ausgeführte Aktivität und ein Zeitpunkt.
Die Ergebnisse hängen von Datenqualität und der gewählten Vorgangsgrenze ab. Ein auffälliges Muster zeigt noch nicht seine Ursache. Beteiligte müssen die Befunde fachlich einordnen, bevor Änderungen abgeleitet werden.
So sieht das in der Praxis aus
Beispiel: Aus protokollierten Ereignissen der Warenwirtschaft wird untersucht, an welchen Freigabeschritten Rechnungen besonders lange warten.
Häufige Fragen
Welche Daten werden für Process Mining benötigt?
In der Regel zuordenbare Vorgänge, Aktivitäten und Zeitangaben. Welche weiteren Informationen nötig sind, hängt von der konkreten Analysefrage und den vorhandenen Ereignisdaten ab.
Zeigt eine lange Wartezeit automatisch die Ursache?
Nein. Sie macht eine Auffälligkeit sichtbar. Die Gründe, etwa Freigaben oder fehlende Informationen, müssen mit zusätzlichem Kontext und den Beteiligten untersucht werden.
Was passiert, wenn Ereignisse fehlen?
Der rekonstruierte Ablauf kann unvollständig oder verzerrt sein. Deshalb sollte vor der Auswertung geprüft werden, welche Arbeitsschritte die Daten tatsächlich abbilden.