Definition: Datengetriebene Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen Was ist Process Intelligence?

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Process Intelligence analysiert Geschäftsprozesse, um sie besser zu verstehen und sie zu optimieren. Es handelt sich um einen ganzheitlichen, datengetriebenen Ansatz, der verschiedene Methoden wie Process Mining, Data Analytics, künstliche Intelligenz und andere kombiniert, um Prozesse zu erfassen, sie zu untersuchen und kontinuierlich zu verbessern.

Die deutsche Übersetzung für den englischen Begriff Process Intelligence (PI) lautet Prozessintelligenz. Der Begriff steht für einen ganzheitlichen, datengetriebenen Ansatz zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen. Er bezieht alle an den Prozessen beteiligten Systeme, Anwendungen und Komponenten mit ein und verbindet Menschen, Systeme und Prozesse. So schafft PI ein gemeinsames Verständnis, wie die Geschäftsprozesse tatsächlich ablaufen, wie sie zusammenspielen und wie sie sich optimieren lassen.

Durch das Aggregieren und Auswerten von Daten aus verschiedenen Informationssystemen, zum Beispiel aus ERP- und CRM-Systemen, werden Prozesse transparent. Die ineinandergreifenden Abläufe lassen sich besser verstehen und ineffiziente oder fehlerbehaftete Abläufe können identifiziert und kontinuierlich verbessert werden.

Process Intelligence leitet aus den in den Geschäftsprozessen erkannten Schwachstellen Empfehlungen oder Maßnahmen zur Steigerung der Prozesseffizienz ab. Als ganzheitlicher Ansatz umfasst Prozess Intelligence auch die Umsetzung der Empfehlungen oder Verbesserungsmaßnahmen und die Prüfung ihrer Wirksamkeit. Betrachtete Prozesse sind beispielsweise das Lieferkettenmanagement oder Kundendienst- und HR-Prozesse.

Einer der technischen Enabler für moderne Process Intelligence ist das Cloud Computing. Es stellt die technische Infrastruktur, Daten und Anwendungen zur Verfügung, um Prozesse über Systemgrenzen hinweg tiefgreifend zu analysieren und zu optimieren.

Unternehmen profitieren durch Process Intelligence von Vorteilen wie:

• Verkürzung von Bearbeitungs- und Durchlaufzeiten,

• Optimierung des Ressourceneinsatzes,

• Unterstützung bei der Umsetzung einer intelligenten Automatisierung,

• frühzeitiges Vorhersehen von Prozessproblemen und proaktives Reagieren darauf,

• fundierte Geschäftsentscheidungen auf Basis der tatsächlichen Abläufe,

• mehr Transparenz und ganzheitlichen Blick auf die Prozesslandschaft,

• Stärkung der Compliance, zum Beispiel durch eine lückenlose Prozessdokumentation für Audits,

• Wettbewerbsvorteile durch effizientere Abläufe im Unternehmen.

Was unterscheidet Process Intelligence von Business Intelligence?

Process Intelligence (PI) und Business Intelligence (BI) verfolgen teilweise ähnliche Ansätze und werden häufig in ähnlichen Zusammenhängen genannt. Beide Ansätze sind datengetrieben und haben das grundsätzliche Ziel, durch die Analyse von Daten Erkenntnisse zu gewinnen und Verbesserungspotenziale zu erschließen, um letztendlich Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Hinsichtlich der Schwerpunkte lassen sich Process Intelligence und Business Intelligence aber voneinander unterscheiden.

Während der Fokus von PI auf der datenbasierten Analyse und Optimierung spezifischer Geschäftsprozesse liegt, beschäftigt sich BI mit der Analyse von Unternehmensdaten im Allgemeinen. Business Intelligence bietet eine technologiegestützte Methodik, mit der sich die Unternehmensdaten auswerten und die Ergebnisse in verwertbare Erkenntnisse für fundierte, datengestützte Entscheidungen verwandeln lassen. Es stehen vor allem ein ganzheitlicher Blick auf die Leistungen des Unternehmens, auf Markttrends, Kundenverhalten und die Konkurrenzsituation und weniger die Optimierung einzelner Geschäftsprozesse im Mittelpunkt der Betrachtungen. Diese Schwerpunkte spiegeln sich auch in der Art der analysierten Daten und der Art und Menge der verwendeten Datenquellen wider.

Process Intelligence nutzt überwiegend interaktive Prozessdaten wie Ereignisprotokolle oder Benutzerinteraktionen, während Business Intelligence strukturierte oder unstrukturierte Daten unterschiedlichster Art aus wesentlich mehr internen oder externen Datenquellen in die Analysen einbezieht. Ein weiterer Schwerpunkt der Business Intelligence liegt auf der Bereitstellung von Visualisierungsfunktionen wie Dashboards, die für eine fundierte Entscheidungsfindung genutzt werden können.

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Wie funktioniert Process Intelligence und welche Techniken kommen zum Einsatz?

Die Funktionsweise der Process Intelligence lässt sich in verschiedene Säulen unterteilen. Für diese Funktionssäulen kommen Verfahren und Techniken wie Process Mining, Task Mining, Datenanalytik, Überwachung, Vorhersage und Simulationen zum Einsatz. Viele dieser Verfahren und Techniken machen mittlerweile ausgiebig von Künstliche Intelligenz und maschinellem Lernen Gebrauch.

Mit KI-gestützter Process Intelligence lassen sich intelligente Prozessmodelle erstellen, diese Modelle mit Prozessdaten trainieren, Muster oder Anomalien erkennen und Vorhersagen über das zu erwartende Prozessverhalten ableiten. Häufig werden solche Modelle in der Cloud trainiert oder gehostet. Auch die Datenbasis und die für die Analytik der Process Intelligence benötigte Rechenleistung stammt häufig aus cloudbasierten Umgebungen.

Die Funktionssäule der Prozesserkennung beschäftigt sich mit dem Verständnis der grundsätzlichen Prozessabläufe. Hierfür werden ereignisgestützte Prozess- und Benutzerdaten aus verschiedenen Systemen und Datenquellen wie ERP- und CRM-Systemen extrahiert und erfasst und die Prozesse datenbasiert rekonstruiert und abgebildet. Es kommen Konzepte und Techniken wie Process Mining, Task Mining und Process Modeling zum Einsatz. Die Prozesse und ihre Abhängigkeiten lassen sich im Rahmen der Prozessmodellierung (Process Modeling) beispielsweise in Form von nachvollziehbaren Flussdiagrammen visuell darstellen.

Eine weitere Funktionssäule ist die Prozessanalytik. Mithilfe von moderner Datenanalytik werden Prozessabläufe genau untersucht und beispielsweise Schwachstellen oder Ineffizienzen identifiziert.

Die Funktionssäule des Prozessmonitorings überwacht laufende Geschäftsprozesse, erkennt in Echtzeit Abweichungen von den Vorgaben und kann automatisiert zuständige Stellen alarmieren oder entsprechende Aktionen und Gegenmaßnahmen auslösen.

Im Rahmen der Funktionssäule der Prozessvorhersage werden historische Prozessdaten verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, die anschließend die Wahrscheinlichkeit bestimmter Prozessergebnisse oder Prozessrisiken vorhersagen können. Diese Ergebnisse lassen sich nutzen, um potenzielle, zukünftige Probleme frühzeitig zu erkennen und proaktiv anzugehen.

Auch die Prozesssimulation gehört zu den grundlegenden Funktionssäulen der Process Intelligence. Mithilfe der Prozessdaten aus verschiedenen Systemen werden digitale Zwillinge der Geschäftsprozesse erstellt. Mit diesen können Prozessabläufe dynamisch simuliert und das Verhalten der Geschäftsprozesse unter verschiedenen Randbedingungen genau untersucht werden, ohne dass produktive Prozesse davon beeinflusst werden. Durch diese Simulationen lässt sich das Verhalten der Prozesse in unterschiedlichen Szenarien und unter verschiedenen Bedingungen besser verstehen. Dieses Verständnis erlaubt es, fundierte Entscheidungen bei Prozessanpassungen oder Prozessveränderungen zu treffen.

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