Im Bereich der datengesteuerten Prozessanalyse hat sich Process Mining in größeren Unternehmen durchgesetzt und wird häufig zusammen mit Business Intelligence (BI) und Künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt und in zunehmenden Umfang kombiniert. Und die detaillierten Daten, die die Prozessspuren liefern, sind für verschiedene KI-Anwendungen unerlässlich, beispielsweise um Prozesszeiten oder -ausfälle vorherzusagen.
Die Entwicklung hin zu leistungsstarken Cloud-Plattformen ermöglicht die Speicherung großer Datenmengen und eine flexible Nutzung, wovon Process Mining, Business Intelligence und KI profitieren. Big-Data-Architekturen wie das Data Lakehouse und Data-Sharing-Modelle wie Data Mesh erleichtern eine einheitliche Datenbank für zahlreiche Data Mesh Datenprodukte.
Das Event Log Datenmodell ist für das Process Mining von entscheidender Bedeutung. Process Mining als Analysemethodik ist vergleichbar mit einem Eisberg, bei dem der sichtbare Teil die visuelle Prozessanalyse darstellt und der größere, unter Wasser liegende Teil die wesentliche Datenbasis (Event Log) ist. Dieses Modell erfordert die Extraktion, Verbindung und Modellierung von Daten aus Quellsystemen. Objektzentriertes Process Mining (object-centric Process Mining) ist eine fortschrittliche Methode zur Analyse komplexer, miteinander verbundener Geschäftsprozesse, die sich auf die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten wie etwa Bestellungen, Artikeln und Rechnungen konzentriert.
Verbesserungen in der Datenmodellierung haben zum object-centric Event Log geführt, die Ereignisse und zugehörige Attribute speichern, mit der Fähigkeit, n-zu-m-Beziehungen zwischen Ereignissen und Objekten effizient abzubilden. Dieser Ansatz basiert auf der Normalisierung von relationalen Datenbanken, die alle Objekte dynamisch berücksichtigen, mit denen ein Ereignis in Beziehung stehen kann.
Process Mining, das eng mit BI und Data Analytics verbunden ist, kann als eine Unterdisziplin von BI betrachtet werden. Zentrale Datenmodelle, insbesondere in Data Mesh Architekturen in der Cloud, bieten Konsistenz und Skalierbarkeit und verbessern die Data Governance und das Management.
Process Mining erfordert detailliertere Daten als traditionelle BI und unterstützt Data Science Anwendungen wie Prozesslaufzeit- oder Fehlervorhersagen. Zentralisierte Datenmodelle für Process Mining erleichtern die Zusammenarbeit und eine schnelle Entscheidungsfindung, die sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt. Alle anderen analytischen Anwendungen werden von diesen Modellen profitieren können.
Celonis ist das erste Werkzeug, das von Haus aus objektzentriertes Process Mining nativ beherrscht, aber auch andere Werkzeuge wie Signavio, UiPath und Fluxicon Disco sind effektive Werkzeuge für die datengetriebene Prozessanalyse. Auch wenn einige Analysetools objektzentrische Datenmodelle noch nicht direkt unterstützen, können mit Hilfe einer zentralen Datenmodellierung, klassische Event Logs und andere Datenmodelle einfach generiert und jedem Werkzeug für Process Mining, BI oder Data Science zur Verfügung gestellt werden.
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