Unternehmen ertrinken heute in Daten und verstricken sich in Prozessen. Sie sammeln endlose Informationsströme: Kundenklicks, Verkaufszahlen, Mitarbeiterkennzahlen und Systemprotokolle. In der Zwischenzeit werden die Geschäftsprozesse komplexer – Bestellungen durchlaufen Dutzende von Schritten, Kundendienstanfragen wechseln zwischen Abteilungen hin und her und Lieferketten erstrecken sich über Kontinente.
Es ist nicht nur schwierig, all diese Komplexität zu verstehen – es wird immer unmöglicher, dies manuell zu tun. Aus diesem Grund setzen Unternehmen auf Data Mining und Process Mining. Diese beiden Ansätze befassen sich mit unterschiedlichen Aspekten desselben grundlegenden Problems: Wie können Rohinformationen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden?
Beide Tools extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus Daten, aber sie tun dies auf grundlegend unterschiedliche Weise. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden kann Unternehmen dabei helfen, den richtigen Ansatz für ihre spezifischen Bedürfnisse zu wählen. In diesem Blog werden wir untersuchen:
- Die Definitionen von Process Mining und Data Mining
- Wie sie funktionieren
- Wichtige Unterschiede und Gemeinsamkeiten
- Anwendungsfälle und umsetzbare Erkenntnisse für Unternehmen, die operative Exzellenz erreichen wollen
Was ist Data Mining?
Data Mining ist eine Technik, mit der große Datensätze analysiert werden, um Muster, Beziehungen und Trends zu entdecken. In diesem Bereich werden Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens (z. B. Association Rule Learning, Regressionsanalyse) genutzt, um Daten zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Menschen sonst manuell unmöglich zu erkennen wären.
Das Hauptziel von Data Mining ist es, aussagekräftige Informationen zu extrahieren, die strategische Entscheidungen leiten können.
Funktionsweise von Data Mining
Traditionelle Data-Mining-Methoden stützen sich auf verschiedene Data-Mining-Tools und -Techniken, von Statistik, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um historische Daten zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Der Prozess umfasst in der Regel:
- Datenerfassung und -aufbereitung: Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen und bereinigen Sie sie, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
- Datenintegration: Kombinieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, um einen einheitlichen Datensatz zu erstellen.
- Datenanalyse: Verwenden Sie Data-Mining-Techniken und -Algorithmen, um Muster und Beziehungen in den Daten zu finden.
- Interpretation und Bewertung: Übersetzen Sie die Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse.
Beispiel für Data Mining
Das klassische Beispiel ist die (möglicherweise apokryphe) Geschichte vom Supermarkt, der durch Data Mining herausfand, dass Menschen, die Windeln kaufen, oft gleichzeitig Bier kaufen. Das macht im Nachhinein Sinn – frischgebackene Eltern sitzen zu Hause fest und wollen Bier – aber niemand hätte es ohne Analyse der Daten erraten.
Data Mining ist besonders gut darin, diese nicht offensichtlichen Zusammenhänge zu finden. Aber es geht um mehr als nur das Finden von Zusammenhängen.
Stellen Sie sich eine Bank vor, die Data Mining einsetzt, um Betrug zu erkennen. Die Data-Mining-Software kann feststellen, dass betrügerische Transaktionen oft in einer bestimmten Reihenfolge ablaufen: zuerst ein kleiner Testkauf, dann eine Reihe größerer. Kein Mensch würde dieses Muster bei Millionen von Transaktionen erkennen, aber Data Mining kann es leicht finden.
Was ist Process Mining?
Process Mining existiert, weil Unternehmen oft nicht wirklich wissen, wie ihre Prozesse funktionieren. Sie haben offizielle Flussdiagramme, die zeigen, wie die Dinge funktionieren sollen, aber die Realität ist oft chaotischer. Dieses Chaos führt zu Ineffizienz.
Eine Studie von IDC ergab, dass betriebliche Ineffizienz Unternehmen jedes Jahr 20-30 % ihres Umsatzes kostet. Das ist eine Menge Geld, das verschwendet wird, weil die Prozesse nicht so gut funktionieren, wie sie könnten.
Process Mining konzentriert sich auf die Analyse der Arbeitsabläufe und Aktivitäten innerhalb einer Organisation. Es verwendet Ereignisprotokolle, die von Unternehmenssystemen wie ERPs (Enterprise Resource Planning), BPMs (Business Process Management) und CRMs (Customer Relationship Management) generiert werden, um abzubilden, zu verstehen und zu analysieren, wie Prozesse im wirklichen Leben ausgeführt werden.
Beim Process Mining geht es nicht nur darum, die vorhandenen Daten zu verstehen, sondern auch um Geschäftsprozesse zu visualisieren und zu optimieren. Diese Technik erstellt eine detaillierte Ist-Karte der Betriebsprozesse und identifiziert Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen.
Funktionsweise von Process Mining
Process Mining funktioniert, indem es die digitalen Fußabdrücke liest, die in Ihren Unternehmenssystemen hinterlassen werden. Jedes Mal, wenn jemand etwas in Ihrer Unternehmenssoftware tut – eine Bestellung erstellt, eine Rechnung genehmigt, einen Kundendatensatz aktualisiert – erstellt er einen Protokolleintrag.
Process-Mining-Tools reihen diese Einträge aneinander, um Ihnen genau zu zeigen, wie die Arbeit in Ihrem Unternehmen abläuft.
Der Ansatz ist systematisch:
- Datenextraktion: Sammeln von Ereignisprotokollen aus Unternehmenssystemen wie ERP, CRM und BPM. Die Daten müssen „sauber“ sein und manchmal aus verschiedenen Quellen kombiniert werden, bevor sie im nächsten Schritt verwendet werden können.
- Prozesserkennung und Datenvisualisierung: Erstellen visueller Darstellungen (Prozesslandkarten) von tatsächlichen Prozessen auf der Grundlage von Ereignisprotokolldaten.
- Conformance Checking: Vergleich des erkannten Prozesses mit vordefinierten Modellen, um Abweichungen zu identifizieren.
- Prozessverbesserung: Analyse des Prozesses, um Engpässe und Ineffizienzen zu identifizieren, Trends und Muster zu entdecken, die sonst möglicherweise nicht klar wären, und dann Verbesserungen vorzuschlagen.
Beispiel für Process Mining
Im Supply Chain Management kann Process Mining eingesetzt werden, um den Material- und Warenfluss von Lieferanten zu Kunden abzubilden. Durch die Visualisierung des Supply-Chain-Prozesses können Unternehmen Verzögerungen oder Ineffizienzen identifizieren, wie z. B. langsame Lagerbestände oder Versandverzögerungen, und Verbesserungen vornehmen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Kosten zu senken.
Ein Fertigungsunternehmen könnte Process Mining nutzen, um zu verstehen, warum die Erfüllung einiger Aufträge länger dauert als andere. Die Process-Mining-Software kann aufdecken, dass sich Aufträge ab einer bestimmten Größe immer verzögern, weil sie einen zusätzlichen Genehmigungsschritt erfordern, der nicht im ursprünglichen Prozessdesign enthalten war.
Hauptunterschiede zwischen Process Mining und Data Mining
Während sowohl Data- als auch Process-Mining-Techniken darauf abzielen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, sind ihre Schwerpunkte und Methoden unterschiedlich. Schauen wir uns die wichtigsten Unterschiede an:
Zweck und Fokus
Prozess-Bergbau:
- Konzentriert sich darauf, wie Prozesse durch eine Organisation fließen
- Erstellt visuelle Darstellungen der tatsächlichen Prozessausführung
- Identifizierung von betrieblichen Ineffizienzen und Engpässen
Data-Mining:
- Analysiert umfassendere Muster und Beziehungen in Daten
- Entdeckt verborgene Erkenntnisse und Trends
- Prognostiziert zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer statischer Daten
- Konzentriert sich darauf, welche Muster in Datensätzen vorhanden sind
Datenquellen und Analyse
Prozess-Bergbau:
- Verwendet hauptsächlich Ereignisprotokolle aus Unternehmenssystemen
- Analysiert sequenzielle Aktivitäten und Zeitstempel
- Verfolgung von Prozessvariationen und -abweichungen
- Erstellt Prozesslandkarten aus Daten, kann einfach mit zusätzlichen Ausführungen des Prozesses aktualisiert werden und kann KI-prädiktive Analysen verwenden, um Probleme zu identifizieren, bevor sie auftreten
Data-Mining:
- Nutzt strukturierte und unstrukturierte Big Data aus verschiedenen Quellen
- Analysiert statische historische Daten
- Wendet statistische und mathematische Modelle an
- Erstellung von Vorhersagemodellen und Musteranalysen
Anwendungen und Ergebnisse
Prozess-Bergbau:
- Prozessoptimierung und -verbesserung
- Compliance-Überwachung und -Prüfung
- Steigerung der betrieblichen Effizienz
- Standardisierung von Arbeitsabläufen
- Identifizierung von Automatisierungsmöglichkeiten
Data-Mining:
- Analyse des Kundenverhaltens
- Vorhersage des Markttrends
- Risikobewertung
- Betrugserkennung
- Produktempfehlungssysteme
Process Mining vs. Data Mining Vergleichstabelle
Im Folgenden finden Sie eine Vergleichstabelle, in der die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Mining und Process Mining zum besseren Verständnis aufgeführt sind:
| Merkmal | Data-Mining | Prozess-Mining |
| Ebene der Analyse | Auffinden von Mustern, Trends und Beziehungen in großen Datensätzen. | Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen mithilfe von Ereignisprotokollen. |
| Datenquelle | Vielfältige Quellen, darunter strukturierte Daten aus Datenbanken, Data Warehouses und manchmal unstrukturierte Daten wie Text, Bilder oder Webaktivitäten. | Ereignisprotokolle von Unternehmenssystemen wie ERP-, CRM- oder BPM-Plattformen. |
| Methodologie | Verwendet statistische und maschinelle Lerntechniken, um die Erkennung von Mustern und Beziehungen zu automatisieren. | Verwendet Prozesserkennung, Konformitätsprüfung, Prozessverbesserung und prädiktive Analyse. |
| Art der Analyse | Führt eine statische Analyse konkreter Daten als Ganzes durch, um allgemeine Trends zu finden. | Beinhaltet eine Analyse, die sich auf den Fluss von Aktivitäten über Prozesse hinweg konzentriert. |
| Zeitlicher Fokus | Betont historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen. | Konzentriert sich auf die Ausführung von Prozessen in Echtzeit und in historischen Prozessen. |
| Ausnahmebehandlung | Verworfen oft Ausreißer. | Analysiert Abweichungen und Ausnahmen zur Prozessverbesserung. |
| Ausgabe | Vorhersagemodelle, Muster, Trends. | Vorgehensmodelle/Flussdiagramme, Identifizierung von Engpässen, prädiktive Analyse des zukünftigen Verhaltens. |
| Geschäftliche Nutzung | Identifizieren Sie verborgene Muster und Beziehungen. | Visualisieren Sie tatsächliche Prozesse und identifizieren Sie Ineffizienzen. |
| Geltungsbereich | Umfassende Anwendungen wie Marketing, Finanzen und Betrugserkennung. | Kann in fast jedem Unternehmen eingesetzt werden, da es sich auf die Prozessoptimierung innerhalb des Geschäftsbetriebs konzentriert. |
Ähnlichkeiten zwischen Data Mining und Process Mining
Trotz ihrer Unterschiede gibt es einige Gemeinsamkeiten zwischen Data Mining und Process Mining.
- Datengesteuert: Beide verlassen sich auf Datenanalysen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Verwendung von Algorithmen: Setzen Sie statistische und rechnerische Techniken ein.
- Business Intelligence-Integration: Helfen Sie dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Umgang mit großen Datensätzen: Kann große Mengen an Informationen verarbeiten.
Wann sollte Data Mining und/oder Process Mining verwendet werden?
Die Entscheidung, entweder Data Mining oder Process Mining einzusetzen, hängt von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens ab. Hier sind ein paar Überlegungen für jeden:
Verwenden Sie Data Mining:
- Um Trends zu erkennen und versteckte Muster in großen Datensätzen aufzudecken.
- Entwicklung von Vorhersagemodellen für die Entscheidungsfindung oder Wissensentdeckung.
- Um Markttrends und Kundenverhalten zu analysieren.
- Um Betrug oder Anomalien in Finanzdaten zu erkennen.
Einsatz von Process Mining:
- Um tatsächliche Geschäftsprozesse zu visualisieren und zu optimieren.
- Um betriebliche Ineffizienzen zu identifizieren.
- Um die Einhaltung vordefinierter Verfahren oder Branchenvorschriften sicherzustellen. Process Mining kann zeigen, wo Personen von den erforderlichen Verfahren abweichen, ob diese Abweichungen Probleme verursachen und ob die offiziellen Verfahren möglicherweise aktualisiert werden müssen.
- Implementierung von Automatisierungs- und Transformationsinitiativen.
Integration von Data Mining und Process Mining
Obwohl diese beiden Techniken unterschiedlich sind, können sie sich gegenseitig ergänzen, wenn sie effektiv integriert werden. So können sie zusammenarbeiten:
- Verbesserte Einblicke: Data Mining kann Verhaltensmuster von Kunden aufdecken, während Process Mining zeigen kann, wie diese Verhaltensweisen Arbeitsabläufe beeinflussen.
- Strategische Entscheidungsfindung: Die Kombination der breiteren Trends, die durch Data Mining identifiziert werden, mit den operativen Erkenntnissen aus dem Process Mining ermöglicht eine bessere strategische Planung.
- Kontinuierliche Verbesserung: Nutzen Sie Data Mining, um langfristige Trends zu identifizieren, und Process Mining, um unmittelbare Ineffizienzen zu beheben.
Ein Einzelhändler kann beispielsweise Data Mining verwenden, um die Kundennachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen, und Process Mining, um Bestandsverwaltungsprozesse zu rationalisieren, um diese Nachfrage effizient zu erfüllen.
Was bedeutet das für Unternehmen?
Für die meisten Unternehmen ist die Botschaft klar: Sie können wahrscheinlich beide Ansätze nutzen. Data Mining hilft Ihnen, Ihren Markt und Ihre Kunden zu verstehen. Process Mining hilft Ihnen, Ihre Abläufe zu verstehen und zu verbessern.
Die Unternehmen, die den größten Nutzen aus diesen Tools ziehen, sind diejenigen, die diese Unterscheidung verstehen und jedes Tool angemessen einsetzen. Sie nutzen Data Mining, um Chancen zu erkennen, und Process Mining, um effizient zu arbeiten.
Letztlich geht es nicht darum, sich zwischen Data Mining und Process Mining zu entscheiden. Es geht darum, zu verstehen, dass es unterschiedliche Werkzeuge für verschiedene Aufgaben gibt. Genauso wie Sie nicht versuchen würden, eine Schraube einzuschlagen, möchten Sie auch nicht versuchen, Data Mining zu nutzen, um Ihre Prozesse zu verstehen, oder Process Mining zur Vorhersage des Kundenverhaltens.
Die klügsten Unternehmen werden beide nutzen, jedes für das, was es am besten kann. Und sie werden gewinnen, weil sie sowohl ihren Markt verstehen als auch effizient arbeiten. Im Geschäftsleben ist das meist eine unschlagbare Kombination.
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