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Daten-Mining vs. Prozess-Mining: Verständnis der wichtigsten Unterschiede und ihrer Auswirkungen auf das Geschäft

Daten-Mining vs. Prozess-Mining: Verständnis der wichtigsten Unterschiede und ihrer Auswirkungen auf das Geschäft

Kim Scott

Senior Consultant

Unternehmen sind heute von Daten überflutet und in Prozessen verstrickt. Sie sammeln endlose Informationsströme: Kundenklicks, Verkaufszahlen, Mitarbeiterkennzahlen und Systemprotokolle. Gleichzeitig werden ihre Geschäftsprozesse immer komplexer – Bestellungen durchlaufen Dutzende von Schritten, Kundenservice-Anfragen springen zwischen Abteilungen hin und her, und Lieferketten erstrecken sich über Kontinente. 

Die Komplexität all dessen zu verstehen, ist nicht nur schwierig – es wird unmöglich, dies manuell zu tun. Deshalb wenden sich Unternehmen dem Data Mining und Process Mining zu. Diese beiden Ansätze gehen verschiedene Aspekte des gleichen grundlegenden Problems an: Wie man Rohinformationen in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. 

Beide Werkzeuge extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus Daten, aber sie tun dies auf grundsätzlich unterschiedliche Weise. Das Verständnis der Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden kann Unternehmen 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 
  • Die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten 
  • Anwendungsfälle und umsetzbare Erkenntnisse für Unternehmen, die operative Exzellenz erreichen möchten 

 

Was ist Data Mining?

Data Mining ist eine Technik, die verwendet wird, um große Datensätze zu analysieren und Muster, Beziehungen und Trends zu entdecken. Dieses Gebiet nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen (z. B. Assoziationsregel-Lernen, Regressionsanalyse), um Daten zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die ansonsten für Menschen schwer manuell zu erkennen wären. 

Das Hauptziel des Data Mining ist es, bedeutsame Informationen zu extrahieren, die strategische Entscheidungen lenken können. 

 

Wie funktioniert Data Mining?

Traditionelle Data-Mining-Methoden nutzen verschiedene Data-Mining-Tools und -Techniken, von Statistik über maschinelles Lernen bis hin zu künstlicher Intelligenz, um historische Daten zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Der Prozess umfasst in der Regel: 

  • Datensammlung und -vorbereitung: Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und bereinigen, um Genauigkeit zu gewährleisten. 
  • Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, um einen einheitlichen Datensatz zu erstellen. 
  • Datenanalyse: Data-Mining-Techniken und -Algorithmen verwenden, um Muster und Beziehungen in den Daten zu finden. 
  • Interpretation und Bewertung: Die Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse übersetzen. 

 

Beispiel für Data Mining

Ein klassisches Beispiel ist die (möglicherweise apokryphe) Geschichte eines Supermarkts, der durch Data Mining herausfand, dass Menschen, die Windeln kaufen, oft gleichzeitig Bier kaufen. Das macht im Nachhinein Sinn – neue Eltern sind zu Hause und wollen Bier –, aber niemand hätte es ohne die Analyse der Daten erraten. 

Data Mining ist besonders gut darin, diese nicht offensichtlichen Verbindungen zu finden. Aber es geht über das Finden von Korrelationen hinaus. 

Stellen Sie sich eine Bank vor, die Data Mining einsetzt, um Betrug zu erkennen. Die Data-Mining-Software könnte feststellen, dass betrügerische Transaktionen oft in einer bestimmten Reihenfolge auftreten: Zuerst ein kleiner Testkauf, dann eine Reihe größerer Käufe. Kein Mensch würde dieses Muster über Millionen von Transaktionen hinweg erkennen, aber Data Mining kann es leicht finden. 

 

Was ist Process Mining?

Process Mining existiert, weil Organisationen oft nicht genau wissen, wie ihre Prozesse funktionieren. Sie haben offizielle Flussdiagramme, die zeigen, wie Dinge eigentlich funktionieren sollten, aber die Realität ist oft unordentlicher. Diese Unordnung führt zu Ineffizienzen. 

Eine Studie von IDC ergab, dass betriebliche Ineffizienz Unternehmen jährlich 20–30 % ihres Umsatzes kostet. Das ist eine Menge Geld, das verschwendet wird, weil 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) erstellt werden, um darzustellen, zu verstehen und zu analysieren, wie Prozesse in der Praxis ausgeführt werden. 

Process Mining zielt nicht nur darauf ab, die vorhandenen Daten zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse zu visualisieren und zu optimieren. Diese Technik erstellt eine detaillierte „Ist“-Karte der operativen Prozesse, identifiziert Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen von den Standardarbeitsanweisungen. 

 

Wie funktioniert Process Mining?

Process Mining funktioniert, indem es die digitalen Spuren liest, die in Ihren Unternehmenssystemen hinterlassen werden. Jedes Mal, wenn jemand in Ihrer Unternehmenssoftware etwas tut – eine Bestellung erstellt, eine Rechnung genehmigt, einen Kundenrekord aktualisiert – wird ein Protokolleintrag erstellt. 

Process Mining-Tools verknüpfen diese Einträge miteinander, um Ihnen genau zu zeigen, wie die Arbeit durch Ihre Organisation fließt. 

Der Ansatz ist systematisch: 

  • Datenextraktion: Sammeln von Ereignisprotokollen aus Unternehmenssystemen wie ERP, CRM und BPM. Die Daten müssen „sauber“ sein und müssen manchmal aus verschiedenen Quellen kombiniert werden, bevor sie im nächsten Schritt verwendet werden können. 
  • Prozessentdeckung und Datenvisualisierung: Erstellen von visuellen Darstellungen (Prozesskarten) der tatsächlichen Prozesse auf Basis von Ereignisprotokolldaten. 
  • Konformitätsprüfung: Vergleichen des entdeckten Prozesses mit vordefinierten Modellen, um Abweichungen zu identifizieren. 
  • Prozessverbesserung: Analysieren des Prozesses, um Engpässe und Ineffizienzen zu identifizieren, Trends und Muster zu entdecken, die andernfalls möglicherweise nicht klar wären, und dann Verbesserungen vorzuschlagen. 

 

Beispiel für Process Mining 

Im Supply Chain Management kann Process Mining verwendet werden, um den Fluss von Materialien und Waren von Lieferanten zu Kunden abzubilden. Durch die Visualisierung des Supply Chain Prozesses können Unternehmen Verzögerungen oder Ineffizienzen identifizieren, wie z. B. langsam drehende Bestände oder Versandverzögerungen, und Verbesserungen vornehmen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und Kosten zu senken. 

Ein Fertigungsunternehmen könnte Process Mining verwenden, um zu verstehen, warum einige Bestellungen länger dauern als andere. Die Process-Mining-Software könnte aufdecken, dass Bestellungen über einer bestimmten Größe immer verzögert werden, weil sie einen zusätzlichen Genehmigungsschritt erfordern, der im ursprünglichen Prozessdesign nicht vorgesehen war. 

 

Hauptunterschiede zwischen Process Mining und Data Mining

Während sowohl Data Mining als auch Process Mining darauf abzielen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, unterscheiden sich ihre Schwerpunkte und Methodologien. Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede aufschlüsseln: 

Zweck und Fokus 

Process Mining: 

  • Konzentriert sich darauf, wie Prozesse durch eine Organisation fließen 
  • Erstellt visuelle Darstellungen der tatsächlichen Prozessexekution 
  • Identifiziert betriebliche Ineffizienzen und Engpässe 

 

Data Mining: 

  • Analysiert breitere Muster und Beziehungen in Daten 
  • Entdeckt verborgene Erkenntnisse und Trends 
  • Sagt zukünftige Ergebnisse basierend auf historischen statischen Daten voraus 
  • Konzentriert sich auf bestehende Muster innerhalb von Datensätzen 

 

Datenquellen und Analyse 

Process Mining: 

  • Verwendet hauptsächlich Ereignisprotokolle aus Unternehmenssystemen 
  • Analysiert sequentielle Aktivitäten und Zeitstempel 
  • Verfolgt Prozessvariationen und Abweichungen 
  • Erstellt Prozesskarten aus Daten, die leicht mit zusätzlichen Ausführungen des Prozesses aktualisiert werden können, und nutzt KI-basierte Predictive Analytics, um Probleme zu identifizieren, bevor sie auftreten 

 

Data Mining: 

  • Verwendet strukturierte und unstrukturierte Big Data aus verschiedenen Quellen 
  • Analysiert statische historische Daten 
  • Wendet statistische und mathematische Modelle an 
  • Erstellt prädiktive Modelle und Musteranalysen 

 

Anwendungen und Ergebnisse

 

Process Mining: 

  • Prozessoptimierung und Verbesserung 
  • Compliance-Überwachung und Audits 
  • Verbesserung der Betriebseffizienz 
  • Workflow-Standardisierung 
  • Identifikation von Automatisierungsmöglichkeiten 

 

Data Mining: 

  • Analyse des Kundenverhaltens 
  • Markttrendanalyse 
  • Risikobewertung 
  • Betrugserkennung 
  • Produktempfehlungssysteme 

 

Ähnlichkeiten zwischen Data Mining und Process Mining

Trotz ihrer Unterschiede gibt es mehrere Ähnlichkeiten zwischen Data Mining und Process Mining. 

  • Datengetrieben: Beide stützen sich auf Datenanalysen, um Erkenntnisse zu gewinnen. 
  • Einsatz von Algorithmen: Sie verwenden statistische und rechnerische Techniken. 
  • Integration von Business Intelligence: Sie helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. 
  • Verarbeitung großer Datensätze: Sie sind in der Lage, enorme Datenmengen zu verarbeiten. 

 

Wann man Data Mining und/oder Process Mining einsetzen sollte

Die Entscheidung, entweder Data Mining oder Process Mining zu verwenden, hängt von den spezifischen Bedürfnissen eines Unternehmens ab. Hier sind einige Überlegungen für jedes: 

Verwenden Sie Data Mining:

  • Um Trends zu identifizieren und verborgene Muster in großen Datensätzen zu entdecken. 
  • Um prädiktive Modelle für die Entscheidungsfindung oder Wissensentdeckung zu entwickeln. 
  • Um Markttrends und Kundenverhalten zu analysieren. 
  • Um Betrug oder Anomalien in Finanzdaten zu erkennen. 

 

Verwenden Sie Process Mining:

  • Um tatsächliche Geschäftsprozesse zu visualisieren und zu optimieren. 
  • Um betriebliche Ineffizienzen zu identifizieren. 
  • Um die Einhaltung vordefinierter Verfahren oder branchenspezifischer Vorschriften sicherzustellen. Process Mining kann zeigen, wo Menschen von den erforderlichen Verfahren abweichen, ob diese Abweichungen Probleme verursachen und ob die offiziellen Verfahren aktualisiert werden müssen. 
  • Um Automatisierungs- und Transformationsinitiativen umzusetzen. 

 

Integration von Data Mining und Process Mining

Obwohl diese beiden Techniken unterschiedlich sind, können sie sich ergänzen, wenn sie effektiv integriert werden. So können sie zusammenarbeiten: 

  • Erweiterte Erkenntnisse: Data Mining kann Muster im Kundenverhalten aufdecken, während Process Mining zeigt, wie diese Verhaltensweisen Arbeitsabläufe beeinflussen. 
  • Strategische Entscheidungsfindung: Die Kombination der breiteren Trends, die durch Data Mining identifiziert wurden, mit den operativen Erkenntnissen aus Process Mining ermöglicht eine bessere strategische Planung. 
  • Kontinuierliche Verbesserung: Verwenden Sie Data Mining, um langfristige Trends zu identifizieren, und Process Mining, um unmittelbare Ineffizienzen zu beheben. 

 

Beispielsweise könnte ein Einzelhändler Data Mining nutzen, um die Kundennachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen, und Process Mining, um die Bestandsmanagementprozesse zu optimieren, um dieser Nachfrage effizient gerecht zu werden. 

 

Vergleich zwischen Data Mining und Process Mining

Die folgende Vergleichstabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Mining und Process Mining zur besseren Verständlichkeit:

Merkmal Data Mining Process Mining
Analyseebene Identifikation von Mustern, Trends und Zusammenhängen in großen Datensätzen. Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen mithilfe von Ereignisprotokollen.
Datenquelle Verschiedene Quellen, darunter strukturierte Daten aus Datenbanken und Data Warehouses sowie teilweise unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Webaktivitäten. Ereignisprotokolle aus Unternehmenssystemen wie ERP, CRM oder BPM-Plattformen.
Methodik Nutzt statistische und maschinelle Lerntechniken, um Muster und Zusammenhänge automatisch zu entdecken. Verwendet Prozessentdeckung, Konformitätsprüfung, Prozessverbesserung und prädiktive Analysen.
Art der Analyse Führt eine statische Analyse von Daten durch, um allgemeine Trends zu identifizieren. Konzentriert sich auf den Ablauf von Aktivitäten innerhalb von Prozessen.
Zeitlicher Fokus Betont historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Trends. Fokussiert sich auf „Echtzeit-“ und historische Prozessausführungen.
Umgang mit Ausnahmen Außreißer werden oft verworfen. Analysiert Abweichungen und Ausnahmen zur Prozessverbesserung.
Ergebnis Prädiktive Modelle, Muster, Trends. Prozessmodelle/Flussdiagramme, Engpassidentifikation, prädiktive Analyse zukünftigen Verhaltens.
Geschäftlicher Nutzen Identifikation verborgener Muster und Zusammenhänge in Daten. Visualisierung tatsächlicher Prozesse und Identifikation von Ineffizienzen.
Anwendungsbereich Breite Anwendungsmöglichkeiten, z. B. im Marketing, Finanzwesen und bei der Betrugserkennung. Kann in nahezu jedem Unternehmen eingesetzt werden, da es sich auf die Optimierung von Geschäftsprozessen konzentriert.

 

Was das für Unternehmen bedeutet

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 Betriebsabläufe zu verstehen und zu verbessern. 

Die Unternehmen, die den meisten Nutzen aus diesen Werkzeugen ziehen, sind die, die diesen Unterschied verstehen und jedes Werkzeug angemessen einsetzen. Sie nutzen Data Mining, um Chancen zu erkennen, und Process Mining, um effizient auszuführen. 

Letztlich geht es nicht darum, sich zwischen Data Mining und Process Mining zu entscheiden. Es geht darum, zu verstehen, dass es unterschiedliche Werkzeuge für unterschiedliche Aufgaben gibt. Genau wie Sie keinen Schraubendreher zum Hämmern eines Nagels verwenden würden, wollen Sie auch nicht versuchen, Data Mining zu verwenden, um Ihre Prozesse zu verstehen oder Process Mining, um das Kundenverhalten vorherzusagen. 

Die klügsten Unternehmen werden beide nutzen, jeweils für das, was es am besten kann. Und sie werden gewinnen, weil sie sowohl ihren Markt verstehen als auch effizient ausführen. Das ist in der Geschäftswelt meistens eine unschlagbare Kombination. 

Wenn Sie bereit sind, den nächsten Schritt in der Verbesserung Ihrer Geschäftsprozesse zu gehen, kann Ihnen die Process Intelligence Plattform von iGrafx dabei helfen, Ihre Abläufe zu transformieren und mit Ihren Geschäftsstrategien in Einklang zu bringen. Buchen Sie noch heute eine Demo, um zu erfahren, wie Process Mining neue Möglichkeiten für Ihr Unternehmen eröffnen kann. 

 

 

 

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