Die meisten Teams, mit denen ich spreche, haben Dashboards. Gute sogar. Umsatz nach Quartal, Ticketvolumen nach Woche, Pipeline-Konversion nach Phase. Die Zahlen werden aktualisiert. Die Farben sind überwiegend grün. Und doch kann irgendwie niemand erklären, warum der Order-to-Cash-Zyklus weiterhin 19 Tage dauert, obwohl im dokumentierten Prozess 7 Tage vorgesehen sind.
Genau diese Lücke – zwischen Daten zu haben und zu verstehen, was tatsächlich passiert – schließt Business Process Intelligence. Und es handelt sich um ein grundlegend anderes Problem als das, für dessen Lösung traditionelle BI entwickelt wurde.
Das Dashboard kann täuschen
- Business Process Intelligence analysiert, wie Workflows tatsächlich ausgeführt werden, nicht nur welche Ergebnisse sie liefern.
- Traditionelle Business Intelligence berichtet über aggregierte Kennzahlen; Process Intelligence nutzt Event-Logs, um reale Ablauffolgen zu rekonstruieren.
- Process Mining ist der zentrale Mechanismus – es liest Log-Sequenzen, um offenzulegen, was tatsächlich passiert ist, Schritt für Schritt.
- 43 % der Unternehmen erwarteten, dass Process Intelligence ihnen innerhalb eines Jahres zu strategischen Wettbewerbsvorteilen verhilft – nicht nur zu mehr Effizienz.
- Sie benötigen keine Automatisierung im Unternehmensmaßstab, bevor BPI sinnvoll wird. Der Umfang ist wichtiger als der Reifegrad.
Was Business Process Intelligence tatsächlich bedeutet
Business Process Intelligence (BPI) bezeichnet die Praxis, operative Daten zu erfassen, zu analysieren und kontinuierlich zu überwachen, um zu verstehen, wie Geschäftsprozesse tatsächlich ablaufen – und nicht, wie sie in einem Flussdiagramm ablaufen sollten.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Traditionelle BI beantwortet auf Ergebnisebene die Frage „Was ist passiert?“: Umsatz, Mitarbeiterzahl, Ticketlösungsquote. Business Process Intelligence beantwortet auf Ausführungsebene die Frage „Wie ist es Schritt für Schritt passiert?“: Welchen Weg nahm jede Bestellung, wo geriet sie ins Stocken, welche Schritte liefen in der falschen Reihenfolge ab und was war bei den Fällen anders, die scheiterten?
In der Praxis bedeutet das, dass BPI Event-Logs, Audit-Aufzeichnungen und Daten zu Systeminteraktionen aus den Tools verarbeitet, die Ihre operativen Abläufe bereits unterstützen. Anschließend werden Analysen angewandt, um die tatsächlichen Workflow-Pfade zu rekonstruieren, die Ihre Prozesse durchlaufen haben. Nicht die angenommenen Pfade. Sondern die, die Spuren hinterlassen haben.
Dabei handelt es sich nicht um eine separate Disziplin außerhalb von BI. Es ist eine gezielte Anwendung analytischer Methoden, die sich speziell auf Prozessabläufe statt auf aggregierte Geschäftsergebnisse richtet. Die beantwortete Frage ist eine andere, die verwendeten Daten sind andere – und für Verantwortliche im operativen Bereich, die beobachten, dass ein Prozess ohne offensichtliche Erklärung schlechter als erwartet funktioniert, ist genau dieser Unterschied entscheidend.
Ein Verständnis des Prozesses erhalten Sie nicht über ein Vertriebsdashboard. Sie erhalten Ergebnisse. BPI liefert Ihnen die darunterliegende Ausführungsebene – und dort liegen die eigentlichen Probleme.
Process Intelligence vs. Business Intelligence – wo der Unterschied sichtbar wird
Beide Ansätze arbeiten mit Geschäftsdaten und liefern analytische Ergebnisse. Doch sie stellen grundlegend unterschiedliche Fragen, und das prägt alle Aspekte ihrer Funktionsweise.
| Business Intelligence | Process Intelligence |
|---|---|
| Fokusbereich | Geschäftsergebnisse und aggregierte Kennzahlen |
| Primäre Datenquelle | Strukturierte Geschäftsdaten: Umsatz, Mitarbeiterzahl, Konversionsraten |
| Beantwortete Frage | Was ist passiert? Wie viel? Im Vergleich zu was? |
| Was allein nicht beantwortet werden kann | Warum ein Prozess dauerhaft schlechter abschneidet oder wo der Engpass tatsächlich liegt |
Die praktische Lücke zeigt sich, wenn ein Team auf einem BI-Dashboard sieht, dass die Auftragsbearbeitung 19 Tage dauert, und fragt: „Warum?“ Das Dashboard weiß es nicht. Es wurde nicht dafür entwickelt, es zu wissen.
Prozessanalysen schließen diese Lücke, indem sie mit Daten auf Event-Ebene arbeiten – den tatsächlichen Zeitstempeln dafür, wann jeder Schritt begann, wer ihn bearbeitet hat, welches System beteiligt war und was anschließend geschah. Das unterscheidet sich von Berichten über aggregierte Geschäftsdaten wie monatliche Umsätze oder Supportvolumen.
Keiner der beiden Ansätze ersetzt den anderen. Wenn Sie jedoch verstehen möchten, warum ein kritischer Workflow hinter den Erwartungen zurückbleibt, und Ihnen nur ein BI-Dashboard zur Verfügung steht, fehlt Ihnen die Ebene, die die bereits gemessenen Ergebnisse erklärt.
So funktioniert Process Intelligence – Event-Logs, Process Mining und KI
Die Mechanik ist es wert, verstanden zu werden, weil sie erklärt, warum Process-Intelligence-Tools Daten benötigen, die traditionelle BI nicht verarbeitet.
BPI beginnt mit Event-Logs. Jedes moderne Geschäftssystem – Ihr ERP, CRM, Ticketing-Tool oder Ihre Beschaffungsplattform – erstellt bei jedem Ereignis einen Eintrag: Bestellung erstellt, Rechnung erhalten, Ticket zugewiesen, Genehmigung eingereicht. Diese Einträge bilden eine strukturierte Historie dessen, was tatsächlich ausgeführt wurde, wann und in welcher Reihenfolge. Process Intelligence verarbeitet diese Logs zusammen mit Audit-Tabellen und Daten zu Benutzerinteraktionen und nutzt sie als Rohmaterial für die Analyse.
Darauf aufbauend rekonstruieren Process-Mining-Algorithmen die tatsächlichen Workflow-Pfade Ihrer Prozesse. Kein theoretisches Modell. Kein Prozessdiagramm an der Wand. Sondern die tatsächlich stattgefundenen Pfade, abgeleitet aus der Ereignisabfolge in den Logs. So finden Sie heraus, dass Ihr „Standard“-Bestellprozess in Wirklichkeit 14 verschiedene Varianten durchläuft, von denen drei für 80 % der Verzögerungen verantwortlich sind.
Künstliche Intelligenz erweitert dies erheblich. Moderne Plattformen kombinieren Process Intelligence und Process Mining mit KI, um über die Erkennung historischer Muster hinauszugehen und aktive Überwachung sowie Prognosen zu ermöglichen. Der Process-Intelligence-Ansatz von Celonis ist hier ein Referenzpunkt: Process Mining wird mit KI verbunden, um Abweichungen sichtbar zu machen, vorherzusagen, bei welchen Fällen Probleme wahrscheinlich sind, und Korrekturmaßnahmen zu empfehlen – nicht nur im Nachhinein, sondern während der Prozess läuft.
Process Mining als zentraler Datenmechanismus
Process Mining verwandelt rohe Event-Log-Sequenzen in Informationen, die Sie tatsächlich lesen und für Maßnahmen nutzen können.
Traditionelles Process Mining liest die Zeitstempel und Fallkennungen in Ihren Event-Logs und nutzt anschließend Process-Mining-Algorithmen, um die tatsächlichen Pfade zu rekonstruieren, die jede Prozessinstanz von Anfang bis Ende genommen hat. Das Ergebnis ist ein Prozessmodell, das auf realem Verhalten und nicht auf Annahmen basiert.
Der Unterschied zum Standardreporting liegt im Detailgrad. Sie betrachten keinen Durchschnittswert. Sie betrachten jeden Pfad, den jeder Fall durchlaufen hat: den idealen Pfad, Nachbearbeitungsschleifen, Fälle, die Schritte übersprungen haben, die sie nicht hätten überspringen dürfen, und Genehmigungen, die vier Tage unbearbeitet lagen, weil sie am Freitagnachmittag in der Warteschlange einer Person landeten.
Implementierungen von Process-Mining-Lösungen machen diese Varianten typischerweise automatisch sichtbar und priorisieren sie nach Häufigkeit sowie nach dem Grad ihrer Abweichung vom vorgesehenen Ablauf. Fälle, die in der Aggregation unauffällig wirken, enthalten bei Einzelbetrachtung häufig die teuersten Prozessvarianten. Traditionelles Process Mining ist der Ausgangspunkt; moderne Plattformen ergänzen diese Grundlage um KI.
Echtzeitüberwachung und prädiktive Funktionen
Process Intelligence ist nicht nur rückblickend. Das ist die Version, die sich die meisten Teams vorstellen, wenn sie erstmals damit in Berührung kommen: eine Karte dessen erstellen, was im letzten Quartal passiert ist, den Engpass finden, ihn beheben. Das ist nützlich, zeigt aber nur die halbe Wahrheit.
Moderne Process-Intelligence-Tools bieten Echtzeittransparenz über Prozessdaten: Live-Dashboards, die zeigen, wo sich Fälle aktuell befinden, welche hinter dem Zeitplan liegen und welche aufgrund ihres bisherigen Pfads voraussichtlich Fristen verpassen werden. Process Intelligence bietet proaktive und prädiktive Optimierung, nicht nur historische Berichterstattung.
Die präskriptive Ebene geht noch weiter. Statt lediglich anzuzeigen: „Sie haben einen Engpass bei der Kreditgenehmigung“, nennt Ihnen eine gut konfigurierte Plattform die heute gefährdeten Fälle und schlägt konkrete Maßnahmen vor: Dieses Konto eskalieren, diese Bestellung umleiten, diesen Lieferanten zur Prüfung markieren. Die Überwachung der Prozessleistung wird von rückblickend zu operativ.
Das ist eine bedeutende Veränderung. Es ist der Unterschied zwischen dem Lesen eines Unfallberichts und einer Warnung, bevor Sie die Kreuzung erreichen.
Die Stärke von Process Intelligence – wo sie tatsächlich Kennzahlen verändert
In frühen Gesprächen über BPI beobachte ich ein wiederkehrendes Muster. Teams erwarten, dass damit etwas Dramatisches aufgedeckt wird – ein einzelner verborgener Engpass, der nach seiner Beseitigung alles verändert. Manchmal passiert das. Häufiger entsteht der Wert durch zunehmende Klarheit: Sie wissen endlich, welche Prozessvarianten Sie am meisten kosten, welche Automatisierungsziele sich tatsächlich lohnen und wo Ihre Compliance-Risiken unbemerkt liegen.
Die Daten von HFS Research aus einer Umfrage von 2023 bringen dies präziser auf den Punkt: 43 % der geschäftlichen Befragten erwarteten, dass Process Intelligence ihnen innerhalb eines Jahres helfen würde, Daten strategisch zu nutzen, um sich in ihren Märkten durchzusetzen. Nicht nur, um Prozesse effizienter auszuführen – sondern um anders zu konkurrieren. Das ist eine wichtige Aussage darüber, wo Unternehmen den Wert von Process Intelligence erwarten.
📊 Die Zahlen im Überblick:
In einer Umfrage von HFS Research identifizierten 43 % der Befragten Process Intelligence als Instrument für strategische Marktvorteile innerhalb eines Zeitraums von 12 Monaten – nicht nur für operative Effizienz. Das ist bemerkenswert, weil BPI damit derselben strategischen Kategorie wie BI-Investitionen zugeordnet wird und nicht nur Prozessverbesserungsprogrammen. Die Einführung von Process Intelligence wird zunehmend als Wettbewerbsfrage und nicht allein als Maßnahme zur Kostensenkung betrachtet.
Die Optimierung von Geschäftsprozessen durch BPI konzentriert sich meist auf einige spezifische Bereiche, in denen die Lücke zwischen Daten und Entscheidungen besonders kostspielig ist.
Engpässe in Order-to-Cash und Procure-to-Pay identifizieren
Verantwortliche für Operations und Process Excellence nutzen BPI, um die tatsächlichen Prozessabläufe in Workflows mit hohem Volumen und hoher Bedeutung zu kartieren. Order-to-Cash und Procure-to-Pay sind die klassischen Beispiele, weil beide auf dem Papier gut dokumentiert sind und in der Praxis regelmäßig komplex verlaufen.
In einer McKinsey-Analyse zur Order-to-Cash-Optimierung wird als erster Schritt beschrieben, den Prozess zunächst genau kennenzulernen: zu verstehen, wo Wert verloren geht, wo Bestellungen hängen bleiben und welchen realistischen Wert eine Neugestaltung des Prozesses schaffen könnte. Prozessmapping auf Basis von Event-Log-Daten macht dies konkret. Sie erkennen, welche Prozessvarianten den größten Anteil an der Durchlaufzeit verursachen, wo sich Auftragssperren ansammeln und welche Genehmigungsschritte die höchste Varianz aufweisen.
Dieselbe Logik gilt für Procure-to-Pay. Eine Fallstudie eines Versorgungsunternehmens von Strive BPM dokumentiert genau das: Process Mining wurde auf ERP-Event-Logs angewendet, um Nachbearbeitungsschleifen, nicht konforme Pfade und Genehmigungsverzögerungen sichtbar zu machen, die in aggregierten Berichten unsichtbar waren. Prozessineffizienzen, die aggregierte KPIs glätten, werden sichtbar, wenn Sie einzelne Prozessinstanzen und ihre Varianten betrachten.
Automatisierung priorisieren und ROI mit realen Ausführungsdaten validieren
CIOs und Kompetenzzentren für Automatisierung stehen vor einem wiederkehrenden Problem: Es gibt mehr Automatisierungskandidaten als Kapazitäten für ihre Umsetzung, und die falsche Auswahl ist teuer. Daten zur Prozessausführung beantworten die Priorisierungsfrage direkt.
Statt eine Automatisierungsroadmap auf Basis von Stakeholder-Interviews und Bauchgefühl zu erstellen, bauen Sie sie auf Evidenz auf. Welche Schritte werden am häufigsten ausgeführt? Welche haben die meisten manuellen Berührungspunkte? Wo weicht die Prozessausführung dauerhaft vom vorgesehenen Pfad ab? Die Antworten stammen aus den Event-Logs, nicht aus einem Workshop.
Und sobald eine Automatisierung von Geschäftsprozessen eingerichtet ist, validieren dieselben Daten, ob sie funktioniert hat. Investitionen in Robotic Process Automation sind bekanntermaßen schwer nachträglich zu messen. BPI liefert Ihnen einen echten Vorher-Nachher-Vergleich – gleicher Prozess, gleiche Event-Log-Struktur, anderes Ausführungsmuster. Sie erkennen, ob sich der Engpass verlagert, aufgelöst oder lediglich auf den nächsten nachgelagerten Schritt verschoben hat.
Letzteres passiert häufiger, als es die ROI-Folie vermuten lässt.
Einsatzbereiche von Process Intelligence in Teams – Operations, Risiko und Customer Experience
Process Intelligence liefert unterschiedlichen Teams unterschiedliche Vorteile. Jeder Anwendungsfall ist konkret genug, dass Sie Ihre Situation in der Beschreibung wiedererkennen sollten, wenn Sie eine dieser Rollen innehaben.
- Verantwortliche für Operations und Process Excellence
Prozesserkennung und Engpassmapping in Workflows mit hohem Volumen wie Procure-to-Pay und Order-to-Cash. Das konkrete Ergebnis sind kürzere Durchlaufzeiten und weniger manuelle Eingriffe – der anfängliche Nutzen besteht jedoch zunächst darin, zu wissen, welche Prozessvarianten existieren und welche die meisten Verzögerungen verursachen. Die meisten Operations-Teams sind überrascht, wie viele Varianten ihr „Standardprozess“ tatsächlich durchläuft.
- CIOs und Verantwortliche für digitale Transformation
Priorisierung von Automatisierungsinvestitionen auf Basis tatsächlicher Daten zur Prozessausführung statt auf Grundlage von Stakeholder-Schätzungen. Process Intelligence zeigt Ihnen, wo Automatisierung die größte Wirkung erzielen wird, bevor Sie etwas entwickeln. Außerdem liefert sie den Messrahmen zur späteren ROI-Validierung – etwas, das den meisten Automatisierungsprogrammen fehlt.
- Risiko- und Compliance-Teams
Erkennung von Abweichungen gegenüber definierten Prozessstandards sowie prüfbare Aufzeichnungen darüber, wie Prozesse tatsächlich abliefen. Diesen Anwendungsfall unterstützt Process Intelligence fast nebenbei: Da Sie bereits jeden Schritt zu Analysezwecken protokollieren, erhalten Sie als Nebenprodukt einen vollständigen Audit-Trail. Compliance-Verstöße und nicht standardisierte Genehmigungspfade werden automatisch sichtbar, nicht erst durch regelmäßige Audits.
- Verantwortliche für Produkt und Customer Experience
Mapping von Reibungspunkten in kundenorientierten Prozessen. Wo bleiben Supportfälle vor ihrer Lösung hängen? Welchen tatsächlichen Weg nimmt eine Kundenbeschwerde durch Ihr Unternehmen? Prozesseinblicke auf dieser Ebene ermöglichen es CX-Verantwortlichen, Entscheidungen auf Basis beobachteten Verhaltens statt angenommener Journeys zu treffen. Wenn Sie Prozessdaten aus Ticketing-Systemen und CRM-Interaktionsaufzeichnungen einbeziehen, erkennen Sie Muster, die keine Umfrage erfassen kann.
Missverständnisse, die Business-Process-Intelligence-Projekte in die falsche Richtung führen
Ich sage es direkt: Die meisten BPI-Projekte, die innerhalb der ersten sechs Monate ins Stocken geraten, scheitern aus einem von drei Gründen. Keiner davon ist technischer Natur. Es geht immer darum, was das Team zu Beginn erwartet hat.
Die folgenden Missverständnisse sind nicht theoretisch. Sie tauchen regelmäßig bei der Einführung von Prozessen auf, und jedes führt zu einem erkennbaren Fehlermuster.
„Wir haben bereits Dashboards“ ist nicht dasselbe wie Prozesssichtbarkeit
Das häufigste Missverständnis, dem ich begegne. Ein Team verfügt bereits über solides BI-Reporting, betrachtet den BPI-Vorschlag als redundant und priorisiert ihn entweder nachrangig oder grenzt ihn so stark ein, dass er nicht wirklich funktioniert.
Das Problem liegt darin, worauf die beiden Ansätze tatsächlich blicken. Business Intelligence aggregiert strukturierte Geschäftsdaten: Summen, Durchschnittswerte und Trends im Zeitverlauf. Sie zeigt Ihnen, welche Ergebnisse das Unternehmen erzielt. Business Process Intelligence nutzt Event-Logs und End-to-End-Prozessflussdaten, um zu rekonstruieren, wie Arbeit durch Systeme bewegt wurde. Das ist keine identische Informationsebene.
Prozessmodellierung auf Basis von Event-Daten zeigt Ihnen, warum die Ergebnisse so aussehen, wie sie aussehen. Der Zustand von Geschäftsprozessen – welche Varianten laufen, wo sie auseinanderlaufen, wie hoch die Abweichungsrate ist – ist in einem Umsatzdashboard nicht sichtbar. Dafür benötigen Sie die detaillierteren Ausführungsdaten. Teams, die bereits Dashboards haben und BPI als redundante Investition behandeln, betrachten die richtige Antwort auf eine andere Frage.
Warum Process Intelligence nicht nur historische Analysen betrifft
Eine BPI-Einführung ausschließlich für rückblickendes Reporting auszulegen, ist der zweite große Fehler. Teams planen quartalsweise Prozessprüfungen, historische Engpassanalysen und gelegentliche Audit-Unterstützung – und übersehen damit, was Echtzeitüberwachung tatsächlich ermöglicht.
Process Intelligence bietet Live-Transparenz darüber, wo sich Fälle befinden, welche außerhalb der erwarteten Parameter verlaufen und welche ihre Ziele wahrscheinlich verfehlen werden – jetzt, nicht erst bei der nächsten Quartalsprüfung. Eine Prozessvariation während ihres Auftretens zu erkennen, ist grundsätzlich wertvoller, als sie drei Wochen später zu diagnostizieren.
Die Teams, die am stärksten von besseren Prozessergebnissen profitieren, behandeln BPI als operatives Überwachungssystem und nicht als Reporting-Tool. Die Investition in die Einrichtung ist ähnlich. Der Nutzen ist es nicht.
Process Intelligence implementieren – was Sie erwarten können, bevor Ergebnisse sichtbar werden
Die praktische Frage lautet immer in etwa: „Wie viel müssen wir einrichten, bevor das funktioniert?“
Die ehrliche Antwort: weniger, als die meisten Teams annehmen, aber mehr, als einige Anbieter nahelegen.
Die grundlegende Voraussetzung ist Zugriff auf Event-Log-Daten aus den Systemen, die Ihren Zielprozess ausführen. Für Order-to-Cash bedeutet das die Transaktionsaufzeichnungen Ihres ERP. Für Procure-to-Pay sind es die Event-Daten des Beschaffungsmoduls. Für Support benötigen Sie die Fallhistorie Ihres Ticketing-Systems. Die Logs müssen mindestens Fallkennungen, Zeitstempel und Aktivitätsnamen enthalten. Die meisten modernen Unternehmenssysteme erzeugen dies standardmäßig – die Arbeit liegt üblicherweise in der korrekten Extraktion und Strukturierung, nicht in der Erstellung dieser Daten.
Die grundlegenden Reifegradanforderungen für Process Intelligence sind niedriger als meist angenommen. Sie benötigen keine bereits vorhandene Automatisierung im Unternehmensmaßstab. Sie brauchen kein dediziertes Process-Mining-Team. Die Process-Mining-Fallstudie für Requisition-to-Pay von Haapamäki veranschaulicht dies: eine abgegrenzte Analyse mit QPR ProcessAnalyzer und einer überschaubaren Datenextraktion, die umsetzbare Empfehlungen für einen realen Prozess lieferte. Die Komplexität lag im Prozess selbst, nicht in der Implementierung.
So sieht kontinuierliche Prozessverbesserung in den frühen Phasen aus: Die ersten Ergebnisse sind meist eine Karte zur Prozesserkennung – welche Varianten tatsächlich existieren –, gefolgt von einer Konformitätsprüfung – welche Fälle vom vorgesehenen Pfad abwichen – und anschließend einer Leistungsanalyse – wo sich Zeit und Kosten ansammeln. Die meisten Teams empfinden allein den Schritt der Prozesserkennung als lohnende Investition, weil das Gesehene selten ihren bisherigen Annahmen entspricht.
Eine Automatisierungsebene hilft hier erheblich. Im Latenode-Workflow rund um P-01 exportierte ein Beschaffungsmanager jeden Monat manuell CSV-Dateien aus seinem ERP- und E-Mail-System, um zusammenzutragen, wie Bedarfsanforderungen tatsächlich abliefen. Ersetzt wurde dies durch einen Latenode Workflow, der über integrierte Integrationen regelmäßig Daten zu Bedarfsanforderungen und Bestellungen abruft, einen JavaScript-Node zur Normalisierung und Kodierung der Ereignisse nutzt und von KI zusammengefasste Prozessdaten an ein Dashboard oder einen Slack-Kanal sendet. Das Preismodell pro Ausführung bedeutet, dass dieser mehrstufige Workflow zur Prozessorchestrierung nach Zeitplan als einzelne Ausführung läuft, statt als viele separate Aufgaben abgerechnet zu werden – wodurch die laufenden Kosten der Überwachung auch für kleinere Teams sinnvoll bleiben. Für Task Mining, das Webportale ohne APIs umfasst, erfasst Latenodes integrierter Headless-Browser zusätzliche Statusfelder, ohne dass ein separater Dienst erforderlich ist.
Das erste sichtbare Ergebnis ist meist unangenehm. Teams stellen häufig fest, dass der Prozess, von dem sie glaubten, er würde auf eine bestimmte Weise ablaufen, in Wirklichkeit eine überraschend große Zahl an Varianten durchläuft und der „Standardpfad“ weit weniger standardisiert ist, als alle angenommen hatten.
Das ist kein schlechtes Ergebnis. Genau dafür erfüllt die Process-Intelligence-Lösung ihren Zweck.
So wählen Sie Process-Intelligence-Software, die zu Ihrem tatsächlichen Problem passt
Die Kaufentscheidung für eine Process-Intelligence-Plattform beginnt meist mit der falschen Frage. Teams bewerten anhand der Dashboard-Qualität, des Anbieterrufs oder der Anzahl von Funktionen. Die tatsächlich relevante Frage ist einfacher: Kann dieses Tool die Event-Log- und Audit-Daten aus den Systemen verarbeiten, die Ihren konkreten Prozess ausführen?
Wenn die Antwort nein lautet, spielt die Oberfläche keine Rolle.
Ein praktischer Entscheidungsrahmen zur Bewertung von Process-Intelligence-Software:
Kompatibilität der Datenquellen zuerst. Ihre ERP-, CRM- und Beschaffungssysteme erzeugen Event-Daten in bestimmten Formaten. Prüfen Sie, ob die Plattform diese Formate direkt verarbeiten kann oder über einen Connector verfügt, der mit Ihrer Extraktionsmethode funktioniert. Dadurch werden mehr Kandidaten ausgeschlossen als durch jeden Funktionsvergleich.
Echtzeitüberwachungsfunktion statt nur historischer Analyse. Einige Process-Mining-Softwarelösungen sind primär für rückblickende Analysen entwickelt. Wenn Sie operative Transparenz wünschen – verspätete Fälle, in Echtzeit auftretende Abweichungen –, prüfen Sie, ob die Plattform Live-Überwachung und nicht nur periodische Batch-Analysen bereitstellt. Bitten Sie ausdrücklich um eine Demo der Live-Überwachungsansicht.
Präskriptive Empfehlungen statt nur Visualisierung. Der Unterschied zwischen einer Process-Intelligence-Plattform, die Ihnen ein Problem zeigt, und einer Plattform, die empfiehlt, was Sie dagegen tun sollten, ist erheblich. Einige Tools enden bei der Visualisierung. Andere verbinden die Analyse mit Handlungsempfehlungen. Wissen Sie vor dem Vertragsgespräch, welche Variante Sie kaufen.
Komplexität Ihrer Prozessdaten. Wenn Ihr Prozess über sechs Systeme läuft und Human-in-the-Loop-Schritte umfasst, die keine sauberen Log-Einträge erzeugen, benötigen Sie eine Plattform, die komplexe Prozessdaten und Datenlücken bewältigen kann. Einige Tools können das besser als andere. Ein Test mit einem Ausschnitt Ihrer tatsächlichen Daten ist aussagekräftiger als jede Anbieter-Demo.
Process Mining und Task Mining sind unterschiedliche Funktionen. Task Mining erfasst Interaktionen auf Desktop-Ebene – was eine Person in einer Benutzeroberfläche Schritt für Schritt macht – und ist wertvoll für Prozesse mit erheblicher manueller Arbeit, die keine saubere Spur von Systemereignissen hinterlässt. Wenn Ihr Zielprozess diese Eigenschaft aufweist, prüfen Sie, ob die Plattform Tools und Softwarelösungen für beides unterstützt.
🤔 Denken Sie darüber nach:
Die Auswahl einer Process-Intelligence-Plattform erfolgt meist auf Basis einer Demo mit vom Anbieter bereitgestellten Beispieldaten. Die Plattform wirkt hervorragend, weil die Daten dafür konzipiert wurden, sie hervorragend wirken zu lassen. Exportieren Sie vor der Unterzeichnung einen Ausschnitt Ihrer tatsächlichen Event-Log-Daten und bitten Sie den Anbieter, die Analyse darauf auszuführen. Was Sie in dieser Sitzung sehen, ist das Produkt, das Sie tatsächlich kaufen.
