Geht es beim Process Mining wirklich immer um die Schaffung von Prozesstransparenz? Ja, natürlich! Aber nur, wenn es richtig angegangen wird. Dann gibt es aber auch viele andere Mehrwerte, die durch Process Mining entstehen.
Der Schlüssel zum Erfolg ist jedoch nicht so sehr das ausgewählte Process Mining Tool, sondern vielmehr das alles entscheidende Value Engineering.
Beim Aufbau von Process Mining-Anwendungen ist ein iterativer Zyklus von Engineering-Arbeitspaketen erforderlich. Diese beginnen mit der Use Case Evaluation und dem Requirements Engineering, haben das Data Engineering und die Analyse zur Prozessrekonstruktion zum Kern und enden mit der Prozessvalidierung und der Gewinnung tiefer Einblicke in die Prozessnetzwerke. Heutzutage wird dieser Prozess auch durch Data Science / KI-Elemente ergänzt, zum Beispiel um Anomalien in Prozessen zu erkennen oder mit Predictive Analytics Frühwarnsysteme einzurichten.
Und nun kommt das Value Engineering ins Spiel, das einen eigenen Kreislauf hat. Dazu begleiten Value Engineers den Data-Engineering-Prozess und sorgen dafür, dass ein Mehrwert generiert wird. Idealerweise beginnt dies (als Sidequest) mit der Identifikation von Schwachstellen in der Zieldefinition des Unternehmens und bei der Datenqualität.
Process Mining schafft auch Datentransparenz auf dem Weg zur Prozesstransparenz!
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