Die Anfänge von Process Mining als Verbindung zwischen Workflow-Management, prozessorientiertem BPM, Geschäftsprozessmodellierung und dem nicht-prozessorientierten Data Mining reichen mittlerweile über 20 Jahre zurück.

Vordenker Wil van der Aalst legte hierzu 1999 an der TU Eindhoven den Grundstein für diese zukunftsträchtige Technologie, indem er Systeme zu Workflow-Management und BPM bezüglich ihrer prozessualen Auswertungsmöglichkeiten erforschte.

Aktuell gibt es mehr als zwei Dutzend Hersteller von Process Mining Technologien, Tendenz steigend, mit diversen Schnittmengen zu BI, KI, Data Science und RPA.
Und auch einer der führenden Process-Mining-Anbieter, Celonis, plant auf seiner aktuellen World Tour 2021 ab dem 5. Oktober 2021 diese erfolgreiche Geschichte weiterzuschreiben, um so eines der großen Ziele, die Hyperautomation, zu erreichen (siehe dazu auch https://insurance-experts.ppi.de/wie-process-mining-und-rpa-den-megatrend-hyperautomation-beeinflussen/).

Aber wie ist es möglich, die zum Process Mining notwendigen Eventlogs zu generieren?
Tatsache ist, dass die notwendigen Informationen im Datenhaushalt vieler Unternehmen bereits vorhanden sind. Doch wie ordnet man die großen Mengen an Transaktionsdaten der unterschiedlichen Systeme den einzelnen Prozessen zu? Hinsichtlich der relevanten Systeme bei Versicherungen und Banken spielen Finanz- und Rechnungswesen-Systeme eine ebenso große Rolle wie branchenspezifische Leistungs- und Bestandssysteme sowie Workflow- und Kommunikationslösungen.

Daher ist es essenziell, schon bei der Datenmodellierung beziehungsweise -migration darauf zu achten, die prozessualen Buchungsdaten systemübergreifend relevanten Prozessen zuordnen zu können. Unternehmensweit einheitliche Identifier müssen hinterlegt werden, um diese zukünftig vollautomatisch etwa einem Schaden-, Kredit- oder Kundenserviceprozess zuordnen zu können.
Hierzu reicht es nicht aus, sich nur auf die Anschaffung eines Process Mining Tools zu konzentrieren, sondern schon bei der Datenmigration darauf zu achten, prozessuale Informationen entsprechend zu identifizieren und zu positionieren, um später mit einer Process Mining Technologie (siehe hierzu https://www.it-finanzmagazin.de/process-mining-wahl-der-richtigen-software-und-teammix-als-erfolgsfaktoren-120698/) darauf aufzusetzen. Modellierungstechniken wie Data Vault 2.0, welche PPI über seine eigens entwickelte VDG-Lösung anbietet, aber auch die richtige Integration cloudbasierter iPaaS-Lösungen müssen prozessual fundiert sein. Nur so kann es gelingen, zukünftig mit Process Mining anzudocken.

In einer Vielzahl von erfolgreichen Migrationsprojekten schafft PPI hier die Voraussetzungen im Finanzsektor, um einfach und effizient Eventlogs für das Process Mining bereitzustellen, indem die prozessorientierte Sicht verschiedener Vorsysteme mit im zentralen Datenlayer integriert wird.

So kann das notwendige Verständnis über die eigenen Geschäftsprozesse erlangt werden, hin zu einer signifikanten Service- und Qualitätsverbesserung bei unseren Kunden. Denn nur ein kontinuierliches Monitoring in Echtzeit schafft dauerhaft schnellere Durchlaufzeiten, Prozesseffizienzen und eine signifikante Fehlerminimierung in Zeiten von Niedrigzins, Kundenzentrierung, Digitalisierung, Regulatorik und demografischen Veränderungen.

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