INNOVATIVE INDUSTRIE • IT, ERP, CRM
ÜBERSICHTLICHE DATENDARSTELLUNG
Mit der fortschreitenden Digitalisierung, Big Data und Industrie
4.0 wächst allerdings auch der Bedarf an einer übersichtlichen,
exiblen Darstellung der Daten, die tagtäglich
die Server von Unternehmen uten. Gleichzeitig steigen
aber auch die Menge und die Komplexität dieser Daten und
damit die Notwendigkeit, mehr als nur quantitative Daten
zu sammeln und mit klassischen Kennzahlenmodellen
auszuwerten. Wer t für die digitale Transformation sein
will, müsse qualitative und prozessorientierte Schlüsse aus
großen Datenmengen und digitalen Fußspuren ziehen, um
Schwachstellen in Geschäftsprozessen zu lokalisieren und
optimieren zu können, erklärt Ralf Feulner, Geschäftsführer
des Beratungshauses Mehrwerk AG. Gefragt sei also
eine intelligente, softwarebasierte Fusion zwischen Business
Intelligence (BI) und Process Mining.
BI bezeichnet eine Form der Geschäftsanalytik und ist ein
schon seit den 90ern kursierendes IT-Word aus Kreisen der
Wirtschaftsinformatik. Aufgrund der digitalen Transformation
sind Unternehmen heutzutage mit einem Wust an
Daten konfrontiert, die aus allen Quellen wie SAP, anderen
ERP-Systemen, MS Excel etc. in ihre Serverstrukturen ein-
ießen. Durch die Sammlung, Auswertung und Darstellung
dieser Daten mittels BI können konkrete Aussagen über die
Performance des eigenen Unternehmens getroffen werden.
48 NEW BUSINESS • INNOVATIONS | JULI/AUGUST 2018
Darüber hinaus können durch die systematische Analyse
von Big Data Zusammenhänge der Daten auf der Meta-
Ebene erarbeitet werden und Key-Performance-Indikatoren
(KPIs) durch Visualisierung greifbar gemacht werden. Der
Mehrwert liegt darin, durch die Erkenntnisse aus der Datenanalyse
Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen
zu verbessern, aber auch Business-Strategien
besser vorausplanen und beispielsweise Vorhersagen über
Probleme und aufkommende Trends treffen zu können.
DIGITALE SPUREN EFFIZIENT ANALYSIEREN
Unter dem Begriff „Process Mining“ wird wiederum die
automatisierte Analyse von Geschäftsprozessen auf Basis
digitaler Spuren in IT-Systemen verstanden. Werden diese
Spuren ausgewertet und alle relevanten Kennzahlen einbezogen,
kann das in den Daten enthaltene implizite Prozesswissen
visualisiert und somit greifbar und transportierbar
gemacht werden. In klassischen BI-Anwendungen
bleibt dieses Wissen verborgen. Der entscheidende Unterschied
zwischen Process Mining und BI besteht dementsprechend
darin, nicht nur die Ausgangs- und Enddaten
von Geschäftsprozessen anhand von KPIs visualisieren zu
können, sondern Prozesse in der Gesamtheit all ihrer einzelnen
Prozessschritte darzustellen und somit tiefer durchleuchten
zu können.
Digitalisierung bis auf die Shopfl oor-Ebene ist für viele Betriebe das neue Motto.