101 Serie: Process Mining & Power BI
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Process Mining in Power BI

Process Mining 101 Serie: Teil 4
In diesem Teil unseres Workshops erfährst Du, warum wir unsere Process Mining Software PAFnow in Microsoft Power BI integriert haben. Für uns war es eine logische Entscheidung, weil sich sehr viele Vorteile aus dieser Kombination ergeben. Aber vielleicht fragst Du dich gerade, was Power BI überhaupt ist. Was kannst Du damit machen? Warum ist es eine perfekte Kombination mit Process Mining? Welche Vorteile bringt es Dir? Und was meinen wir, wenn wir über die Demokratisierung von BI und Process Mining sprechen?


Inhalt

Eine kurze Einführung zu Business Intelligence

Kombination von Process Mining und BI

Process Mining in Power BI

Power BI und PAFnow


Eine kurze Einführung zu Business Intelligence

Business Intelligence (BI) Plattformen umfassen Verfahren und Prozesse zum Sammeln, Auswerten und Darstellen von Daten mit dem Ziel, die Wertschöpfung zu steigern, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren. Alle möglichen KPIs können ausgewertet werden – Informationen über Dein eigenes Unternehmen, Wettbewerber, Kunden oder Marktentwicklungen. Voraussetzung dafür ist, dass der Benutzer genau angibt, was er untersuchen möchte und was das Ziel seiner Analyse ist. Dann führt BI Daten zusammen, zeigt Muster und Diskontinuitäten und beantwortet zuvor definierte Fragen.

Merkmale eines guten BI-Tools


Einfache Anwendung

Benutzeroberflächen basierende Funktionalität, Drag-and-Drop, Click-and-Point und einfachen Auswahlfunktionen

Flexibel

Ein gutes BI-Tool bietet auch eine mobile Version an. So kannst Du darauf zugreifen, egal wo Du gerade bist. Außerdem kannst Du unterwegs Benachrichtigungen von deinen KPIs und Monitoring-Dashboards erhalten.

Single-Platform-Modell

Unabhängig davon, welches Gerät Du verwendest, solltest Du nach einem BI-Tool mit einheitlichem Plattformansatz suchen. Du erhältst eine End-to-End-Lösung, die das Erfassen, Analysieren und Interpretieren von Daten umfasst. Mit einem einzigen Plattformmodell arbeiten alle Funktionen und Bereiche zusammen, sodass Du Dir keine Gedanken über Kompatibilitätsprobleme machen musst.

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Erweiterte Analyse

Erweiterte Analysefunktionen helfen Benutzern beim Sammeln, Analysieren, Interpretieren und Übermitteln von Informationen, indem sie Aufgaben vereinfachen und automatisieren.

Dazu gehört beispielsweise die automatisierte Datenaufbereitung, das Sammeln von Informationen aus mehreren Quellen und das Verringern der Fehlerwahrscheinlichkeit.

Du kannst auch eingebettete Machine Learning und KI-Funktionen für prädiktive Analysen und Prognosen verwenden, ohne dass Du Dich mit Coding auskennen musst.

Diverse Visualisierungs-Features

Deine Daten werden automatisch in Kreisdiagramme, Graphen oder andere Arten von Visualisierungen umgewandelt. Du kannst Muster, Beziehungen und Trends schnell und einfach erkennen und verstehen, ohne dass eine spezielle Schulung zur Interpretation der Grafiken erforderlich ist.

Du kannst zwischen zahlreichen Optionen wählen, welche Grafik für die Darstellung der Daten am besten geeignet ist, oder automatische Empfehlungen basierend auf den Datenergebnissen verwenden.

Kollaboration und Zugänglichkeit

Cloud-basiertes BI mit vorgefertigten Konnektoren ist der schnellste und einfachste Weg, um loszulegen und Ergebnisse zu erzielen.

Wenn Du Dich für ein Cloud-basiertes BI-Tool entscheidest, ist der Zugriff für Benutzer innerhalb Deines Unternehmens und von unterwegs sehr einfach. Das macht es einfach, mit Kollegen zusammenzuarbeiten und Probleme der richtigen Person mitzuteilen.

Ein BI-Tool mit vorgefertigten Konnektoren verkürzt auch die Einstiegszeit und ist für Personen ohne IT-Hintergrund einfach zu nutzen, da sie nicht aus dem Nichts Verbindungen zu anderen Anwendungen erstellen müssen. Das entlastet auch Dein IT-Team, sodass es sich auf andere oder komplexere Aufgaben konzentrieren kann.

Die blinden Flecken in BI und traditionellem Prozessmanagement

Wenn Du Dir nur BI und die zugehörigen Funktionen ansiehst, kommst Du möglicherweise zu dem Schluss, dass eine Process Mining Software überflüssig ist. Schließlich verfügt BI bereits über hervorragende Analyse- und Visualisierungsfunktionen. Darüber hinaus könntest Du einfach Methoden aus dem herkömmlichen Prozessmanagement wie Workshops und Interviews als Grundlage für Projekte zur Prozessoptimierung verwenden.

Diese Methode weist aber eine Reihe von Nachteilen auf.

Wenn Du Interviews und Workshops nutzt, gerätst Du wahrscheinlich in eine Falle, die in der sozialwissenschaftlichen Forschung sehr verbreitet ist:

Social Desirability Bias und Prestige Bias (Soziale Erwünschtheit und Ansehen)

Hierbei handelt es sich um zwei Formen von Antwortverzerrung, die sich auf die Antworten auswirken, die Du in Interviews oder Workshops von den Teilnehmern erhältst.

Die Tendenz der Befragten, mit einer ihrer Meinung nach sozial akzeptablen oder günstigen Antwort zu antworten, ist von sozialer Erwünschtheit geprägt. Das kann dazu führen, dass sie entweder „gutes Verhalten“ zu sehr hervorheben oder „schlechtes“ oder unerwünschtes Verhalten verheimlichen.

Ansehens Erwünschtheit beschreibt Befragte, die „besser“ (z.B. reicher, cooler, kompetenter oder taffer) wahrgenommen werden wollen, als sie tatsächlich sind.

Diese Art von Verzerrung kann zu völlig falschen Zahlen oder Wahrnehmung der Realität führen. Beispielsweise ergab eine telefonische Umfrage in den USA im Jahr 1992 zum Waffengebrauch, dass etwa 845.000 amerikanische Bürger im Laufe des Jahres eine Waffe benutzt hatten, um sich gegen Einbrüche zu verteidigen. In der Kriminalstatistik wurden jedoch nur 430.000 Einbrüche gemeldet, bei denen jemand zu Hause und wach war, und sich gegen Einbrecher verteidigen konnte.

Was hat zu dieser Verzerrung geführt? Wollten die Menschen heldenhafter erscheinen oder hielten es für gesellschaftlich akzeptabler zu berichten, dass sie ihre Waffen zur Selbstverteidigung einsetzen?

In jedem Fall führen Interviews und Fragebögen zu unzuverlässigen Antworten, sodass sie nicht zum Definieren von KPIs und zum Erstellen von Monitoring-Dashboards geeignet sind.

Survivor Bias

Dasselbe gilt für die Verwendung von BI-Tools, da Du Dich mit diesen Tools auf die Dinge konzentrieren, von denen Du bereits weißt, dass sie vorhanden sind. Das führt jedoch nicht unbedingt zu den gewünschten Ergebnissen.

illustration of a woman pointing at Bi visualizations
Mit BI-Tools kannst Du die einzelnen KPIs im Auge behalten, solange Du genau weißt, wie Deine Geschäftsprozesse ablaufen. Oftmals laufen die Dinge jedoch nicht wie geplant, sodass Du Optimierungsmöglichkeiten leicht verpassen kannst, da Du alle KPIs selbst definieren musst.

Das folgende Beispiel sollte das Problem deutlich machen. Stelle Dir vor, Du hältst Seminare zum geschäftlichen Erfolg und gibst nur Beispiele für äußerst erfolgreiche Personen wie Mark Zuckerberg, Steve Jobs oder Bill Gates. Würdest Du den Teilnehmern raten, dass sie die Schule abbrechen sollen, um ihr eigenes Tech-Business zu gründen?

Die Antwort lautet höchstwahrscheinlich „Nein“. Ansonsten würdest Du in die „Survivorship Bias“ Falle tappen. Sie schnappt zu, wenn Du Dich nur auf die Personen oder Unternehmen konzentrierst, die es im Markt geschafft haben, aber dadurch die Fehler derjenigen, die es nicht geschafft haben, übersiehst. Zu sehen, was sie falsch gemacht haben, sagt aber viel mehr aus als das, was andere richtig gemacht haben.

Das ist tatsächlich die größte Schwäche von eigenständigen BI-Tools: Weißt Du immer im Voraus, worauf es ankommt? Was ist, wenn Du die Dinge, die wirklich wichtig sind, völlig übersehen hast? Was ist, wenn Du die falschen Fragen stellst?


Kombination von Process Mining und BI

Process Mining verfolgt einen anderen Ansatz. Anstatt Dich auf isolierte KPIs zu konzentrieren, betrachtest Du Deine Prozesse vom Anfang bis zum Ende. Das heißt auch, dass Du keine vordefinierten Fragen brauchst, um Deine Analyse zu starten. Du kannst Deine Ist-Prozesse unvoreingenommen betrachten, bisher unbekannte Probleme und Optimierungspotenziale identifizieren und dieses Wissen nutzen, um Optimierungsmaßnahmen direkt zu starten, relevante KPIs zu definieren und Deinen Fortschritt zu überwachen.

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Es gibt zwei Hauptunterschiede zwischen BI und Process Mining: 1) BI geht davon aus, dass die zugrunde liegenden Prozesse bekannt sind, während Process Mining der Ansicht ist, dass selbst genau definierte Prozesse häufig nicht wie geplant verlaufen. 2) Oft wird BI verwendet, um unvollständige, voreingenommene Daten zu analysieren, ohne dass man merkt, dass wichtige Faktoren in der Analyse fehlen. Process Mining betrachtet einen Prozess von Anfang bis Ende und erstellt ein objektives Bild aller Varianten und Abweichungen. Wenn BI einzelne Noten betrachtet, wird in Process Mining die gesamte Symphonie analysiert.

Bedeutet das, dass Process Mining besser ist als BI und tatsächlich mehr kann? Nicht ganz. Process Mining funktioniert am besten mit Eventdaten. BI-Tools sind bei Daten, die nicht ereignisbasiert sind, normalerweise die bessere Wahl. Alternativ könnest Du alle Deine Daten in Ereignisdaten umwandeln, das wäre aber sehr aufwändig.

illustration of a man pointing at a process visualization
Process Mining hilft Dir dabei, Optimierungspotentiale und relevante KPIs zu finden, indem Du Deine Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende betrachtest. Das funktioniert jedoch am besten mit Eventdaten, während BI-Tools bei anderen Datentypen stärker sind.

Deshalb bietet es sich an, modernste BI- und Process Mining-Tools zu kombinieren. Du bekommst so das Beste aus beiden Welten.

Darüber hinaus funktioniert Process Mining am besten und kann die besten Ergebnisse erzielen, wenn für Deinen Eventlog viele Konnektoren zu Datenbanken und anderen Datenquellen vorhanden sind. Das Gleiche gilt für Action-Konnektoren, mit denen Du Workflows freigeben, an Prozessverbesserungen zusammenzuarbeiten und Maßnahmen auszulösen kannst. Je größer die Auswahl an Konnektoren, desto vielseitiger sind die Einsatzmöglichkeiten eines Process Mining-Tools. BI-Tools bieten das richtige Framework mit all diesen Konnektoren. Power BI verfügt dabei über eine unvergleichliche Auswahl von Konnektoren.

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Process Mining zeigt Dir völlig unvoreingenommen alles, was zu sehen gibt. Durch die Kombination von Process Mining und BI findest Du heraus, welche Fragen Du stellen solltest, was Du verbessern solltest, und behältst den Überblick über das, was wirklich wichtig ist.

Process Mining in Power BI

Power BI hat sich seit seiner Einführung im Jahr 2014 zum Marktführer im BI-Markt entwickelt. Doch bereits zuvor hat Gartner Microsoft als Spitzenreiter für BI-Lösungen gelistet. Mittlerweile zum zwölften Mal in Folge.

Power BI ist Teil von Office 365 und der Power Platform von Microsoft, die von den meisten Unternehmen und Organisationen weltweit als primäre Office-Suite verwendet werden.

Für all diese Organisationen ist es sinnvoll, Power BI anstelle von Lösungen von Drittanbietern zu verwenden, da es Teil von Office 365 ist und alle Kriterien hochentwickelter BI-Tools erfüllt:

  • Es ist cloudbasiert, sodass Benutzer von jedem Ort innerhalb einer Unternehmensstruktur aus Zugriff auf hochmoderne Intelligenzfunktionen und leistungsstarke Algorithmen haben
  • Verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten und Vorlagen ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten wirklich zu verstehen
  • Mit den integrierten Machine Learning Funktionen können Benutzer Daten analysieren und Trends erkennen oder Vorhersagen treffen
  • Auf KPIs können Warnungen eingerichtet werden, um über wichtige Metriken und Messungen informiert zu bleiben.
  • Die Datensicherheit spielt in Power BI eine wichtige Rolle, und es gibt Sicherheitsmaßnahmen, wie z. B. differenzierte Kontrollen der internen und externen Zugänglichkeit
  • Power BI wird als App für Android-, iOS- und Windows 10-Geräte sowie als kostenlose Desktop Versionund mit verschiedenen Plänen für Pro und Premium-Versionen geliefert.

Vorteile von Power BI

Power BI bietet jedoch mehr als nur hervorragende BI-Funktionen. In der Regel werden BI-Lösungen hauptsächlich von Business Analysten und Data Scientists verwendet. Power BI kann jedoch aufgrund seines benutzerfreundlichen Ansatzes von einer Vielzahl von Mitarbeitern in einem Unternehmen verwendet werden.

Darüber hinaus heben die Benutzer die visuelle Attraktivität, die angemessenen Lizenzkosten und die Kundenerfahrung als einige der Stärken von Power BI hervor:

  • Power BI kann mit besonders großen Datenmengen umgehen
  • Die intuitive Benutzeroberfläche in Kombination mit zahlreichen Personalisierungsoptionen erleichtert den schnellen Zugriff auf und die Analyse von Daten
  • Als Teil der Microsoft-Familie integriert sich Power BI problemlos in andere Microsoft-Tools wie Dynamics oder SharePoint sowie in Produkte anderer Hersteller wie SAP® oder Salesforce.
  • Power BI kann als Self-Service-Tool verwendet werden und hilft weniger erfahrenen Benutzern mit automatisch generierten Dashboards, KI-Funktionen wie Fragen und Antworten oder QuickInsights und Machine Learning Funktionen
  • Power BI arbeitet mit allen möglichen Daten. Was auch immer Du untersuchen möchtest, mit Power BI kannst Du direkt loslegen

Angesichts des benutzerbasierten Ansatzes und des großartigen Feedbacks ist es nicht verwunderlich, dass Power BI im letzten Jahr einen großen Zuwachs seiner Benutzerbasis verzeichnete.


Power BI und PAFnow

Wenn Du dazu nun die Process Mining-Funktionen von PAFnow hinzufügst, erhältst Du die perfekte Kombination.

Jede Process Mining-Anwendung benötigt Konnektivität zu Back-End-Systemen sowie Analyse- und Visualisierungsfunktionen. PAFnow basiert auf der Power BI-Plattform, sodass Nutzer das Beste aus Power BI und PAFnow Process Mining in einer Lösung nutzen können.

Im Gegensatz zu anderen Tools konkurriert die PAFnow Process Mining Software nicht mit der im Unternehmen implementierten BI-Infrastruktur. Das Gegenteil ist der Fall: PAFnow fügt sich nahtlos in die vorhandene Infrastruktur ein. Es läuft reibungslos in Power BI. Für alle Kunden, die Power BI verwenden, ist PAFnow eine selbstverständliche Wahl.

illustration of a man and a woman doing the fusion-dance in front of a Process Mining Bi dashboard
Wenn Power BI und PAFnow Process Mining fusionieren, erhältst Du ein unglaublich leistungsfähiges, vielseitiges und einfach zu nutzendes Analyse- und Überwachungstool, mit dem Du das größte Optimierungspotenzial ermitteln, bei der Implementierung von Optimierungsmaßnahmen zusammenarbeiten und den Erfolg Deiner Strategie verfolgen kannst.

Du kannst alle Vorteile von PAfnow Process Mining in Deiner Infrastruktur nutzen. Es ist nicht erforderlich, ein neues Programm zu erlernen. Anwender profitieren von einer sehr kurzen Einarbeitungszeit, die zu einer hohen Akzeptanz des Produktes führt.

Zusätzlich zu den PAFnow-Algorithmen können Benutzer von PAfnow Process Mining gleichzeitig Microsoft KI, Machine Learning und Q&A mit Cortana für ihre Prozessdaten verwenden. Mit den diveresen Möglichkeiten zur Überwachung, Benachrichtigung und Zusammenarbeit kannst Du Prozessanalysen und Erkenntnisse in wichtige Metriken umwandeln, die Du nachverfolgen möchtest.

Mithilfe der zahlreichen Power BI Konnektoren zu unterschiedlichen Datenquellen kannst Du Daten aus verschiedenen Informationssystemen extrahieren. Mithilfe verschiedener Action-Konnektoren kannst Du Deine Process Mining-Ergebnisse in andere Anwendungen integrieren, über verschieden Bereiche hinweg zusammenarbeiten und geeignete Maßnahmen zur Prozessverbesserung ergreifen.

Die Ergebnisse können als Dashboards oder Berichte auf einer Website, einer mobilen App oder einer anderen Anwendung integriert und angezeigt werden. So stehen sie über den digitalen Arbeitsplatz Office 365 sehr einfach und schnell genau dort zur Verfügung, wo Prozessprobleme auftreten und beseitigt oder verhindert werden können.

Die Integration von PAfnow in Power BI macht auch die Diskussion über „Was ist besser – BI oder Process Mining?“ überflüssig. Jetzt geht es darum, Process Mining einfach, bequem und kostengünstig zu machen und somit allen Endbenutzern über die führende BI-Plattform zugänglich zu machen. Genau das macht PAFnow in Power BI.

Demokratisierung von BI und Process Mining

Die Vision von Microsoft für Power BI ist es, die führende Analyse- / BI-Lösung so benutzerfreundlich und zugänglich wie möglich zu machen. Dies entspricht der PAF-Philosophie, Process Mining in Bezug auf Zugänglichkeit, Benutzerfreundlichkeit und intuitive Bedienbarkeit zu demokratisieren.

Das heißt, Benutzer-Feedback ernst nehmen, Eintrittsbarrieren senken und sich auf eine no-Code oder low-Code Lösung konzentrieren, die von Personen ohne Coding-Hintergrund verwendet werden kann.

Dies bedeutet auch den Zugriff auf Microsoft AppSource und eine Vielzahl von visuellen Elementen für Deinen Bericht. Insgesamt gibt es mehr als 150 Visualisierungstypen (wie Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Treemap, Karten, Flächendiagramme usw.), die von Community-Mitglieder oder Microsoft für die globale Power BI-Community bereitgestellt und zertifiziert werden. Du kannst in AppSource auch eigene visuelle Elemente erstellen und anbieten.

Wir haben unser eigenes kostenloses PAFnow Process Mining Visual, sowie mehrere weitere PAFnow Custom Visuals, die Teil der PAFnow Process Mining Enterprise Software für Power BI sind.


Im 5. Teil unserer Reihe werden wir über häufige Missverständnisse und Fehlvorstellungen im Zusammenhang mit dem technischen Aspekt von Process Mining sprechen.

Wenn Du Fragen hast oder mehr über Process Mining erfahren möchtest, teste unsere Demoversion, kontaktiere uns oder hole Dir das Free Visual. Wir helfen Dir gerne weiter, beantworten Deine Fragen und erzählen Dir mehr über die Mission der Process Analytics Factory (PAF).


Process Mining 101 Serie

Part 1: Was ist Process Mining

Teil 2: Ziele und Schritte

Teil 3: Anwendungsfälle

Teil 4: Process Mining in Power BI

Teil 5: Missverständnisse über Process Mining (1)

Teil 5: Missverständnisse über Process Mining (2)

Umfassender 51-seitiger Leitfaden zum Process Mining >> Hier kostenlos herunterladen