Top 5 Custom Power BI Visuals
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Top 5 Custom Visuals für Process Mining in Power BI

Autor: Katharina Laumann, PR Manager und Editor bei der PAF

Process Mining entwickelt sich zum Goldstandard für intelligente Prozessoptimierung. Der Einsatz von Microsoft Power BI als Basis für Process Mining ist eine logische Schlussfolgerung für jedes Unternehmen, das den digitalen Arbeitsplatz Office 365 nutzt. Power BI verfügt über eingebaute Visuals, die bei der Visualisierung von Daten helfen, aber für Process Mining gibt es oft sehr spezifische Anforderungen an die Visualisierung und Nutzung Eurer Daten. Hier spielen Custom Visuals eine wichtige Rolle. Sie sind so konzipiert, dass sie diese spezifischen Anforderungen erfüllen. Hier ist unsere Auswahl der Top 5 Custom Visuals für Process Mining in Power BI:

PAFnow Process Explorer

PAFnow process explorer

Der PAFnow Process Explorer visualisiert Euren Geschäftsprozess automatisch in einem Prozessablauf. Dies hilft Euch, Eure aktuelle Prozessleistung einschließlich aller Pfade und Zweige zu bewerten und zu verstehen.

Mit dem PAFnow Process Explorer kannst Du auch nach einzelnen Prozessschritten oder Pfaden filtern, um tiefere Einblicke zu erhalten. Es gibt eine Vielzahl von Filteroptionen, um Euren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden.

Der PAFnow Process Explorer verfügt außerdem über einen integrierten Konformitäts-Check für Prozessvarianten und verschiedene Layoutoptionen, um eine möglichst detaillierte Analyse Ihrer Daten zu ermöglichen. So können Sie sich beispielsweise den gesamten Prozessablauf ansehen oder einzelne Prozessabläufe anhand verschiedener Attribute wie Land oder Lieferant nebeneinander vergleichen.

Warum wir es entwickelt haben:

  • Automatische Visualisierung für eine einfache Erkundung
  • Mehrere Ansichten der Prozessabläufe für hohe Detailgenauigkeit
  • Idealer Ausgangspunkt für jede Prozessanalyse
  • Kernstück des Process Mining mit unzähligen Möglichkeiten, Werte aus Daten zu extrahieren.
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PAFnow Root Cause Analyzer

PAFnow Root Cause Analyzer

Der PAFnow Root Cause Analyzer (RCA) hilft Euch, die wahrscheinlichsten Ursachen für Verhaltensweisen, Muster oder Probleme in Euren Prozess zu identifizieren. Der PAFnow RCA sucht nur dann nach Ursachen, wenn Ihr es wünscht. Der Benutzer aktiviert das Visual, indem er beispielsweise auf Teile eines Diagramms klickt, die ihn interessieren. Der PAFnow RCA wird dann nach den treibenden Kräften hinter den Zahlen in diesem spezifischen Teil des Charts suchen.

Die naheliegende Wahl ist die Verwendung des PAFnow RCA, um die Ursachen von Problemen und Engpässen in Eurem Prozess zu finden und zu beseitigen. Es kann aber auch genutzt werden, um herauszufinden, warum ein bestimmter Prozess besonders gut läuft. Sie ändern nur was Veränderung beraucht, während Sie auch wissen was Sie tun können, um Prozesse zu verbessern, die gut laufen, aber noch besser werden könnten.

Auf diese Weise ist der PAFnow RCA ein wichtiges Werkzeug, wenn es darum geht, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Prioritäten für Improvisationsmaßnahmen zu setzen und Änderungen an Ihrem Prozess vorzunehmen.

Warum wir es entwickelt haben:

  • Keine Ratespiele mehr, wenn es um Anomalien geht.
  • Die Rangfolge der wahrscheinlichsten Ursachen macht es einfach Maßnahmen zu ergreifen
  • Großartige Bereitstellungsoptionen zur MaximierungEurer Prozessoptimierung
  • Hört auf, Geld für Maßnahmen zu verschwenden, die nicht benötigt werden.

Power BI Sankey Chart

Sankey chart

Sankey Chart hilft Euch, die Beziehung zwischen verschiedenen Datenpunkten in Eurem Prozess zwischen einer bestimmten Quelle und einer antwortenden Ziel-Entität zu visualisieren und zu verstehen. Beispielsweise könnt Ihr sehen, welche Aktivitäten in welcher Reihenfolge und wie oft dieses Muster auftritt.

Im Kern ist das Sankey Chart ein Flussdiagramm von Werten mit unterschiedlichen visuellen Hinweisen. Beispielsweise geben Farbe und Größe verschiedener Knoten und Pfade im Flussdiagramm die Menge des Wertes an, die sich dort bewegt hat.

Im Process Mining bedeutet dies, dass Ihr Euch beispielsweise den Geldbetrag ansehen kannst, der an bestimmte Lieferanten übergeht, und ihn im Gegenzug mit der Anzahl der Artikel vergleichen können, die Ihr von diesen Lieferanten erhaltet. Ihr könnt euch sogar ansehen, wie die Ressourcen in Eurem Unternehmen verwaltet werden und Wege finden, um Material oder Zeit zu sparen.

Warum es uns gefällt:

  • Querfilter- und Hervorhebungsoptionen zum Vergleich der verschiedenen Routen von der Quelle bis zum Ziel
  • Großartig, um sich die Beziehung zwischen Datenpunkten in Eurem Prozess anzusehen.
  • Eine vereinfachte Sicht auf die Bewegung
  • Leicht zu starten

Power BI Decomposition Tree

Decomposition Tree

Der Decomposition Tree kann entweder für die Ursachenanalyse verwendet werden, indem der Beitrag der einzelnen Kategorien zum Gesamtergebnis visualisiert wird, oder für Simulationen und Vorhersagen, die die Entscheidungsfindung unterstützen. Er ermöglicht es Dir, Daten über mehrere Dimensionen hinweg zu visualisieren und zu untersuchen, indem die Daten automatisch aggregiert werden.

Mit dem Decomposition Tree kann eine Gruppe zerlegt oder aufgeschlüsselt werden, um ihre einzelnen Mitglieder und ihren Beitrag zu einer ausgewählten Kennzahl zu sehen. Ein Beispiel für eine Gruppe ist “Anzahl der Verkäufe”, wobei die einzelnen Mitglieder (oder Kategorien) z. B. Produktkategorie, Produktunterkategorie oder Land/Region sind.

Darüber hinaus verfügt der Decomposition Tree über KI-Funktionen: Durch Abfragen kannst Du die nächste aufzuschlüsselnde Dimension anhand bestimmter Kriterien finden. So lässt sich zum Beispiel erklären, warum der Umsatz in einer bestimmten Unterkategorie niedrig ist. Wenn Du in der KI-Funktion “niedriger Wert” auswählst, wird die nächste Dimension hinzugefügt, um zu erklären, warum der Wert niedrig ist (z. B. aus geologischen Gründen, so dass Region/Land die nächste Ebene wäre).

Warum es uns gefällt:

  • Drill-Down-Funktion zum Verständnis der Auswirkungen der einzelnen Kategorien
  • Flexibilität bei der Auswahl der Dimensionen
  • Querfilterung von Daten und zwischen Visualisierungen
  • KI-Unterstützung zur Erklärung von Werten

Power BI Box and Whisker Chart

Box and Whisker Chart

Das Box-and-Whisker-Diagramm visualisiert einen Datensatz in einer fünfstelligen Zusammenfassung (Mittelwert, Median, Quartile, Min/Max). Dies ist ein interessantes Bild, da es Einblicke bietet, die verborgen bleiben, wenn wir nur zusammenfassende Statistiken betrachten. Diese können darauf hindeuten, dass alles in Ordnung ist, obwohl es tatsächlich Dinge gibt, die optimiert werden müssen.

Beispielsweise könnt Ihr euch den Durchschnittswert Deiner Datenpunkte wie die Durchlaufzeit eines Prozesszyklus ansehen und denken, dass alles in Ordnung ist. Aber es kann Ausreißer in Eurem Prozess geben, die Ihr nicht gesehen habt, die sich negativ auf Eure Gesamtleistung auswirken. Hier kann Euch das Box-and-Whiskers-Diagramm helfen.

Die fünfstellige Zusammenfassung zeigt Ausreißer, das Volumen der Datenpunkte oder Cluster von Datenpunkten, die sich negativ auf Euren Prozess auswirken können. Auf dieser Basis könnt Ihr notwendige Optimierungsmaßnahmen ableiten, von denen Sie bisher nichts wussten.

Warum es uns gefällt:

  • Fünfstellige Zusammenfassung wichtiger Datenpunkte auf einen Blick
  • Beinhaltet Minimum und Maximum
  • Leicht zu erkennende Ausreißer
  • Gute Anpassungsmöglichkeiten

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