Process Mining vs. Data Mining

Process Mining und Data Mining sind zwei unterschiedliche Bereiche innerhalb des umfassenderen Bereichs der Datenanalyse. Obwohl beide darauf abzielen, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, haben sie unterschiedliche Ziele, Methoden und Anwendungen.

Process Mining kann als die Anpassung von Data-Mining-Techniken und -Technologien an Geschäftsprozessmanagement (BPM). Es führt viele Data-Mining- und Data-Science-Aspekte zum Ziel der Prozessanalyse und Prozessoptimierung.

Auf einer breiteren Ebene gibt es noch mehr Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Begriffen zu behandeln. Hier ist ein Vergleich von Process Mining und Data Mining:

Process Mining

Process Mining konzentriert sich auf die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen innerhalb einer Organisation. Es verwendet Ereignisprotokolle, die von verschiedenen Systemen wie ERP-, CRM- oder BPM -Plattformen generiert werden, um eine visuelle Darstellung der tatsächlichen Prozesse innerhalb des Unternehmens zu erstellen. Auf diese Weise können die Beteiligten den Fluss der Aktivitäten, Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen verschiedenen Aufgaben und Teilprozessen verstehen und Ineffizienzen, Engpässe und verbesserungswürdige Bereiche identifizieren.

Zu den wichtigsten Aspekten von Process Mining gehören:

1. Analyse von Ereignisprotokollen zum Verständnis und zur Visualisierung von Geschäftsprozessen.
2. Identifizierung von Abweichungen von erwarteten Prozessabläufen, potenziellen Engpässen und Optimierungsmöglichkeiten.
3. Unterstützung von Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung und Prozessoptimierung.

Wie profitiert process intelligence von Unternehmen? Lesen Sie eine Fallstudie darüber, wie ein mittelständisches Wirtschaftsprüfungsunternehmen über 2 Mio. € (2,17 Mio. $) an Prozessverschwendung aufgedeckt hat.

Data Mining

Data Mining hingegen ist ein breiteres Feld, das sich auf die Entdeckung von Mustern, Beziehungen und Trends in großen Datenbeständen konzentriert. Dabei werden verschiedene Techniken aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Datenbanken, Data Warehouses oder auch unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder zu analysieren. Das Hauptziel des Data Mining besteht darin, wertvolle Informationen zu extrahieren, die für die Entscheidungsfindung, Vorhersage oder Wissensentdeckung genutzt werden können.

Zu den wichtigsten Aspekten des Data Mining gehören:

1. Analyse großer Datenmengen, um Muster, Beziehungen und Trends zu erkennen.
2. Dabei werden Techniken aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt.
3. Unterstützung bei der Entscheidungsfindung, Vorhersage und Wissenserfassung in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen oder Gesundheitswesen.

Unterschiede zwischen Process Mining und Data Mining

• Schwerpunkt: Process Mining ist speziell auf die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen innerhalb eines Unternehmens ausgerichtet, während Data Mining einen breiteren Anwendungsbereich hat und darauf abzielt, Muster, Beziehungen und Trends in großen Datensätzen zu entdecken.
• Datenquelle: Process Mining stützt sich in erster Linie auf Ereignisprotokolle, die von verschiedenen Systemen wie ERP-, CRM- oder BPM -Plattformen erzeugt werden. Data Mining hingegen kann Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, z. B. Datenbanken, Data Warehouses oder sogar unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder.
• Methodik: Process Mining verwendet Techniken wie process discovery, Konformitätsprüfung und Verbesserung, um eine visuelle Darstellung der tatsächlichen Prozesse zu erstellen, Ineffizienzen zu erkennen und Verbesserungen vorzuschlagen. Beim Data Mining wird eine Vielzahl von Techniken aus den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um Muster und Trends in Daten zu erkennen.
• Anwendung: Process Mining wird hauptsächlich für Prozessanalysen, Optimierungen und kontinuierliche Verbesserungsinitiativen in Unternehmen verwendet. Data Mining wird in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen oder Einzelhandel zu Zwecken der Entscheidungsfindung, Vorhersage und Wissensfindung eingesetzt.

Ähnlichkeiten zwischen Process Mining und Data Mining

1. Datengesteuerte Erkenntnisse: Sowohl Process Mining als auch Data Mining konzentrieren sich auf die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Unternehmensleistung zu verbessern.
2. Techniken: In beiden Bereichen wird eine Reihe von Datenanalysetechniken wie Clustering, Klassifizierung, Regression oder Anomalieerkennung eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu interpretieren.
3. Werkzeuge: Es gibt einige Überschneidungen bei den Tools, die für Process Mining und Data Mining verwendet werden, wie z. B. Datenvisualisierung, Datenvorverarbeitung und Datentransformationstools.
4. Wert: Sowohl Process Mining als auch Data Mining können Unternehmen einen erheblichen Nutzen bringen, indem sie ihnen helfen, verborgene Muster aufzudecken, Ineffizienzen zu erkennen und datengestützte Entscheidungen für Prozessverbesserungen und Geschäftswachstum zu treffen.

Wie Process Mining das Data Mining anpasst Geschäftsprozessmanagement (BPM)

Man kann Process Mining auch als die spezialisierte Anwendung von Data-Mining-Techniken im Zusammenhang mit Geschäftsprozessmanagement (BPM) (BPM). Hier ist eine Erklärung, wie Process Mining Data-Mining-Techniken im Bereich BPM anwendet:

1. Ereignisprotokolle als Datenquellen: In Process Mining dienen Ereignisprotokolle als primäre Datenquelle für die Analyse. Diese Protokolle enthalten Aufzeichnungen von Aktivitäten, zusammen mit ihren Zeitstempeln, zugehörigen Ressourcen und anderen kontextbezogenen Informationen. Data-Mining-Techniken werden auf diese Ereignisprotokolle angewendet, um Prozessmodelle zu entdecken, die Prozessleistung zu analysieren und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
2. Data-Mining-Techniken: Process Mining nutzt eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken innerhalb von Process Mining Algorithmen, wie Clustering, Klassifizierung und Sequence Mining, um Ereignisprotokolle zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse über Geschäftsprozesse zu gewinnen. Mit Clustering-Techniken können beispielsweise ähnliche Prozessinstanzen gruppiert werden, während Sequence Mining dazu beitragen kann, häufige Muster und Abweichungen im Prozessablauf zu erkennen.
3. Process discovery: Eine der wichtigsten Anwendungen von Data Mining in Process Mining ist process discovery. Process discovery zielt darauf ab, auf der Grundlage der Ereignisprotokolldaten eine visuelle Darstellung der tatsächlichen Prozesse innerhalb der Organisation zu erstellen. Data-Mining-Techniken werden eingesetzt, um automatisch Prozessmodelle zu ermitteln, die die zugrunde liegenden Prozesse genau darstellen.
4. Konformitätsprüfung: Eine weitere Anwendung von Data Mining in Process Mining ist die Konformitätsprüfung, bei der die entdeckten Prozessmodelle mit vordefinierten Prozessmodellen oder Best Practices verglichen werden, um Abweichungen, Nichteinhaltung oder Ineffizienzen zu ermitteln. Mit Hilfe von Data-Mining-Techniken werden Konformitätskennzahlen wie Fitness, Präzision und Generalisierung berechnet, um die Ähnlichkeit zwischen den ermittelten Modellen und den Referenzmodellen zu bewerten.
5. Prozessverbesserung: Process Mining setzt Data-Mining-Techniken auch zur Prozessverbesserung ein, d. h. es werden auf der Grundlage der aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse Verbesserungsvorschläge für bestehende Prozesse gemacht. Dies kann die Identifizierung von Engpässen, die Reduzierung von Zykluszeiten oder die Neuzuweisung von Ressourcen zur Optimierung der Prozessleistung beinhalten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Process Mining eine spezielle Anwendung von Data-Mining-Techniken im Zusammenhang mit Geschäftsprozessmanagement (BPM). Es gibt viele Ähnlichkeiten und einige Unterschiede zwischen Process Mining und Data Mining, aber in ihrer Natur sind sie verwandte Aspekte der Datenwissenschaft. Durch die Nutzung von Ereignisprotokolldaten und die Anwendung von Data-Mining-Techniken ermöglicht es Process Mining Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse zu entdecken, zu analysieren und zu verbessern, was letztendlich zu Effizienz, Kosteneinsparungen und einer verbesserten Unternehmensleistung führt.

Weiterführende Lektüre: Interessiert es Sie, wie Process Mining mit task mining kombiniert werden kann? Siehe Whitepaper zur Arbeits-API