Process Mining gegen Task Mining

Process Mining und task mining sind miteinander verknüpfte analytische Instrumente, die in Geschäftsprozessmanagement (BPM). In diesem Artikel fassen wir die wichtigsten Definitionen, gemeinsame Anwendungsfälle und die wichtigsten Unterschiede zwischen den Lösungen zusammen.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist ein leistungsfähiges process mapping Werkzeug, das für die Analyse und Optimierung von End-to-End-Prozessen eingesetzt wird. Es verwendet Daten aus Ereignisprotokollen, die in IT-Systemen verfügbar sind. Auf der Grundlage dieser Daten baut es den Ist-Prozess auf und vergleicht ihn dann mit dem "gewünschten" Prozess. Durch diese Konformitätsprüfung können Unternehmen Prozessabweichungen und damit Verbesserungsmöglichkeiten aufdecken.

Typische Process Mining Anwendungsfälle:

Process Mining kann in vielen verschiedenen Bereichen für unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden, aber hier sind einige der beliebtesten Anwendungsfälle.

• Auditing & Compliance: Process Mining kann zur Analyse von Ereignisprotokollen verwendet werden, die von Informationssystemen generiert werden, um Abweichungen von Standardverfahren, Verstöße gegen Richtlinien oder potenziellen Betrug zu erkennen. Durch die Visualisierung der tatsächlichen Prozessabläufe und den Vergleich mit vordefinierten Regeln und Best Practices können Auditoren nicht konforme Aktivitäten, Ineffizienzen oder Engpässe aufspüren. Process Mining kann auch bei der Automatisierung des Audit-Prozesses helfen, den Zeit- und Ressourcenaufwand für manuelle Untersuchungen reduzieren und einen kontinuierlichen Überwachungsmechanismus für die Einhaltung der Vorschriften bieten.
• Auftragsverwaltung: Process Mining kann auf Auftragsverwaltungsprozesse angewendet werden, um Engpässe, Ineffizienzen oder Abweichungen vom optimalen Prozess zu ermitteln. Durch die Untersuchung des Flusses auftragsbezogener Daten durch verschiedene Systeme (z. B. CRM, ERP) können Unternehmen Einblicke in den End-to-End-Prozess gewinnen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) überwachen und Möglichkeiten zur Rationalisierung von Abläufen, zur Verkürzung von Durchlaufzeiten und zur Verbesserung der allgemeinen Kundenzufriedenheit ermitteln.
• Einkauf bis zur Bezahlung: Im Purchase-to-Pay-Prozess kann Process Mining zur Analyse des gesamten Beschaffungszyklus eingesetzt werden, von der Bedarfsanforderung und der Bestellungserstellung bis zum Wareneingang und der Rechnungsbearbeitung. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs und die Erkennung von Abweichungen können Unternehmen Ineffizienzen, Engpässe oder potenziellen Betrug erkennen. Diese Informationen können genutzt werden, um den Beschaffungsprozess zu rationalisieren, das Lieferantenmanagement zu verbessern, die Einhaltung von Beschaffungsrichtlinien durchzusetzen und letztendlich Kosteneinsparungen zu erzielen.
• Order-to-Cash: Process Mining kann Unternehmen dabei helfen, ihren Order-to-Cash-Zyklus zu optimieren, indem Ereignisprotokolle aus verschiedenen Systemen (z. B. CRM, ERP und Buchhaltung) analysiert werden, um zu verstehen, wie Bestellungen, Lieferungen, Rechnungsstellung und Zahlungen verarbeitet werden. Durch die Aufdeckung von Ineffizienzen oder Engpässen können Unternehmen Verbesserungen einführen, um die Außenstandsdauer des Umsatzes (DSO) zu reduzieren, den Cashflow zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
• Lead-to-Order: Im Lead-to-Order-Prozess kann Process Mining verwendet werden, um den Verkaufszyklus von der Lead-Generierung bis zur Auftragsvergabe zu analysieren. Durch die Untersuchung von Daten aus Marketing-, Vertriebs- und CRM-Systemen können Unternehmen Einblicke in die Effektivität ihres Verkaufstrichters gewinnen, Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und den Prozess für höhere Konversionsraten und Umsatzwachstum optimieren.
• Logistik und Fulfillment: Process Mining kann auf Logistikprozesse angewendet werden, um Ineffizienzen, Verzögerungen oder Abweichungen in Bereichen wie Transport, Lagerhaltung und Bestandsmanagement aufzudecken. Durch die Analyse von Ereignisprotokollen aus verschiedenen Logistiksystemen können Unternehmen Einblicke in die tatsächlichen Prozesse gewinnen, Muster erkennen und Verbesserungen einführen, um ihre Lieferkettenabläufe zu optimieren, Durchlaufzeiten zu verkürzen und Logistikkosten zu minimieren.

Was ist task mining?

Task mining ist ein weiteres Tool von process mapping , das sich auf die Optimierung von Aufgaben auf Desktops oder Workstations konzentriert. Ähnlich wie process discoveryüberwacht es die digitalen Spuren der Benutzer. Mithilfe von Zeichenerkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen Tools analysiert es die gesammelten Daten und findet Muster, die als Verbesserungsmöglichkeiten interpretiert werden können.

Typische task mining Anwendungsfälle:

• Reduzierung manueller Aufgaben, z. B. bei der Dateneingabe: Task mining kann dazu verwendet werden, die Art und Weise zu analysieren, wie Mitarbeiter Dateneingabeaufgaben durchführen, indem ihre Interaktionen mit verschiedenen Anwendungen und Systemen erfasst werden. Durch die Identifizierung sich wiederholender Aufgaben, manueller Arbeit oder ineffizienter Dateneingabemethoden können Unternehmen Automatisierungslösungen wie Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) implementieren, um die manuelle Dateneingabe zu reduzieren, menschliche Fehler zu vermeiden und die Gesamteffizienz zu steigern.
• Rationalisierung der Rechnungsstellung: Task mining kann bei der Analyse des Rechnungsstellungsprozesses helfen, indem es überwacht, wie Mitarbeiter mit den Rechnungsstellungswerkzeugen und -systemen interagieren. Diese Analyse kann Engpässe, Ineffizienzen oder doppelten Aufwand aufdecken. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um den Rechnungsstellungsprozess zu vereinfachen, gegebenenfalls zu automatisieren und sicherzustellen, dass Rechnungen zeitnah und korrekt erstellt und verarbeitet werden.
• Beschleunigung des Berichtswesens: Task mining kann verwendet werden, um die Aufgaben zu analysieren, die mit der Erstellung und Verteilung von Berichten in einer Organisation verbunden sind. Durch die Erfassung der Art und Weise, wie Mitarbeiter mit Berichtswerkzeugen und -systemen interagieren, kann task mining dabei helfen, zeitaufwändige oder sich wiederholende Aufgaben zu identifizieren, die automatisiert oder rationalisiert werden können. Dies kann zu einer schnelleren Erstellung von Berichten, einem geringeren manuellen Aufwand und einem besseren Zugang zu genauen und aktuellen Informationen für die Entscheidungsfindung führen.
• Optimierung der Abstimmungsprozesse: Task mining kann bei der Analyse der Schritte helfen, die in den finanziellen Abstimmungsprozessen involviert sind, wie z.B. der Abgleich von Transaktionen, die Identifizierung von Diskrepanzen und die Lösung von Problemen. Wenn Unternehmen verstehen, wie Mitarbeiter diese Aufgaben ausführen und mit Finanzsystemen interagieren, können sie Ineffizienzen oder fehleranfällige Bereiche identifizieren. Diese Informationen können genutzt werden, um den Abstimmungsprozess zu optimieren, gegebenenfalls Automatisierungslösungen zu implementieren und die Genauigkeit und Effizienz insgesamt zu verbessern.
• Verbesserung des Kundendienstes: Task mining kann auf Kundendienstprozesse angewendet werden, um zu analysieren, wie Mitarbeiter mit Kunden interagieren und welche Tools sie zur Lösung von Problemen oder Beantwortung von Anfragen verwenden. Durch die Identifizierung von sich wiederholenden Aufgaben, Ineffizienzen oder Bereichen, in denen Mitarbeiter Schwierigkeiten haben, können Unternehmen Prozessverbesserungen, Automatisierung oder Schulungen implementieren, um den Kundenservice zu verbessern. Dies kann zu schnelleren Lösungszeiten, höherer Kundenzufriedenheit und größerer Kundentreue führen.

Was ist der Unterschied zwischen Process Mining und task mining?

Vereinfacht ausgedrückt geht es beiProcess Mining um die Analyse von Geschäftsprozessen auf der Grundlage von Ereignisprotokolldaten des IT-Systems, während task mining die Analyse von Workflow-Aufgaben anhand von Interaktionen mit der Benutzeroberfläche beinhaltet. In der Praxis sind Process Mining und task mining beide eng verwandte Aspekte der Softwareprocess intelligence , die sich in der Art und Weise der Datenerfassung, dem Umfang der Datenanalyse und dem Endziel der Datenanalyse unterscheiden.

Unterschied 1: Wie die Daten erhoben werden

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Process Mining umfasst in der Regel die Sammlung von Ereignisprotokollen aus IT-Quellsystemen, wie z. B. den von Unternehmen verwendeten Systemen zur Planung von Unternehmensressourcen (ERP) oder zur Verwaltung von Kundenbeziehungen (CRM). In der Praxis wird die SoftwareProcess Mining so konfiguriert, dass sie Ereignisprotokolle aus den verschiedenen Quellsystemen integriert und extrahiert, und Process Mining Algorithmen werden verwendet, um Prozesse und Prozessvariationen in einem Business Intelligence Dashboard zusammenzuführen und zu visualisieren.

Task mining Software sammelt in der Regel Workflow- und Aufgabenaktivitäten von der Benutzeroberfläche der Mitarbeiter, typischerweise von einem Agenten auf einem Desktop-Computer oder in einigen Fällen von Erweiterungen für Webbrowser, die für den Zugriff auf Geschäftsanwendungen verwendet werden. Einige gängige Lösungen von task mining verwenden Algorithmen zur Bilderfassung, um automatisch Aktivitätsdaten aufzuzeichnen, die dann in Dashboards zur Aufgaben- und Workflow-Analyse visualisiert werden.

Unterschied 2: Umfang der Datenanalyse

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Process Mining umfasst in der Regel die Analyse breiter definierter Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe in großem Maßstab, wie z. B. die Prozesse der Kreditorenbuchhaltung, der Auftragsabwicklung oder des Kundenlebenszyklus. Bei der Aufgabenanalyse hingegen können einzelne Aufgaben innerhalb eines bestimmten Arbeitsablaufs oder Prozesses detailliert untersucht werden, indem einzelne Schritte, z. B. zur Erstellung einer Bestellung, beschrieben werden.

Unterscheidung 3: Ziel der Datenanalyse

Der dritte deutliche Unterschied im Anwendungsbereich von Process Mining und task mining ist das Endziel der Analyse. Als grobe Verallgemeinerung kann task mining in Teams und Geschäftseinheiten mit vielen sich wiederholenden Arbeiten eingesetzt werden, um die Leistung der Mitarbeiter zu messen und zu vergleichen, während Process Mining häufig im Zusammenhang mit Prozessumstrukturierungen oder Initiativen zur betrieblichen Spitzenleistung eingesetzt wird.

Unterm Strich

Letztlich sind Process Mining und task mining sehr verwandte Bereiche der Geschäftsprozessmanagement (BPM) Software. Sie können Process Mining als die "Vogelperspektive" der Makrotrends auf hoher Ebene betrachten, während task mining die "Ameisensicht" der detaillierten Mikroelemente von Geschäftsprozessen bietet. In verschiedenen Szenarien können Sie Bedarf für die übergeordnete oder die detaillierte Sicht oder eine Kombination aus beidem haben.

Einige Softwareanbieter bieten die Lösungen Process Mining und task mining separat als Teil derselben process intelligence Plattform an. Workfellow ist ein neuer Softwareanbieter, der eine hybride process intelligence Lösung anbietet, die beide Methoden nativ in einer Lösung kombiniert. Siehe Work API Whitepaper für weitere Informationen.

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