Während die Welt das Konzept der Intuition seit den Tagen von Albert Einstein bis zur Zeit von Steve Jobs romantisiert hat, können Unternehmen Informationen tatsächlich nur durch Daten validieren, kennen und messen. Laut einer PwC-Studie können datengesteuerte Unternehmen ihre [less data-centric] Kollegen um 5 % in der Produktivität und 6 % in der Rentabilität übertreffen .
Mit über 2,5 Quintillionen Bytes an Daten, die jeden Tag erzeugt werden, ist es unbestreitbar, dass eine Fülle von Informationen zur Verfügung steht, um unsere Entscheidungsfindung zu verbessern. Viele Daten zu haben ist jedoch eine Sache, sie sinnvoll zu nutzen eine andere. Was ist eine noch größere Herausforderung? In Echtzeit einen Sinn ergeben.
Process Mining und digitale Transformation
In einer Landschaft, in der die digitale Transformation zu mehr als nur einem Schlagwort geworden ist, ist Process Mining der Schlüssel zur Erkennung, Überwachung und Verbesserung von Prozessen geworden. Process Mining umfasst die Analyse von Daten in Ereignisprotokollen und die Erstellung einer grafischen Darstellung von Arbeitsabläufen, um Unternehmen bei der Suche nach Problemen oder Fragen zu unterstützen, Engpässe zu ermitteln, sich wiederholende Abläufe hervorzuheben und geeignete Verbesserungen vorzuschlagen.
UiPath, das weltweit führende RPA-Softwareunternehmen, definiert Process Mining als „eine Technik zur Analyse und Verfolgung von Prozessen“. So können Unternehmen feststellen, welche Prozesse umgestaltet werden müssen, welche Bereiche vorrangig behandelt werden müssen, welche Lücken zu schließen sind und wie diese geschlossen werden können. Dabei werden große Datenmengen verarbeitet, um ein vollständiges Bild des Unternehmens zu erhalten.
Process Mining verschafft Führungskräften auf C-Level tiefe Einblicke in das Geschäft – und damit Einblicke in das, was tatsächlich passiert, und nicht in das, was ihnen ihr Bauchgefühl sagt. Achten Sie auf das Präsens, und wir werden später mehr darüber sprechen.
Bei guter Ausführung ermöglicht Process Mining den Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Szenarien durchspielen, wie sich eine Prozessänderung auf das Unternehmen auswirken wird – wie sie das Geschäft stören könnte, welche Bereiche des Prozesses betroffen sein könnten usw. So können Unternehmen wichtige Leistungsindikatoren überwachen, vorausschauende Analysen und Szenariotests durchführen, Prozesse und Geschäftsergebnisse visualisieren sowie Prozesse und Verfahren standardisieren.
Zurück zur Gegenwart – „Sichtbarkeit des Geschehens“ – bedeutet dies, dass Ihr Unternehmen die Daten in Echtzeit sinnvoll nutzen sollte, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Wenn es sich nicht um Echtzeitdaten handelt, entsteht eine große Fehlertoleranz, selbst wenn die Daten den Tatsachen entsprechen.
Herausforderungen von Nicht-Echtzeit-Daten
Die Speicherung riesiger Datenmengen und deren Analyse in Echtzeit ist ein ganz anderes Spiel. Die Echtzeit-Datenverarbeitung erfordert Skalierbarkeit, Erweiterbarkeit, Vorhersagbarkeit, Widerstandsfähigkeit gegen Stream-Imperfektionen und Fehlertoleranz. All dies erfordert die Verarbeitung von Daten mit hoher Geschwindigkeit.
Es gibt viele Faktoren, die bei der Analyse der Daten zu berücksichtigen sind, sobald sie in das System eingegeben werden. Woher stammen die Daten? Woher kommt sie? Um welche Art von Daten handelt es sich? Die Geschwindigkeit der Daten kann von Millisekunden bis zu Minuten variieren, und die Architektur für die Analyse der Daten sollte dynamisch aufgebaut sein. Da das Datenvolumen jederzeit in die Höhe schnellen oder sinken kann, muss die Architektur in der Lage sein, die Spitzen des Datenvolumens zu bewältigen und je nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern.
Bei der Frage nach der Datenquelle ist zu beachten, dass es auch Offline-Daten gibt, die Offline-Analysen erfordern. Unternehmen, die Echtzeit-Analysen implementieren wollen, übersehen häufig die Offline-Analyse, die jedoch ebenfalls wichtig ist, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Das Lernen von Mustern mit maschinellem Lernen ist beispielsweise ein zeitaufwändiger Prozess, der sich am besten für die Offline-Verarbeitung eignet.
Eine weitere Herausforderung bei der Implementierung von Echtzeit-Datenanalysen ist die Datenqualität. Das Ziel der Echtzeitverarbeitung ist es, schnelle Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Daten zu ermöglichen. Das bedeutet, dass jede Millisekunde zählt – die Daten müssen korrekt und zeitnah eingegeben werden. Andernfalls tritt ein Dominoeffekt ein, und falsche oder veraltete Informationen können sich im gesamten Unternehmen verbreiten. Laut einer Gartner-Umfrage wurden 75 Prozent der Unternehmen durch falsche Informationen in Bezug auf die Finanzen negativ beeinflusst, was zu zusätzlichen Kosten führte, nur um die Daten zu korrigieren.
Beschleunigung von Process Mining und Innovation
Um Innovationen zu beschleunigen und sicherzustellen, dass Sie Ihre Transformationsziele erreichen, müssen Sie Process Mining mithilfe einer umfassenden Suite von Data Science-Lösungen optimieren. dotSolved befähigt Unternehmen aus verschiedenen Branchen, Process Mining und Innovation zu beschleunigen, indem es ihnen eine komplette Suite von Data Science-Lösungen zur Verfügung stellt, die den gesamten Data-to-Outcome-Prozess rationalisieren helfen. Die Suite umfasst:
- Datenerfassung, -migration und -validierung
- Operativer Datensee
- Echtzeitverarbeitung und -analyse
- BI/DW, ML-Modellierung und Business Intelligence-Hybride
- Datenvisualisierung und -entdeckung
Die Echtzeit-Verarbeitung und -Analyse von dotSolved ermöglicht kontinuierliche Innovation durch die Rationalisierung der Gewinnung von Erkenntnissen. Es automatisiert die Verwaltung und Überwachung von Mustern, Trends und Anomalien und optimiert Vorhersagen, Empfehlungen und Untersuchungen, so dass sich das Unternehmen ständig an die aktuellen Veränderungen anpassen kann.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie dotSolved’s Data Science Lösungen den Data-to-Outcome Prozess beschleunigen , schreiben Sie uns eine Nachricht.
Beschreibung des Beitrags in sozialen Medien
Ist Ihr Unternehmen dabei, Process Mining einzuführen, um Ihre Datenqualität zu verbessern? Erfahren Sie, auf welche Herausforderungen Sie stoßen können, wenn Sie versuchen, Daten in Echtzeit sinnvoll zu nutzen, und wie Ihr Unternehmen diese Herausforderungen durch erprobte und intelligente Lösungen bewältigen kann. Lesen Sie unseren neuesten Blog.
