Vorausschauende Unternehmen erneuern ständig ihre Prozesse, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Online-Giganten wie Amazon und Google, digitale Nischenanbieter wie Airbnb, Expedia und Netflix sowie etablierte Branchenführer wie Walmart und Tesco und Tausende andere haben etablierte Geschäftsmodelle übernommen und Technologien auf eine Weise integriert, die Innovation vorantreiben und neue Arten von Kundenerlebnissen zu schaffen, die auf Komfort, Wert und Effizienz ausgerichtet sind. Die Nutzung dieser disruptiven Chancen erfordert die Entwicklung von Innovationen und digitalen Fähigkeiten, um neue Wachstumsquellen zu erschließen.
In einer Folge des McKinsey-Podcasts Inside the Strategy Room erörterte Venkat Atluri den Wechsel von Industriesektoren zu kundenorientierten Ökosystemen. Ein Ökosystem ist eine Gemeinschaft miteinander verbundener digitaler und physischer Unternehmen, die zusammenkommen, um auf einer digitalen oder physischen Plattform Werte für Kunden zu schaffen. Start-ups dringen in verschiedene Branchen ein, etablieren sich dort sehr schnell und beschleunigen den Wandel. Die Ökosystemrevolution treibt das Wirtschaftswachstum voran, bedient die Kunden so, wie sie es sich wünschen, und bietet Möglichkeiten, mehr Wert zu schaffen und Innovationen voranzutreiben. Sie führt jedoch auch dazu, dass die Wertschöpfung in den Händen von immer weniger Akteuren liegt, was zu Innovationshemmnissen führen kann.
Dieser HBR-Artikel bietet einen vereinfachenden Rahmen für die digitale Transformation, der auf vier Säulen beruht: IT-Uplift, Digitalisierung des Betriebs, digitales Marketing und digitale Unternehmen. Eine der vier Säulen ist die Optimierung, Vereinfachung und Rationalisierung der aktuellen Geschäftsprozesse. Ein Unternehmen könnte seine Reise zur digitalen Transformation mit der Digitalisierung von Prozessen beginnen und dann die Prozesse neu gestalten, um neue Möglichkeiten zu erschließen.
Innovation ist der Schlüssel zum Erfolg, aber sie kann auch eine Quelle der Frustration für Unternehmen sein. Um herauszufinden, wo und wie ein Innovationsprojekt gestartet werden sollte, müssen alle Facetten des Unternehmens analysiert werden, und hier kommt Process Mining ins Spiel.
Sie müssen das Process Mining beschleunigen, um die Innovation zu beschleunigen
UiPath, das 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 Priorität haben, welche Lücken zu schließen sind und wie diese geschlossen werden können. Dabei werden große Datenmengen verarbeitet, um ein vollständiges Bild des Unternehmens zu erhalten.
Manuelle Process-Mining-Techniken wie Workshops und Interviews sind in der heutigen digitalen Landschaft möglicherweise nicht mehr effektiv, da sie sehr manuell, umständlich und zeitaufwändig sind. Die manuelle Verarbeitung der in den Workshops und Interviews gesammelten Daten kann den Prozess der Umwandlung von Daten in Ergebnisse weiter verlangsamen. Das Ergebnis der Analyse kann auch unvollständig sein, weil die gesammelten Daten begrenzt sind. Dies kann sich negativ auf das Ergebnis des Innovationsprojekts auswirken.
Um Innovationen zu beschleunigen und sicherzustellen, dass Sie Ihre Transformationsziele erreichen, müssen Sie Process Mining mithilfe einer umfassenden Suite von Data Science-Lösungen optimieren.
Die fünf wichtigsten Data Science-Lösungen, die Sie benötigen
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:
1. Datenerfassung, -migration und -validierung
Fortschrittliche Process-Mining-Techniken erfordern große Datenmengen. Woher die Daten kommen, ist kein Problem mehr, da praktisch alle „Dinge“ Daten erzeugen können. Das Hauptproblem, mit dem sich Datenwissenschaftler konfrontiert sehen, ist die einfache Erfassung und Validierung von Petabytes bis Terabytes von Daten unterschiedlicher Geschwindigkeit und Vielfalt.
Wenn Rohdaten von einer Quelle zur anderen übertragen werden, können sie anfällig für Integritäts- und Sicherheitsprobleme sein, die Datenwissenschaftler ebenfalls abmildern und verhindern müssen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten. Allein dieser Vorgang kann sehr zeitaufwändig sein. Mit der Lösung von dotSolved zur Datenaufnahme, -migration und -validierung kann der Prozess jedoch automatisiert und standardisiert werden, so dass Datenwissenschaftler ausreichende Datenmengen nutzen und Fehler, die die Ergebnisse beeinflussen können, vermeiden können.
2. Operativer Datensee
Datenwissenschaftler brauchen ständigen Zugang zu den neuesten Entwicklungen im Betrieb, und das ist nur möglich, wenn sie jederzeit Daten abfragen können.
Operational Data Lakes ermöglichen es Datenwissenschaftlern, Daten automatisiert abzufragen und zu verarbeiten und deren Integrität und Sicherheit zu gewährleisten, während sie in Datenbanken ein- und ausgelagert werden. Operational Data Lakes ermöglichen auch die Speicherung und Verarbeitung sowohl relationaler als auch nicht-relationaler Daten – wie etwa Daten, die von IoT-Geräten, sozialen Medien und mobilen Anwendungen generiert werden – und ermöglichen es Datenwissenschaftlern, umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen. Operational Data Lakes macht es außerdem einfach zu verstehen, welche Daten sich im Speicher, in Data Marts oder Warehouses befinden, da die Daten elektronisch katalogisiert und indiziert werden.
3. Echtzeitverarbeitung und -analyse
Echtzeit-Verarbeitung und -Analysen ermöglichen kontinuierliche Innovationen, indem sie die Gewinnung von Erkenntnissen rationalisieren. Es automatisiert die Verwaltung und Überwachung von Mustern, Trends und Anomalien und optimiert Vorhersagen, Empfehlungen und Untersuchungen, so dass das Unternehmen in der Lage ist, sich ständig an Veränderungen anzupassen.
4. BI/DW, ML-Modellierung und Business Intelligence-Hybride
dotSolved nutzt algorithmische Intelligenz, um intelligenteres Process Mining zu ermöglichen und die Ergebnisse zu beschleunigen. Es nutzt die Vorteile des maschinellen Lernens, um eine intelligente Automatisierung zu ermöglichen, die im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung Echtzeit- oder Streamdaten nutzt, um neue Muster und Trends zu erkennen. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, Prozesse wie die Datenmodellierung zu automatisieren und sich auf wichtigere Aktivitäten und/oder Aufgaben zu konzentrieren, die ein höheres Maß an menschlicher Intelligenz erfordern. Die Lösung von dotSolved ermöglicht auch die harmonische Zusammenarbeit von KI und menschlicher Intelligenz mit Hilfe einer hybriden BI-Plattform.
5. Datenvisualisierung und -entdeckung
Das Datenvisualisierungs- und Discovery-Tool von dotSolved ist auf die besonderen Bedürfnisse sowohl technischer als auch nicht-technischer Benutzer ausgerichtet. Es erleichtert den Entscheidungsträgern zu verstehen, was die Daten über ihre aktuellen Prozesse aussagen. Es verwendet visuelle Grafiken und verwandelt Erkenntnisse in Geschichten, um Entscheidungsträgern zu helfen, den gesamten Kontext zu erkennen und die richtige Innovationsstrategie zu finden. Es stellt Ursachen und Was-wäre-wenn-Szenarien grafisch so dar, dass auch geschäftliche oder nichttechnische Benutzer sie verstehen können.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie die Data Science-Lösungen von dotSolved den Prozess von den Daten zum Ergebnis beschleunigen, schreiben Sie uns.
