Data-Mining und Process-Mining – worin liegen die Unterschiede?

Data-Mining und Process-Mining – worin liegen die Unterschiede?

Unternehmen generieren heutzutage eine enorme Menge an Daten. In ihnen liegt das Potenzial für Geschäftswachstum. Doch wie können diese Daten sinnvoll genutzt werden? Zwei beliebte Methoden in der Auswertung von Datenbeständen sind Data-Mining und Process-Mining. Doch worin genau bestehen die wesentlichen Unterschiede zwischen den beiden Verfahren? Lesen Sie in diesem Beitrag,

  • wie sich Data-Mining und Process-Mining jeweils definieren,
  • worin sich die beiden Methoden unterscheiden,
  • welche Vorteile die beiden Ansätze jeweils bieten und
  • wann welches Verfahren zum Einsatz kommen sollte.

 

Digitalisierung führt zu Big-Data-Boom

Die fortschreitende Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren zu einer exorbitanten Zunahme des Datenaufkommens in Wirtschaft und Gesellschaft geführt. Dies stellt insbesondere Unternehmen vor große Herausforderungen: Sie müssen die Datenströme kanalisieren und die darin liegenden Informationen lückenlos erfassen, speichern, verarbeiten und auswerten können. Nur auf diese Weise lässt sich das Potenzial dieses Datenschatzes erheben und gewinnbringend nutzen. So können sich Unternehmen durch ein intelligentes Datenmanagement entscheidende Wettbewerbsvorteile verschaffen und ihre Marktposition langfristig festigen.

Allerdings ist das professionelle Handling großer Datenmengen mit einem gewissen Aufwand verbunden und erfordert leistungsfähige Tools, welche die Prozesse unterstützen. Mit Data-Mining und Process-Mining stehen hierfür zwei bewährte Verfahren zur Verfügung. Beide Ansätze unterscheiden sich grundlegend.

 

Was ist Data-Mining?

Im Rahmen des Data-Minings durchforsten und analysieren Softwarelösungen große Datenbestände und extrahieren daraus verschiedenste Informationen, die für ein Unternehmen von hohem Wert sein können. Die Daten stammen sowohl aus internen Systemen als auch aus externen Quellen. Ziel dabei ist es, typische Muster, Trends oder Zusammenhänge in den Datensätzen aufzuspüren. Auf diese Weise lassen sich Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen zielsicher erkennen und ableiten, sodass aus bloßen Daten wertvolles Wissen generiert werden kann. Hierbei kommen Methoden und Algorithmen zur Anwendung, die zum großen Teil auf statistischen Methoden basieren. Zunehmend werden dabei auch Technologien eingesetzt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhen.

 

Data-Mining als Basis für Business-Intelligence-Prozesse

Data-Mining lässt sich für verschiedenste Anwendungszwecke nutzen: Beispielsweise liefert es die Wissensbasis für betriebliche BI-Prozesse (Business Intelligence). Darin lassen sich die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse mittels Berichten, Dashboards, Diagrammen und Grafiken transparent aufbereiten und visualisieren. Führungskräfte in Unternehmen können die Informationen nutzen, um auf dieser Basis fundierte Geschäftsentscheidungen zu fällen. Auch ist es möglich, anhand der Erkenntnisse präzise Prognosen über zukünftige Ereignisse zu treffen und spezifische Kundenbedürfnisse herauszulesen, die beispielsweise für die Optimierung von Produkten oder die strategische Ausrichtung von Marketingkampagnen verwendet werden können.

Und nicht zuletzt tragen Data-Mining-Verfahren dazu bei, Bedrohungen für die IT-Sicherheit wie etwa Cyberattacken oder Schatten-IT-Aktivitäten in Unternehmen verlässlich aufzuspüren und zu eliminieren. Dabei sollte jedoch stets darauf geachtet werden, dass alle relevanten Datenschutzrichtlinien konsequent eingehalten werden. Dies gilt insbesondere dann, wenn persönliche Daten von Mitarbeitern, Kunden oder Geschäftspartnern erfasst und ausgewertet werden. Daher hat sich für Unternehmen die Einführung und Umsetzung spezifischer Data-Governance-Praktiken bewährt. Diese dienen dazu, die Datenintegrität und Privatsphäre aller beteiligten Akteure effektiv zu schützen.

 

Was ist Process-Mining?

Im Gegensatz zum Data-Mining verfolgt das Process-Mining eine grundsätzlich andere Richtung: Zwar wird hierbei auch Wissen genutzt, das aus der Auswertung großer Datenmengen resultiert. Der zentrale Zweck besteht jedoch darin, Geschäftsprozesse zu optimieren. Dabei werden die aus den Data-Mining-Methoden gewonnenen Erkenntnisse verwendet, um bestehende Business-Workflows auf den Prüfstand zu stellen und Verbesserungspotenziale aufzudecken. Unabdingbare Voraussetzung hierfür ist jedoch, die Prozesse zunächst komplett zu verstehen, um sie im nächsten Schritt umfassend bewerten und bei Bedarf ändern zu können. Hierbei kommen häufig Tools für die Prozessmodellierung wie etwa BPMN-Diagramme (Business Process Modeling Notation) zum Einsatz. Darin lassen sich die meist komplexen Vorgänge übersichtlich und transparent visualisieren, sodass auch Beteiligte mit geringen Vorkenntnissen die Zusammenhänge verstehen können.

 

Mit Process-Mining Geschäftsprozesse prüfen und optimieren

Anhand der Prozessmodelle und der Analyse großer Datenmengen lassen sich Schwachstellen und Ineffizienzen in den Workflows gezielt identifizieren und Optimierungen anstoßen. So kann Process-Mining eingesetzt werden, um die gesamte Bandbreite von Geschäftsprozessen zu verbessen – vom Vertrieb und der Angebotserstellung über den Auftragsdurchlauf, die Entwicklung und Fertigung von Produkten bis hin zum Kundenservice. Im Ergebnis lassen sich dadurch Produktivität und Effizienz der Business-Workflows entscheidend erhöhen. Dies versetzt Unternehmen in die Lage, ihren Gewinn und Geschäftserfolg zu steigern und damit ihre Ziele sicherer zu erreichen.

 

Wann ist welches Verfahren sinnvoll?

Welches Verfahren ist nun für Unternehmen zweckmäßiger? Die Antwort auf diese Frage hängt von der Zielrichtung ab: Data-Mining erfordert historische Daten. Damit werden bereits stattgefundene Ereignisse analysiert, um daraus Schlüsse für die Zukunft zu ziehen. Durch die sichere Erkennung von Trends und Zusammenhängen in bestimmten Datenmustern können realistische Vorhersagen getroffen werden. Möchten Unternehmen also beispielsweise belastbare Erkenntnisse über den zu erwartenden Erfolg von Werbekampagnen oder sonstigen Marketingaktionen erlangen, sind sie mit Data-Mining-Tools sicherlich gut beraten. Auch für die Segmentierung von Märkten oder die Vorbereitung wichtiger strategischer Businessentscheidungen liefern diese Werkzeuge eine wertvolle Datenbasis.

Process-Mining-Verfahren hingegen kommen in der Regel ohne historische Daten aus. Im Fokus stehen hierbei ausschließlich die Analyse, Überwachung, Bewertung und Optimierung von Geschäftsprozessen. Die erforderliche Datengrundlage hierfür liefern fortschrittliche ERP-Systeme wie TOPIX. So ist die Process-Mining-Methodik in der Lage, in den Workflows verborgene Probleme zielsicher zu identifizieren und auf dieser Grundlage die zukünftige Businessperformance der Prozesse auf eine neue Stufe zu heben. Damit erweist sich Process-Mining als ein überaus effizientes Tool. Unternehmen sollten immer dann darauf zurückgreifen, wenn sie hinsichtlich der Leistung ihrer Geschäftsprozesse Verbesserungspotenziale sehen. Entsprechen beispielsweise die Umsätze und Gewinne nicht den Erwartungen, können Prozessoptimierungen möglicherweise eine positive Veränderung bewirken. In diesem Fall sind leistungsfähige Process-Mining-Tools das Mittel der Wahl.

 

Fazit

Data-Mining und Process-Mining sind praktikable Verfahren, um die rasant steigenden Datenmengen in Unternehmen fundiert auszuwerten und einen Businessnutzen daraus zu generieren. Beide Methodiken verfolgen jedoch unterschiedliche Zielrichtungen: Im Rahmen des Data-Minings werden aus den Daten wertvolle Erkenntnisse allgemeiner Art für das Unternehmen gewonnen, um auf dieser Basis beispielsweise bessere Entscheidungen zu treffen. Beim Process-Mining hingegen zielt die Datenanalyse immer auf Prozessoptimierungen ab. Sehen Firmen diesbezüglich Bedarf, sollten sie eher in Process-Mining-Tools investieren, für die ERP-Systeme eine solide Datenbasis liefern.

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