Warum kausales Process Mining klassische Event Logs ablöst

Seit über zwei Jahrzehnten verspricht Process Mining, Geschäftsprozesse transparent zu machen und kontinuierlich zu optimieren. Dennoch stoßen viele Unternehmen bei der Umsetzung an Grenzen. Der Grund liegt oft in der zugrunde liegenden Technologie: Event Logs. Diese flachen Datensätze bilden Prozesse nur unzureichend ab und erschweren tiefgreifende Analysen.

Doch es gibt einen Ausweg: Kausales Process Mining. Dieser neue Ansatz ermöglicht es, Prozesse nicht nur zu visualisieren, sondern auch ihre Ursachen und Wirkungen zu verstehen. In diesem Artikel beleuchten wir die Schwächen klassischer Event Logs und zeigen, wie kausales Process Mining neue Perspektiven eröffnet.

Die Grenzen klassischer Event Logs

Hoher Implementierungsaufwand

Die Erstellung von Event Logs erfordert erhebliche Ressourcen. Daten müssen aus verschiedenen Systemen extrahiert, transformiert und harmonisiert werden. Dieser Prozess ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Zudem sind oft mehrere Stakeholder involviert, was die Komplexität erhöht und die Implementierungskosten in die Höhe treibt.

Mangelnde Flexibilität

Event Logs sind statisch. Jede Änderung in der Prozessdimension oder im Kontext erfordert eine erneute Datenextraktion und -transformation. Dies erschwert iterative Analysen und hemmt die Agilität in der Prozessoptimierung.

Verlust an Realitätstreue

Durch die flache Struktur von Event Logs gehen wichtige Kontextinformationen verloren. Parallele Aktivitäten, Schleifen oder Ausnahmen werden nicht adäquat abgebildet. Dies führt zu unvollständigen oder verzerrten Prozessmodellen, die die Realität nur unzureichend widerspiegeln.

Begrenzter analytischer Mehrwert

Event Logs ermöglichen lediglich die Analyse von Korrelationen, nicht jedoch von Kausalitäten. Ohne ein tiefes Verständnis von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen bleiben viele Optimierungspotenziale unentdeckt. Zudem sind die gewonnenen Erkenntnisse oft nicht wiederverwendbar in anderen Analysekontexten.

Kausales Process Mining: Ein Paradigmenwechsel

Kausales Process Mining setzt direkt an den Schwächen klassischer Event Logs an und bietet eine alternative Herangehensweise:

Direktes Crawling und Entity Graphs

Anstatt flache Logs zu erstellen, werden Daten direkt aus den Quellsystemen gecrawlt und in einem sogenannten Entity Graph strukturiert. Dieser Graph bildet Entitäten und deren Beziehungen ab, wodurch Prozesse in ihrer natürlichen Komplexität dargestellt werden können.

Flexibilität und Iteration

Durch die graphbasierte Struktur können verschiedene Prozessdimensionen flexibel analysiert werden, ohne dass eine erneute Datenextraktion notwendig ist. Dies ermöglicht iterative Analysen und fördert eine agile Prozessoptimierung.

Kausalität statt Korrelation

Kausales Process Mining legt den Fokus auf Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge. Dadurch können nicht nur Symptome, sondern auch die zugrunde liegenden Ursachen von Prozessproblemen identifiziert und adressiert werden.

Wiederverwendbarkeit und Integration

Die gewonnenen Erkenntnisse sind nicht nur für die Prozessanalyse nutzbar, sondern können auch in anderen Kontexten, wie z.B. Predictive Models oder AI-Anwendungen, integriert werden. Dies erhöht den Mehrwert der Analysen und unterstützt eine ganzheitliche Prozessoptimierung.

Fazit

Event Logs haben ihren Dienst geleistet, stoßen jedoch in der heutigen komplexen und dynamischen Geschäftslandschaft an ihre Grenzen. Kausales Process Mining bietet eine zukunftsweisende Alternative, die Prozesse in ihrer ganzen Komplexität abbildet und tiefgreifende Analysen ermöglicht. Unternehmen, die diesen Ansatz frühzeitig adaptieren, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der datengetriebenen Optimierung ihrer Geschäftsprozesse.