In einem unserer vorherigen Beiträge haben wir bereits erklärt, was Data Mining bedeutet. Heute möchten wir eine bestimmte Technik aus diesem Bereich erklären: Process Mining. Wie der Begriff bereits vermuten lässt, geht es hier um die datengestützte Auswertung von Prozessen – in der Regel von Geschäftsprozessen – deren Abläufe, Eingaben oder Funktionsweise genauer analysiert werden sollen.
Process Mining ist also ein Teilbereich des Data Minings. Dabei konzentriert sich Process Mining auf die Auswertung von Datenbeständen, wie zum Beispiel Log- oder Event-Daten, über die dann letztlich Prozesse nachgebildet oder visualisiert und dadurch schlussendlich analysiert werden können. Die Process-Mining-Task-Force des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) hat ein Manifest veröffentlicht, das dabei drei unterschiedliche Typen des Process Minings definiert:
- Discovery:
Hier geht es um das Erkennen, Visualisieren und Rekonstruieren von Prozessen. - Conformance:
Dieser Teilbereich beschäftigt sich mit der Konformität von Prozessen. - Enhancement:
Durch Anpassungen und Erweiterungen sollen Prozess hier weiter optimiert werden.
Konkrete Einsatzgebiete von Process Mining können zum Beispiel die Analyse und Optimierung von Bestellabläufen, die Darstellung der Ticketbearbeitung im Support oder die Optimierung von Finanzströmen sein. Also immer dort, wo Prozesse dazu führen, dass Daten generiert werden – und man aus diesen Daten schließlich neue Erkenntnisse ziehen kann.