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Process.Science
4,5 (79)
So schätzen User das Tool ein
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Benutzerfreundlichkeit
Kategorie-Durchschnitt: 83 %
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Kundensupport
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Erfüllung der Anforderungen
Kategorie-Durchschnitt: 93 %
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Einfache Einrichtung
Kategorie-Durchschnitt: 80 %
Weiterführende Links
Allgemeine Features
Setup & Support
Cloud
On-premise
24/7-Support
Deutschsprachiger Support
Datenschutz
Serverstandort DE
Serverstandort EU
Nur EU-Unternehmen beteiligt
EU-Standardvertrag
Versionen
Kostenlose Version
Kostenlose Testversion
Screenshots & Videos
Process.Science Funktionen
Item 1 of 6
Funktionalität
Auszüge
Transformation
Reporting
Entwicklung
Vorgefertigte Verbindungen
Benutzerdefinierte Verbindungen
Management
Überwachung & Benachrichtigungen
Datenumwandlung
Sicherheit
Datenverschlüsselung
Sicherheitsstandards
Rollenbasierte Berechtigungen
Zusammenarbeit
Freigabeberechtigungen
Prozessmanagement
Prozessübersicht
Prozessanalyse
Echtzeit-Prozessüberwachung
Process.Science Preise
Zuletzt aktualisiert im Januar 2025
Item 1 of 2
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Process.Science Downloads
- Process Mining Einführung
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- PoC - Erste Erkenntnisse in 30 Tagen
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Process.Science Erfahrungen & Reviews (79)
Was User über Process.Science sagen
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“Process.Science zeigt, welche Prozessprobleme wirklich Priorität haben.”
Herkunft der Review
4.5
J
In den letzten 30 Tagen
Jana
Verifizierter Reviewer
Fachbereichsleiterin Process- & Project-Management bei
Die Techniker
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Insurance
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Mir gefällt besonders, dass sich aus einer allgemeinen Prozesskennzahl sehr schnell eine konkrete Fragestellung entwickeln kann. Wenn beispielsweise eine bestimmte Gruppe von Fällen deutlich länger benötigt, kann ich tiefer einsteigen und untersuchen, was diese Fälle voneinander unterscheidet. Auch die Verbindung zwischen Prozesssicht und Kennzahlen finde ich stark. Dadurch muss ich nicht zwischen einem reinen Prozessdiagramm und einer separaten BI-Auswertung wechseln, sondern kann beide Perspektiven miteinander verbinden. Für meine Arbeit ist außerdem hilfreich, dass sich Ergebnisse gut als Ausgangspunkt für Workshops nutzen lassen.
Was gefällt Dir nicht?
Bei sehr vielen Prozessvarianten kann es einige Zeit dauern, die wirklich relevanten Muster aus der Analyse herauszuarbeiten. Ich würde mir deshalb noch mehr Unterstützung dabei wünschen, seltene, aber geschäftlich wichtige Abweichungen schneller von rein technischen oder wenig relevanten Varianten zu unterscheiden. Auch die Aufbereitung für unterschiedliche Zielgruppen könnte flexibler sein. Ein Process Owner benötigt andere Details als eine Führungskraft, die zunächst nur wissen möchte, wo aktuell der größte Handlungsbedarf besteht. Zusätzlich wäre es hilfreich, Maßnahmen aus einer Analyse noch direkter mit der späteren Erfolgskontrolle zu verbinden.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich nutze Process.Science vor allem, um Verbesserungspotenziale in größeren Geschäftsprozessen datenbasiert zu bewerten. Dabei interessiert mich nicht nur, ob ein Prozess insgesamt schnell oder langsam läuft, sondern wodurch Unterschiede zwischen einzelnen Fällen entstehen. Ich schaue mir beispielsweise an, an welchen Stellen sich Bearbeitungen häufen, wo zusätzliche Schleifen entstehen oder bestimmte Schritte häufiger wiederholt werden. Die Ergebnisse bespreche ich anschließend mit den verantwortlichen Fachbereichen und Process Ownern. Für mich ist dabei wichtig, nicht jedes auffällige Detail sofort zum Optimierungsprojekt zu machen, sondern die Themen mit dem größten tatsächlichen Einfluss zu priorisieren. Process.Science liefert mir dafür eine gute Grundlage und ergänzt unser klassisches Prozessmanagement um die Sicht auf die real ausgeführten Abläufe.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Jana, für dieses wertvolle Feedback – solche Einblicke aus dem Prozessmanagement helfen uns, Process.Science gezielt weiterzuentwickeln.
Es freut uns, dass die Verbindung von Prozesssicht und Kennzahlen für Dich und Deine Workshop-Arbeit einen echten Mehrwert schafft. Genau dieses integrierte Bild – ohne Wechsel zwischen Tools – ist ein zentrales Designprinzip.
Den Wunsch nach besserer Unterstützung beim Herausarbeiten relevanter Varianten kennen wir gut. Mit Variant Grouping und eingebauter Root Cause Analyse in der neuen Plattform arbeiten wir gezielt daran, geschäftlich relevante Abweichungen schneller sichtbar zu machen – klar getrennt von rein technischen Sonderfällen.
Den Punkt zur zielgruppengerechten Aufbereitung nehmen wir mit – der Unterschied zwischen dem, was ein Process Owner und was eine Führungskraft braucht, ist real. Und den Gedanken, Maßnahmen direkt mit der späteren Erfolgskontrolle zu verbinden, haben wir auf unserer Roadmap.
Danke, dass Du Process.Science als Grundlage für datenbasierte Priorisierung im Prozessmanagement nutzt – genau das ist unser Anspruch. Meld Dich gerne jederzeit!
“Warenprozesse gezielter analysieren statt nur Kennzahlen vergleichen.”
Herkunft der Review
4.0
R
In den letzten 30 Tagen
Rebecca
Verifizierter Reviewer
Consultant Prozessmanagement Warensupport bei
E. Breuninger GmbH & Co.
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationOrder Management
+ 4 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir an Process.Science, dass ich nicht nur Durchschnittswerte sehe, sondern unterschiedliche Prozessvarianten miteinander vergleichen kann. Dadurch lässt sich beispielsweise erkennen, warum bestimmte Bestellungen schneller durchlaufen als andere oder an welcher Stelle zusätzliche Bearbeitungsschritte entstehen. Die Visualisierung hilft außerdem dabei, Ergebnisse auch mit Kollegen zu besprechen, die nicht täglich mit Process Mining arbeiten. Besonders wertvoll finde ich, dass aus einer Auffälligkeit direkt eine konkretere Fragestellung für die Prozessverbesserung entstehen kann.
Was gefällt Dir nicht?
Bei komplexeren Prozessen kann die Zahl der Varianten schnell sehr groß werden, sodass man die Analyse zunächst sinnvoll eingrenzen muss. Für Nutzer ohne Erfahrung mit Process Mining sind manche Auswertungen außerdem nicht sofort selbsterklärend. Ich würde mir an einigen Stellen noch stärkere Hilfen wünschen, um ungewöhnliche Prozessvarianten schneller nach ihrer tatsächlichen Relevanz zu priorisieren. Im Alltag braucht es deshalb weiterhin fachliches Prozesswissen, um aus den Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Mit Process.Science kann ich nachvollziehen, wie Waren- und Bestellprozesse tatsächlich durch die verschiedenen Bearbeitungsschritte laufen. Dadurch fallen Schleifen, Wartezeiten oder ungewöhnliche Varianten schneller auf, als wenn ich nur einzelne Reports miteinander vergleiche. Besonders hilfreich ist das bei Prozessen, an denen mehrere Fachbereiche beteiligt sind, weil wir Diskussionen stärker auf konkrete Prozessdaten stützen können. Für mich liegt der größte Vorteil darin, dass Optimierungsmaßnahmen gezielter dort angesetzt werden können, wo im tatsächlichen Ablauf die größten Abweichungen entstehen.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Rebecca, für dieses ausführliche Feedback aus Deiner Rolle als Consultant bei Breuninger!
Dass Du dank des Vergleichs verschiedener Prozessvarianten statt reiner Durchschnittswerte erkennen kannst, warum Bestellungen unterschiedlich schnell durchlaufen, und aus einer Auffälligkeit direkt eine konkrete Fragestellung ableiten kannst, ist genau der Mehrwert, den Process Mining gegenüber klassischen Reports bringen soll.
Die große Zahl an Varianten bei komplexeren Prozessen lässt sich über Filterseiten und das Clustern von Prozessen eingrenzen, das im Data Preparation Tool bereits angedacht ist. Für Nutzer ohne Process-Mining-Erfahrung bauen wir zudem laufend mehr Hilfedokumente und Onboardings aus.
Stärkere Unterstützung, um ungewöhnliche Varianten nach ihrer tatsächlichen Relevanz zu priorisieren, ist bereits Teil unserer Roadmap für die neue Plattform - konkret fließt das in die Root Cause Analyse und das WISE-Framework unserer Mitgründerin Ula ein.
Danke für Deine Zeit - meld Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Rückläufe im Prozess gezielt untersuchen mit Process.Science.”
Herkunft der Review
4.0
A
In den letzten 30 Tagen
Annika
Verifizierter Reviewer
Prozessverantwortliche bei
Westnetz GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Utilities
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Ich kann eine große Prozessmenge auf eine überschaubare Gruppe auffälliger Vorgänge reduzieren. Filter nach fachlichen Merkmalen helfen dabei, vergleichbare Fälle gegenüberzustellen, anstatt sehr unterschiedliche Vorgangsarten gemeinsam zu bewerten. Auch für Gespräche mit beteiligten Abteilungen ist die Darstellung nützlich, weil problematische Übergaben direkt am Ablauf erklärt werden können. Dadurch wird schneller klar, welcher Teil des Prozesses wirklich verändert werden sollte.
Was gefällt Dir nicht?
Process.Science unterstützt die Analyse, bildet aber die anschließende Umsetzung von Maßnahmen nur begrenzt ab. Verantwortlichkeiten, Entscheidungen und offene Aufgaben müssen daher weiterhin in anderen Anwendungen gepflegt werden. Für Workshops wären umfangreichere Kommentierungsfunktionen direkt an einzelnen Aktivitäten oder Prozessvarianten sinnvoll. Außerdem sollte leichter erkennbar sein, auf welchem Stand des Datenmodells eine gespeicherte Auswertung basiert.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Als Prozessverantwortliche im Bereich E-Mobilität bewerte ich, wie Vorgänge tatsächlich durch unsere Fach- und IT-Systeme laufen. Mit Process.Science untersuche ich beispielsweise, wodurch sich die Bearbeitungsdauer verschiedener Anfragen unterscheidet und bei welchen Konstellationen zusätzliche Abstimmungen notwendig werden. Die fachlichen Fragestellungen und die Einordnung der Ergebnisse liegen bei mir. Bei der Aufbereitung der Ereignisdaten arbeite ich mit unserem BI- und Datenteam zusammen.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Annika, für dieses praxisnahe Feedback aus Deiner Rolle als Prozessverantwortliche bei Westnetz!
Dass Du eine große Prozessmenge gezielt auf auffällige Vorgänge reduzieren und vergleichbare Fälle gegenüberstellen kannst, ist genau der Mehrwert, den die Filterfunktionen bringen sollen. Schön, dass die Darstellung auch in Gesprächen mit anderen Abteilungen hilft, problematische Übergaben direkt am Ablauf zu erklären.
Dass die Umsetzung von Maßnahmen bislang nur begrenzt abgebildet wird und Verantwortlichkeiten in anderen Anwendungen gepflegt werden müssen, ist uns bewusst - diesen Punkt haben wir bereits auf der Roadmap und klären die Umsetzbarkeit.
Kommentare direkt an einzelnen Aktivitäten oder Varianten gibt es aktuell noch nicht, wohl aber allgemeine Kommentarfunktionen in Power BI - Ähnliches ist auch für die neue Plattform vorgesehen.
Auf welchem Datenstand eine Auswertung basiert, lässt sich bereits über den Zeitstempel des letzten Neuladens in Power BI einblenden, sofern ich die Anmerkung richtig verstehe.
Danke für Deine Zeit - meld Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Process Mining für einen realistischen Blick auf Abläufe.”
Herkunft der Review
4.5
D
In den letzten 30 Tagen
Dennis
Verifizierter Reviewer
Referent Prozessmanagement bei
Westnetz GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Utilities
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir der direkte Wechsel von einer zusammengefassten Kennzahl zum tatsächlichen Ablauf der betroffenen Vorgänge. Auffällige Zeiträume, Fallgruppen und Prozessvarianten lassen sich gezielt eingrenzen, ohne für jede Fragestellung eine vollständig neue Auswertung erstellen zu müssen. Durch die Einbindung in Microsoft Power BI können bestehende Berichte außerdem um die Prozessperspektive ergänzt werden. Besonders in Workshops ist das hilfreich, weil Abweichungen und Engpässe anhand konkreter Prozesswege verständlich dargestellt werden können.
Was gefällt Dir nicht?
Die Vorbereitung der Ereignisdaten kann aufwendig sein, insbesondere wenn Aktivitäten in den Quellsystemen uneinheitlich bezeichnet werden oder relevante Zeitstempel fehlen. Bei Prozessen mit vielen Varianten wird die Darstellung außerdem schnell umfangreich und muss sorgfältig gefiltert werden. Ich würde mir mehr vorbereitete Analyseansichten und einfacher speicherbare Filterkombinationen wünschen. Für gelegentliche Nutzer könnten zusätzliche Hinweise dabei helfen, komplexe Prozessmodelle schneller auf die wirklich relevanten Abläufe einzugrenzen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Mit Process.Science kann ich nachvollziehen, an welchen Stellen Vorgänge ins Stocken geraten oder vom vorgesehenen Ablauf abweichen. Wenn sich beispielsweise die Bearbeitungszeit eines Zählerwechsels erhöht, lässt sich prüfen, ob zusätzliche Klärungen, wiederholte Freigaben oder längere Übergaben zwischen verschiedenen Bereichen dafür verantwortlich sind. Statt ausschließlich mit Durchschnittswerten zu arbeiten, kann ich einzelne Prozessvarianten und Fallgruppen vergleichen. Dadurch werden Verbesserungsvorschläge konkreter und lassen sich gegenüber den beteiligten Fachbereichen besser begründen. Nach einer Prozessänderung kann außerdem überprüft werden, ob sich Durchlaufzeiten, Rücksprünge oder Wartephasen tatsächlich verändert haben.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Dennis, für dieses ausführliche Feedback aus Deiner Rolle als Referent Prozessmanagement bei Westnetz!
Dass Du von einer zusammengefassten Kennzahl direkt zum tatsächlichen Ablauf wechseln kannst, ohne für jede Fragestellung neu auszuwerten, und das gerade in Workshops für verständliche Erklärungen sorgt, freut uns besonders - genau dafür ist die Power-BI-Integration gedacht.
Die aufwendige Vorbereitung der Ereignisdaten bei uneinheitlichen Bezeichnungen oder fehlenden Zeitstempeln kennen wir gut. Unser Data Preparation Tool ist genau dafür gedacht, das strukturierter und mit weniger Aufwand zu lösen.
Bei vielen Prozessvarianten hilft neben Filterseiten auch das Clustern von Prozessen, das im Data Preparation Tool bereits angedacht ist.
Mehr vorbereitete Analyseansichten, einfacher speicherbare Filterkombinationen und Hinweise für gelegentliche Nutzer stellen wir zunehmend bereit - in unserer neuen Plattform arbeiten wir zusätzlich an Onboardings, die genau das vereinfachen sollen.
Danke für Deine Zeit - meld Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Prozesse anhand echter Abläufe gezielt verbessern.”
Herkunft der Review
4.0
B
In den letzten 30 Tagen
Benedikt
Verifizierter Reviewer
Leiter Process Analytics bei
Die Techniker
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Insurance
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir die direkte Verbindung von Prozessdarstellung und vorhandenen Power-BI-Kennzahlen. Wir können von einer allgemeinen Übersicht gezielt in auffällige Varianten oder einzelne Prozessabschnitte wechseln. Filter für Zeiträume, Fallgruppen und Aktivitäten erleichtern die Vorbereitung von Gesprächen mit den Fachbereichen. Auch in Workshops ist die visuelle Darstellung hilfreich, weil sich Schleifen und ungewöhnliche Bearbeitungswege verständlicher erklären lassen als mit reinen Tabellen.
Was gefällt Dir nicht?
Die aufwendigste Stelle liegt weiterhin vor der eigentlichen Analyse. Wenn Aktivitäten, Zeitstempel oder Fallkennzeichen in den Ausgangssystemen uneinheitlich gepflegt sind, müssen diese Daten zunächst sorgfältig aufbereitet und geprüft werden. Bei Prozessen mit sehr vielen Varianten kann die Darstellung außerdem schnell unruhig werden und benötigt klare Filter. Für die teamübergreifende Arbeit wären komfortablere Funktionen zur Verwaltung freigegebener Analyseansichten, Versionen und fachlicher Kommentare hilfreich.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
In meiner Rolle verantworte ich die Auswahl und fachliche Begleitung unserer Process-Mining-Anwendungsfälle. Gemeinsam mit meinem Team untersuche ich reale Prozessabläufe anhand von Ereignisdaten und definiere geeignete Kennzahlen für Bearbeitungszeiten, Übergaben und wiederholte Arbeitsschritte. Wir stimmen die Ergebnisse anschließend mit den jeweiligen Prozessverantwortlichen ab und leiten daraus konkrete Verbesserungsmaßnahmen ab. Ich führe nicht jede Datenaufbereitung selbst durch, sondern konzentriere mich auf die fachliche Einordnung, die Qualität der Analysen und die Priorisierung neuer Anwendungsfälle.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Benedikt, für dieses fundierte Feedback aus Deiner Rolle als Leiter Process Analytics bei der Techniker!
Dass die Verbindung von Prozessdarstellung und Power-BI-Kennzahlen Euch den Wechsel von der Übersicht zu einzelnen Varianten erleichtert und auch in Workshops überzeugt, freut uns besonders - genau dafür ist die Integration gedacht.
Die Datenaufbereitung als aufwendigste Stelle vor der eigentlichen Analyse kennen wir gut. Unser Data Preparation Tool ist genau dafür gedacht, uneinheitliche Aktivitäten, Zeitstempel und Fallkennzeichen strukturierter und mit weniger Aufwand nutzbar zu machen.
Den Wunsch nach komfortablerer Verwaltung freigegebener Analyseansichten, Versionen und fachlicher Kommentare für die teamübergreifende Arbeit nehmen wir für die neue Plattform auf - hier ist noch nicht alles umgesetzt, aber genau in diese Richtung entwickeln wir weiter.
Danke für Deine Zeit und Deinen Blick auf die fachliche Priorisierung - meld Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Wiederkehrende Rückläufe gezielt mit Process.Science untersuchen.”
Herkunft der Review
4.0
J
In den letzten 30 Tagen
Jasmin
Verifizierter Reviewer
Business Analyst & Consultant Process Mining bei
Die Techniker
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Insurance
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Besonders hilfreich finde ich die Verbindung zwischen dem dargestellten Prozessweg und den Kennzahlen in Power BI. Ich kann auffällige Fallgruppen näher untersuchen, ohne mich ausschließlich auf Durchschnittswerte zu verlassen. Für Gespräche mit den Fachbereichen ist die Darstellung wiederkehrender Schleifen anschaulicher als eine lange Tabelle mit Statuswechseln. Außerdem kann ich unterschiedliche Bearbeitungswege gegenüberstellen und dadurch genauer erklären, welche Abläufe wir uns als Nächstes ansehen sollten.
Was gefällt Dir nicht?
Die vielen Filtermöglichkeiten sind hilfreich, verlangen aber Aufmerksamkeit bei der Auswahl der Fälle. Gerade beim Wechsel zwischen Auswertungen wünsche ich mir eine deutlichere Zusammenfassung der aktiven Filter. Für Besprechungen mit den Fachbereichen könnten die Kennzahlen außerdem verständlicher direkt in der Ansicht erklärt werden. Auch bei Vorher-nachher-Vergleichen wäre mehr Unterstützung sinnvoll, damit unterschiedlich gesetzte Filter oder abweichende Zeiträume nicht versehentlich das Ergebnis verzerren.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Mein Schwerpunkt liegt darauf, herauszufinden, warum vergleichbare Anträge unterschiedlich lange bis zum Abschluss benötigen. Mit Process.Science untersuche ich dafür die dokumentierten Bearbeitungswege, wiederholte Rückfragen und Übergaben zwischen verschiedenen Teams. Gemeinsam mit der IT und den Fachbereichen kläre ich zunächst, welche Ereignisse in den Daten tatsächlich erfasst sind und wie sie fachlich einzuordnen sind. Anschließend erstelle ich Analysen und bespreche auffällige Abläufe mit den Prozessverantwortlichen. Dabei ist eine seltene Prozessvariante nicht automatisch ein Fehler, manchmal gibt es dafür einen berechtigten Grund. Nach einer Anpassung prüfe ich, ob sich Durchlaufzeiten und Rückläufe verändert haben.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Jasmin, für dieses ausführliche Feedback aus der Praxis bei der Techniker!
Dass Du auffällige Fallgruppen direkt aus dem Prozessweg heraus untersuchen kannst, statt Dich nur auf Durchschnittswerte zu verlassen, ist genau der Mehrwert, den Process Mining gegenüber klassischer BI bringen soll. Schön, dass Dir auch die Darstellung wiederkehrender Schleifen für Gespräche mit Fachbereichen hilft.
Eine Zusammenfassung der aktiven Filter gibt es bereits - sowohl direkt über die Power-BI-Standardfunktion als auch in unserer neuen Plattform.
Beim Wunsch nach verständlicheren Kennzahlen direkt in der Ansicht sind wir in Power BI noch nicht ganz da, arbeiten aber an neuen Hilfedokumenten dazu. In der neuen Plattform gibt es das bereits über eingebaute Erklärungen.
Auch beim Schutz vor verzerrten Vorher-Nachher-Vergleichen durch abweichende Filter oder Zeiträume sind wir in der neuen Plattform schon weiter - das nehmen wir uns auch für Power BI vor.
Danke für Dein Vertrauen und melde Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Mit Process.Science den Prozess hinter den Kennzahlen verstehen.”
Herkunft der Review
4.5
N
In den letzten 30 Tagen
Nico
Verifizierter Reviewer
Spezialist Data & Analytics bei
BMW Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir, dass sich die Prozessdarstellung direkt mit unseren Power-BI-Kennzahlen verbinden lässt. Über Filter kann ich bestimmte Varianten, Zeiträume oder Fallgruppen eingrenzen, ohne für jede Fragestellung eine neue Auswertung erstellen zu müssen. Auch der Wechsel von einer verdichteten Übersicht zu einzelnen auffälligen Prozesswegen funktioniert schlüssig. In Workshops lassen sich Zusammenhänge dadurch anschaulicher erklären als mit reinen Tabellen oder Durchschnittswerten.
Was gefällt Dir nicht?
Die Qualität der Analyse hängt stark davon ab, wie sauber Fallnummern, Aktivitäten und Zeitstempel in den Ausgangsdaten vorliegen. Die Vorbereitung des Event Logs setzt deshalb ein gutes Verständnis der Datenquellen voraus und ist keine reine Self-Service-Aufgabe. Bei Prozessen mit sehr vielen Aktivitäten wird die Darstellung schnell komplex und muss sorgfältig gefiltert werden. Zusätzlich wären leichter speicherbare Analyseperspektiven und mehr vorbereitete Ansichten für unterschiedliche Nutzergruppen hilfreich.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science hilft mir, auffällige Kennzahlen bis zu den zugrunde liegenden Prozesswegen zurückzuverfolgen. Wenn sich beispielsweise die Bearbeitungszeit erhöht, sehe ich, in welchen Varianten zusätzliche Schritte, Wartephasen oder wiederholte Freigaben auftreten. Dadurch können wir Verbesserungsthemen gezielter auswählen und müssen uns in Workshops weniger auf Vermutungen verlassen. Unterschiedliche Zeiträume oder Fallgruppen lassen sich miteinander vergleichen, sodass Veränderungen im Ablauf früher auffallen. Nach einer Anpassung kann ich außerdem prüfen, ob sie sich im tatsächlichen Prozessverhalten bemerkbar macht. Der größte Vorteil liegt für mich darin, aus vorhandenen Ereignisdaten konkrete Ansatzpunkte für die Prozessarbeit abzuleiten.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Nico, für dieses detaillierte Feedback aus dem Data & Analytics Bereich bei BMW!
Der Wechsel von der verdichteten Übersicht bis in einzelne Prozesswege – direkt in Power BI und ohne neue Auswertungen – ist genau das, wofür wir die Integration entwickelt haben. Schön, dass das auch in Workshops so gut funktioniert.
Die Abhängigkeit von der Eventlog-Qualität ist eine bekannte Herausforderung. Unser Data Preparation Tool ist genau dafür gedacht, diesen Schritt zugänglicher zu machen – auch für Nutzer ohne tiefes Datenquellen-Know-how.
Bei der Komplexität durch viele Aktivitäten helfen Variant Grouping und Root Cause Analyse in der neuen Plattform, relevante Muster schneller herauszuarbeiten und die Darstellung übersichtlich zu halten.
Den Wunsch nach gespeicherten Analyseperspektiven und vorbereiteten Ansichten für unterschiedliche Nutzergruppen nehmen wir mit – das Alerting in der neuen Plattform ist ein erster Schritt, der priorisiert aufzeigt, wo der größte Handlungsbedarf liegt.
Dass Du Maßnahmen später anhand aktueller Daten überprüfst, ist Process Mining von seiner stärksten Seite. Danke und meld Dich gerne!
“Mit Process.Science vom auffälligen Prozesspfad zur konkreten Ursache.”
Herkunft der Review
4.5
M
In den letzten 30 Tagen
Marlene
Verifizierter Reviewer
Data Analyst bei
BMW Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir die Verbindung von Prozesspfaden und vorhandenen Kennzahlen in Power BI. Wenn eine Durchlaufzeit auffällig ist, kann ich direkt in die betroffenen Varianten und Einzelfälle einsteigen, anstatt mehrere Auswertungen miteinander vergleichen zu müssen. Auch in Abstimmungen mit den Fachbereichen ist die visuelle Darstellung hilfreich, weil Wartezeiten, Rücksprünge und unnötige Schleifen schnell verständlich werden.
Was gefällt Dir nicht?
Die Qualität der Analyse hängt stark davon ab, wie sauber die Ereignisse in den Quellsystemen erfasst werden. Bei komplexen Abläufen entstehen außerdem schnell sehr viele Varianten, die zunächst sinnvoll gefiltert und fachlich eingeordnet werden müssen. Für Präsentationen vor nicht technischen Entscheidungsträgern wären noch stärker vereinfachte Ansichten hilfreich, die sich auf wenige geschäftlich relevante Auffälligkeiten konzentrieren.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
In meiner Arbeit als Data Analystin setze ich Process.Science ein, um zu verstehen, wie Prozesse in der Praxis tatsächlich ablaufen und wo sie vom vorgesehenen Weg abweichen. Dafür bereite ich vorhandene Ereignisdaten auf, vergleiche Prozessvarianten und analysiere, an welchen Stellen Wartezeiten, Rücksprünge oder ungewöhnliche Schleifen entstehen. So kann ich beispielsweise erkennen, ob Verzögerungen bestimmte Baureihen, Standorte oder Bearbeitungsschritte betreffen und strukturelle Probleme von einzelnen Sonderfällen unterscheiden. Die Ergebnisse bespreche ich mit den zuständigen Fachbereichen und Prozessverantwortlichen, um Verbesserungen gezielt zu priorisieren und später anhand aktueller Daten zu prüfen, ob die umgesetzten Maßnahmen tatsächlich wirken.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Marlene, für dieses präzise Feedback aus der Analysepraxis bei BMW!
Die Verbindung von Prozesspfaden und Power-BI-Kennzahlen in einem Bericht – und der direkte Einstieg in auffällige Varianten – ist genau das, wofür wir die Integration entwickelt haben. Schön, dass das auch in Fachbereichsgesprächen so gut funktioniert.
Die Abhängigkeit von der Erfassungsqualität in den Quellsystemen ist eine echte Herausforderung. Unser Data Preparation Tool ist genau dafür gedacht, diesen Schritt strukturierter zu gestalten und den initialen Aufwand bei der Datenvorbereitung zu reduzieren.
Bei der Variantenvielfalt helfen Variant Grouping und die eingebaute Root Cause Analyse in der neuen Plattform, relevante Abweichungen schnell von Sonderfällen zu trennen.
Für vereinfachte Ansichten vor nicht technischen Entscheidungsträgern gibt es in der neuen Plattform ein Alerting, das auf Basis von Priorisierungen direkt aufzeigt, welche Themen den größten Handlungsbedarf haben – ohne dass man sich durch alle Varianten arbeiten muss.
Danke und meld Dich gerne jederzeit!
“Versicherungsprozesse mit Process.Science gezielt analysieren.”
Herkunft der Review
4.5
M
In den letzten 30 Tagen
Martin
Verifizierter Reviewer
Berater / Prozessmanager bei
R+V Versicherung
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Insurance
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Mir gefällt besonders, dass ich von einer allgemeinen Prozessübersicht bis zu einzelnen Varianten und auffälligen Fällen tiefer einsteigen kann. Die Einbindung in Power BI ist hilfreich, weil sich die Prozessanalyse mit bereits vorhandenen Kennzahlen und Berichten verbinden lässt. In Besprechungen müssen wir dadurch weniger über unterschiedliche Einschätzungen diskutieren und können uns gezielter mit den Stellen beschäftigen, an denen die Daten tatsächlich ein wiederkehrendes Problem zeigen.
Was gefällt Dir nicht?
Die Qualität der Analyse hängt stark davon ab, wie vollständig und einheitlich die Ereignisdaten aus den Quellsystemen vorliegen. Gerade zu Beginn entsteht deshalb zusätzlicher Aufwand, um Aktivitäten, Zeitstempel und Fallnummern korrekt aufzubereiten. Bei Prozessen mit sehr vielen Varianten kann die Darstellung außerdem schnell dicht wirken und muss zunächst sinnvoll gefiltert werden. Für gelegentliche Nutzer wären stärker geführte Analyseansichten und einfachere Vergleiche zwischen zwei Zeiträumen hilfreich.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Bei der Bewertung und Weiterentwicklung interner Versicherungsprozesse setze ich Process.Science ein, um tatsächliche Abläufe anhand vorhandener Prozessdaten zu untersuchen. In meiner Rolle analysiere ich, an welchen Stellen Vorgänge länger liegen bleiben, zwischen verschiedenen Bereichen wechseln oder aufgrund fehlender Angaben erneut bearbeitet werden müssen. Über einzelne Prozessvarianten kann ich nachvollziehen, ob solche Auffälligkeiten nur wenige Sonderfälle betreffen oder regelmäßig auftreten. Die Ergebnisse bereite ich für Fachbereiche und Prozessverantwortliche auf, damit Verbesserungsmaßnahmen nicht nur nach persönlicher Einschätzung, sondern nach ihrer tatsächlichen Auswirkung priorisiert werden. Nach einer Anpassung lässt sich außerdem überprüfen, ob Bearbeitungszeiten gesunken sind und unnötige Wiederholungen seltener vorkommen. Die technische Einrichtung der Datenquellen erfolgt gemeinsam mit unseren BI- und IT-Spezialisten, während ich mich hauptsächlich um die fachliche Analyse und Einordnung kümmere.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Martin, für dieses ausführliche Feedback aus der Praxis bei R+V Versicherung!
Dass Ihr in Besprechungen weniger über Einschätzungen diskutieren und direkt auf datenbasierte Muster eingehen könnt, ist genau der Effekt, den wir uns wünschen.
Die Herausforderung bei der Datenvorbereitung kennen wir gut – unser Data Preparation Tool ist genau dafür gedacht, diesen initialen Aufwand bei Aktivitäten, Zeitstempeln und Fallnummern zu reduzieren.
Bei der Variantenvielfalt helfen Variant Grouping und die eingebaute Root Cause Analyse in der neuen Plattform dabei, relevante Muster schnell von Sonderfällen zu trennen.
Für Plattform-Nutzer gibt es jetzt ein Alerting, das auf Basis von Priorisierungen direkt anzeigt, welche Themen zuerst analysiert werden sollten – ohne dass man sich selbst durch alle Varianten arbeiten muss.
Den Zeitraumvergleich gibt es übrigens bereits: In der Power BI Version ist eine Vergleichsseite direkt in unserem Template enthalten – und in der neuen Plattform selbstverständlich ebenfalls.
Danke und meld Dich gerne jederzeit!
“Mit Process.Science Prozessabweichungen gezielt erkennen.”
Herkunft der Review
4.5
M
In den letzten 30 Tagen
Markus
Verifizierter Reviewer
Process-Mining und Prozessmanagement bei
BMW Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir, dass Process.Science nicht nur fertige Kennzahlen zeigt, sondern den Weg hinter diesen Zahlen nachvollziehbar macht. Prozessvarianten lassen sich gezielt vergleichen, sodass auffällige Schleifen, Rücksprünge und Verzögerungen nicht in einem Durchschnittswert verschwinden. Die Einbindung in Power BI ist ebenfalls hilfreich, weil Prozessanalysen dadurch mit bereits vorhandenen Berichten und Kennzahlen kombiniert werden können.
Was gefällt Dir nicht?
Bei großen Datenmodellen und sehr vielen Prozessvarianten braucht es etwas Zeit, bis eine Analyse sinnvoll eingegrenzt ist. Einige Einstellungen setzen sowohl Prozesswissen als auch ein gutes Verständnis der zugrunde liegenden Daten voraus, weshalb der Einstieg für reine Fachanwender nicht ganz leicht ist. Außerdem könnten Ansichten, Filter und Analysepfade noch einfacher für unterschiedliche Nutzergruppen vorbereitet und wiederverwendet werden.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich nutze Process.Science im Bereich Process Mining und Prozessmanagement, um reale Abläufe mit den vorgesehenen Prozessmodellen abzugleichen. Dabei betrachte ich nicht nur Durchschnittswerte, sondern analysiere einzelne Varianten, Rückläufer, wiederkehrende Schleifen und ungewöhnlich lange Bearbeitungszeiten. So lässt sich schneller erkennen, ob eine Abweichung nur einen Einzelfall betrifft oder auf ein strukturelles Problem hinweist. Auf dieser Grundlage priorisiere ich Verbesserungsthemen nach ihrer tatsächlichen Auswirkung und bereite die Ergebnisse verständlich für Fachbereiche und Prozessverantwortliche auf. Nach umgesetzten Änderungen prüfe ich anhand der aktuellen Daten, ob sich Durchlaufzeiten und Abläufe tatsächlich verbessert haben.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank für dieses fundierte Feedback aus dem Process Mining und Prozessmanagement bei BMW – solche Praxiseinblicke sind für uns besonders wertvoll.
Dass Process.Science nicht nur Kennzahlen zeigt, sondern den Weg dahinter nachvollziehbar macht, ist genau unser Anspruch. Schön zu hören, dass das in Deiner täglichen Arbeit ankommt.
Den Hinweis zum Einstieg für reine Fachanwender nehmen wir ernst. Unser neues Data Preparation Tool und geführte Analysepfade sollen genau diesen Schritt vereinfachen – damit auch Nutzer ohne tiefes Datenwissen schnell zu relevanten Ergebnissen kommen.
Der Punkt zu wiederverwendbaren Ansichten und Filtern trifft eine Anforderung, die wir aus verschiedenen Unternehmen hören: unterschiedliche Nutzergruppen brauchen unterschiedliche Einstiegspunkte. Das haben wir aktiv auf unserer Roadmap.
Besonders gut gefällt uns, wie Du Process.Science auch zur Erfolgskontrolle nach umgesetzten Änderungen nutzt – genau dieser Monitoring-Ansatz zeigt Process Mining von seiner stärksten Seite.
Danke für Dein Vertrauen und Deine Detailtiefe. Meld Dich gerne, wenn Du Ideen direkt einbringen möchtest!
“Process Mining direkt dort, wo unsere Prozessdaten ausgewertet werden.”
Herkunft der Review
4.5
J
In den letzten 3 Monaten
Johannes
Verifizierter Reviewer
Director Business Process Management bei
Veridos GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Information Technology and Services
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Besonders gut gefällt mir, dass die Prozessanalyse direkt in Power BI stattfindet. Ich kann Prozesspfade, Durchlaufzeiten und Auffälligkeiten zusammen mit bestehenden Kennzahlen betrachten und muss die Ergebnisse nicht erst in ein separates Analysewerkzeug übertragen. Auch bei Workshops ist das hilfreich. Wenn ein Fachbereich wissen möchte, warum bestimmte Fälle deutlich länger dauern, kann man direkt in die betroffenen Varianten oder Einzelfälle gehen und gemeinsam nach der Ursache suchen. Dadurch wird Process Mining für mich weniger zu einem reinen Data-Science-Thema und stärker zu einem Werkzeug für die tatsächliche Prozessarbeit.
Was gefällt Dir nicht?
Bei großen Prozessen mit vielen Varianten kann die Analyse schnell sehr umfangreich werden. Für den täglichen Umgang ist das kein grundsätzliches Problem, aber für Termine mit Führungskräften oder Fachbereichen würde ich mir teilweise eine noch einfachere Möglichkeit wünschen, komplexe Ergebnisse auf wenige relevante Aussagen zu reduzieren. Außerdem braucht es etwas Erfahrung, um aus den vielen möglichen Analysewegen wirklich die richtigen Schlüsse zu ziehen. Das Tool liefert viele Informationen, nimmt einem aber nicht die fachliche Bewertung des Prozesses ab.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Nutzen tue ich Process.Science, um größere Geschäftsprozesse nicht nur anhand einzelner Kennzahlen, sondern im tatsächlichen Ablauf zu betrachten. Mich interessiert dabei besonders, an welchen Stellen Prozesse unnötig kompliziert werden, wo sich Wartezeiten aufbauen und welche Varianten besonders häufig auftreten. Die Analysen nutze ich als Grundlage für Gespräche mit den jeweiligen Fachbereichen und Process Ownern. Dabei geht es nicht darum, jeden Prozess komplett neu zu gestalten, sondern gezielt die Stellen zu finden, an denen eine Veränderung wirklich etwas bringt. Für mich ist Process.Science deshalb ein wichtiges Werkzeug innerhalb unseres Prozessmanagements.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank für dieses konstruktive Feedback – und die treffende Beschreibung, wie Process Mining vom reinen Data-Science-Thema zum echten Arbeitswerkzeug werden kann.
Dass die direkte Integration in Power BI für Dich – gerade auch in Workshops – einen Unterschied macht, freut uns sehr. Genau das war die Idee: Prozessanalyse dort, wo die Arbeit ohnehin stattfindet, ohne Kontextwechsel.
Den Punkt mit der Komplexität bei großen Prozessen kennen wir gut. Mit Variant Grouping und einer eingebauten Root Cause Analyse in der neuen Plattform arbeiten wir gezielt daran, die relevanten Aussagen schneller sichtbar zu machen – damit Du in Terminen mit Führungskräften oder Fachbereichen nicht erst durch viele Varianten navigieren musst, sondern direkt auf die wesentlichen Punkte zeigen kannst.
Den Hinweis, dass das Tool die fachliche Bewertung nicht abnimmt, sehen wir als bewusste Entscheidung – Du behältst die Kontrolle. Aber wir wollen den Weg zur richtigen Erkenntnis kürzer machen.
Danke, dass Du Process.Science als festen Bestandteil Deines Prozessmanagements einsetzt – genau das motiviert uns. Meld Dich gerne jederzeit bei Fragen!
“Process.Science macht aus Prozessdaten konkrete Verbesserungen.”
Herkunft der Review
4.5
A
In den letzten 3 Monaten
Anja
Verifizierter Reviewer
Product Owner bei
Kroschke Deutschland GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
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Was gefällt Dir am besten?
Besonders stark finde ich, dass Process.Science aus komplexen Prozessdaten ein Bild macht, mit dem ich als Product Owner tatsächlich arbeiten kann. Ich sehe nicht nur einen idealisierten BPMN-Prozess, sondern kann nachvollziehen, welche Wege unsere Vorgänge im Alltag wirklich nehmen und wo sich Abweichungen häufen. Sehr hilfreich ist für mich auch, dass sich auffällige Prozessvarianten gezielt untersuchen lassen. Wenn eine Durchlaufzeit schlechter wird, kann ich tiefer in die betroffenen Vorgänge einsteigen und prüfen, ob die Ursache beispielsweise in einem internen Bearbeitungsschritt, einer zusätzlichen Schleife oder einer externen Abhängigkeit liegt. Dadurch werden aus Prozessdaten konkrete Ansatzpunkte für meinen Backlog und die weitere Produkt- und Prozessentwicklung.
Was gefällt Dir nicht?
Der größte Aufwand entsteht für mich weniger bei der eigentlichen Analyse als bei der Vorbereitung der Daten und der korrekten Interpretation. Wenn Ereignisse oder Prozessschritte in den Quellsystemen nicht eindeutig erfasst werden, muss zunächst geklärt werden, wie diese Informationen sinnvoll in der Analyse abgebildet werden. Bei sehr komplexen Prozessen können außerdem schnell viele Varianten entstehen. Hier muss man gezielt filtern und die wirklich relevanten Abweichungen herausarbeiten, damit man sich nicht in interessanten, aber geschäftlich wenig bedeutenden Sonderfällen verliert.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science hilft mir dabei, Diskussionen über Prozesse deutlich faktenbasierter zu führen. Statt nur zu vermuten, an welcher Stelle ein Ablauf ins Stocken gerät, kann ich mir den tatsächlichen Prozess ansehen und erkennen, wo Wartezeiten, Abweichungen oder zusätzliche Schleifen entstehen. Gerade in meiner Rolle als Product Owner ist das wertvoll, weil ich daraus konkretere Anforderungen ableiten kann. Wenn beispielsweise ein bestimmter Prozessschritt regelmäßig deutlich länger dauert oder eine bestimmte Variante besonders häufig vom vorgesehenen Ablauf abweicht, kann ich gemeinsam mit Fachbereich und IT gezielt an dieser Stelle ansetzen. Der größte Vorteil ist für mich, dass wir Verbesserungen nicht nach Bauchgefühl priorisieren müssen, sondern anhand der tatsächlichen Auswirkungen auf Durchlaufzeit, Prozessqualität und Service-Level entscheiden können.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank für dieses ausführliche und ehrliche Feedback – es freut uns sehr, dass der Blick auf die realen Prozesspfade für dich als Product Owner einen konkreten Unterschied macht.
Die beiden Kritikpunkte treffen Themen, die wir aktiv angehen: Mit unserem neuen Data Preparation Tool vereinfachen wir genau den Schritt, der aktuell noch am meisten Aufwand bedeutet – von der Rohdatenebene zur ersten echten Erkenntnis, ohne lange Vorarbeit.
Die Herausforderung mit der Variantenvielfalt adressieren wir in der neuen Plattform ebenfalls direkt: Variant Grouping und eine eingebaute Root Cause Analyse helfen dabei, sich auf die wirklich relevanten Abweichungen zu fokussieren – statt sich in Sonderfällen zu verlieren.
Dass du daraus konkretere Backlog-Anforderungen ableiten und Verbesserungen anhand tatsächlicher Durchlaufzeiten priorisieren kannst, ist genau der Effekt, den wir uns wünschen. Meld dich gerne jederzeit direkt bei uns!
“Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen durch Daten aus offiziellen Quellen ”
Herkunft der Review
5.0
A
In den letzten 12 Monaten
Artur
Verifizierter Reviewer
Data Analyst bei
KoRo Handels GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Consumer Goods
Use cases:
Business Intelligence (BI)ProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Process.Science zeichnet sich durch seine nahtlose Integration mit führenden BI-Plattformen wie Microsoft Power BI und Qlik Sense aus. Dies ist entscheidend, da Business-Analytics-Teams so die Ergebnisse des Process Mining (das ermittelte Prozessmodell, Variationen und Engpässe) direkt in ihren bestehenden Analyse-Dashboards nutzen können. Anstatt ein isoliertes Tool zu sein, fungiert es als leistungsstarke Engine, die Echtzeitdaten an die Business-Intelligence-Ebene liefert und so evidenzbasierte Entscheidungen ermöglicht.
Was gefällt Dir nicht?
Ein Verbesserungspotenzial besteht in der breiteren Zugänglichkeit von Analysen. Die Integration mit Power BI und Qlik Sense erleichtert zwar die Visualisierung für viele Anwender, die anfängliche Datenextraktion und Modellierung (Konfiguration von Ereignisprotokollen aus Systemen wie SAP oder einem CRM) erfordert jedoch weiterhin spezialisiertes technisches Wissen. Eine Vereinfachung der Datenerfassung durch umfassendere, stärker automatisierte Plug-and-Play-Konnektoren würde das Tool einem breiteren Spektrum von Analysten zugänglich machen, die keine reinen Datenexperten sind.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Unternehmen verfügen oft über exzellente BI-Tools, um die Performance (was passiert ist) zu visualisieren, aber es fehlt ihnen die Möglichkeit, den zugrunde liegenden Prozess (wie er passiert ist) zu verstehen. Die Plattform wandelt operative Daten in einen „digitalen Zwilling“ des Prozesses um (ein präzises und dynamisches Modell). Dadurch können Unternehmen nicht nur Probleme identifizieren, sondern auch die Auswirkungen von Änderungen simulieren und vorhersagen, bevor sie diese implementieren. So wird sichergestellt, dass Optimierungsmaßnahmen (wie z. B. Automatisierung) genau dort ansetzen, wo sie die größten finanziellen Auswirkungen haben.
“Process.Science is our strategic cornerstone for process intelligence.”
4.0
Y
Vor mehr als 12 Monaten
Yama
Verifizierter Reviewer
Leiter Datenmanagement bei
Westnetz GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Environmental Services
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
The implementation was straightforward and we were able to generate concrete results within just a few days using real SAP log files, not demo data. The time from initial integration to tangible business value was extremely short. The process maps are not only visually appealing but also offer deep analytical insights. Filters, timelines, and variant comparisons can all be intuitively controlled and combined. One of the most valued features is the drill-down capability to the individual case level. The Power BI integration is so seamless that even colleagues without a BI background from other departments were able to get started quickly.
Was gefällt Dir nicht?
The pricing structure isn’t exactly tailored for start-ups. As a large enterprise, we can handle it, but for smaller units or regional subsidiaries, it takes solid justification. The platform offers a lot of functionality, but if you’re a true customization enthusiast, you’ll eventually hit some limits. Of course, that’s the trade-off for easy integration. Process.Science reveals the truth about your processes. It doesn’t optimize them automatically. You need people internally who are willing to take action, otherwise, it stops at insight.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Our BI landscape is primarily based on Microsoft Power BI, a powerful, yet traditionally table- and chart-driven reporting tool. What Power BI lacked until now was the ability to transparently, visually, and above all interactively represent the actual flow structures of our processes. Process.Science adds precisely this capability to Power BI. It allows us to visualize real process flows based on event logs, fully integrated, without media discontinuity, and without the need for additional tools. This integrated approach was a key factor in our decision-making process.
“It may look unassuming, but in skilled hands, it's an extremely powerful tool.”
4.5
H
Vor mehr als 12 Monaten
Himanshu
Verifizierter Reviewer
Senior Process Mining Consultant bei
ConMendo GmbH
- 1-50 Mitarbeiter:innen
- Branche: Internet
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
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Was gefällt Dir am besten?
Seamless Power BI integration. It might sound trivial, but it’s a real gamechanger. Our customers love Power BI, they practically live in it. And instead of forcing them into a new tool, we bring Process Mining directly to where they already are. That leads to extremely high adoption. No context switching, no new training just plug and play. One feature I truly love is the loop analysis and deviation detection. At one client, we were able to prove in just 30 minutes that a specific department was triggering 70% of all process loops, simply because approvals were being unnecessarily repeated.We also use the tool frequently in workshops and it’s genuinely fun to fly through the processes live with the teams.
Was gefällt Dir nicht?
The design is a matter of taste, but anyone familiar with Celonis or UiPath Studio will probably find the UI a bit dated at first glance. That said, it just works, it’s stable, logical, and gets the job done. I don’t need flashy visuals, I need results. And that’s exactly what it delivers. The core features are pretty much self-explanatory, yes. But if you want to dive deeper, say, into custom conformance checks or advanced loop analysis, you’ll often need to experiment a bit or dig through forums. A more comprehensive technical reference or some solid tutorials for power users would definitely be welcome.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
We primarily use Process.Science during the diagnostic phase, when it’s all about quickly generating solid hypotheses from event logs in SAP, Salesforce, or other systems. No frustrating back-and-forth between tools, no data chaos in Excel. We stay within Power BI and simply drop in the Process.Science component. Within 1–2 days, we have complete as-is process visualizations, including lead times, variants, loops, bottlenecks and a solid foundation to jump straight into operational discussions. Not just with IT, but directly with the process owners.
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