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Process.Science
4,6 (69)
So schätzen User das Tool ein
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Benutzerfreundlichkeit
Kategorie-Durchschnitt: 83 %
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Kundensupport
Kategorie-Durchschnitt: 90 %
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Erfüllung der Anforderungen
Kategorie-Durchschnitt: 93 %
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Einfache Einrichtung
Kategorie-Durchschnitt: 81 %
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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Item 1 of 2
Process.Science Erfahrungen & Reviews (69)
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!
“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 30 Tagen
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 30 Tagen
Anja
Verifizierter Reviewer
Product Owner bei
Kroschke Deutschland GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
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
+ 1 mehr
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.
“Process.Science ist mein Detektiv im ganzen Daten-Dschungel!”
5.0
J
Vor mehr als 12 Monaten
Jana
Verifizierter Reviewer
Fachbereichsleiterin Process- & Project-Management bei
Die Techniker
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Insurance
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
- Die Kombi aus Process Mining + BI-Storytelling ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal. Keine reinen Graphen-Grabsteinlandschaften, sondern echt verstehbare, steuerbare Visuals. - Die UI ist herrlich intuitiv, ich haben unsere Kollegen nach 2–3 Stunden Training schon produktiv arbeiten sehen. - Der Support ist sehr menschlich, schnell, lösungsorientiert. Da weiß man, dass man kein anonymer Kunde ist.
Was gefällt Dir nicht?
- Onboarding für komplexe Datenstrukturen braucht Geduld. Ja, das Tool nimmt einem viel ab, aber Eventlog-Logik muss man trotzdem verstehen. - Die Performance bei sehr großen Logfiles ist manchmal nicht ganz flüssig, hängt aber auch stark von Power BI ab. Wir lösen das aktuell über Aggregation und Modularisierung.- Die Lizenz Struktur ist etwas zu undurchsichtig.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich nutze Process.Science täglich, um unsere Prozesse endlich so zu sehen, wie sie wirklich laufen, nicht nur, wie sie auf dem Papier aussehen. Besonders im Bereich Krankengeld oder Hilfsmittelversorgung hilft mir das Tool, komplexe Abläufe in wenigen Klicks visuell aufzubrechen und konkrete Schwachstellen zu identifizieren. Ich liebe es, wie intuitiv ich Varianten filtern, Bottlenecks markieren und Dashboards direkt in Power BI mit Storytelling verknüpfen kann, das macht Analyse plötzlich nicht nur effizient, sondern auch greifbar. Ich nutze es zum Beispiel, um herauszufinden, warum manche Fälle zu lange liegen, wo Rücksprünge im Ablauf passieren oder wie viele Anträge tatsächlich automatisch durchlaufen. Was mir dabei besonders gefällt, ich kann die Analysen eigenständig durchführen, ohne jedes Mal auf externe Unterstützung angewiesen zu sein.
“Process.Science Is Our Secret Chili Boost for the World of Processes!”
4.5
D
Vor mehr als 12 Monaten
David
Verifizierter Reviewer
Inhaber bei
Mexican Tears
- 1-50 Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Seamless integration into Power BI, no need for a new platform, no training curve. Just an extra layer that instantly reveals how things really run. It’s not just about KPIs anymore it’s about seeing the actual flow of your processes. That’s the game-changer. We’re working with daily data, and that’s already more than enough. The level of transparency is incredible. You don’t just know that something’s off you see where and why. The process visualizations are smart and to the point. No clutter, no flashy colors. Just a clear view of what’s working, where things are stuck, or where nothing’s happening at all. Within just two and a half days, we had so many insights, I seriously considered stopping the production line. (Didn’t do it, but I was tempted.)
Was gefällt Dir nicht?
If your event logs are messy, missing timestamps, inconsistent process IDs, the tool will show you that, too. Brutally honest. That’s not Process.Science’s fault, but it’s something to be aware of: it doesn’t show what you hope is happening; it shows what’s actually in your data. And that can be painful. We had to split a few models because one process had 18 different variants, and at some point, the visualization just became too complex. Fortunately, the tool comes with filtering options that really help. You just need to learn how to work with it. A bit more in-tool documentation would be nice, though.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
We make handcrafted chili sauces, no industrial sameness, but small, spicy works of art. And that’s exactly the challenge: lots of variants, many manual steps, passionate suppliers, and a team that would much rather fine-tune flavor than maintain spreadsheets. So how do we get transparency into our processes without annoying everyone with yet another system? The answer: Process.Science, integrated directly into Power BI. No new software, no new learning curve. Everything right where we already work. With the tool, we can see the entire flow, from goods receipt to final bottling. Where are things piling up? Who’s waiting on whom? Which batch is faster? Why is the labeling sometimes holding things up? For one special edition, for example, we discovered that calibration of the filling machine was regularly causing 8–12 minute delays something no one had noticed before Process.Science.
“Process.Science ist ein Tool gemacht von Leuten, die die Materie verstehen.”
4.5
M
Vor mehr als 12 Monaten
Marielouise
Verifizierter Reviewer
Spezialist Prozessmanagement / Process Mining bei
BMW Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Das UI ist genial durchdacht, du hast sofort das Gefühl, du weißt, was du tust, obwohl du gerade mit Hunderttausenden Prozessdaten jonglierst. Kein unnötiges Geklicke, kein Suchspiel in Menüs, keine Tech-Arroganz. Was ich lieb, die Software wirkt wie ein aus einem Guss gebautes Werkzeug. Nicht dieses Gefühl von zusammengeklebten Add-ons, das man bei anderen Tools kennt. Was mich persönlich begeistert, Process.Science bringt uns den Spieltrieb zurück in die Analyse. Wir fangen wieder an, Fragen zu stellen. Hypothesen zu testen. Überraschungen zu erleben. Und das ist genau das, was ein gutes Analysewerkzeug machen sollte, Neugier entfachen. Process.Science ist nicht nur ein Tool. Es ist ein Katalysator für echtes Prozessdenken.
Was gefällt Dir nicht?
Wenn du Power BI liebst, wirst du Process.Science mögen, aber das Visual selbst wirkt manchmal ein bisschen kantig, besonders bei sehr komplexen Prozessmodellen. Zuweilen fehlen einem die klassischen Komfortfunktionen. Ein bisschen mehr Designverliebtheit wär cool. Das Pricing ist okay, aber nicht super transparent auf den ersten Blick, besonders wenn man mal mehr als eine Handvoll Prozesse gleichzeitig visualisieren will. Da mussten wir mit dem Vertrieb etwas tiefer einsteigen, um den ROI sauber zu rechnen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich arbeite bei der BMW Group als Spezialist im Prozessmanagement und habe in den letzten Jahren viele Tools gesehen. Große Namen, große Versprechen, aber selten was dabei, das wirklich sauber in unseren Power BI-Stack passt ohne fünf IT-Freigaben und ein halbes Jahr Custom-Connector-Bastelei. Process.Science war da anders. Und das war überraschend angenehm. ist für uns kein Nice-to-have, sondern ein echter Gamechanger im Prozessmonitoring. Es ist nicht die schillerndste Lösung am Markt, aber die pragmatischste, besonders wenn du mit Power BI arbeitest und deine Daten ernst nimmst. Für viele Tools musst du dir als Process-Mining-Experte Ausreden überlegen, warum du’s überhaupt eingeführt hast. Für Process.Science überleg ich mir manchmal eher, wie wir noch mehr Use Cases dafür finden können.
“Für uns ist process.science heute ein integraler Bestandteil unseres Business Process Managements.”
4.5
J
Vor mehr als 12 Monaten
Johannes
Verifizierter Reviewer
Director Business Process Management bei
Veridos GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Internet
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
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Was gefällt Dir am besten?
Wir arbeiten mit realen Eventlogs kein Soll-Prozess, keine hypothetischen Modelle. Das Tool zeigt uns die Wahrheit. Ungefiltert, ehrlich und messbar. Unser BI-Team konnte process.science nach wenigen Stunden einsetzen. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv, die Visualisierungen sind funktional und exakt auf Prozessanalyse zugeschnitten. Prozessanalysen lassen sich direkt mit Fachabteilungen besprechen, interaktiv in Power BI, ohne komplexe Exporte oder externe Tools. Das beschleunigt Entscheidungen und reduziert Abstimmungsschleifen.
Was gefällt Dir nicht?
Die Visualisierungen sind funktional, aber nicht visuell charmant. Für Präsentationen gegenüber nicht-technischen Stakeholdern hätten wir uns an manchen Stellen mehr Flexibilität bei Farben, Icons oder Animationen gewünscht. Das Tool ist gnadenlos ehrlich, aber nur, wenn die Eventlogs es zulassen. Wer hier unstrukturiert arbeitet, wird kein verwertbares Bild bekommen. Das ist kein Nachteil der Software, aber eine Herausforderung an die eigene Datenkompetenz.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir sind nicht das typische mittelständische Unternehmen mit einfachen Abläufen. Unsere Prozesse etwa bei der Erstellung elektronischer Reisepässe, bei grenzüberschreitenden Projekt-Rollouts oder in der Sicherheitsprüfung von Ausweisdokumenten sind komplex, lang und voller regulatorischer Anforderungen. Gleichzeitig unterliegen wir einem hohen Zeit- und Qualitätsdruck. Mit process.science haben wir ein Tool gefunden, das uns in die Lage versetzt hat, diese komplexen Abläufe nicht nur zu analysieren, sondern sie wirklich zu verstehen. Und das meine ich ganz bewusst ohne ein zusätzliches Tool lernen zu müssen, denn process.science integriert sich nativ in Power BI. Kein zweites Interface. Keine Extra-Infrastruktur. Alles bleibt dort, wo es hingehört, in unserem sicheren, bestehenden Analyse-Ökosystem.
“Process.science ist für mich kein Reporting-Tool, es ist wie ein Prozess-Mikroskop.”
4.5
A
Vor mehr als 12 Monaten
Aline
Verifizierter Reviewer
Process Manager International Logistics bei
Tchibo GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Wir leben und atmen Power BI bei Tchibo. Und process.science läuft da nativ drin. Kein zusätzliches Tool, kein Systemwechsel, kein neues Frontend. Unsere Führungskräfte sehen Prozessabweichungen direkt im gleichen Dashboard wie Umsatz und Reklamationsquote. Das Tool denkt in Cases, Events, Varianten genau wie ein Logistiker. Es zeigt nicht nur, was passiert, sondern in welcher Reihenfolge, mit welchen Schleifen, wie oft, und mit welchen Auswirkungen auf Zeit und Kosten. Auch unsere Nicht-Data-Nerds im Einkauf oder in der Dispo verstehen die Ergebnisse. Die Darstellung ist nicht technisch, sondern wirklich auf Business-Verständlichkeit gebaut. Farben, Wege, Pfade alles intuitiv.
Was gefällt Dir nicht?
Wenn man zu viele Events oder Akteure gleichzeitig visualisiert, sieht’s schnell aus wie ein Spaghetti-Diagramm auf Koffein. Man muss lernen, zu filtern, dann wird’s klarer. Aber es braucht etwas Disziplin. Für ein Tool, das sich nur in Power BI integriert, wirkt der Preis anfangs hoch. Aber nach 6 Monaten Nutzung sag ich, das Geld kommt zehnfach zurück, durch gesparte Fehler, schnellere Entscheidungen und Klarheit.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich bin als Process Manager dafür da, Probleme sichtbar zu machen, Prozesse zu verbessern und Abläufe sauber zu halten. Mit process.science hab ich dafür ein Tool, das mir klare, visuelle, verständliche Einblicke in unsere Abläufe gibt schnell, zuverlässig und flexibel. Ich sehe, was wirklich passiert. Ich finde Ursachen, nicht nur Symptome. Und ich kann mit Daten argumentieren, nicht mit Vermutungen. Kurz gesagt process.science ist mein tägliches Werkzeug, um Logistikprozesse bei Tchibo smarter, schneller und transparenter zu machen. Und das beste daran, ich muss dafür keine Raketenwissenschaft beherrschen. Nur die richtigen Fragen stellen und process.science liefert mir die Antworten.
“Process.Science ist wie eine Taschenlampe im Datendschungel.”
4.0
K
Vor mehr als 12 Monaten
Karolina
Verifizierter Reviewer
Process Manager bei
All4Labels Group GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Packaging and Containers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
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Was gefällt Dir am besten?
Ich sehe Prozesse, wie sie wirklich ablaufen, nicht wie sie laut Handbuch aussehen. Läuft direkt in Power BI. Kein Rumgehampel mit Exportieren, kein „jetzt noch ein neues Tool lernen“. Wir sehen Änderungen im Prozessverhalten quasi in Echtzeit. UI sieht sehr schick aus, fühlt sich smooth an. Selbst Kollegen, die mit Datenanalyse vorher nicht viel am Hut hatten, finden sich sehr schnell rein. Ob wir Variantenvergleiche, Ziel-Abweichungen oder Durchlaufzeiten analysieren, alles funktioniert flüssig und dynamisch.
Was gefällt Dir nicht?
Wer wirklich tief eintauchen will, muss Power BI M-Code verstehen. Da könnten Templates oder Assistenten helfen, um den Einstieg zu erleichtern. Die Diagramme sind funktional top, aber etwas mehr Animation oder Design-Effekte würden bei Präsentationen für einen stärkeren Management-Effekt sorgen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir haben Process.Science direkt in unsere Power-BI-Infrastruktur integriert und das war schon der erste Aha Moment. Keine extra Tools, keine IT-Verrenkungen. Das Ding läuft in unserer gewohnten BI-Umgebung und fühlt sich fast an, als wär’s schon immer da gewesen. Wir ziehen unsere Event Logs direkt aus MES-Systemen (z. B. Shopfloor-Daten aus der Produktion in Polen oder Mexiko). Dann jagen wir die Daten durch das Process.Science-Modul und erhalten automatisch generierte Prozessmodelle. Diese visualisieren wir mit Drilldowns direkt in Power BI – runter bis zur einzelnen Maschinenlinie. Wir haben mit Process.Science Bottlenecks in unseren Auftragsabwicklungen entdeckt, die wir sonst nie gesehen hätten. In einer unserer großen europäischen Produktionsstätten konnten wir durch diese Insights die Rüstzeiten optimieren, nur durch das Aufdecken unnötiger Loops in den internen Freigabeprozessen.
“Process.Science ist wie ein Prozess-MRT für unser Unternehmen.”
4.5
A
Vor mehr als 12 Monaten
André
Verifizierter Reviewer
Prozess-Manager bei
Otto Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
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Was gefällt Dir am besten?
Egal, wie groß der Datensatz Process.Science liefert flüssige, reaktive Visualisierungen, selbst bei mehreren Millionen Events. Du filterst nach Lager, Produkt, Zeitfenster und bekommst in Sekunden die genaue Prozessstruktur zurück. Ohne Warten. Ohne Ladebalken. Für alle, die in einem Konzern echte Prozessverantwortung tragen, ist Process.Science nicht nur sinnvoll es ist ein Quantensprung. Die Kombination aus Process.Science und Power BI ist wie Espresso und Schokolade einzeln gut, zusammen unglaublich. Wir haben heute Dashboards, in denen KPIs, Zeitdeltas und Prozesspfade in einem View verfügbar sind. Das beschleunigt Meetings, verbessert Entscheidungen und macht Reporting endlich wieder nützlich.
Was gefällt Dir nicht?
Das Tool ist mächtig, aber auch fordernd. Die erste Konfiguration (Event-Log, Mapping, Attributlogik) war kein Spaziergang. Zum Glück hatten wir ein gutes internes Data-Team. Allein hätten wir da geschwitzt. Es ist kein Schnäppchen. Aber ganz ehrlich, was wir durch Einsparungen in Logistik und Retouren seitdem gespart haben, wiegt die Lizenzkosten locker auf. Trotzdem Budgetfreigabe braucht Überzeugungskraft.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Als jemand, der sich tagtäglich mit Prozessen herumschlägt von klar strukturiert bis völlig absurd kann ich sagen, die Realität in einem Konzern wie der Otto Group ist selten linear. Prozesse sind bei uns wie Großstadtverkehr, viele Abzweigungen, überraschende Umwege und manchmal auch ein Stau, den niemand erklären kann. Also was macht man, wenn man endlich nicht mehr vermuten, sondern wirklich wissen will, was in den eigenen Abläufen abgeht? Man holt sich ein Tool wie Process.Science ins Haus und das hat bei uns ehrlich gesagt einige Türen aufgestoßen, die vorher gut verriegelt waren. Bei uns läuft Process.Science auf einer Mission, Prozesse sichtbar machen, wo vorher nur Bauchgefühl war. Wir setzen das Tool gezielt für Retouren- und Fulfillment-Prozesse ein, also genau die Bereiche, wo Zeit, Kundenzufriedenheit und operative Effizienz ständig auf dem Prüfstand stehen.
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