Process.Science

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.