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
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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.
“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
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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
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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
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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
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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.
“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
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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
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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
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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
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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
+ 1 mehr
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.
“Mit Process.Science verschaffen wir uns den echten Durchblick!”
4.5
F
Vor mehr als 12 Monaten
Felix
Verifizierter Reviewer
Process Mining Manager bei
Allianz Partners SAS
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Insurance
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Wir sehen Prozesse, wie sie tatsächlich passieren, nicht wie sie angeblich definiert sind. Das deckt oft unangenehme Wahrheiten auf, ist aber genau das, was wir brauchen, um echte Verbesserungen anzustoßen. Da die Daten unser Netzwerk nie verlassen, bleibt alles schön sicher und DSGVO-konform. Ein Muss für uns als international tätiges Versicherungsunternehmen. Keine externen Tools, kein ständiges Datenimportieren und Exportieren. Alles läuft direkt in unserem vertrauten Power BI-Ökosystem. Das spart enorm viel Zeit.
Was gefällt Dir nicht?
Ehrlich gesagt, bis auf einen Punkt gibt es kaum etwas Schlechtes zu sagen. Die Software leistet großartige Arbeit. Die ersten Wochen waren zäh. Man muss sich tief in die Power BI-Logik rein arbeiten, um das volle Potenzial von Process.Science auszuschöpfen. Aber wenn man es erstmal raus hat geht alles flott von der Hand.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir verwenden Process.Science vor allem für die Analyse unserer globalen Service- und Abrechnungsprozesse. Mit 22.600 Mitarbeitern in über 70 Ländern haben wir täglich Millionen von Datensätzen, die in unseren Systemen hin und her fließen. Da wird es schnell unübersichtlich, die echten Bottlenecks, Durchlaufzeiten und Prozessabweichungen zu erkennen. Process.Science hat uns geholfen, Prozesse aufzudecken und zu verbessern, die wir sonst nie entdeckt hätten. Es zwingt uns, ehrlich zu uns selbst zu sein, und genau das brauchen wir in einer Zeit, in der Kunden und Prozesserlebnisse immer wichtiger werden. Wenn man bereit ist, die Anfangshürden zu überwinden, ist das Tool ein echter Game-Changer.
“Die ideale Ergänzung für datengetriebene Unternehmen mit etablierter BI-Struktur!”
4.5
F
Vor mehr als 12 Monaten
Frank
Verifizierter Reviewer
Lead Data Scientist bei
Tchibo GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Für ein Unternehmen wie unserem mit stark verankerter Power-BI-Landschaft war die Tatsache, dass kein neues Tool eingeführt werden musste, der Schlüssel. Die User arbeiten im gewohnten Reporting-Umfeld, während das Process-Mining nativ integriert ist. Das erhöht die Akzeptanz enorm. Der interaktive Graph mit eingebetteten KPIs ist intuitiv, flexibel filterbar und bietet mehr Tiefe als klassische BI-Berichte. Unsere Business-Units können so auch ohne tiefes Data-Science-Wissen Prozessabweichungen erkennen und handeln. Vom ersten Datenmodell bis zum einsatzfähigen Prototypen vergingen keine zwei Wochen. Für Use Cases wie Retourenoptimierung, Lieferkettenanalyse und Eskalationsvermeidung haben wir nach wenigen Tagen bereits belastbare Insights generiert.
Was gefällt Dir nicht?
Einige Funktionen muss man sich selbst erschließen, wäre schön, wenn’s noch mehr Tutorials oder How-tos gäbe. Trotz Power BI-Einbettung ist das Process.Science-Visual nicht vollständig anpassbar (z. B. Farben, Schriftgrößen, Graphenlayout). Wer hier gezielt Corporate Design oder Barrierefreiheit umsetzen möchte, stößt schnell an Grenzen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science hat bei uns einen festen Platz gefunden. Nicht als Spielerei, sondern als echter Hebel für Prozesssteuerung, Transparenz und Automatisierung. Besonders in einer hybriden Organisation wie Tchibo, zwischen analogem Filialgeschäft, starkem E-Commerce und traditionellem ERP ist Process-Mining eine Goldgrube. Und mit dieser Lösung graben wir schneller, präziser und interaktiver als je zuvor. Für das, was das Tool kann, ist es fast schon zu günstig. Man spart sich die Einführung eines neuen Systems, bleibt im bekannten Umfeld, hat volle Datenkontrolle und das Ganze funktioniert. Wenn man die technischen Feinheiten meistert, bietet Process.Science ein unschlagbares Verhältnis aus Geschwindigkeit, Integration und operativer Tiefe.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Hallo Frank,
vielen Dank für Dein Feedback, schaue doch gerne mal in unserer Academy (https://academy.process-science.com/) vorbei, dort haben wir einige How-To-Videos. Dort erklären wir auch, wie, zumindest in der Enterprise Version, die Farben und co angepasst werden können, damit im CD gearbeitet werden kann.
“Ein Muss für alle, die Prozesse wirklich verstehen wollen, ohne sich in IT-Kauderwelsch zu verlieren”
5.0
J
Vor mehr als 12 Monaten
Julian
Verifizierter Reviewer
Specialist Process Management & Methods bei
Friedhelm Loh Group
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Maschinerie
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Ich habe schon viele Tools gesehen, die mehr Ärger gemacht haben als sie genutzt haben. Aber hier, keine endlosen Onboarding-Sessions, kein monatelanges Fine-Tuning. Einfach das Plugin in Power BI installiert, Datenquellen angebunden, zack und läuft. Geschwindigkeit schlägt Komplexität und genau hier punktet Process.Science einfach. Die Darstellung der Prozesspfade ist nicht nur hübsch anzusehen, sondern auch hochfunktional. Die Heatmaps und dynamischen Flow-Charts geben uns auf einen Blick Einblick in Engpässe, Durchlaufzeiten und kritische Abweichungen. Dazu kommen praktische Filteroptionen, die es uns erlauben, uns genau die Daten anzusehen, die uns gerade interessieren.
Was gefällt Dir nicht?
Es gibt ein paar Ecken, die noch geschliffen werden könnten. Die Visualisierungen sind gut, aber nicht immer so flexibel, wie wir es uns wünschen. Wenn es um wirklich komplexe, mehrdimensionale Prozessanalysen geht, wäre etwas mehr Bewegungsfreiheit in den Diagrammen super. Oder wie wäre es mit einer kleinen Prise KI, die uns Engpässe schon vorab prognostiziert. Das wäre der nächste Schritt in Richtung Perfektion.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir haben tonnenweise Daten. Von unseren riesigen Produktionsanlagen bis hin zu den fein abgestimmten Lieferketten, alles wirft ständig Daten ab. Process.Science macht hier etwas, was viele andere Tools nicht so gut hinbekommen, es bringt die nackten Zahlen zum Leben. In Power BI integriert, können wir direkt sehen, wie unsere Prozesse tatsächlich laufen, nicht wie wir denken, dass sie laufen. Zum Beispiel konnten wir in einer unserer Rittal-Produktionslinien eine fiese Engstelle aufdecken, die uns bei der Montagezeit regelmäßig ausgebremst hat. Durch die Analyse der tatsächlichen Prozesspfade (ja, auch der wirklich seltenen Varianten, die wir sonst leicht übersehen) konnten wir diesen Flaschenhals identifizieren und gezielt optimieren. Die Resultate. Weniger Durchlaufzeit und niedrigere Kosten.
“Process.Science ist eine sehr einfache Lösung für komplexe Datenanalysen!”
4.5
D
Vor mehr als 12 Monaten
Daniel
Verifizierter Reviewer
Logistics & Data Engineer bei
ThyssenKrupp Steel Europe AG
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Maschinerie
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Wir können unsere Produktionsprozesse nahezu in Echtzeit überwachen. Wenn es in einer Anlage plötzlich zu Verzögerungen kommt oder sich ein Prozessschritt unerwartet lange zieht, sehen wir das sofort. Die Prozesslandkarten sind klar und intuitiv aufgebaut. Man sieht sofort, wo die meisten Engpässe und Schleifen auftreten, kein stundenlanges Wühlen in Tabellen nötig. Wir nutzen Process.Science nicht nur für die Produktionsanalyse, sondern auch für logistische Prozesse wie die Optimierung der Lieferketten und die Analyse von Bestandsbewegungen.
Was gefällt Dir nicht?
Bei besonders großen Datenvolumina, wie sie bei uns häufig auftreten, kann das Tool stellenweise etwas langsam werden. Hier wäre ein besseres Caching oder eine optimierte Abfragegeschwindigkeit wünschenswert. Obwohl die Visualisierung kinderleicht ist, erfordert die korrekte Datenaufbereitung einiges an Vorwissen. Man muss genau wissen, welche Events man tracken will, sonst bekommt man am Ende unvollständige oder gar irreführende Ergebnisse.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Unsere Produktionsprozesse sind komplex. Vom Rohstoffeingang über die Stahlerzeugung bis hin zur Endverarbeitung und Logistik müssen hunderte Einzelschritte perfekt aufeinander abgestimmt sein. Hier den Überblick zu behalten und die echten Engpässe zu identifizieren, ist ohne datengetriebene Unterstützung kaum möglich. Process.Science ermöglicht es uns, diese riesigen Datenmengen zu durchleuchten, um so ineffiziente Abläufe, versteckte Engpässe und Verbesserungspotenziale sichtbar zu machen. Ein großer Pluspunkt von Process.Science ist die einfache Integration in Power BI. Wir mussten keine neue, isolierte Software anschaffen oder zusätzliche Schnittstellen entwickeln. Stattdessen läuft alles innerhalb unserer bestehenden Power BI-Umgebung das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern minimiert auch die Hürden für die Akzeptanz im Team.
“Process.Science ist der Turbo für unser Prozessmanagement den wir brauchten!”
4.5
D
Vor mehr als 12 Monaten
Daniela
Verifizierter Reviewer
Leiter Prozessmanagement bei
Maschinenfabrik Seydelmann KG
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Maschinerie
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Wir haben Process.Science direkt in Power BI eingebunden, das war ein großer Vorteil, weil unser gesamtes Reporting bereits darauf aufbaut. So sehen unsere Fachabteilungen (Produktion, Qualität, Einkauf) live, wie ihre Prozesse tatsächlich laufen. Nicht das, was im QM-Handbuch steht, sondern das, was im Alltag passiert mit Abweichungen, Rückschleifen, Eskalationen. Ein Beispiel: In der Auftragsabwicklung hatten wir immer wieder Probleme mit verspäteten Lieferungen. Mit Process.Science konnten wir nicht nur sehen, wo es hakt, sondern auch warum. Wir haben erkannt, dass viele Verzögerungen durch Schleifen im Prüfprozess entstanden sind, Dinge, die wir so im ERP gar nicht gesehen hätten. Ergebnis, Prozess angepasst, Entscheidungskompetenzen geklärt, Problem deutlich reduziert.
Was gefällt Dir nicht?
Es gibt zwar Support und Demos, aber ich würde mir mehr Best-Practice-Beispiele aus der Industrie wünschen speziell für produzierende Unternehmen wie uns. Gerade für mittelständische Unternehmen wäre ein flexibleres Lizenzmodell wünschenswert. Die Preisstruktur ist fair, aber bei Skalierung in mehreren Bereichen wird’s schnell komplex.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich habe über die Jahre mit vielen Tools zu tun die meisten davon entweder zu komplex, zu unflexibel oder schlichtweg nicht praxistauglich. Mit Process.Science war das anders. Wir setzen das Tool täglich ein, konkret zur Analyse und Optimierung unserer Produktion, Auftragsabwicklung und Logistikprozesse. Was mir dabei besonders gefällt, es ist kein typisches Berater-Tool, bei dem man erst mal Schulungen braucht oder sich in kryptische Prozessnotationen einarbeiten muss. Es ist direkt verständlich. Du ziehst deine Log-Daten rein, Process.Science baut dir in Minuten eine realistische Prozesslandkarte und plötzlich siehst du, wo dein Prozess wirklich langläuft. Kein Bauchgefühl mehr. Nur Fakten.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Hallo Daniela,
vielen Dank für Dein Feedback! An Best-Practice-Beispielen sind wir gerade dran und gerade für produzierende Unternehmen haben wir gute vordefinierte Process Apps.
Nutzt ihr aktuell die Version aus dem AppSource? Dann kann ich das mit dem Preismodell verstehen, bei der Enterprise Version haben wir, unserer Meinung, eine sehr flexible und einfache Preisstruktur. Lass uns aber gerne mal drüber sprechen, melde Dich gerne per Mail bei uns: support@process-science.com
Beste Grüße
Lucas
“Das Tool ist ein echter Gewinn für unsere Datenkultur!”
4.5
L
Vor mehr als 12 Monaten
Lukas
Verifizierter Reviewer
Data Scientist bei
Deichmann SE
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Visualisierungen sind nicht nur hübsch, sondern verdammt nützlich. Die animierten Prozesspfade, das automatische Highlighten von Ausreißern und die Drilldown-Funktion sind top. Wir waren in unter zwei Tagen produktiv. Das habe ich so ehrlich gesagt selten erlebt. Kein monatelanges Rumkonfigurieren. Besonders hilfreich, das automatische Erkennen von Schleifen, Bottlenecks oder ungewöhnlich langen Durchlaufzeiten, etwa wenn eine Bestellung mehrfach geändert oder manuell freigegeben wird.
Was gefällt Dir nicht?
Die Visuals sind super, aber an manchen Stellen etwas BI-freaky. Für weniger datenaffine Kollegen (z. B. im Einkauf) mussten wir eigene Views als Wrapper bauen, damit sie sich nicht im Tool verlieren. Manche Anbieter versprechen, dass jeder Fachbereich ohne Vorkenntnisse Process Mining machen kann. Sorry, aber dafür ist Process.Science (noch) zu technisch. Du brauchst jemanden, der Power BI und Datenmodelle versteht. Für Citizen Analysts ist das nur begrenzt geeignet.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir hatten bei uns im Unternehmen eine klassische Problemstellung, viele unserer internen Abläufe von der Warenlogistik über das Filialbestellwesen bis hin zur Retourenabwicklung laufen über unterschiedlichste Systeme und Touchpoints. Was auf dem Papier schlank und durchgetaktet aussieht, entpuppt sich im Alltag oft als verschachteltes Labyrinth. Und wir wollten nicht mehr auf Bauchgefühl oder stichprobenartige Interviews setzen, sondern auf echte Daten, echte Pfade, echte Prozesse. Nach einem umfassenden Markt-Screening entschieden wir uns bewusst für Process.Science, weil es sich nahtlos in unsere bestehende Power BI-Landschaft einfügt keine neue Insellösung, kein Schnittstellenwahnsinn.
“Wir haben dank der Plattform Prozesse entschlackt und Bottlenecks sichtbar gemacht.”
4.5
D
Vor mehr als 12 Monaten
Dennis
Verifizierter Reviewer
Process Manager bei
BYTECLUB GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Internet
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
100 % visuelle Klarheit. Keine Zahlenwüste, kein BI-Frust, sondern intuitive Flow-Diagramme, die sogar unserem CFO Spaß machen (und das sagt einiges). Wir können die Sollprozesse gegen den Ist-Zustand laufen lassen, das ist wie ein digitales Audit auf Knopfdruck. Kein monatelanges Prozessmapping mehr mit Excel und Schmerz. Datenschutztechnisch ein Traum, die Daten bleiben on premise bzw. in unserer Power BI Cloud. Kein Datenabfluss an Drittanbieter, keine DSGVO-Schweißausbrüche. Die Leute bei Process.Science sind nicht einfach nur Support, die sind Mitdenker.
Was gefällt Dir nicht?
Das UI ist funktional, aber nicht wirklich sehr sexy. Ja, es geht um Business Intelligence, nicht um TikTok, aber ein bisschen mehr visuelles Feintuning wäre schon nice. Manchmal ist die Bedienung auf den ersten Blick nicht ganz intuitiv, gerade für Leute, die nicht aus der BI-Ecke kommen. Wir haben das gelöst mit internen Schulungen, aber trotzdem da geht noch was.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Bei uns läuft die Lösung komplett embedded in Power BI, was allein schon ein Riesenplus ist, wir müssen keine Systeme verlassen, keine Drittanbieter-Lösung aufsetzen, nix mit Export/Import-Zirkus. Es fühlt sich fast an, als ob Process.Science ein eingebautes Feature von Power BI selbst ist, so tief ist die Integration. Wir ziehen die Rohdaten aus SAP Business One und Microsoft Dynamics, lassen sie durch die Eventlog-Maschine von Process.Science laufen, und erhalten in Sekunden einen lebendigen, dynamischen Prozessgraphen. Ich kann in Echtzeit sehen, wie lange eine Bestellung von A nach B braucht, wo Genehmigungsketten hängenbleiben, oder wo sich Rechnungen ewig im Wartezimmer befinden.
“Process.Science macht für uns unsichtbare Prozesse endlich sichtbar.”
4.5
V
Vor mehr als 12 Monaten
Verena
Verifizierter Reviewer
Data Analyst & Engineer bei
Felix Schoeller Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Paper & Forest Products
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Alles bleibt in unserem System. Kein Upload in irgendeine Cloud oder in ein Tool von außen. Für unseren Datenschutz und die IT absolut entscheidend. Nahtlose Integration in Power BI, kein Toolwechsel, keine neue UI lernen. Unsere BI-User (vom Controlling bis zur Produktion) bleiben im vertrauten Umfeld und können direkt interagieren. Die Visualisierung ist echt selbsterklärend. Man klickt auf eine Variante und sieht sofort „Ah, hier läuft’s rund“ vs. „Okay, hier hängen wir im Loop“. Kein Scrollen durch Excel-Spalten. Keine kryptischen Tabellen. Man klickt und sieht, was passiert. Und vor allem, wo es passiert.
Was gefällt Dir nicht?
Nichts Gravierendes. Aber klar, so kleine Punkte, die man im Hinterkopf hat. Steile Lernkurve für Nicht-Analysten. Klar, wir Data-Freaks sind schnell drin. Aber unsere Kollegen im Einkauf oder Vertrieb brauchen etwas Schulung, bevor sie die Feinheiten der Variantendynamik verstehen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir haben die Lösung jetzt seit rund einem Jahr im Einsatz in Kombination mit Microsoft Power BI und was soll ich sagen? Es hat unsere Sicht auf interne Abläufe auf links gedreht. Im positiven Sinn. Und klar, nicht alles ist Gold. Aber verdammt viel davon glänzt ziemlich hell. Wir haben in weniger als 6 Monaten mehr über unsere internen Prozessstrukturen gelernt als in den fünf Jahren davor. Nicht, weil wir vorher schlecht gearbeitet hätten, sondern weil das Tool uns endlich erlaubt, visuell und datengetrieben zu denken. Wer glaubt, dass Prozesse so laufen, wie sie mal designt wurden, hat noch nie eine echte Prozessanalyse gemacht. Mit Process.Science sehen wir jede Abweichung, jeden Shortcut, jeden Loop. Und das ist verdammt wertvoll.
“Die Software ist für uns nicht einfach ein Tool es ist wie ein Röntgengerät für unsere Unternehmen. ”
5.0
C
Vor mehr als 12 Monaten
Christian
Verifizierter Reviewer
Leiter Prozessmanagement bei
Sievert SE
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Building Materials
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Wir sehen jetzt exakt, wie unsere Prozesse tatsächlich laufen, nicht wie sie im Handbuch stehen. Und das ist nicht immer schön, aber genau das brauchen wir, um sauber zu arbeiten. Die visuelle Darstellung in Power BI ist butterweich, interaktiv, skalierbar, performant auch bei größeren Datenmengen. Das ist bei vielen anderen Tools dieser Art nicht selbstverständlich. Ich würde Process.Science uneingeschränkt weiterempfehlen, für jede Organisation, die BI-nah arbeitet und endlich echte Prozesswahrheit will.
Was gefällt Dir nicht?
Gerade für Kollegen, die Power BI noch nicht komplett verinnerlicht haben, ist die Usability anfangs nicht superintuitiv. Ein bisschen Schulung ist nötig, aber das legt sich schnell. Was wir vermissen, eine Möglichkeit, bei Abweichungen automatisch Benachrichtigungen zu bekommen (z. B. bei Prozessabweichung, Eskalation oder Compliance-Bruch). Process.Science zeigt alles, aber es sagt einem nichts, wenn es passiert.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir extrahieren Event-Daten aus SAP, kombinieren sie mit Zeitstempeln, Benutzerinformationen und Prozesskennungen. Diese Logfiles werden in Power BI geladen, wo das Process.Science-Plugin die automatische Visualisierung der Prozesspfade übernimmt. Das Tool zeigt uns Dinge, die in keiner Prozessbeschreibung stehen, etwa stille Eskalationen, ungewollte Rückschleifen, ineffiziente Genehmigungs-Kaskaden. Und das datenbasiert, nicht ausgedacht. Wir arbeiten nicht mehr mit Mutmaßungen, sondern mit Fakten. Wir schätzen es, dass wir kein überladenes Megasystem eingeführt haben, sondern ein schlankes, fokussiertes Tool, das exakt das tut, was wir brauchen, nämlich reale Prozessanalyse auf Knopfdruck.
“Es bringt Licht in Daten-Dunkelkammern, zeigt uns Dinge, die vorher einfach nicht sichtbar waren.”
5.0
L
Vor mehr als 12 Monaten
Lisa
Verifizierter Reviewer
Data Engineer bei
Otto (GmbH & Co KG)
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Wir mussten nix wirklich umbauen, nix neu denken. Einfach auf unsere Datenmodelle draufgepackt, fertig. Es fühlt sich an, als wär’s immer schon da gewesen. Visualisierungen, die sogar das Controlling versteht. Kein Witz, unsere Kollegen aus dem Fachbereich klicken sich selbst durch Prozessvarianten. Selbst bei Millionen Events pro Tag, das Tool schnurrt wie ein E-Motor. Wir hatten mit sowas ehrlich gesagt nicht gerechnet. Du willst Prozesse vergleichen? Varianten analysieren? Auf Drilldown-Ebene durch einzelne Cases fliegen? Alles drin und alles in einem Tool.
Was gefällt Dir nicht?
Bei uns passt’s perfekt. Aber wer Tableau oder Qlik nutzt, muss kreativ werden, ein paar APIs mehr wären hier Gold wert. Die Doku ist funktional, aber kein Netflix. Sie bringt dich ans Ziel, aber mit ein paar realeren Use Cases, Screenshots und Storytelling würde das Ganze noch viel mehr knallen, besonders für die Leute, die nicht jeden Tag in JSON denken.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir nutzen Process.Science hauptsächlich zur Prozessanalyse im E-Commerce-Umfeld – also alles rund um Bestellungen, Retouren, Versandwege und Customer Support. Das Tool saugt sich die Events direkt aus SAP und Salesforce, und legt sie dann auf unsere Power-BI-Landschaft wie so ein nerdiger Superheld. Wir haben zum Beispiel den Retourenprozess komplett durchleuchtet. Wie lange braucht ein Kunde, bis er die Rücksendung tatsächlich losschickt? Wo klemmt’s im Lager? Und warum dauert das in Süddeutschland plötzlich 40 % länger? Vorher eine Dunkelkammer. Jetzt alles Glasklar. Wir sehen nicht nur was passiert, sondern auch, warum es passiert.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Hi Lisa,
vielen Dank erst einmal für Dein sehr positives Review und Dein offenes Feedback bzgl. Dokumentation und anderer BI-Systeme.
Bzgl. Qlik Sense und Tableau: Stay tuned, Qlik Sense haben wir bereits eine Lösung und für Tableau ist diese in der Mache!
Die Dokumentation war schon immer eine Schwachstelle, an der wir durchgehend arbeiten und Feedback von Kunden und Partnern einfließen lassen. Aus diesem Grund haben wir auch unsere Academy erstellt, um Erklärvideos zu veröffentlichen und den Austausch zu fördern, schaue gerne mal rein: https://academy.process-science.com/
Beste Grüße
Lucas
“Process.Science hat unser Verständnis für unsere eigenen Prozesse fundamental verändert.”
4.5
M
Vor mehr als 12 Monaten
Moritz
Verifizierter Reviewer
Data Developer bei
bonprix Handelsgesellschaft mbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Eine sehr einfache Anbindung, besonders geil wir konnten über Standard-Connectors unsere SAP- und E-Commerce-Daten sehr schnell einbinden. Keine monatelangen Schnittstellenprojekte. Process.Science zwingt uns nicht in starre Templates. Wir können eigene Prozessmodelle bauen, so granular oder abstrakt, wie wir sie wirklich brauchen. Die UI ist ehrlich gesagt extrem intuitiv. Keine 10-stündigen Schulungen. Nach ein paar Sessions war das Team ready to go. Auch bei großen Datensätzen rennt die Engine. Gerade bei Millionen von Bestellzeilen ein Riesen-Pluspunkt.
Was gefällt Dir nicht?
Mobile Optimierung (z.B. auf Tablets) ist ausbaufähig. Die Oberfläche funktioniert auf mobilen Geräten nicht so smooth wie am Desktop. Die Bedienung wirkt anfangs einfach, aber sobald man Prozesse wirklich granular und dynamisch analysieren will, wird es sehr schnell technisch anspruchsvoll.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir wollten endlich nicht mehr im Dunkeln fischen, wenn es um unsere tatsächlichen Prozessabläufe ging, ob im Bereich Order-to-Cash, Procure-to-Pay oder beim Retourenmanagement. Process.Science hat uns sofort abgeholt, weil die Lösung leicht integrierbar, intuitiv bedienbar und extrem flexibel ist. Gerade für ein Unternehmen unserer Größe und Dynamik war uns wichtig, keine riesige IT-Mammutoperation, sondern ein schneller, schlanker Start. Wir mappen mit Process.Science unsere Online-Order-Flows bis ins kleinste Detail.
“Process.Science ist für uns wie ein Superkraft-Add-on für Power BI geworden!!!”
5.0
N
Vor mehr als 12 Monaten
Nadine
Verifizierter Reviewer
Data Analyst/ Data Scientist bei
Unilever Deutschland Produktions GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Food Production
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Unsere Teams arbeiten sowieso täglich in Power BI und Process.Science integriert sich da wie ein unsichtbarer Motor. Keine Umgewöhnung, keine Softwarehürden. Einfach reingehen, klicken und boom, Prozessanalyse. Wir haben es ernsthaft innerhalb von zwei Tagen produktiv am Laufen gehabt. Datenquelle anbinden, Eventlog aufbauen, ein paar Klicks und fertig. Verglichen mit anderen Process-Mining-Tools (hust Celonis hust) ein komplett anderer Schnelligkeitslevel. Alle Daten bleiben bei uns. Kein Export in externe Cloudsysteme, keine Server in Timbuktu. Gerade bei einem Unternehmen wie Unilever, wo Datensicherheit ein hohes Gut ist, ein absoluter Gamechanger.
Was gefällt Dir nicht?
Process.Science ist nichts für Leute, die hoffen, dass die Software von selbst alles erkennt. Man muss seine Eventlogs gut strukturieren und manchmal ein bisschen tüfteln, bis die Prozessdarstellung optimal aussieht. Wer hier nicht sauber arbeitet, kriegt Chaos statt Klarheit. Die integrierten Diagramme sind gut, aber nicht spektakulär flashy. Wenn man super kreative, hyperindividuelle Prozessgrafiken braucht, muss man ein wenig mit Power BI Tricks arbeiten. Da könnten sie noch einen drauflegen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir setzen Process.Science direkt innerhalb von Microsoft Power BI ein, was ein riesiger Pluspunkt ist. Keine neuen Plattformen, keine wilden Schulungen, keine komplizierten IT-Freigaben, das Tool fühlt sich an wie ein Turbo-Upgrade für ein System, das wir ohnehin schon nutzen. Konkret analysieren wir damit Produktionsprozesse, Lieferkettenabläufe, Qualitätssicherung und SAP-Datenströme. Process.Science ist kein Zauberstab man muss wissen, was man tut, aber wenn man einmal den Dreh raus hat, ist das Tool ein richtig mächtiges Werkzeug.
“Process Mining kriegt man mit Process.Science auf einem neuen Level!”
4.5
K
Vor mehr als 12 Monaten
Kiarash
Verifizierter Reviewer
Process Manager bei
Hapag-Lloyd AG
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Internet
Use cases:
Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Unsere Kollegen im Fachbereich (also keine Techies) können sich eigenständig Reports bauen, ohne dass sie dafür ein Data-Science-Studium brauchen. Wirklich Plug-and-Play. Kein Mammutprojekt über 12 Monate. Innerhalb von wenigen Wochen waren wir produktiv und ja, wir hatten auch schon Tools im Haus, bei denen allein das Onboarding eine Geduldsprobe war. SAP, Salesforce, interne Tools, Process.Science schluckt (fast) alles. Gerade für ein so komplexes Unternehmen wie unseres ein Segen.
Was gefällt Dir nicht?
Wenn du extrem verschachtelte Prozesse oder zig Varianten hast, braucht es manchmal einen Experten, der die Queries etwas optimiert. Hier könnte das Tool vielleicht noch etwas bessere Hilfestellungen anbieten. Wenn wir wirklich riesige Datenmengen laden, merkt man manchmal leichte Verzögerungen. Nichts Dramatisches, aber ein Punkt, der bei uns auf der Feature-Wishlist steht.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Unsere Hauptaufgabe bei Hapag-Lloyd, riesige Mengen an operativen und logistischen Prozessen effizient zu steuern und ständig zu verbessern. Genau hier kommt Process.Science ins Spiel. Wir extrahieren Event-Logs aus unserem SAP- und CRM-System (z.B. Buchungsvorgänge, Containerbewegungen, Ladepläne) und lassen diese durch Process.Science in saubere, klickbare Prozessmodelle verwandeln. Keine Schwarzbox, sondern wirklich nachvollziehbare Abläufe! Wir nutzen die Heatmap-Visualisierung intensiv, um Engpässe in der Containerabfertigung oder bei Buchungsprozessen zu erkennen. Besonders bei saisonalen Peaks rettet uns das Tool regelmäßig den Hintern.
“Powerful, Easy to Use Process Mining software that Integrates into Power BI”
5.0
Y
Vor mehr als 12 Monaten
Ytzen
Verifizierter Reviewer
Owner (Data Analyst)
- 1-50 Mitarbeiter:innen
- Branche: Computer Software
Use cases:
Prozessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
process.science offers most of the functionality that one expects of this type of software. Yes, there are other providers of process mining software and there are certainly good solutions among them. A big advantage, and a decisive advantage for me, is that it is easy to integrate with Power BI.
Was gefällt Dir nicht?
If there is one thing that process.science does not excel in yet, it is design, the user interface. process.science advertises itself with the ease of integration with QLIK and Power BI but would do well to follow the visual design possibilities of these two solutions. Furthermore, there are providers who develop and offer new functionality faster than process.science, but that is often offset by the fact that they do not integrate with Power BI, which is, as previously indicated, a huge plus for me. Integration with Power BI enables me to offer process mining, or at least the results and findings, to a larger audience.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
For organizations that use field workers to solve technical problems, efficiency is very important. It ensures lower costs and higher customer satisfaction for those for whom a problem is solved.
How can the costs involved remain manageable while maintaining or improving the one-time fix at a high level? Why and how does unnecessary rework occur? Can we identify this and then improve it? What are the factors that ensure a longer lead time? Is there potential for improvement? Process.science can make an important contribution to answering these types of questions.
“Mit Process.Science Prozessprobleme früh erkennen und richtig einordnen.”
Herkunft der Review
4.5
C
In den letzten 30 Tagen
Christoph
Verifizierter Reviewer
Prozess und Datenanalyst bei
Westnetz GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Utilities
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Mit am besten an Process.Science gefällt mir die Möglichkeit, einen auffälligen Kennzahlenwert bis auf die zugehörigen Prozessvarianten und Einzelfälle zurückzuverfolgen. Dadurch endet eine Analyse nicht bei der Feststellung, dass eine Bearbeitungszeit gestiegen ist, sondern führt näher an die tatsächliche Ursache. Hilfreich ist außerdem, dass Prozesspfade und bekannte Power-BI-Kennzahlen im gleichen Bericht dargestellt werden können. Für Gespräche mit Fachbereichen kann ich Filter unmittelbar anpassen und verschiedene Erklärungen anhand derselben Daten überprüfen.
Was gefällt Dir nicht?
Die Aussagekraft der Analyse hängt stark von der Qualität des zugrunde liegenden Eventlogs ab. Fehlende Zeitstempel, uneinheitliche Vorgangsnummern oder unklar benannte Aktivitäten müssen vor der eigentlichen Analyse bereinigt werden. Das Mapping eines neuen Prozesses erfordert deshalb technisches Verständnis und eine enge Abstimmung mit den Verantwortlichen der Quellsysteme. Bei Prozessen mit sehr vielen Varianten kann die Darstellung außerdem schnell unübersichtlich werden, sodass sinnvolle Filter und eine saubere Modellstruktur unverzichtbar sind.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Ich nutze ich Process.Science, um reale Abläufe aus vorhandenen Prozessdaten zu rekonstruieren und genauer zu untersuchen. Dafür bereite ich Ereignisdaten aus unseren Quellsystemen auf, prüfe die Reihenfolge einzelner Prozessschritte und analysiere auffällige Varianten. Die Ergebnisse verbinde ich mit Kennzahlen in Power BI und bereite sie für Prozessverantwortliche und Fachbereiche auf. Die zentrale Administration, Lizenzverwaltung und technische Bereitstellung der Plattform gehören nicht zu meinen Aufgaben.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Christoph, für dieses detaillierte Feedback aus der Praxis bei Westnetz!
Der Ansatz, einen auffälligen Kennzahlenwert bis auf einzelne Prozessvarianten zurückzuverfolgen, ist genau das, was Process Mining von reiner BI unterscheidet – schön, dass das in Deiner Arbeit so funktioniert.
Die Abhängigkeit von der Eventlog-Qualität hast Du treffend beschrieben. Genau dafür entwickeln wir unser Data Preparation Tool weiter – um die Datenvorbereitung strukturierter zu gestalten und die Abstimmung mit Quellsystemverantwortlichen zu erleichtern.
Den Punkt zur Variantenvielfalt adressieren wir mit Variant Grouping und Root Cause Analyse in der neuen Plattform – damit auch komplexe Prozesse übersichtlich bleiben und die relevanten Muster klar erkennbar sind.
Dass Du Prozessergebnisse direkt in Power BI mit bestehenden Kennzahlen verbindest und für Fachbereiche aufbereitest, ist eine starke Kombination – genau dafür ist diese Integration gedacht.
Danke und meld Dich gerne, wenn Du Ideen zur Weiterentwicklung einbringen möchtest!
“Transformative Process Mining Integration for the Modern Data-Driven Enterprise Professional”
Herkunft der Review
5.0
R
In den letzten 12 Monaten
Richard
Verifizierter Reviewer
Process Architect bei
Alebirds
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Food & Beverages
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
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Was gefällt Dir am besten?
Integrating process mining directly into my existing Power BI environment has been a total game-changer. I love how it visualizes hidden bottlenecks without requiring a separate, complex infrastructure. The clarity it provides into our operational workflows is unmatched, allowing me to make data-backed decisions with absolute confidence and remarkable speed.
Was gefällt Dir nicht?
To be perfectly honest, I haven't encountered any significant drawbacks or negative features during my time with the platform so far. The implementation was so smooth and the performance so consistent that I’m struggling to find any actual flaws to report.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
The most significant benefit is achieving 100% transparency in our business processes without leaving our familiar analytics dashboard. This seamless synergy between process mining and business intelligence has drastically improved our efficiency. I now have the power to identify optimization potential in real-time, which has led to substantial cost savings and much more streamlined internal operations.
“Solid Software for Process Mining”
Herkunft der Review
5.0
D
In den letzten 12 Monaten
Dennis
Verifizierter Reviewer
CEO bei
DatenPioniere
- 1-50 Mitarbeiter:innen
- Branche: Computer & Network Security
Use cases:
Process Mining
Was gefällt Dir am besten?
Process.Science is absolutely outstanding. The seamless integration into Microsoft Power BI makes it by far the most user-friendly and impactful process mining tool I’ve ever worked with. Instead of forcing us into yet another platform, it brings world-class process mining directly into the environment our teams already use daily. The speed, the clarity, and the depth of insights are unmatched — from identifying hidden inefficiencies to revealing optimization opportunities we never saw before. It feels less like a software add-on and more like a breakthrough in how we understand and manage our processes.
Was gefällt Dir nicht?
Honestly, there is very little to dislike about Process.Science. The product is extremely well thought out and fits seamlessly into our existing workflows. If I had to mention something, it would be that once you experience how powerful and intuitive it is, you start wishing you had discovered it much earlier. It really raises the bar for what you expect from process mining tools, and everything else on the market feels outdated in comparison.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
With Process.Science, our customers gain full transparency into their business processes. Instead of working with assumptions or incomplete data, they see exactly how their processes run in reality — including inefficiencies, delays, and bottlenecks.
The main benefit for our clients is that they can make faster, data-driven decisions that have a direct impact on efficiency and cost savings. Because the solution runs inside Power BI, business users can easily interact with the data themselves, without depending on IT. This gives them true ownership of their processes and enables continuous improvement based on facts, not opinions.
“Leistungsstarkes Process Mining für datengetriebene Optimierung”
4.5
M
In den letzten 12 Monaten
Mathis
Verifizierter Reviewer
Prozessmanger bei
Kroschke
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Wholesale
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
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Was gefällt Dir am besten?
Die Benutzerfreundlichkeit von process.science sticht besonders hervor. Die Oberfläche ist intuitiv gestaltet, was die Navigation durch Daten und Funktionen erleichtert. Besonders beeindruckend ist die direkte Integration mit Business-Intelligence-Tools wie Microsoft Power BI und Qlik Sense, die es ermöglicht, Prozessanalysen in Echtzeit direkt in bestehenden Systemen durchzuführen. Die Fähigkeit, Rohdaten aus ERP-Systemen automatisch in wertvolle Einblicke zu verwandeln, spart Zeit und verbessert die Entscheidungsfindung. Nutzer loben auch die Echtzeit-Berichte, die stets aktuelle Informationen über Geschäftsprozesse liefern
Was gefällt Dir nicht?
Ein Kritikpunkt ist die begrenzte Integration mit anderen Business-Intelligence-Tools wie Tableau oder fortschrittlichen Machine-Learning-Plattformen, was die Möglichkeiten für tiefgehende Analysen einschränken kann. Einige Nutzer berichten zudem, dass die Arbeit mit Ereignissen (Events) manchmal kompliziert sein kann, was die Benutzererfahrung leicht beeinträchtigt. Es wird auch angemerkt, dass die Plattform ihre Kernkompetenzen auf Power BI und Qlik konzentriert, was für Nutzer anderer Systeme nachteilig sein könnte.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
process.science löst das Problem der ineffizienten Prozessanalyse, indem es Process-Mining-Tools bereitstellt, die direkt in BI-Systeme integriert sind. Die Software ermöglicht es, Geschäftsprozesse automatisch zu analysieren und Optimierungspotenziale in Echtzeit zu identifizieren, ohne dass manuelle Datenvorbereitung nötig ist. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die ihre ERP-Daten nutzen möchten, um Engpässe oder ineffiziente Abläufe zu erkennen. Nutzer können Aufgaben leicht verfolgen und überwachen, was die Prozessoptimierung und Entscheidungsfindung erleichtert. Die Software ist besonders hilfreich für Unternehmen, die datengetriebene Einblicke in ihre Abläufe gewinnen möchten, ohne komplexe externe Tools einzusetzen
“It is a very useful tool for analyzing processes and identifying bottlenecks.”
Herkunft der Review
4.5
T
In den letzten 12 Monaten
Tamara
Verifizierter Reviewer
Project Manager bei
Inlogiq
- 1-50 Mitarbeiter:innen
- Branche: Accounting
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
The tool’s flexibility, it offers deep customization and lets me analyze processes from multiple angles, whether by time, frequency, or variations. It makes spotting bottlenecks and understanding real workflow behavior remarkably easy.
Was gefällt Dir nicht?
Right now, it doesn’t include integrated AI features, which would make the analysis even more powerful. However, I know this is planned for future versions, so I’m looking forward to seeing it implemented.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science helps me understand how processes really run, identify bottlenecks, and detect delays or unnecessary steps. By having clear, data-driven insights, I’ve been able to improve process efficiency, reduce waiting times, and make faster decisions with much more confidence.
“Es passt sich der Power BI-Umgebung an.”
Herkunft der Review
5.0
O
In den letzten 12 Monaten
Owens
Verifizierter Reviewer
Dateningenieur bei
XeinChat
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Logistics and Supply Chain
Use cases:
Order ManagementProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Das Tool zeichnet sich durch die automatische Erkennung von Abweichungen in komplexen Lieferkettenprozessen aus. Es bietet vollständige Transparenz hinsichtlich des Soll-Prozesses und außergewöhnlicher Aktivitäten, die in herkömmlichen statistischen Berichten oft verborgen bleiben. Die Funktion zur Ursachenanalyse ist besonders robust und ermöglicht die objektive Identifizierung spezifischer Attribute (wie Lieferanten oder Regionen), die mit systematischen Verzögerungen korrelieren.
Was gefällt Dir nicht?
Die technische Konfigurationsoberfläche kann für Anwender ohne fundierte Kenntnisse in Datenverarbeitung oder Prozessmodellierung komplex sein. Während die visuelle Ausgabe für Geschäftsanwender intuitiv ist, erfordert die zugrunde liegende Datentransformationslogik einen erheblichen internen Beratungsaufwand. Darüber hinaus könnte die technische Dokumentation, obwohl umfassend, durch praktische Beispiele spezifischer Anwendungsfälle verbessert werden.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Wir haben die mangelnde Transparenz hinsichtlich Nacharbeiten und die Endlosschleifen im Einkaufszyklus, die unsere Betriebskosten in die Höhe trieben, beseitigt. Vor der Nutzung von Process.Science basierten Diskussionen über Prozessverbesserungen auf subjektiven Einschätzungen der Abteilungsleiter; jetzt verfügen wir über eine objektive Datenbank, die aufzeigt, wo Prozesse vom ursprünglichen Design abweichen, und ermöglicht so ein Prozess-Reengineering ausschließlich auf Basis digitaler Daten.
“Process.Science transformed chaotic workflows into reliable and automated protocols”
Herkunft der Review
4.5
L
In den letzten 12 Monaten
Lisa
Verifizierter Reviewer
Biotechnology Project Manager bei
Eonstruct
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Alternative Medicine
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationOrder Management
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Was gefällt Dir am besten?
What really convinced me was their ability to think like a scientist. Designing a protocol isn't just a checklist; it's a visual and logical flowchart. The automatic generation of detailed instructions for the team is a lifesaver. It's eliminated so much confusion about "what am I supposed to do next?" Our reproducibility has skyrocketed because everyone follows the exact same streamlined process. It transforms the chaos of methods into a structured and shareable resource.
Was gefällt Dir nicht?
The initial setup demands significant time investment.Mapping complex, existing protocols into the system can feel tedious. There’s a learning curve for the team, and some veteran researchers were initially resistant to the rigid structure. While the core is powerful, I wish it had more native integrations with common data analysis tools to create a truly seamless loop from protocol to result.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Since implementation,the most tangible benefit is time. We save countless hours on training and correcting procedural mistakes. New team members become operational much faster. Our data quality has improved because experimental consistency is now baked into our process. I finally have a single source of truth for all our methods, which is invaluable for audits and publications. Mentally, it’s a relief. I delegate protocols with confidence, knowing they will be executed correctly.
“Process.Science ein sehr wertvolles Werkzeug zur Analyse und zum Verständnis von Prozessen.”
Herkunft der Review
4.5
K
In den letzten 12 Monaten
Kristina
Verifizierter Reviewer
Prozess Operator bei
OSC GmbH Mountain Equipment
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationOrder Management
+ 3 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Sehr hilfreich ist, dass Process.Science faktenbasierte Analysen ermöglicht. Diskussionen über Durchlaufzeiten, Rückläufer oder Engpässe lassen sich anhand konkreter Daten führen und nicht mehr auf Basis von Vermutungen. Gerade an Schnittstellen zwischen Bereichen wie Auftragseingang, Lager, Logistik und Versand sorgt das für mehr Sachlichkeit und Verständnis. Die Integration in bekannte BI-Umgebungen erleichtert die Nutzung deutlich. Als Operator kann ich mich schnell orientieren, Filter setzen und relevante Varianten analysieren, ohne ein komplexes Spezialtool erlernen zu müssen. Dadurch ist das Tool auch im operativen Alltag gut einsetzbar.
Was gefällt Dir nicht?
Einschränkend ist, dass ich erkannte Probleme nicht direkt im Tool beheben kann. Process.Science ist kein Steuerungs- oder Workflow-System, sondern ein Analysewerkzeug. Prozessänderungen müssen weiterhin über Process Owner oder Systemanpassungen umgesetzt werden. Zudem hängt der Nutzen stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab, unvollständige oder fehlerhafte Statusbuchungen wirken sich unmittelbar auf die Aussagekraft der Analysen aus.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Als Prozess-Operator nutze ich Process.Science primär, um mehr Transparenz über unsere End-to-End-Prozesse zu erhalten und operative Probleme besser einordnen zu können. Besonders positiv empfinde ich, dass das Tool nicht nur meinen eigenen Arbeitsschritt betrachtet, sondern den gesamten Prozessverlauf abbildet. Dadurch wird deutlich, wie stark einzelne Schritte voneinander abhängen und wo Verzögerungen tatsächlich entstehen. Insgesamt löst Process.Science für mich vor allem das Problem mangelnder Transparenz. Ich kann klar erkennen, ob Verzögerungen oder Fehler in meinem Verantwortungsbereich entstehen oder bereits vorher verursacht wurden. Das erleichtert sowohl die eigene Arbeitspriorisierung als auch die Kommunikation mit anderen Teams und Führungskräften.
“Process.Science hat meinen Arbeitsablauf mit Einblick, Klarheit und Effizienz transformiert”
Herkunft der Review
4.5
J
In den letzten 12 Monaten
Johanna
Verifizierter Reviewer
Prozessmanager bei
KoRo Handels GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Fashion
Use cases:
Process MiningProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Die Nutzung von Process.Science hat mein Verständnis für Geschäftsprozesse durch klare, interaktive Visualisierungen erheblich verbessert. Die Plattform ist intuitiv, lässt sich nahtlos in meine Datenquellen integrieren und hilft, Ineffizienzen aufzudecken, die mir sonst entgangen wären. Besonders schätze ich die Transparenz bei komplexen Abläufen und die Möglichkeit, gezielt in einzelne Fälle einzutauchen. Ein leistungsstarkes Werkzeug für kontinuierliche Verbesserung.
Was gefällt Dir nicht?
Einmal hatte ich ein Problem mit der Datensynchronisation zwischen Process.Science und einem unserer ERP-Systeme. Dies führte zu Verzögerungen bei der Aktualisierung von Prozessmodellen. Zum Glück reagierte das Support-Team schnell, leitete mich durch die Konfiguration und stellte sicher, dass alles wieder reibungslos funktionierte. Ihre Reaktionsfähigkeit und technische Kompetenz verwandelten einen frustrierenden Moment in eine positive Erfahrung.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Seit der Einführung von Process.Science habe ich einen viel klareren Blick darauf, wie unsere Prozesse tatsächlich ablaufen – im Vergleich zu ihrer geplanten Struktur. Dadurch konnte ich Engpässe identifizieren, Nacharbeit reduzieren und die Einhaltung von Vorschriften in den Abteilungen verbessern. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen fundiertere Entscheidungen und fördern eine Kultur der Transparenz und Verantwortung. Dank der visuellen Klarheit der Plattform kann ich Ergebnisse auch effektiver gegenüber Stakeholdern präsentieren. Insgesamt hat sie messbare Verbesserungen in Effizienz und Zusammenarbeit in unserer Organisation ermöglicht.
“Ein Prozess zur genauen Datenerfassung ”
Herkunft der Review
5.0
L
In den letzten 12 Monaten
Lucas
Verifizierter Reviewer
Finanzanalyst bei
Eonstruct
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Business Supplies and Equipment
Use cases:
ProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Das Hauptmerkmal ist die automatisierte Erkennung und Visualisierung realer Prozesse direkt aus Unternehmenssystemen (ERP, CRM). Process.Science ermöglicht die sofortige Identifizierung von Engpässen und Abweichungen im Ablauf und zeichnet sich durch die native Integration mit BI-Tools (wie Power BI und Qlik Sense) aus, die dem Business-Team eine detaillierte Analyse ermöglicht.
Was gefällt Dir nicht?
Die größte Herausforderung liegt in der Datenaufbereitung und der damit verbundenen Lernkurve. Die Plattform ist nur so gut wie die empfangenen Ereignisprotokolle, was einen erheblichen anfänglichen Aufwand für die Extraktion, Bereinigung und Strukturierung der Quelldaten erfordert. Darüber hinaus ist spezifisches analytisches Fachwissen erforderlich, um die durch Process Mining generierten komplexen Modelle zu interpretieren.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science beseitigt operative Unsicherheiten, indem es Spekulationen über die Prozessausführung eliminiert. Es bietet objektive, evidenzbasierte Einblicke in die tatsächliche Arbeitsausführung. Dies ermöglicht Unternehmen, Automatisierungs- (RPA) und Prozessoptimierungsinitiativen zu priorisieren und zu messen, indem es aufzeigt, wo Zeit und Geld verloren gehen, und so die Einhaltung der Workflow-Vorgaben sicherstellt.
“Prozesse, die auf spezifischen, übergeordneten Daten basieren”
Herkunft der Review
5.0
E
In den letzten 12 Monaten
Evelyn
Verifizierter Reviewer
Data Analyst bei
Eonstruct
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Business Supplies and Equipment
Use cases:
Business Intelligence (BI)Workflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Die Hauptfunktion von Process.Science besteht darin, reale Geschäftsprozesse aufzudecken und die Identifizierung von Ineffizienzen mithilfe von Daten zu automatisieren. Es lässt sich besonders gut in gängige Business-Intelligence-Plattformen (BI) wie Qlik Sense und Microsoft Power BI integrieren und ermöglicht es Business-Analysten, die Komplexität von End-to-End-Prozessen direkt in ihren bestehenden Dashboards zu visualisieren und zu analysieren. Dies umfasst die Identifizierung von Engpässen und Abweichungen vom Idealprozess (Compliance-Prüfungen) sowie die Analyse der Ursachen von Problemen – alles basierend auf objektiven Daten.
Was gefällt Dir nicht?
Als spezialisiertes Process-Mining-Tool besteht ein potenzielles Verbesserungspotenzial in der Lernkurve und der Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Daten. Analysten, die es verwenden, benötigen spezifische Schulungen sowohl in der Process-Mining-Methodik als auch im Umgang mit und der Aufbereitung von Ereignisprotokollen. Darüber hinaus hängt die Genauigkeit der Ergebnisse vollständig von der Qualität, Integrität und Struktur der aus den zugrunde liegenden IT-Systemen extrahierten Daten ab, was mitunter erhebliche Investitionen in Datenbereinigung und -standardisierung erfordern kann.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science löst das Problem der „Prozessblindheit“. Traditionell stützten sich Unternehmen auf Interviews und Annahmen, um zu dokumentieren, wie ein Prozess ablaufen sollte, ohne zu wissen, wie er tatsächlich funktioniert. Diese Plattform löst dieses Problem, indem sie objektive und umfassende Einblicke in die Prozesse während ihrer praktischen Ausführung bietet. Dadurch können Organisationen versteckte Ineffizienzen identifizieren und quantifizieren, Nacharbeiten reduzieren, das Risiko von Compliance-Verstößen minimieren und Optimierungs- und Automatisierungsentscheidungen (RPA) auf Basis präziser, evidenzbasierter Informationen treffen. Dies führt zu höherer betrieblicher Effizienz und Kostensenkung.
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