Process.Science Erfahrungen & Reviews (98)
KI-generierte Zusammenfassung
Was User über Process.Science sagen
Basierend auf 98 Bewertungen
Process.Science bietet eine nahtlose Integration in bestehende BI-Tools wie Microsoft Power BI und besticht durch eine intuitive Benutzeroberfläche und klare Prozessvisualisierungen. Hervorragender Kundenservice hilft schnell bei komplexen Aufgaben. Allerdings löst Process.Science nicht alle Herausforderungen sofort: Initiale Datenvorbereitung und Mapping aus Quellsystemen erfordern erheblichen manuellen Aufwand. Zudem gibt es eine steile Lernkurve für Einsteiger ohne Vorkenntnisse. Weitere Nachteile sind mangelnde Preistransparenz auf der Website, gelegentliche Performance-Einbußen bei sehr großen Datenmengen und ein Design, das interaktiver sein könnte.
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“Volle Transparenz im Order-to-Cash-Zyklus und bei der Rechnungsstellung – direkt in Power BI”
4.5
K
In den letzten 30 Tagen
Kate
Verifizierter Reviewer
Leiter der kaufmännischen Abteilung bei
Zalando SE
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
Was gefällt Dir am besten?
Die Lösung ermöglicht eine einfache Abbildung des gesamten Order-to-Cash-Prozesses (O2C), indem sie Online-Shop und ERP-System an einem zentralen Ort zusammenführt. Wir erhielten absolute Klarheit über die zeitlichen Diskrepanzen zwischen Rechnungsstellung und tatsächlichem Zahlungseingang und konnten Kunden identifizieren, deren Bestellungen aufgrund von Inkonsistenzen häufig blockiert wurden. Da das Tool nativ in Power BI läuft, wurde es vom Vertriebsteam sofort angenommen; zudem konnten wir uns die Lizenzkosten für externe Process-Mining-Software sparen.
Was gefällt Dir nicht?
Bei der Verarbeitung enormer täglicher Transaktionsvolumina kann das Laden komplexer Prozesspfade oder Varianten einige Sekunden länger dauern.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Die Lösung beseitigte die Diskrepanzen zwischen Vertrieb und Finanzabteilung hinsichtlich des Finanzstatus der Kundenkonten. Wir profitieren direkt von einer Verkürzung der Forderungslaufzeit (DSO) und der Automatisierung von Zahlungshinweisen in Prozessphasen, in denen wir zuvor viel Zeit mit manuellen Tätigkeiten verloren haben.
“Präzise Risiko- und Prozessanalyse im Banking mit process.science”
Herkunft der Review
4.5
M
In den letzten 30 Tagen
Meredith
Verifizierter Reviewer
Risk Manager bei
FinTech Solutions DACH GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Financial Services
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationIT Service Management (ITSM)
+ 4 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Unsere komplexen Transaktions- und Kreditprüfungsprozesse lassen sich dank process.science direkt in unserem gewohnten ERP-System lückenlos analysieren. Als Risk Manager schätze ich die nahtlose Integration in bestehende BI-Tools und die datenbasierten Einblicke enorm. Der Support hilft bei Fragen schnell weiter, sodass wir Schwachstellen direkt erkennen.
Was gefällt Dir nicht?
Die initiale Datenbereinigung und Harmonisierung unterschiedlicher Finanz-Quellsysteme erfordert zu Beginn einen spürbaren manuellen Aufwand. Zudem ist die Einarbeitung in erweiterte Analysemodelle für Einsteiger zeitlich anspruchsvoll.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Beruflich profitiere ich von präzisen Prozessanalysen und sofortsehbaren Optimierungspotentialen in regulatorischen Prüfabläufen. Da wir Engpässe und Ineffizienzen nun datenbasiert aufdecken, reduzieren wir operative Durchlaufzeiten konsequent. Das verschafft mir im anspruchsvollen Risikomanagement-Alltag tiefe Einblicke, überzeugende Argumente für das Audit und deutlich effizientere Kontrollprozesse.
“Volle Transparenz im Einkaufsprozess und Erkennung von Engpässen bei der Rechnungsbearbeitung”
Herkunft der Review
4.5
B
In den letzten 30 Tagen
Bradley
Verifizierter Reviewer
Purchasing Process Manager bei
Volkswagen AG
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Maschinerie
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Besonders wertvoll ist die Möglichkeit, den gesamten „Procure-to-Pay“-Prozess direkt in unserer Microsoft Power BI-Umgebung abzubilden. Dadurch konnten wir Verzögerungen bei der Genehmigung von Bestellungen sowie beim Rechnungseingang in unserem SAP-System in Echtzeit sichtbar machen. Da keine schwerfällige externe Plattform erforderlich war, fiel die Einarbeitungszeit kurz aus, und die Analysten konnten bereits in der ersten Woche einen Mehrwert generieren.
Was gefällt Dir nicht?
Die vorangehende Phase der Datenextraktion und -bereinigung (Vorbereitung des Ereignisprotokolls) kann komplex werden, wenn die Datums- und Zeitfelder im ERP-System nicht vollständig standardisiert sind. Für die Ersteinrichtung der Konnektoren ist dedizierte IT-Unterstützung erforderlich.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Sie hat das Problem der mangelnden Nachvollziehbarkeit bei den Zahlungszyklen an Lieferanten sowie der Anhäufung doppelter Rechnungen gelöst. Sie kommt mir zugute, indem sie den Einkaufsprozess optimiert und sicherstellt, dass Skonti bei vorzeitiger Zahlung genutzt werden können.
“Process.Science: Transparenz durch BI-Integration”
Herkunft der Review
5.0
A
In den letzten 30 Tagen
Alyssal
Verifizierter Reviewer
Koro bei
Supervisor
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Computer & Network Security
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Ein riesiger Vorteil von Process.Science ist die nahtlose Einbettung in bereits bestehende Business-Intelligence-Umgebungen wie Microsoft Power BI, Qlik Sense oder Tableau, wodurch man keine komplett neue und isolierte Softwarelandschaft erlernen muss. Da die Datenanalyse direkt auf der vertrauten BI-Infrastruktur aufbaut, sinken die Einstiegshürden für die Mitarbeitenden drastisch, während gleichzeitig eine hohe Datensicherheit gewährleistet bleibt. Unternehmen können so bestehende Dashboards im Handumdrehen um mächtige Funktionen zur Prozessanalyse erweitern, Engpässe und Reibungspunkte in ihren operativen Abläufen viel schneller identifizieren und datenbasierte Optimierungen direkt in den täglichen Arbeitsalltag integrieren.
Was gefällt Dir nicht?
Auf der Schattenseite steht vor allem die mangelnde Preistransparenz auf der Website, da man für exakte Kosten und Lizenzmodelle gezwungen ist, den direkten Kontakt zum Vertrieb aufzunehmen, was den Evaluierungsprozess unnötig in die Länge ziehen kann. Darüber hinaus erfordert die initiale Aufbereitung und Bereinigung der Event-Logs innerhalb der BI-Strukturen einiges an technischem Know-how und Disziplin, weshalb die Lernkurve für Teams ohne Vorkenntnisse im Bereich der Datenmodellierung durchaus steil ausfallen kann. Auch die Verwaltung von Lizenzen und die Performance bei extrem großen Datenmengen in den jeweiligen BI-Tools verlangen bisweilen nach einer sorgfältigen Konfiguration, um reibungslos zu funktionieren.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Alles in allem präsentiert sich Process.Science als eine äußerst durchdachte und wirtschaftliche Alternative zu den traditionellen, oft extrem teuren und geschlossenen Standalone-Plattformen für Prozess-Mining. Wer bereits intensiv mit etablierten BI-Systemen arbeitet und seine internen Workflows ohne großen Systembruch transparent machen möchte, findet hier eine clevere und ressourcenschonende Lösung. Natürlich setzt die erfolgreiche Einführung ein gewisses Maß an analytischer Reife voraus, doch der enorme Mehrwert durch die visuelle Entdeckung von Prozessabweichungen direkt im gewohnten Reporting macht das Tool zu einer lohnenden Investition für wachstumsorientierte Unternehmen.
“Datengestützte Logistik-Optimierung in der Automobilbranche mit process.science”
Herkunft der Review
4.5
G
In den letzten 30 Tagen
Gina
Verifizierter Reviewer
Supply Chain Specialist bei
Global Automotive Parts & Services GmbH
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Logistics and Supply Chain
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationIT Service Management (ITSM)
+ 3 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Unsere weltweiten Materialflüsse und internen Bestellprozesse lassen sich dank process.science direkt in unserem gewohnten ERP-System lückenlos analysieren. Als Supply Chain Specialist schätze ich die nahtlose Integration in bestehende BI-Tools und die datenbasierten Einblicke enorm. Der Support hilft bei Fragen schnell weiter, sodass wir Schwachstellen direkt erkennen.
Was gefällt Dir nicht?
Die initiale Datenbereinigung und Harmonisierung unterschiedlicher Logistik-Quellsysteme erfordert zu Beginn einen spürbaren manuellen Aufwand. Zudem ist die Einarbeitung in erweiterte Analysemodelle für Einsteiger zeitlich anspruchsvoll.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Beruflich profitiere ich von präzisen Prozessanalysen und sofortsehbaren Optimierungspotentialen in globalen Lieferketten. Da wir Engpässe und Ineffizienzen nun datenbasiert aufdecken, reduzieren wir operative Durchlaufzeiten konsequent. Das verschafft mir im anspruchsvollen Logistikalltag tiefe Einblicke, überzeugende Argumente für das Management und deutlich effizientere Projektabläufe.
“Ein zentrales Werkzeug zur Überprüfung operativer Abweichungen und der Funktionstrennung”
Herkunft der Review
4.5
A
In den letzten 30 Tagen
Alexander
Verifizierter Reviewer
Leitender interner Revisor bei
Deutsche Bank
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Financial Services
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
Was gefällt Dir am besten?
Der entscheidende Mehrwert für die interne Kontrolle liegt in der automatischen Erkennung jeglicher Abweichungen vom idealen Prozessablauf („Happy Path“). Das System warnt sofort vor kritischen Fehlern, wie etwa Verstößen gegen die Funktionstrennung (z. B. wenn derselbe Benutzer eine Zahlung sowohl freigibt als auch ausführt). Dank dynamischer Filter lassen sich Anomalien und verdächtige Muster innerhalb von Sekunden in Tausenden von ERP-Transaktionen aufspüren.
Was gefällt Dir nicht?
Obwohl die Analysefunktionen hervorragend sind, lässt die Exportfunktion für Berichte, die für Präsentationen auf Führungsebene gedacht sind, zu wünschen übrig.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Die Abhängigkeit von manuellen, stichprobenartigen Prüfungen im Rahmen von Compliance-Audits wurde beseitigt. Das Tool ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung sämtlicher Vorgänge (100 % der Transaktionen); dies minimiert operationelle Risiken und beschleunigt die Vorbereitung auf Prüfungen durch Aufsichtsbehörden erheblich.
“Mein process.science-Erlebnis”
Herkunft der Review
4.5
S
In den letzten 30 Tagen
Susan
Verifizierter Reviewer
Process Mining Analyst bei
Logistics & Supply Chain Consulting Europe GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Logistics and Supply Chain
Use cases:
IT Service Management (ITSM)Order ManagementProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Unsere komplexen Lieferketten- und Lagerprozesse lassen sich dank process.science direkt in unserem gewohnten ERP-System lückenlos analysieren. Als Process Mining Analyst schätze ich die nahtlose Integration in bestehende BI-Tools und die datenbasierten Einblicke enorm. Der Support hilft bei Fragen schnell weiter, sodass wir Schwachstellen direkt erkennen.
Was gefällt Dir nicht?
Die initiale Datenbereinigung und Harmonisierung unterschiedlicher Logistik-Quellsysteme erfordert zu Beginn einen spürbaren manuellen Aufwand. Zudem ist die Einarbeitung in erweiterte Analysemodelle für Einsteiger zeitlich anspruchsvoll.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Beruflich profitiere ich von präzisen Prozessanalysen und sofortsehbaren Optimierungspotentialen in globalen Lieferketten. Da wir Engpässe und Ineffizienzen nun datenbasiert aufdecken, reduzieren wir operative Durchlaufzeiten konsequent. Das verschafft mir im anspruchsvollen Beratungsalltag tiefe Einblicke, überzeugende Argumente für Kunden und deutlich effizientere Projektabläufe.
“Process.Science: Prozessmanagement in BI”
Herkunft der Review
5.0
SJ
In den letzten 30 Tagen
Sadie Julia
Verifizierter Reviewer
Data Analyst bei
Christoph Kroschke GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Business Supplies and Equipment
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Das Beste an diesem Tool ist, dass es keine isolierte oder schwere Software erfordert, sondern sich nahtlos in bestehende Business-Intelligence-Systeme wie Power BI, Qlik Sense oder Tableau integriert. Das erleichtert die Einführung im Team enorm, da man Engpässe aufdecken und Arbeitsabläufe direkt in der gewohnten Umgebung analysieren kann, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
Was gefällt Dir nicht?
Der größte Nachteil ist, dass die Preisgestaltung nicht öffentlich transparent ist, weshalb man für genaue Kosten immer den Vertrieb kontaktieren muss. Zudem kann die Lernkurve für weniger erfahrene Nutzer steil sein, und die technische Vorbereitung der Event-Logs in der BI-Umgebung erfordert oft erhebliches Vorwissen und Konfigurationsaufwand.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Alles in allem ist es eine äußerst solide und praktische Lösung für Unternehmen, die ihre operativen Abläufe optimieren möchten, ohne auf eine völlig neue, separate Plattform umsteigen zu müssen. Auch wenn die Einrichtung technisches Know-how verlangt, macht die direkte Verknüpfung von Prozess-Mining mit den täglichen Dashboards das Tool zu einer echten Empfehlung.
“Maximaler Einblick in die Fertigung – mit kleinen Startschwierigkeiten”
Herkunft der Review
5.0
N
In den letzten 30 Tagen
Nicolas
Verifizierter Reviewer
Supervisor bei
Christoph Kroschke GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Computer & Network Security
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Kinderleichter Einstieg dank Power BI: Die Integration lief reibungslos, sodass das Team ohne lange Schulungsphasen sofort starten konnte.
Präzise Visualisierung: Maschinenzeiten und Durchlaufzeiten lassen sich grafisch hervorragend auswerten.
Echtzeit-Reaktion: Staus und Engpässe in der Produktion werden sofort sichtbar, wodurch wir auf Maschinenausfälle blitzschnell reagieren und die Effizienz hochhalten können.
Was gefällt Dir nicht?
Mühsame Datenvorbereitung: Das Mapping der Event-Logs aus unserem ERP-System und die Datenbereinigung waren deutlich komplexer als erwartet und forderten unsere IT-Abteilung stark.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Für unseren mittelständischen Fertigungsbetrieb war die Suche nach einer passenden, Microsoft-kompatiblen Process-Mining-Lösung eine Herausforderung, die Process.Science perfekt gelöst hat. Trotz des holprigen Starts bei der Datenaufbereitung überwiegen die messbaren Verbesserungen in unserer Fertigung und Supply Chain bei Weitem. Eine klare Empfehlung für jeden Industrie-Betrieb, der datenbasiert arbeiten möchte!
“Endlich Durchblick: Wie wir unsere Produktion in Echtzeit optimieren”
Herkunft der Review
5.0
A
In den letzten 30 Tagen
Al
Verifizierter Reviewer
Marketing Manager bei
Christoph Kroschke GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Business Supplies and Equipment
Use cases:
Data VisualizationIT Service Management (ITSM)Process Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Reibungslose Power BI-Integration: Dank der direkten Anbindung an unsere gewohnte Microsoft-Umgebung gab es für das gesamte Team so gut wie keine Einarbeitungszeit.
Starke Datenvisualisierung: Komplexe Maschinenbelegungen und Durchlaufzeiten werden übersichtlich dargestellt.
Schnellere Reaktion auf Engpässe: Wir erkennen Probleme in Echtzeit, was unsere Reaktionsfähigkeit bei Ausfällen drastisch verbessert und die Effizienz steigert.
Was gefällt Dir nicht?
Aufwendiger Start: Die Datenbereinigung und das anfängliche Mapping der Event-Logs aus unserem ERP-System haben viel Zeit gekostet und verlangten vollen Einsatz unserer internen IT.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Als Produktionsleiter eines mittelständischen Fertigungsbetriebs war ich auf der Suche nach einer flexiblen Process-Mining-Lösung, die nahtlos und kosteneffizient in unsere Microsoft-Infrastruktur passt – genau das liefert Process.Science. Die initiale Datenvorbereitung war zwar ein hartes Stück Arbeit, aber das Ergebnis lohnt sich absolut. Für datengetriebene Industrieunternehmen ein echter Gewinn und eine klare Empfehlung!
“Mit Process.Science werden Prozessvarianten endlich greifbar.”
Herkunft der Review
4.0
S
In den letzten 30 Tagen
Stephan
Verifizierter Reviewer
Business Process Manager bei
Liebherr Components Deggendorf GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Maschinerie
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationOrder Management
+ 2 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir, dass ich Prozessabweichungen nicht nur in einer Kennzahl sehe, sondern direkt nachvollziehen kann, wie diese entstanden sind. Bei langen Auftrags- oder Produktionsabläufen macht das die Ursachenanalyse deutlich einfacher. Sehr hilfreich finde ich außerdem die Möglichkeit, bestimmte Prozessvarianten gezielt herauszufiltern. Dadurch muss ich nicht jedes Mal den kompletten Prozess betrachten, sondern kann beispielsweise nur Fälle mit besonders langen Durchlaufzeiten oder zusätzlichen Bearbeitungsschritten untersuchen.
Was gefällt Dir nicht?
Fehlende Zeitstempel oder unterschiedlich benannte Aktivitäten können schnell dazu führen, dass ein Prozess zunächst unruhiger aussieht, als er tatsächlich ist. Vor der eigentlichen Analyse muss deshalb teilweise einiges vorbereitet werden. Bei sehr vielen Prozessvarianten kann die Darstellung außerdem schnell komplex werden. Hier braucht es etwas Erfahrung mit Filtern und Eingrenzungen, damit man nicht versucht, zu viele Sonderfälle gleichzeitig zu betrachten.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Früher mussten wir bei auffälligen Kennzahlen häufig erst mit mehreren Fachbereichen nachvollziehen, an welcher Stelle eines Prozesses die Ursache liegt. Mit Process.Science kann ich deutlich schneller sehen, welche Prozessvarianten tatsächlich vorkommen und wo sich einzelne Fälle vom vorgesehenen Ablauf unterscheiden. Das ist besonders bei längeren Auftragsprozessen hilfreich. Wenn sich beispielsweise die Durchlaufzeit erhöht, können wir prüfen, ob bestimmte Freigaben, Nacharbeiten oder zusätzliche Bearbeitungsschritte häufiger auftreten.
“Wertvolle Einblicke in unsere Supply Chain dank starkem Tool”
Herkunft der Review
5.0
S
In den letzten 30 Tagen
Spot
Verifizierter Reviewer
Comprehensive data analyst bei
Christoph Kroschke GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Business Supplies and Equipment
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Die Visualisierung von komplexen Lieferketten- und Beschaffungsprozessen ist extrem intuitiv geworden. Besonders die Funktion, Soll- und Ist-Prozesse direkt miteinander zu vergleichen, hat unserem Team geholfen, versteckte Verzögerungen im Einkauf sofort aufzudecken.
Was gefällt Dir nicht?
Die Einrichtung von benutzerdefinierten Metriken und individuellen KPIs erfordert anfangs einiges an Geduld und ein tiefes Verständnis der zugrundeliegenden Datenbankstruktur.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Als Supply-Chain-Analyst in einem mittelständischen Industrieunternehmen bin ich absolut begeistert von der Flexibilität, die uns Process.Science bietet. Da die Anwendung direkt auf unserem bestehenden Microsoft Power BI aufbaut, mussten wir keine neue Softwarelandschaft einführen. Trotz kleinerer Hürden bei der Konfiguration komplexer KPIs hat uns das Tool geholfen, unsere Durchlaufzeiten nachhaltig zu verkürzen.
“Optimierung der Lieferkette durch Identifizierung von Stillstandzeiten im Lager”
Herkunft der Review
4.5
A
In den letzten 30 Tagen
Alana
Verifizierter Reviewer
Leiter Logistikbetrieb bei
DHL Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Logistics and Supply Chain
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process Mining
Was gefällt Dir am besten?
Die Fähigkeit, jeden logistischen Meilenstein zu verknüpfen – von der Kaufabwicklung bis zur Zustellung des Pakets beim Endkunden. Dies war entscheidend, um bisher unbemerkte Engpässe aufzudecken, wie etwa Zeitverzögerungen zwischen dem Warenausgangsauftrag und der Verladung auf das Transportfahrzeug. Zudem entfiel dank der direkten Integration in unsere bestehende Business-Intelligence-Plattform eine nennenswerte Einarbeitungszeit für das Team.
Was gefällt Dir nicht?
Die Verarbeitung riesiger Datenmengen aus mehreren Jahren ist oft rechenintensiv und beeinträchtigt die Geschwindigkeit der Berichterstellung. Um die Systemleistung aufrechtzuerhalten, mussten wir klare Regeln für die Datenarchivierung festlegen und die Kapazität unseres BI-Servers erhöhen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Sie hat für Transparenz hinsichtlich der tatsächlichen Ursachen von Lieferverzögerungen gesorgt, die sich direkt auf das Kundenerlebnis auswirkten. Für mich persönlich liefert sie präzise Kennzahlen zu den Reaktionszeiten der einzelnen Lager; dies ermöglicht uns eine optimierte Bestandsverwaltung und eine Beschleunigung der Versandprozesse.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Hallo Alana,
vielen Dank für Deine ausführliche Bewertung! Es freut uns sehr zu hören, dass die durchgängige Verknüpfung der Meilensteine – vom Kaufabschluss bis zur Zustellung – Dir geholfen hat, bisher unbemerkte Engpässe wie die Verzögerung zwischen Warenausgangsauftrag und Verladung sichtbar zu machen. Genau für solche Fälle haben wir Process.Science gebaut. Auch dass die Integration in Eure bestehende BI-Plattform ohne große Einarbeitungszeit funktioniert hat, freut uns besonders zu lesen.
Dein Punkt zur Performance bei sehr großen, mehrjährigen Datenmengen ist absolut nachvollziehbar und ein wichtiger Hinweis für uns. Wir wissen, dass das Thema Rechenleistung bei wachsenden Datenvolumen und langen Historien eine echte Herausforderung ist, und arbeiten kontinuierlich daran, die Verarbeitung effizienter zu gestalten, damit Ihr nicht bei jeder Datenmenge nachjustieren müsst. Dein Feedback dazu geben wir gerne direkt an unser Produktteam weiter.
Vielen Dank nochmal für Deine Zeit und die wertvollen Einblicke aus Eurem Alltag bei DHL – wenn Du magst, sprechen wir gerne direkt mit Dir über den aktuellen Stand unserer Roadmap zu Performance und Skalierung.
“Process-Mining direkt in Power BI: Ein echter Effizienzgewinn”
Herkunft der Review
5.0
J
In den letzten 30 Tagen
Joaquin
Verifizierter Reviewer
Head of Business Intelligence bei
Christoph Kroschke GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Business Supplies and Equipment
Use cases:
Business Intelligence (BI)IT Service Management (ITSM)Process Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Die nahtlose Integration von Process.Science direkt in unsere bestehende Power BI-Umgebung hat uns wochenlange Einarbeitungszeit in separate Software-Silos erspart. Da unsere Analysten bereits mit Power BI vertraut waren, konnten wir unsere bestehenden Datenquellen für den Einkauf und die Logistik in kürzester Zeit in detaillierte, interaktive Prozess-Dashboards und digitale Zwillinge verwandeln.
Was gefällt Dir nicht?
Die initiale Datenvorbereitung und das Event-Log-Mapping erfordern ein sehr sauberes Datenfundament; bei unstrukturierten ERP-Daten stößt man anfangs auf Hürden, die tiefgehendes SQL-Wissen erfordern.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Als Head of Business Intelligence in einem mittelständischen Fertigungsunternehmen suchte ich nach einer Process-Mining-Lösung, die keine teure, isolierte Enterprise-Infrastruktur erfordert. Process.Science hat unsere Erwartungen übertroffen, da wir nun Engpässe in unseren Durchlaufzeiten direkt dort analysieren, wo ohnehin schon unsere Geschäftsberichte liegen. Die Möglichkeit, Prozessabweichungen visuell sofort zu erkennen, hat unsere internen Optimierungsprojekte massiv beschleunigt.
“Prozessabweichungen erkennen, bevor sie zum Dauerproblem werden.”
Herkunft der Review
4.5
M
In den letzten 30 Tagen
Mike
Verifizierter Reviewer
Director Operational Excellence bei
Veridos GmbH
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Information Technology and Services
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Für mich ist entscheidend, dass Process.Science nicht nur Durchschnittswerte zeigt, sondern unterschiedliche Prozessvarianten nachvollziehbar macht. Von einer Kennzahl kann ich direkt zu den betreffenden Abläufen und Einzelfällen wechseln. Die Einbindung in Power BI erleichtert zudem die Zusammenarbeit, weil viele Beteiligte bereits mit dieser Umgebung vertraut sind.
Was gefällt Dir nicht?
Die Qualität der Analyse hängt stark von einem sauber aufgebauten Eventlog ab. Fehlende Zeitstempel oder uneinheitliche Fallnummern kann auch Process.Science nicht sinnvoll ausgleichen. Außerdem würde ich erkannte Abweichungen gerne direkt kommentieren und mit Verantwortlichkeiten oder Maßnahmen verknüpfen. Für die anschließende Umsetzung benötigen wir deshalb weiterhin ein separates Projekt- oder Maßnahmenmanagement.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science hilft mir dabei, von einer auffälligen Kennzahl zum tatsächlichen Ablauf dahinter zu gelangen. Ich kann beispielsweise erkennen, ob eine lange Durchlaufzeit durch eine bestimmte Übergabe, eine zusätzliche Freigabe oder wiederholte Bearbeitung entsteht. In Gesprächen mit den Fachbereichen arbeiten wir dadurch mit konkreten Prozessfällen statt mit allgemeinen Vermutungen. Verbesserungsmaßnahmen lassen sich gezielter priorisieren, weil sichtbar wird, wie häufig eine Abweichung auftritt und welche Fälle davon betroffen sind.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Hallo Mike,
vielen Dank für Deine ausführliche und durchdachte Bewertung – gerade der Punkt mit den Prozessvarianten und dem direkten Sprung von der Kennzahl zum Einzelfall ist genau das, worauf wir bei Process.Science großen Wert legen. Freut uns sehr, dass das in Deinem Arbeitsalltag bei Veridos einen echten Unterschied macht.
Dein Feedback zur Eventlog-Qualität können wir absolut nachvollziehen: Fehlende Zeitstempel oder uneinheitliche Fallnummern bleiben eine Herausforderung, die kein Tool allein vollständig lösen kann – hier arbeiten wir kontinuierlich an besseren Data-Preparation-Funktionen, um Dich bei der Bereinigung frühzeitig zu unterstützen.
Deinen Wunsch nach direkter Kommentierung erkannter Abweichungen und einer Verknüpfung mit Verantwortlichkeiten oder Maßnahmen nehmen wir sehr gerne mit ins Produktteam. Das ist ein Thema, das uns öfter erreicht, und wir verstehen den Bedarf, aus der Analyse heraus direkt ins Handeln zu kommen, statt in ein separates System wechseln zu müssen.
Vielen Dank nochmal für Deine Zeit und die wertvollen Hinweise – wenn Du magst, sprechen wir gerne direkt mit Dir über die Roadmap zu diesem Thema.
“Direktes Process Mining in Power BI – ganz ohne externe Infrastruktur”
Herkunft der Review
4.5
J
In den letzten 30 Tagen
Jennifer
Verifizierter Reviewer
Prozess- und Qualitätsmanager bei
Henkel
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Consumer Services
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
Was gefällt Dir am besten?
Was Process.Science auszeichnet, ist seine Integrationsarchitektur. Anstatt Ihre Daten auf eine externe SaaS-Plattform zu migrieren oder einen komplexen Standalone-Server einzurichten, arbeitet es nativ in unserer Microsoft Power BI-Umgebung. Dies beschleunigt die Einführung erheblich: Analysten können Prozesse abbilden, Engpässe identifizieren und Abweichungen vom optimalen Pfad über eine dem Team bereits vertraute Datenschnittstelle untersuchen. Die Möglichkeit, ERP-Ereignisse (z. B. aus SAP oder Microsoft Dynamics) innerhalb weniger Stunden mit unseren bestehenden Analyse-Dashboards zu verknüpfen, bot einen sofortigen operativen Mehrwert
Was gefällt Dir nicht?
Obwohl die BI-Integration die größte Stärke ist, kann die visuelle Performance leiden, wenn Sie Millionen von Ereignisprotokolleinträgen ohne vorherige, gründliche Datenmodellierung und -bereinigung verarbeiten möchten
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Sie hat unsere fehlende objektive Transparenz hinsichtlich Abweichungen und Nacharbeiten in den Procure-to-Pay-Workflows behoben. In meinem Fall profitiert sie davon, weil sie kostspielige und subjektive manuelle Prozessabbildungen überflüssig gemacht hat. Ich präsentiere dem Management nun Audits auf Basis realer Daten direkt in unseren Power BI-Dashboards. Das reduziert die Analysezeit und ermöglicht es mir, klare Automatisierungspotenziale zu identifizieren
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Jennifer, für dieses ausführliche Feedback aus Deiner Rolle als Prozess- und Qualitätsmanager bei Henkel!
Dass Du Process.Science ohne Migration auf eine externe SaaS-Plattform oder komplexen Standalone-Server direkt in Eurer vertrauten Power-BI-Umgebung nutzen und ERP-Ereignisse aus SAP oder Dynamics innerhalb weniger Stunden mit bestehenden Dashboards verknüpfen konntest, ist genau der Vorteil, den unsere native Integration bringen soll - schön, dass das einen so schnellen operativen Mehrwert gestiftet hat.
Die Performance bei sehr großen Ereignisprotokollen ohne vorherige gründliche Datenmodellierung und -bereinigung ist uns bekannt. Genau dafür ist unser Data Preparation Tool gedacht, das Millionen Einträge strukturierter aufbereitet, bevor sie in die Analyse gehen.
Danke für Deine Zeit und dass Du auf Basis realer Daten statt subjektiver Prozessabbildungen ins Management gehst - meld Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Reale Prozessabweichungen mit Process.Science fundiert bewerten.”
Herkunft der Review
4.5
B
In den letzten 30 Tagen
Bettina
Verifizierter Reviewer
Prozessmanagement und Qualität bei
BMW Group
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Automotive
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationProcess Mining
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir die Verbindung aus Prozessdarstellung und Kennzahlen in Power BI. Eine auffällige Kennzahl lässt sich bis zu den verursachenden Varianten und bei Bedarf bis zum einzelnen Fall untersuchen. Besonders hilfreich ist der Soll-Ist-Vergleich, weil Abweichungen vom definierten Standardprozess dadurch nicht nur vermutet, sondern anhand der vorhandenen Ereignisdaten belegt werden können. In Prozessworkshops schafft die visuelle Darstellung außerdem eine gemeinsame Grundlage für Fachbereiche, Process Owner und Qualitätsmanagement.
Was gefällt Dir nicht?
Die erste fachliche Definition des Event Logs benötigt eine sorgfältige Abstimmung zwischen Prozessmanagement, Fachbereich und IT. Nicht jeder technisch unterschiedliche Prozessweg ist automatisch ein relevantes Qualitätsproblem, weshalb die Varianten weiterhin fachlich bewertet werden müssen. Wenn sich Aktivitäten oder Statusbezeichnungen in einem Quellsystem ändern, muss auch das Analysemodell entsprechend gepflegt werden. Für Verbesserungsprojekte wären zusätzlich integrierte Funktionen zur Dokumentation, Zuordnung und Nachverfolgung beschlossener Maßnahmen hilfreich.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Mit Process.Science kann ich nachvollziehen, an welcher Stelle ein Vorgang vom vorgesehenen Ablauf abweicht. Dabei wird sichtbar, ob bestimmte Schritte wiederholt werden, Freigaben mehrfach erfolgen oder Fälle ungewöhnlich lange zwischen zwei Aktivitäten liegen. Statt nur einzelne Stichproben zu betrachten, kann ich bewerten, wie häufig eine Variante vorkommt und welchen Einfluss sie auf die gesamte Durchlaufzeit hat. Das hilft mir, Verbesserungsthemen im Sinne von Operational Excellence und Lean Six Sigma nach ihrer tatsächlichen Bedeutung zu priorisieren. Nach einer Prozessänderung vergleiche ich die neuen Abläufe mit dem vorherigen Zeitraum und prüfe, ob die Maßnahme messbar wirkt.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Bettina, für dieses fundierte Feedback aus Deiner Rolle im Prozessmanagement und Qualität bei BMW!
Dass der Soll-Ist-Vergleich Abweichungen vom Standardprozess anhand echter Ereignisdaten belegbar macht statt nur zu vermuten, ist genau der Anspruch, den wir an die Power-BI-Integration haben. Schön, dass die Darstellung auch in Workshops eine gemeinsame Grundlage für Fachbereiche, Process Owner und Qualitätsmanagement schafft.
Die sorgfältige fachliche Definition des Event Logs zwischen Prozessmanagement, Fachbereich und IT sowie die laufende Pflege bei Änderungen in den Quellsystemen sind uns bekannt - das bleibt bewusst ein fachlicher Abstimmungsprozess, den wir bestmöglich unterstützen wollen.
Deinen Hinweis auf integrierte Funktionen zur Dokumentation, Zuordnung und Nachverfolgung beschlossener Maßnahmen finden wir sehr wertvoll - das gibt es aktuell noch nicht. Wir nehmen den Punkt in unsere Roadmap auf und klären im Team die Umsetzbarkeit.
Danke für Deine Zeit - meld Dich gerne, wenn Du weitere Ideen einbringen möchtest!
“Mit Process.Science die Abläufe hinter den Kennzahlen sichtbar machen.”
Herkunft der Review
4.0
S
In den letzten 3 Monaten
Stefan
Verifizierter Reviewer
Abteilungsleiter Business Process Management bei
WIKA Alexander Wiegand SE & Co. KG
- 1001+ Mitarbeiter:innen
- Branche: Industrial Automation
Use cases:
Business Intelligence (BI)Data VisualizationOrder Management
+ 3 mehr
Was gefällt Dir am besten?
Am besten gefällt mir, dass die Prozessanalyse direkt mit unseren Power-BI-Kennzahlen verbunden werden kann. Ich kann von einer verdichteten Kennzahl bis zu den betroffenen Prozessvarianten und Bearbeitungsschritten wechseln. Gerade in Workshops ist das hilfreich, weil alle Beteiligten denselben tatsächlichen Ablauf sehen und nicht nur ihre jeweilige Sicht darauf beschreiben. Filter und Vergleiche erleichtern es außerdem, aus vielen Auffälligkeiten die wirklich relevanten Themen herauszufiltern.
Was gefällt Dir nicht?
Der größte Aufwand entsteht häufig schon vor der eigentlichen Analyse, weil die Prozessdaten zuerst sauber vorbereitet werden müssen. Fehlen Zeitstempel oder werden gleiche Arbeitsschritte unterschiedlich benannt, sind die Ergebnisse nur schwer miteinander vergleichbar. Bei großen Produktionsabläufen wirkt die Prozessdarstellung außerdem schnell überladen, sodass ich zunächst mehrere Filter setzen muss. Mehr vorkonfigurierte Ansichten und klarere Hilfestellungen würden vor allem Kollegen helfen, die Process.Science nur gelegentlich nutzen.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Process.Science hilft mir dabei, reale Abläufe mit den geplanten Prozessen zu vergleichen. Wenn sich Aufträge verzögern, sehe ich beispielsweise, ob zusätzliche Freigaben, wiederholte Korrekturen oder Wartezeiten bei der Materialbereitstellung auftreten. Auffälligkeiten lassen sich nach Zeitraum, Produktgruppe oder organisatorischem Bereich eingrenzen. Dadurch gehen wir mit konkreten Daten in die Gespräche mit den Fachbereichen und müssen Ursachen nicht ausschließlich aus Einzelbeobachtungen ableiten. Nach einer Veränderung können wir außerdem überprüfen, ob sich Durchlaufzeiten und Prozessvarianten tatsächlich verbessert haben.
Antwort von Lucas von Process.Science:
Vielen Dank, Stefan, für dieses praxisnahe Feedback aus Deiner Rolle als Abteilungsleiter Business Process Management bei WIKA!
Dass Du von einer verdichteten Kennzahl direkt bis zu den betroffenen Prozessvarianten wechseln kannst und das gerade in Workshops für ein gemeinsames Bild sorgt, ist genau der Effekt, den wir mit der Power-BI-Integration erreichen wollen.
Die Datenaufbereitung als größter Aufwand vor der Analyse ist uns bekannt - für Power BI bauen wir dazu laufend mehr Hilfedokumente aus.
Überladene Darstellungen bei großen Produktionsabläufen lassen sich meist über Filterseiten und das Clustern von Prozessen lösen - Letzteres ist im Data Preparation Tool bereits angedacht.
Mehr vorkonfigurierte Ansichten und Hilfestellungen für Gelegenheitsnutzer stellen wir zunehmend bereit, in unserer neuen Plattform arbeiten wir zusätzlich an Onboardings, die genau das vereinfachen sollen. Unsere kostenfreie Academy wird ebenfalls weiter ausgebaut.
Danke für Deine Zeit - meld Dich gerne, wenn Du Ideen einbringen möchtest!
“Mit Process.Science Prozessprobleme früh erkennen und richtig einordnen.”
Herkunft der Review
4.5
C
In den letzten 3 Monaten
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
+ 1 mehr
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
+ 1 mehr
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
+ 3 mehr
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.
“From Data to Discovery in Minutes”
Herkunft der Review
5.0
F
In den letzten 12 Monaten
Francisco
Verifizierter Reviewer
Biomedical Researcher bei
Eonstruct
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Food & Beverages
Use cases:
Process MiningProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
The most remarkable aspect of Process.Science is its sheer intuitiveness. I'm a researcher, not a data scientist, yet I could navigate the platform effortlessly. Uploading my complex dataset and building a predictive model felt incredibly straightforward. The automated machine learning handles the technical heavy lifting, while the clear, visual interface makes the entire workflow from raw data to actionable insights seamless. It genuinely democratizes advanced data analysis, putting powerful tools directly into the hands of domain experts like me.
Was gefällt Dir nicht?
I initially struggled with interpreting a specific, advanced output chart. The visualization was powerful but unfamiliar, lacking an immediate, clear explanation for a non-expert. However, I found a solution by using their integrated AI assistant. I simply typed a question about the chart, and it provided a concise, plain-English breakdown that clarified its meaning perfectly.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
The primary benefit is the immense time saved and the empowerment it provides. It eliminates the steep learning curve of traditional coding-based analysis, allowing me to focus on the science itself. I can now rapidly test hypotheses and iterate on models, accelerating my research cycle. I wholeheartedly recommend it to any scientist or analyst who needs robust, predictive insights but wants to avoid the complexities of programming. It’s a true game-changer for practical, data-driven exploration.
“Automating My Research, Amplifying My Impact.”
Herkunft der Review
4.5
I
In den letzten 12 Monaten
Istvan
Verifizierter Reviewer
Project Manager bei
Alebirds
- 1-50 Mitarbeiter:innen
- Branche: Fashion
Use cases:
Process MiningProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
My experience with Process.Science has been overwhelmingly positive. The platform's intuitive interface made navigating complex data feel straightforward. I was particularly impressed by the robust workflow automation, which saved me countless hours on repetitive tasks. The ability to customize my own data pipelines without needing deep technical expertise was a game-changer. It truly empowered me to conduct my analyses more efficiently and with greater confidence, streamlining my entire research process from start to finish.
Was gefällt Dir nicht?
On the downside, I found the initial learning curve to be somewhat steeper than anticipated, especially for some of the more advanced analytical features. The pricing model, while justifiable for its power, can be a significant investment for individual researchers or very small teams. Furthermore, I occasionally experienced slight delays in loading larger datasets, which could interrupt my workflow during data-intensive sessions.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Using Process.Science provided me with invaluable clarity and structure for my projects. The primary benefit was the significant time saved on data preparation and analysis, allowing me to focus on interpretation and strategy. I obtained a much more organized and reproducible research methodology. I would confidently recommend it to other scientists and analysts, though I suggest starting with a thorough exploration of their tutorials to get the most out of the platform.
“The processes are already at 100%”
Herkunft der Review
5.0
F
In den letzten 12 Monaten
Franchesca
Verifizierter Reviewer
Data Analyst bei
Melsoft Academy
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Education Management
Use cases:
Business Intelligence (BI)ProzessmanagementWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
I can download and view reliable graphs of the entire company's processes in a centralized manner. I like its integration with other tools.
Was gefällt Dir nicht?
Its learning curve is very steep, for new users it is always a tedious process and requires at least a month to adapt.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
The main problem is the visualization of data graph process charts, I use this tool daily to link other third-party accounts with great success
“A tool that showed us the reality of our processes”
Herkunft der Review
4.5
J
In den letzten 12 Monaten
Julian
Verifizierter Reviewer
Strategy Trainer bei
Magmatrack
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Transportation/Trucking/Railroad
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
What I liked the most was the clarity of the visualizations and how quickly the process map is generated. In our case, we discovered that certain tasks were going through redundant approvals that no one had questioned before. Having that evidence made it much easier to propose changes and optimize. Plus, the exportable reports were very useful for management presentations.
Was gefällt Dir nicht?
On the downside, the platform requires a certain level of discipline in data management. If the source system records aren’t consistent, the results can raise doubts and require adjustments. I also missed having more customization options in some dashboards.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
The greatest benefit has been the ability to act on reliable information. We no longer base decisions on assumptions or conflicting opinions across departments; now everyone sees the same process, backed by objective data. This helped us prioritize improvement projects and justify investments with concrete facts.
“Visualizing processes changed the way we make decisions”
Herkunft der Review
4.5
B
In den letzten 12 Monaten
Becca
Verifizierter Reviewer
Head of Creative Operations bei
Magmatrack
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Transportation/Trucking/Railroad
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
What I liked the most was how easy it became to identify patterns that aren’t visible at first glance. We discovered, that many cases went through unnecessary routes and that the waiting time in one area was much longer than we thought. That visibility gave us solid arguments to justify changes to management.
Was gefällt Dir nicht?
On the negative side, I think you need to invest time in cleaning up data to get the most out of it. If the source information isn’t well structured, the analysis can be confusing at first. I also noticed that licenses can be limiting if you want more teams to use it simultaneously.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
The biggest benefit is that we achieved a more objective conversation between departments. Instead of debating “who’s at fault,” we focused on improving the process because everyone was looking at the same map. That led to faster agreements and helped us prioritize actions that truly make an impact.
“A clear way to understand our processes with real data””
Herkunft der Review
5.0
M
In den letzten 12 Monaten
Maddy
Verifizierter Reviewer
Account Manager bei
Magmatrack
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Transportation/Trucking/Railroad
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningProzessmanagement
+ 1 mehr
Was gefällt Dir am besten?
What I liked the most was how quickly we were able to detect inefficiencies. For example, we noticed that certain orders were getting stuck in a step we had considered minor, and thanks to that insight we redesigned that part of the workflow. I also really value the clarity of the interface: you don’t need to be a process mining expert to understand what’s going on, and the reports are easy to share with other teams.
Was gefällt Dir nicht?
On the negative side, I’d say that at first the connection with some systems wasn’t as smooth and we needed technical support. Also, while the tool is very visual, for some deeper analyses we felt it required complementing with other solutions to get the exact detail.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
The greatest benefit was being able to make decisions based on facts rather than perceptions. Before, we used to debate where the problems were; now we just open process.science and see the process as it actually happens. That saved us time, avoided unnecessary discussions, and helped us prioritize improvements with more confidence.
“data converted into clear and actionable processes”
4.0
J
In den letzten 12 Monaten
Jakobi
Verifizierter Reviewer
Digital Creator bei
Betapoint
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Computer Software
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
What convinced me about Process.Science was its ability to generate process maps from real data. The integration with Power BI is a huge plus, as I didn't have to change environments to start working and share results. I also appreciate how it automatically detects bottlenecks and deviations, allowing me to accurately analyze weak points in internal workflows.
Was gefällt Dir nicht?
At first, the learning curve was a bit steeper than I expected, especially for setting up advanced models. I also think it would be helpful to have more templates ready for companies just getting started with process mining.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
With this tool, I was able to identify delays and redundant steps in sales and customer service processes, something that was previously hidden behind subjective perceptions. Today, improvements are measurable and evidence-based, resulting in shorter wait times, greater efficiency, and clearer strategic decisions.
“strategic decisions based on real data”
4.5
M
In den letzten 12 Monaten
Maisha
Verifizierter Reviewer
Software Engineer bei
Betapoint
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Computer Software
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Process.Science has allowed me to visualize and analyze business processes directly from the data, without relying on manual interpretations. Its native integration with Power BI is a strong point, because instead of learning a completely new system, I can leverage the dynamic visualizations I already use in my daily work. The best part is the automatic detection of bottlenecks and deviations in real processes, something I could previously only identify with costly audits.
Was gefällt Dir nicht?
The learning curve is somewhat steep at first, especially if you want to fully utilize the process model configurations. I also wish there were more predefined templates to facilitate a quick start for less digitally mature companies.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
Now I can detect inefficiencies and improve processes with objective data. I apply this especially in sales and customer service workflows, where wait times have been reduced thanks to the automatic identification of redundant steps. This allows me to make informed decisions and generate continuous improvements based on evidence.
“Complete process clarity with direct ERP integration”
Herkunft der Review
4.0
S
Vor mehr als 12 Monaten
Sofía
Verifizierter Reviewer
Marketing and Communications bei
Arastore
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Process.Science stands out for its native integration with SAP and Microsoft Dynamics, making it easy to visualize processes as they occur in the system. Its Process Mining Engine identifies bottlenecks in seconds and reveals previously overlooked process variations. The interface is intuitive and the dashboards are easy to customize.
Was gefällt Dir nicht?
In projects with large volumes of data, loading times can be long. I also wish there were more preconfigured templates to speed up the initial analysis.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
With Process.Science, we've identified redundant approval steps and delays in the supply chain. This allowed us to redesign key processes and reduce operating costs. Furthermore, the direct integration eliminates the need to export data to external platforms, streamlining the analytics team's work.
“strategic decisions based on process mining”
4.0
M
Vor mehr als 12 Monaten
Mayuris
Verifizierter Reviewer
Marketing Assistant bei
Tiendas Omega
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
The most useful aspect of Process.Science is how it converts transactional data into interactive visual models that show the organization's true efficiency. Features like conformance analysis allow you to see where processes deviate from the ideal model, and internal benchmarking makes it easy to compare performance across teams or departments. I also like the integration with Power BI and Tableau, which allows us to enrich dashboards without losing the detail of process mining.
Was gefällt Dir nicht?
The product is very powerful, but the amount of data it processes can make some queries slow if the filters are not properly adjusted. I also think the interface could be more intuitive in certain sections, as there are menus that require several clicks to access the desired information.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
We stopped relying solely on SAP reports that didn't reflect the actual flow. We can now detect deviations, redundant steps, and hidden costs in our operations. Thanks to this, we improved the traceability of critical processes such as purchasing and approvals, which translated into time savings and greater regulatory compliance.
“process mining with actionable insights”
Herkunft der Review
4.0
m
Vor mehr als 12 Monaten
marisa
Verifizierter Reviewer
Brand and Client Services bei
Arastore
- 51-1000 Mitarbeiter:innen
- Branche: Retailers
Use cases:
Business Intelligence (BI)Process MiningWorkflow Management
Was gefällt Dir am besten?
Integration with SAP and other ERP systems is incredibly seamless. Not only does it connect quickly, but it extracts information without impacting system performance. I also find the automatic process deviation detection feature remarkable, which identifies if steps are being performed outside the standard flow.
Was gefällt Dir nicht?
The initial dashboards could be more customizable; in some cases, I had to invest time adapting them to the metrics I really needed. Additionally, cost can be an obstacle for smaller companies.
Welche Probleme löst Du mit dem Produkt?
It helped us detect hidden inefficiencies in logistics processes, such as duplicate steps in order validation. This allowed us to reduce delivery times and improve end-customer satisfaction. It also provides us with solid arguments with concrete data to propose internal changes, which were previously based on perceptions.
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