Distinguishing Between Process Intelligence and Business Intelligence for Strategic Decisions

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Process Intelligence vs. Business Intelligence: Was ist der Unterschied?

Scott Opitz

September 13, 2023

In der heutigen datengesteuerten Welt suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, ihre Geschäftsdaten zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Zwei Schlüsseltechnologien haben sich herausgebildet, um komplizierte Geschäftsprozesse, die oft mit dem zentralen Nervensystem eines Unternehmens verglichen werden, zu quantifizieren und zu verstehen: Business Intelligence (BI) und Process Intelligence (PI).

Während viele Menschen mit BI-Plattformen für die Visualisierung von Datenanalysen vertraut sind, ist PI ein neueres Konzept, das schnell an Zugkraft gewinnt, da es die Ausführung von Prozessen nahezu in Echtzeit aufzeigen und Erkenntnisse liefern kann, die alle Prozesse verbessern, einschließlich Robotic Process Automation (RPA). Entdecken Sie, wie Process Intelligence, beginnend mit Process Mining, zu bemerkenswerten Verbesserungen der betrieblichen Effizienz, Kosteneinsparungen, fundierten strategischen Entscheidungen und Business Excellence führt, die die Erwartungen der Kundinnen und Kunden erfüllen.

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Was ist Process Intelligence (PI)?
Was ist Business Intelligence (BI)?
Unterschiede zwischen PI und BI
Wesentliche Gemeinsamkeiten

Was ist Process Intelligence (PI)?

Process Intelligence ist eine Sammlung neuer datenwissenschaftlicher Ansätze, die sich auf die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen über alle beteiligten Systeme und Anwendungen hinweg konzentrieren.

Die bisweilen als neue Generation der Prozessanalyse bezeichneten Process-Intelligence-Lösungen gehen über das traditionelle Process Mining hinaus . Eine Process-Intelligence (PI)-Plattform besteht aus den folgenden Kernfunktionen:

• Process Mining verwendet tatsächliche Daten aus Informationssystemen, um ein Modell zu erstellen, das genau widerspiegelt, wie ein Prozess abläuft. Es besteht aus Ereignisprotokollen, Prüfpfaden oder anderen Aufzeichnungen, die „Breadcrumbs“ darstellen.
• Task Mining umfasst die Erfassung und Analyse von Benutzerinteraktionen mit Desktop-Anwendungen zur Durchführung von Aufgaben im Zusammenhang mit der Ausführung von Prozessen auf höherer Ebene. Dies ist besonders wertvoll, wenn in Ereignisprotokollen oder Prüfprotokollen keine detaillierten Angaben zu bestimmten Prozessschritten enthalten sind.
• Process Analytics ist ein Werkzeug, das speziell für die Interpretation von Daten mehrstufiger Prozesse entwickelt wurde. Auf diese Weise lässt sich feststellen, wie verschiedene Prozessausführungsmuster mit bestimmten Prozessmerkmalen korrelieren, und es lassen sich Engpässe, Ineffizienzen, Konformitätsmängel und Verbesserungsmöglichkeiten ermitteln.
• Process Monitoring ist eine automatisierte Überwachung laufender Geschäftsprozesse mit dem Ziel, Abweichungen vom erwarteten Verhalten schnell zu erkennen. Dieses Tool bietet die Möglichkeit, Benutzer zu benachrichtigen oder Aktionen in verwandten Umgebungen als Reaktion auf festgestellte Abweichungen auszulösen.
• Process Prediction ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Ansatz zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse durch die Analyse aller möglichen Variationen früherer Prozessinstanzen.
• Process Simulation ermöglicht es Unternehmen, „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu erstellen , um die potenziellen Auswirkungen von Änderungen an Prozessdefinitionen oder Ressourcenzuweisungen zu testen. So kann die Wirksamkeit von Entscheidungen zur Prozessoptimierung beurteilt werden, bevor man Zeit und Ressourcen für diese Änderungen verwendet.

Wenn wir den Order-to-Cash-Prozess aus der Sicht von PI betrachten, verlagert sich der Schwerpunkt auf ein umfassendes Verständnis aller Variationen und Muster innerhalb des gesamten Prozesses, einschließlich der Auswirkungen verzögerter oder versäumter Schritte, der Auswirkungen der Prozessabfolge und der Beiträge verschiedener Personen in bestimmten Phasen des Prozesses.

So kann Process Intelligence beispielsweise aufzeigen, dass ein bestimmter Prozessschritt, wie die Auftragsprüfung, zu lange dauert und dadurch Verzögerungen verursacht, die sich auf den gesamten Prozess auswirken. Oder PI deckt Fälle auf, in denen wichtige Schritte wie Kreditprüfungen übersprungen werden, was zu einem erhöhten finanziellen Risiko für das Unternehmen führt. Process Intelligence bietet eine ganzheitliche Perspektive und kann entscheidende Einblicke in die Prozessdynamik sowie Optimierungsmöglichkeiten offenbaren.

Was ist Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence hingegen ist ein technologiegestützter Prozess, der die Analyse und Präsentation von Geschäftsinformationen umfasst. Das Hauptziel von BI ist es, Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Einblicke in ihre Geschäftsabläufe, das Kundenverhalten, Markttrends und die Wettbewerbslandschaft erhalten.

Aus der Sicht des Analysten sind die wichtigsten Elemente von BI:

• Datenanalyse: Analyse der Daten zur Ermittlung von Mustern, Trends und Anomalien.
• Datenvisualisierung: Visuelle Darstellung der analysierten Daten, wie in Form von Dashboards, Diagrammen und Berichten.

Wenn wir den Order-to-Cash-Prozess mit BI-Tools überprüfen, gibt es zahlreiche Möglichkeiten zu analysieren, wie viele neue Aufträge heute eingegangen sind oder wie sich die Aufträge auf der Grundlage von Verkäufern, Produktfamilien, Regionen usw. zusammensetzen. Mithilfe dieser Funktionen könnte ein Analyst die Anzahl der im letzten Monat eingegangenen neuen Aufträge nach Tagen aufgeschlüsselt, die beliebtesten Produktfamilien und wie sich diese im Laufe der Zeit verändert haben, die Regionen mit dem größten Sales-Stack oder die Verkäufer mit dem höchsten Auftragseingang analysieren.

Was BI Ihnen nicht sagen kann, zumindest nicht ohne einen großen Aufwand an benutzerdefinierter Entwicklung und komplexer SQL- oder ähnlicher Programmierung, ist, wie sich die Ausführung anderer Teile des Prozesses auf diese Kennzahlen auswirkt.

Können Sie beispielsweise feststellen, ob die Fälle, in denen bestimmte Verkäufer die höchste Anzahl von Aufträgen erhielten, mit effizienten Kundeninteraktionen zusammenfielen, bei denen Anfragen umgehend bearbeitet wurden? Und können Sie umgekehrt feststellen, ob niedrige Auftragsraten mit langsamen Reaktionszeiten oder möglicherweise übersehenen Kundenanfragen korrelierten, bei denen der Versuch komplett ignoriert wurde? Hier versagt BI, da sie nicht in der Lage ist, diese Verbindungen herzustellen und aufzudecken.

Hauptunterschiede zwischen Process Intelligence und Business Intelligence

Schwerpunkt

Process Intelligence konzentriert sich auf die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen, wobei der gesamte Prozesslebenszyklus betrachtet wird. Business Intelligence konzentriert sich auf die eingehende Analyse einzelner Prozessschritte.

Datenquellen

Process Intelligence verwendet Ereignisprotokolle, Audit-Tabellen, Benutzerinteraktionen und Desktop-Aktivitäten als primäre Datenquellen. Business Intelligence nutzt Daten aus verschiedenen Quellen, die sich auf einen bestimmten Schritt/Teil eines Geschäftsprozesses beziehen, um Muster, Trends und Anomalien zu analysieren und zu visualisieren.

Ergebnisse

Process Intelligence bietet Einblicke, die Unternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, indem sie ein besseres Verständnis für den globalen Kontext bestimmter Schritte und Abweichungen zwischen Prozessinstanzen bietet. Business Intelligence liefert Erkenntnisse, die Unternehmen helfen, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Tools

Zu den Tools von Process Intelligence gehören Process Mining, Task Mining, Analytik, Überwachung, Vorhersage und Simulation. Tools für Business Intelligence sind in der Regel Dashboards, Berichte, Datenanalysen und andere Visualisierungsfunktionen.

Wesentliche Gemeinsamkeiten zwischen Process Intelligence und Business Intelligence

Process Intelligence und Business Intelligence weisen durchaus Ähnlichkeiten auf: Beide nutzen Unternehmensdaten zur visuellen Darstellung von Erkenntnissen, die das Management, die Analyse und die Entscheidungsprozesse unterstützen. Dieselben Data Warehouses können sowohl in PI- als auch in BI-Tools genutzt werden, die gewonnenen Erkenntnisse variieren jedoch je nach den Fähigkeiten und Einschränkungen der jeweiligen Plattform. Dieses Wissen ist sowohl für Studienanfänger als auch für Fachleute von grundlegender Bedeutung, denn es bildet die Grundlage fürinformierte Entscheidungen und die Optimierung von Geschäftsabläufen in einer datengesteuerten Welt.

Process Intelligence und Business Intelligence: Was ist am besten?

Obwohl Business Intelligence und Process Intelligence auf den ersten Blick ähnlich erscheinen mögen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken bei der Beobachtung und Analyse der Abläufe in einem Unternehmen. BI bietet Einblicke in einzelne Prozessschritte, die eine detaillierte Analyse der konventionellen dimensionalen Aufschlüsselung ermöglichen, während PI ein umfassendes Verständnis der Geschäftsprozesse und Erkenntnisse für wirkungsvolle Verbesserungen liefert.

Für diejenigen, die neu im Bereich Process Intelligence und Process Mining sind, ist es wichtig, zu verstehen, dass BI und PI zwar ähnlich erscheinen, sich aber in ihren Fähigkeiten und Schwerpunkten stark unterscheiden. Beides ist für Unternehmen, die ihre Abläufe verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, unerlässlich. Das Verständnis der Hauptunterschiede zwischen BI und PI ist entscheidend für die Auswahl der richtigen Tools und Ansätze, um die Ziele Ihres Unternehmens zu erreichen.

Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Ihre Daten mithilfe von Process Intelligence nutzen können, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, kontaktieren Sie uns über dieses Formular oder nehmen Sie an einem der nächsten Webinare teil.

Process Mining Intelligente Automatisierung Digitale Transformation

Scott Opitz

Chief Technology Officer at ABBYY

Scott Opitz ist Chief Technology Officer und verantwortlich für die globale Produktstrategie und -ausführung. Zuvor war er als Chief Marketing Officer für die Entwicklung globaler Marketingstrategien zuständig. Zu ABBYY kam er im Zuge der Übernahme von TimelinePI, einem Unternehmen, das er mitgegründet und von Anfang an als President und CEO geleitet hatte. In dieser Rolle verantwortete er die Integration der Process-Intelligence-Produkte von TimelinePI (nun ABBYY Timeline ) in die weltweiten Vertriebs- und Distributionskanäle von ABBYY.

In seiner 30-jährigen Laufbahn in der Computerbranche hat Scott Opitz verschiedene Unternehmen in den Bereichen Anwendungsintegration, Geschäftsprozessmanagement und Business Intelligence gegründet und aufgebaut. Er war Gründer sowie President und Chief Executive Officer von Altosoft Corporation, einem Unternehmen für Business Intelligence-Software, das dann von Kofax übernommen wurde. Nach der Übernahme von Altosoft war Scott Opitz als Senior Vice President & General Manager für Analytics tätig.

Zuvor fungierte er unter anderem als Senior Vice President, Worldwide Marketing & Business Development für webMethods (heute Software AG), wobei er für Marketing, Geschäftsentwicklung und strategische Produktplanung verantwortlich zeichnete. Zu webMethods war er im Zuge von dessen Übernahme von IntelliFrame Corporation gekommen, einem Unternehmen, das sowohl Produkte zur Datenintegration als auch die integrierte Workflow- und BPM-Plattform InVista bereitstellte, die Opitz mitgegründet hatte. Scott Opitz hat außerdem zahlreiche Führungspositionen in den Bereichen Technologie, Marketing und Geschäftsentwicklung für staatliche und privatwirtschaftliche Unternehmen bekleidet.

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