Wenn wir das Wort Mining hören, werden wir sicherlich an vergangene Zeiten erinnert. Wer hätte gedacht, dass das Mining ein aktueller Technologie Trend in unserem Jahrtausend werden könnte? Natürlich reden wir hier nicht von Edelmetallen, sondern von Prozessen. Ähnlich wie schon vor einigen hundert Jahren gibt es auch heutzutage Vorbehalte gegenüber diesem Trend.
Aus diesem Grund schauen wir uns die drei häufigsten Behauptungen und Missverständnisse zum Process Mining mal genauer an.
Missverständnis #1 - Process Mining ist Fingerpointing
Aufgrund dessen, dass Process Mining mögliche Schwachstellen und Engpässe in Prozessen aufdeckt, wird diese Problematik häufig durch Betriebsräte kritisch beäugt. Werden ineffiziente Mitarbeiter nicht geoutet und so bloßgestellt? Wie sieht es mit dem Datenschutz aus?
Diese Sorge ist verständlich und durchaus berechtigt. Allerdings können bei sensitiven Personendaten durch eine zusätzliche Pseudonymisierung der Daten höchste Sicherheit gewährleistet werden. Natürlich ist bei der Optimierung von Prozessabläufen auch der menschliche Faktor zu betrachten. Dabei geht es aber bei Prozessanalysen weniger um Schuldzuweisungen, sondern um angestrebte Prozesseffizienz. Die Frage, die wir uns stellen lautet nicht "wer" ist schuld, sondern "warum" sind Prozesse ins Stocken geraten.
Missverständnis #2 - Process Mining ersetzt den klassischen Prozessmanager
Beim Stichwort "Automatisierung" schwingt immer auch die Vorstellung mit, dass Arbeitskräfte ersetzt werden können. Beim technologischen Ansatz des Process Minings fürchten Analysten und Prozessmanager um ihre Posten. Das Gegenteil sollte der Fall sein. Die Aufbereitung und Analyse von Daten wurde bisher mit einem hohem Zeitaufwand manuell getätigt. Die digitalisierte Prozessanalyse unterstützt hingegen die Prozessexperten. Sie können auf aktuelle Zahlen zurückgreifen. Statt sich auf das Sammeln von Daten zu konzentrieren, können sie sich dem Herzstück des Prozessmanagements widmen, denn dieses wird weiterhin gebraucht. Software ist immer nur so effektiv wie ihre Benutzer. Und spätestens bei der Umsetzung geplanter Transformationsinitiativen ist im realen Geschäft die menschliche Komponente mehr denn je gefragt.
Missverständnis #3 - Beim Process Mining geht es nur um Zahlen
Sicherlich ist es nicht von der Hand zu weisen, dass die Technologie auf das Sammeln und Analysieren von Daten basiert. Genau genommen benötigt diese Form von Process Mining Zahlen und Daten, um die Prozesse visuell darstellen zu können. Deshalb ist Process Mining aber nicht nur ein pures Zahlenspiel. Das wäre zu kurz gedacht. Welche Leistungskennzahlen sind wirklich aussagekräftig? Welche Prozessstrategien helfen wirklich bei dem Wunsch nach optimierten Prozessen? Die Antworten auf diese Fragen erfordern weiterhin strategisches und unternehmensbewusstes Denken. Machine Learning und künstliche Intelligenz sind also weiterhin nur unterstützende Komponenten auf dem Weg zu optimierten Prozessen.
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