Business Intelligence vs. Process Mining:

Unternehmen verfügen heute über eine Vielzahl an Datenquellen. ERP-Systeme, Warehouse Management Systeme, Transportmanagementlösungen und mobile Anwendungen erzeugen täglich Millionen von Datensätzen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Transparenz, Effizienz und schnelle Entscheidungen. Verantwortliche möchten nicht nur wissen, wie ihr Unternehmen aktuell performt, sondern auch verstehen, warum bestimmte Prozesse erfolgreich sind oder an welchen Stellen Optimierungsbedarf besteht.

An dieser Stelle fallen häufig zwei Begriffe: Business Intelligence und Process Mining. Beide Technologien analysieren Unternehmensdaten und unterstützen datenbasierte Entscheidungen. Dennoch verfolgen sie unterschiedliche Ziele und beantworten verschiedene Fragestellungen. Während Business Intelligence Kennzahlen, Trends und Entwicklungen sichtbar macht, rekonstruiert Process Mining den tatsächlichen Ablauf von Geschäftsprozessen und deckt deren Ursachen auf.

Für IT-Verantwortliche und Entscheider stellt sich deshalb weniger die Frage, welche Technologie die bessere ist. Entscheidend ist vielmehr, wie beide Ansätze sinnvoll kombiniert werden können, um operative und strategische Entscheidungen auf eine belastbare Datenbasis zu stellen.

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence, kurz BI, bezeichnet Methoden und Technologien zur Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Unternehmensdaten. Ziel ist es, aus großen Datenmengen aussagekräftige Kennzahlen zu erzeugen und diese verständlich darzustellen.

Typische BI-Lösungen greifen auf Daten aus ERP-Systemen, Lagerverwaltung, Finanzbuchhaltung, CRM oder Produktionssystemen zu. Die Informationen werden konsolidiert und in Dashboards, Reports oder interaktiven Auswertungen dargestellt.

Business Intelligence beantwortet unter anderem folgende Fragen:

• Wie viele Kundenaufträge wurden heute bearbeitet?
• Wie hoch ist die aktuelle Lagerauslastung?
• Welche Lieferanten weisen die höchste Termintreue auf?
• Wie haben sich Versandmengen in den vergangenen Monaten entwickelt?
• Welche Lagerbereiche verursachen die höchsten Kosten?

BI liefert somit einen umfassenden Überblick über die Unternehmensleistung und unterstützt Management, Fachabteilungen und Controlling bei operativen sowie strategischen Entscheidungen.

Was ist Process Mining?

Process Mining verfolgt einen anderen Ansatz. Statt Kennzahlen in den Mittelpunkt zu stellen, analysiert die Technologie den tatsächlichen Ablauf von Geschäftsprozessen.

Dazu werden Ereignisdaten aus operativen Systemen ausgewertet. Jede Buchung, jeder Scan eines mobilen Datenerfassungsgeräts oder jede Statusänderung bildet einen sogenannten Event. Aus der chronologischen Abfolge dieser Ereignisse rekonstruiert Process Mining den realen Prozessverlauf.

Dadurch lassen sich unter anderem folgende Fragen beantworten:

• Warum dauert ein Auftrag länger als vergleichbare Aufträge?
• Wo entstehen Wartezeiten innerhalb des Materialflusses?
• Welche Prozessvarianten treten tatsächlich auf?
• Welche Aktivitäten werden unnötig wiederholt?
• An welchen Stellen weichen Mitarbeiter oder Systeme vom definierten Standardprozess ab?

Process Mining analysiert somit nicht das Ergebnis eines Prozesses, sondern dessen Entstehung.

Business Intelligence und Process Mining verfolgen unterschiedliche Ziele

Obwohl beide Technologien dieselben Datenquellen nutzen können, unterscheiden sie sich deutlich hinsichtlich ihrer Aufgaben.

Business Intelligence konzentriert sich auf Kennzahlen, Trends und Vergleiche. Dashboards zeigen beispielsweise den aktuellen Lagerbestand, die Kommissionierleistung oder den Auftragsdurchsatz.

Process Mining betrachtet dagegen den vollständigen Prozessablauf. Die Software analysiert sämtliche Aktivitäten eines Vorgangs und macht sichtbar, wie dieser tatsächlich abgearbeitet wurde.

Ein einfaches Beispiel aus der Lagerlogistik verdeutlicht den Unterschied.

Ein BI-Dashboard zeigt, dass die durchschnittliche Durchlaufzeit eines Wareneingangs von zwei auf vier Stunden gestiegen ist. Diese Information macht auf ein Problem aufmerksam, erklärt dessen Ursache jedoch nicht.

Process Mining rekonstruiert anschließend alle Wareneingangsprozesse und zeigt beispielsweise, dass Paletten nach der Qualitätskontrolle regelmäßig mehrere Stunden auf freie Lagerplätze warten oder dass bestimmte Lieferanten besonders häufig Nachbearbeitungen verursachen.

Business Intelligence beantwortet somit die Frage "Was ist passiert?", während Process Mining erklärt "Warum ist es passiert?"

Welche Fragestellungen beantwortet Business Intelligence?

Business Intelligence eignet sich insbesondere für die kontinuierliche Überwachung betrieblicher Kennzahlen.

Typische Einsatzbereiche sind:

• Lagerkennzahlen
• Bestandsentwicklung
• Liefertreue
• Versandvolumen
• Kommissionierleistung
• Retourenquote
• Produktivität einzelner Standorte
• Umsatzentwicklung

Diese Informationen bilden die Grundlage für operative Steuerung und langfristige Unternehmensplanung.

Insbesondere Führungskräfte profitieren von übersichtlichen Dashboards, die Entwicklungen frühzeitig sichtbar machen und Vergleiche zwischen Zeiträumen, Standorten oder Geschäftsbereichen ermöglichen.

Welche Fragestellungen beantwortet Process Mining?

Process Mining liefert Antworten auf Fragestellungen, die klassische Kennzahlensysteme nicht beantworten können.

Dazu gehören beispielsweise:

• Wo entstehen regelmäßig Engpässe?
• Welche Prozessvarianten verursachen die längsten Bearbeitungszeiten?
• Welche Schleifen treten besonders häufig auf?
• Welche Mitarbeiter oder Bereiche sind regelmäßig überlastet?
• Welche Aktivitäten verursachen den größten Anteil der Gesamtdurchlaufzeit?
• Welche Prozessschritte unterscheiden leistungsstarke von ineffizienten Abläufen?

Die Technologie ermöglicht damit eine tiefgehende Ursachenanalyse und bildet die Grundlage für gezielte Prozessverbesserungen.

Warum Business Intelligence allein häufig nicht ausreicht

Viele Unternehmen investieren zunächst in Business Intelligence und schaffen damit eine hohe Transparenz über ihre Kennzahlen.

Steigt beispielsweise die durchschnittliche Kommissionierzeit, erkennt das BI-System die Veränderung sofort. Die eigentliche Ursache bleibt jedoch offen.

Mögliche Gründe können sein:

• längere Laufwege,
• geänderte Lagerbelegung,
• häufigere Nachschubprozesse,
• technische Störungen,
• fehlende Mitarbeiter,
• ungünstige Auftragsstrukturen.

Diese Zusammenhänge lassen sich allein anhand von Kennzahlen kaum erkennen.

Process Mining ergänzt Business Intelligence genau an dieser Stelle und liefert die notwendige Ursachenanalyse.

Das Zusammenspiel von Business Intelligence und Process Mining

Den größten Nutzen erzielen Unternehmen, wenn beide Technologien gemeinsam eingesetzt werden.

Business Intelligence überwacht kontinuierlich die wichtigsten Leistungskennzahlen und erkennt Auffälligkeiten frühzeitig.

Sobald ungewöhnliche Entwicklungen auftreten, übernimmt Process Mining die Detailanalyse des zugrunde liegenden Prozesses.

Ein Beispiel aus der Intralogistik:

Das BI-Dashboard zeigt einen Rückgang der täglichen Versandleistung.

Process Mining analysiert anschließend sämtliche Versandprozesse und erkennt, dass sich aufgrund einer geänderten Reihenfolge bei der Verpackung zusätzliche Wartezeiten vor der Verladung aufgebaut haben.

Durch die Kombination beider Technologien entsteht ein geschlossener Analyseprozess.

1. Business Intelligence erkennt Abweichungen.
2. Process Mining identifiziert die Ursachen.
3. Unternehmen leiten konkrete Optimierungsmaßnahmen ab.
4. Business Intelligence überwacht anschließend den Erfolg der umgesetzten Maßnahmen.

Praxisbeispiel aus der Lagerlogistik

Ein Logistikzentrum stellt fest, dass Kundenaufträge zunehmend später versendet werden.

Das Business Intelligence Dashboard zeigt:

• sinkende Versandleistung,
• steigende Durchlaufzeiten,
• höhere Überstunden im Lager.

Diese Kennzahlen bestätigen das Problem, liefern jedoch keine Erklärung.

Process Mining analysiert sämtliche Aufträge der vergangenen Wochen und zeigt:

• Wartezeiten zwischen Kommissionierung und Verpackung,
• häufige Rückläufer aufgrund fehlerhafter Artikelentnahmen,
• mehrere zusätzliche Umlagerungen vor dem Versand,
• hohe Belastung einzelner Versandarbeitsplätze.

Erst durch diese Detailinformationen lassen sich gezielte Verbesserungen umsetzen, etwa eine Anpassung der Lagerplatzstruktur, eine optimierte Personalplanung oder die Überarbeitung einzelner Prozessschritte.

Vorteile für IT-Abteilungen

Für IT-Verantwortliche ergänzen sich Business Intelligence und Process Mining ebenfalls ideal.

Business Intelligence stellt zentrale Unternehmenskennzahlen bereit und integriert Daten aus verschiedenen Fachanwendungen.

Process Mining bewertet zusätzlich die Qualität der zugrunde liegenden Prozesslandschaft.

Dadurch lassen sich Schnittstellenprobleme, fehlerhafte Datenflüsse oder Medienbrüche deutlich schneller erkennen.

Auch nach Softwareeinführungen oder Systemmigrationen kann überprüft werden, ob definierte Zielprozesse tatsächlich eingehalten werden.

Wirtschaftliche Vorteile der Kombination

Die Kombination beider Technologien verbessert nicht nur die Transparenz, sondern unterstützt auch wirtschaftliche Entscheidungen.

Unternehmen profitieren unter anderem von:

• kürzeren Durchlaufzeiten,
• geringeren Prozesskosten,
• höherer Produktivität,
• besserer Ressourcenauslastung,
• fundierteren Investitionsentscheidungen,
• schnellerer Ursachenanalyse,
• kontinuierlicher Prozessoptimierung.

Dadurch entsteht eine datenbasierte Steuerung, bei der Kennzahlen und Prozessanalysen ineinandergreifen.

Aktuelle Entwicklungen

Mit dem zunehmenden Einsatz Künstlicher Intelligenz wachsen Business Intelligence und Process Mining immer stärker zusammen.

Moderne Analyseplattformen erkennen Auffälligkeiten automatisch, bewerten deren Auswirkungen und schlagen geeignete Optimierungsmaßnahmen vor.

Während Business Intelligence künftig verstärkt Prognosen und Forecasts liefert, entwickelt sich Process Mining zunehmend zu einem Instrument für die kontinuierliche Überwachung und Optimierung laufender Prozesse.

Gemeinsam bilden beide Technologien die Grundlage für datengetriebene Unternehmenssteuerung und intelligente Entscheidungsunterstützung.

Fazit

Business Intelligence und Process Mining verfolgen unterschiedliche Ziele, ergänzen sich jedoch optimal. Business Intelligence schafft Transparenz über Kennzahlen, Entwicklungen und Unternehmensleistung. Process Mining analysiert die tatsächlichen Prozessabläufe und erklärt die Ursachen hinter diesen Kennzahlen.

Gerade in der Logistik und Intralogistik entsteht der größte Mehrwert durch das Zusammenspiel beider Technologien. Während BI frühzeitig auf Leistungsabweichungen aufmerksam macht, liefert Process Mining die notwendigen Detailanalysen zur gezielten Prozessoptimierung.

Unternehmen, die beide Ansätze miteinander verbinden, erhalten nicht nur einen Überblick über ihre Leistungsfähigkeit, sondern verstehen auch die Zusammenhänge hinter ihren Geschäftsprozessen. Dadurch lassen sich operative Entscheidungen fundierter treffen, Digitalisierungsprojekte zielgerichteter umsetzen und kontinuierliche Verbesserungen nachhaltig etablieren.

Eine integrierte Analyseplattform wie die COSYS Business Intelligence Plattform verbindet Kennzahlen, Dashboards und Process Mining in einer gemeinsamen Umgebung. In Kombination mit mobilen Datenerfassungslösungen und Warehouse Management Systemen entsteht eine durchgängige Transparenz über Lagerprozesse, Materialflüsse und betriebliche Kennzahlen. Unternehmen erhalten dadurch sowohl einen Überblick über ihre operative Leistung als auch die notwendigen Informationen, um Ursachen für Prozessabweichungen gezielt zu identifizieren und nachhaltige Optimierungen umzusetzen.