Data Mining
Bei Data Mining geht es um die systematische Anwendung statistischer Methoden auf Massendaten. Das Ziel dabei ist es nützliches Wissen hervorzuheben, d.h. sind Muster oder bestimmte Zusammenhänge zu erkennen. Data Mining wird aber auch zur Trendanalyse verwendet.
Process Mining
Mit Process Mining erfolgt ein enormer Schritt in Richtung Prozessoptimierung. Während ein Unternehmen mithilfe von Business Process Managment darstellen kann, wie ein Prozess funktionieren soll, zeigt eine Process Mining Lösung, wie die Prozesse tatsächlich ablaufen und funktionieren. Dadurch ergeben sich vollkommen neue Möglichkeiten. Hier wird der tatsächliche Prozessablauf sowie die Performance auf Basis von Daten dargestellt. Die kausalen Zusammenhänge von Teilprozessen, die am Schluss in ein Produkt fließen oder das Abbilden des Informationsflusses wird je nach Detaillierungsgrad aufwändiger und unübersichtlicher. Verkürzt dargestellt geht es bei Process Mining im Prinzip darum, wie beim Value stream mapping, den Ist-Zustand digital zu erfassen und zu analysieren, um diesen mit dem Soll-Zustand vergleichen zu können. Jedoch auf einem anderen Level.
Voraussetzung hierfür ist jedoch, dass die Unternehmen ein sehr gutes Verständnis über ihre eigenen Prozesse verfügen, da Process Mining auf der Prozessebene ansetzt. Somit werden Abweichung und Engpässe sichtbar. Darüber hinaus fungieren Process Mining-Techniken als Bindeglied zwischen Business Process Management und der Business-Intelligence-Welt.
Um Prozesse besser zu verstehen, empfiehlt es sich jedoch, auch Soll-Prozesse, wie beispielsweise Referenzmodelle für einen Vergleich mit den Ist-Prozessen heranzuziehen.
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