Warum wir Standard-Konnektoren meiden (und was wir stattdessen tun)

Sie suchen Datentemplates? Werfen Sie einen Blick in unsere Guides zur kontinuierlichen Prozessoptimierung mit sofort einsatzbereiten Templates für Prozesse wie Einkauf bis Zahlung, Auftrag bis Zahlungseingang und Kreditorenbuchhaltung.

Process Mining braucht Daten: aber wir machen es Nein

“Daten machen 80% der Arbeit im Process Mining aus.”

Diese Statusstik haben Sie wahrscheinlich schon gehört. Und wir haben sie definitiv selbst erlebt. Doch hier ist die unangenehme Wahrheit: Dass Daten 80% der Arbeit ausmachen, ist kein Naturgesetz: es ist ein Symptom dafür, dass etwas Nein gemacht wird.

Wenn die Datenextraktion zu einem monatelangen Projekt wird, ist etwas schiefgelaufen. Das Ziel von Process Mining sind nicht perfekte Datenpipelines. Es sind Erkenntnisse. Es ist die Entdeckung, dass Rechnungen 12 Tage lang unberührt liegen, bevor sie jemand ansieht. Es ist die Feststellung, dass 40% der Aufträge aufgrund eines Nein konfigurierten Systems manuelles Eingreifen erfordern.

Daten sind ein Mittel zum Zweck, nicht der Zweck selbst.

Warum bleiben also so viele Process Mining-Projekte in der Datenphase stecken? Oft läuft es auf eine einzige Entscheidung hinaus: die Wahl von vorgefertigte Konnektoren.

Das Versprechen von vorgefertigte Konnektoren

In einer idealen Welt wäre das transformativ. Und ehrlich gesagt, wir haben es gesehen, wie es funktioniert: in Demos. Manchmal sogar in einfachen Produktionsumgebungen mit Standard-SystemKonfigurationen.

Aber hier ist der Haken: Ihr Unternehmen ist keine Demo-Umgebung.

Der Realitäts-Check

Wir beschäftigen uns seit Jahren damit, Unternehmen beim Process Mining zu unterstützen. Wir haben gesehen, was funktioniert und was nicht. Und immer wieder haben wir erlebt, wie sofort einsatzbereite Konnektoren mehr Probleme schaffen, als sie lösen.

Der “schnelle Start”, der ein Jahr dauert

Einer unserer Kunden startete sein Process-Mining-Projekt begeistert von einem SAP-Konnektor eines Anbieters. “Drei Wochen bis zu den ersten Erkenntnissen” wurde ihm versprochen.

Doch achtzehn Monate später waren sie immer noch mit der Behebung von Datenqualitätsproblemen beschäftigt.

Das ist kein Einzelfall. Wir haben Konnektor-Projekte erlebt, die sich über ein Jahr hinzogen und dabei gleichermaßen Budgets und Enthusiasmus verschlangen. Der “einfache” Aufbau wird alles andere als einfach, wenn die Realität auf das Verkaufsversprechen trifft.

Warum Konnektoren in der Praxis oft scheitern

• Ihr System ist nicht Standard. Konnektoren sind für bestimmte Versionen spezifischer Software konzipiert. Doch Unternehmen passen ihre Systeme an: Sie fügen Felder hinzu, ändern Workflows und Tabellenstrukturen. Ihr eingesetztes ERP-System hat sich wahrscheinlich über ein Jahrzehnt entwickelt. Der Konnektor erwartet eine Lehrbuch-Installation; Sie aber haben ein lebendiges System, das über Jahre hinweg durch Geschäftsentscheidungen geformt wurde.

• Konnektoren versuchen, alles zu lösen. Ein Konnektor, der jeden denkbaren Process-Mining-Anwendungsfall abdecken soll, wird unglaublich komplex. Er muss Sonderfälle unterstützen, denen Sie nie begegnen werden, während er möglicherweise genau die spezifische Analyse, die Sie wirklich benötigen, nicht unterstützt. Dieser “Einheitsgröße für alle”-Ansatz bedeutet, dass Sie sich durch eine Komplexität kämpfen müssen, die Ihrem Projekt keinen Mehrwert bringt.

• Das Multi-Tabellen-Labyrinth. Die meisten Konnektoren arbeiten mit mehreren Quelltabellen, was zwar leistungsstark klingt, es in der Praxis auch ist. Doch die Einrichtung und Pflege dieser Tabellenbeziehungen ist komplex. Sie müssen nicht nur Ihren Geschäftsprozess verstehen, sondern auch das Datenmodell des Konnektors, das Datenmodell des Quellsystems und wie diese zueinander abgebildet werden sollen. Das sind viele Modelle.

• Black Boxes schüren Misstrauen. Wenn bei einem Konnektor etwas schiefläuft (und es läuft immer etwas schief), können Sie nicht hineinschauen, um den Grund zu verstehen. Sind die Daten im Quellsystem Nein? Transformiert der Konnektor sie fehlerhaft? Gibt es ein Konfigurationsproblem? Sie debuggen “blind”, was für alle Beteiligten frustrierend ist: und es nahezu unmöglich macht, Resultate den Stakeholdern zu erklären.

• Doppelte Arbeit. Hier ist die Ironie: Viele Organisationen haben bereits saubere, aufbereitete Daten in ihren Daten Warehouses oder Daten Lakes. Ihre Daten Engineers haben Jahre damit verbracht, Pipelines aufzubauen, Datenqualitätsprobleme zu lösen und leistungsstarke Datensätze zu erstellen. Ein Konnektor ignoriert all diese Arbeit und beginnt bei Null, was potenziell Inkonsistenzen mit den Daten einführt, denen Ihr Unternehmen bereits vertraut.

• Generische Namen, die verwirren. Konnektoren verwenden standardisierte Terminologie, die möglicherweise nicht mit der Art und Weise übereinstimmt, wie Ihr Unternehmen über seine Prozesse spricht. Wenn der Konnektor etwas als “Order Confirmation” bezeichnet, Ihr Team aber von “Sales Acknowledgment” spricht, haben Sie eine zusätzliche Übersetzungsebene geschaffen, die jede Konversation verlangsamt.

• Die ETL-Falle. Die meisten Konnektoren zwingen Sie in die ETL-Tools des Anbieters. Das bedeutet, proprietäre Systeme zu erlernen, von anbieterspezifischen Funktionen abhängig zu sein und Fachwissen aufzubauen, das nicht auf andere Tools übertragbar ist. Währenddessen verfügt Ihr Unternehmen wahrscheinlich bereits über eine ETL-Infrastruktur und Mitarbeiter, die wissen, wie man sie bedient.

• Vendor Lock-in als Konzept. Seien wir direkt: Komplexe, proprietäre Datenpipelines sind aus Sicht des Anbieters ein Funktion, kein Bug. Sobald Sie sechs Monate in den Aufbau einer Konnektor-basierten Infrastruktur investiert haben, wird ein Wechsel zu einem anderen Tool enorm teuer. Das ist kein Zufall.

Die versteckten Kosten

Unser Ansatz: Daten-Templates

Wir haben einen anderen Weg gewählt. Anstatt Konnektoren zu entwickeln, haben wir Daten-Templates erstellt.

Die Philosophie ist einfach: Wir geben vor, welche Daten in einem Format benötigt werden, das nah an Ihrem Prozess ist und einfach generiert werden kann.

Starten Sie mit Excel

Ja, wirklich. Sie können mit Excel starten.

Neu beim Thema Event Log? Unser Leitfaden So erstellen Sie ein Event Log für Process Mining führt Sie Schritt für Schritt durch den Aufbau Ihres ersten Event-Logs: mit Beispielen in Excel und SQL.

Unsere Daten Templates geben genau vor, welche Spalten Sie für jede Art von Analyse brauchen. In vielen Prozessen sind das Case-ID, Zeitstempel und der Name der Aktivität: plus alle weiteren Attribute, die für Ihr Unternehmen relevant sind.

Das können Sie selbst erledigen. Heute. Kein Warten auf die IT. Kein Beschaffungsprozess. Kein Beratungsprojekt. Exportieren Sie einige Daten aus Ihrem System, formatieren Sie sie nach unserem Template-Format, laden Sie sie hoch: und schon analysierenn Sie Ihren Prozess.

Ist das perfekt? Nein. Ist es schnell? Auf jeden Fall. Und schnell ist wichtiger als perfekt, wenn Sie Ihren Prozess verstehen wollen.

Warum eine einzige Tabelle?

Für die meisten Analysen setzen wir bewusst auf ein einziges Tabellenformat. Das mag auf den ersten Blick einschränkend wirken: bis Sie die dahinterliegende Logik verstehen:

1. Leicht verständlich: Jeder kann eine Tabelle einsehen und sofort erfassen, was vor sich geht.
2. Einfach zu erstellen: Komplexe Joins oder ein aufwändiges Beziehungsmanagement sind nicht nötig.
3. Process Mining macht es ohnehin: Selbst Tools, die mehrere Tabellen einlesen, führen diese für die Analyse zu einem Event Log zusammen.

Selbstverständlich können Sie in ProcessMind weiterhin mit mehreren Tabellen arbeiten: sei es für unterschiedliche Perspektiven, verschiedene Prozesse oder sogar bei Ansätzen des object-centric Process Mining. Doch Sie müssen nicht damit anfangen. Starten Sie einfach und fügen Sie Komplexität erst dann hinzu, wenn sie einen echten Mehrwert bietet.

Arbeiten Sie mit Ihrem Daten Team zusammen

Das haben wir gelernt: Der Konnektor-Ansatz umgeht oft Ihre Daten Engineers. Das ist ein Fehler.

Ihr Daten Team kennt Ihre Systeme. Es weiß, wo die Datenqualitätsprobleme liegen. Es weiß, welchen Feldern man vertrauen kann und welche überprüft werden müssen. Wahrscheinlich hat es bereits viele Probleme gelöst, auf die ein Konnektor stoßen würde.

Unsere Datentemplates schaffen eine gemeinsame Sprache. Geben Sie das Template Ihrem Daten Engineer, und er wird sofort verstehen, was benötigt wird. Er kann die Tools einsetzen, die er bereits kennt: SQL, seine bestehende ETL-Plattform, sein Daten Warehouse –, um genau die benötigten Daten zu generieren.

Keine neuen Systeme zu lernen. Keine proprietären Anbieterschulungen. Nur klare Anforderungen, die erfahrene Datenexperten schnell erfüllen können.

Verwenden Sie Bestehendes

Die meisten Unternehmen verfügen bereits über eine umfangreiche Dateninfrastruktur:

• Daten Warehouses mit bereinigten, validierten Daten
• ETL-Pipelines, die Informationen leistungsstark übertragen
• Daten Lakes mit historischen Aufzeichnungen
• Business-Intelligence-Tools mit etablierten Abfragen

Der Template-Ansatz ermöglicht es Sie, all dies optimal zu einsetzen. Bauen Sie nicht neu auf, was bereits existiert. Erstellen Sie keine parallelen Datenpipelines. Verwenden Sie die Investitionen, die Sie bereits getätigt haben.

Das bedeutet auch, dass die Daten, die Sie für Process Mining aufbereiten, an anderer Stelle wiederverwendet werden können. Erstellen Sie einen Datensatz einmal und einsetzen Sie ihn für Process Mining, Machine Learning, traditionelle BI und alles, was danach kommt. Das ist Effizienz.

KI-gestützte Flexibilität

Bereit für den Start?

Wir haben ProcessMind nach diesen Prinzipien entwickelt: Einfache Daten. Schnelle Wertschöpfung. Sie behalten die Kontrolle.

Erfahren Sie mehr über unsere Leitfäden zur kontinuierlichen Prozessoptimierung, um Daten-Templates für gängige Prozesse zu finden. Jeder Leitfaden beinhaltet:

• Prozessaktivitäten und welche Daten erfasst werden müssen
• Sofort nutzbare Template-Dateien
• Anleitungen für gängige Systeme wie SAP, Oracle und Microsoft Dynamics
• Best Practices für die Datenaufbereitung

Oder starten Sie einfach eine kostenlose Testphase und laden Sie Daten hoch. Sie werden überrascht sein, wie schnell Erkenntnisse erscheinen, wenn Sie nicht darauf warten müssen, dass ein Konnektor konfiguriert wird.

Daten sind nicht das Ziel. Ihr Prozessverständnis ist es. Lassen Sie uns schneller dorthin gelangen.