Entries by Anne Rozinat & Christian W. Günther

Success Criteria Process Mining

Process Mining is much more than the automatic drawing of process models. Process mining is on the rise. By using Process mining, organizations can see how their processes really operate [1]. The results are amazing new insights about these processes that cannot be obtained in any other way. However, there are a few things that […]

Erfolgskriterien für Process Mining

Process Mining ist viel mehr als die automatische Erstellung von Prozessmodellen Process Mining ist auf dem Vormarsch. Durch Process Mining können Unternehmen erkennen, wie ihre Prozesse in Wirklichkeit ablaufen [1]. Die Ergebnisse liefern erstaunliche Einblicke in die Prozessabläufe, die Sie anderweitig nicht bekommen können. Jedoch gibt es auch einige Dinge, die schiefgehen können. In diesem […]

Perspektiv-Wechsel mit Process Mining

Data Scientists verbringen einen Großteil ihres Tages mit explorativer Analyse. In der 2015 Data Science Salary Survey[1] gaben 46% der Befragten an, ein bis drei Stunden pro Tag auf das Zusammenfassen, Visualisieren und Verstehen von Daten zu verwenden, mehr noch als auf die Datensäuberung und Datenaufbereitung. Process Mining konzentriert sich auf die Analyse von Prozessen[2], […]

Komplexe Abläufe verständlich dargestellt mit Process Mining

Stellen Sie sich vor, dass Ihr Data Science Team dabei helfen soll, die Ursache für eine wachsende Anzahl von Beschwerden im Kundenservice-Prozess zu finden. Sie vertiefen sich in die Daten des Service-Portals und generieren eine Reihe von Charts und Statistiken zur Verteilung der Beschwerden auf die verschiedenen Fachbereiche und Produktgruppen. Aber um das Problem zu […]