Das 2011 von den ehemaligen Kommilitonen Bastian Nominacher, Martin Klenk und Alexander Rinke gegründete Unternehmen Celonis SE ist Pionier im Bereich der Process Mining Technologie. Zuvor hatten die drei Gründer im Rahmen mehrerer Beratungsprojekte bei Münchens größter studentischer Unternehmensberatung „Academy Consult“ für den Bayerischen Rundfunk gemeinsam die internen Serviceprozesse der Rundfunkanstalt analysiert. Dies legte den Grundstein der Entwicklung der Process Mining Technologie, welche heute in zahlreichen Betrieben unabdingbar ist. Heute ist Celonis eines der aktuellen deutschen Unicorns: das Unternehmen hat unter anderem 2019 den Deutschen Zukunftspreis des Bundespräsidenten gewonnen und wurde von Deloitte als eines der 50 erfolgreichsten Tech-Startups weltweit ausgezeichnet.

Was ist Process Mining?

Process Mining meint die Nutzung von Daten zur Effizienzsteigerung von Prozessen und ist vor dem Hintergrund des Geschäftsprozessmanagements von besonderer Bedeutung. Zunehmend erkennen die Unternehmen, dass der Schlüssel zum Erfolg auch in der Optimierung der eigenen Prozesse liegt. Mithilfe automatisch generierter Daten werden Unternehmensprozesse analysiert und anschließend mit dem Ziel, künftige Prozessineffizienzen vorherzusagen und entsprechende Strukturen optimieren zu können, ausgewertet. Gerade in komplexeren Unternehmensstrukturen sind Prozesse häufig durch die abteilungsübergreifende Arbeit von einer Mehrdimensionalität geprägt, welche es schwer möglich macht, Prozesse und Abläufe in ihrer Gänze zu kennen, geschweige denn zu verstehen. Um diese Prozesse wieder sichtbarer zu machen, kommt die Software von Celonis „Execution Management System“ als Ausführungsmanagementsystem ins Spiel. Konkret bedeutet das, dass digitale Prozesse automatisch erfasst und abgebildet werden. Die Daten hierfür liegen meistens schon in der Software, wie etwa SAP, vor. Eine Visualisierung der Prozesse soll im Anschluss helfen, Schwachstellen zu identifizieren, um beispielsweise manuelle Prozesse zu automatisieren. Somit wird einem die Möglichkeit geboten, relevante Entscheidungen verstärkt auf Datenbasis zu treffen, statt auf subjektiver Einschätzung und Gefühl.  

Wie sieht die Zusammenarbeit mit move aus?

Künftig wird neben der Weiterbildung unserer Mitglieder im Bereich Prozessmanagement und Datenanalyse auch die Zusammenarbeit auf externen Projekten im Fokus stehen. Es wurde eigens eine Projektgruppe gegründet, um sich spezialisiert mit der Ausgestaltung und Durchführung von externen Projekten auseinandersetzen zu können. Mitglieder können zusätzlich das sogenannte „Process-Mining-Expert“-Zertifikat erwerben. Jedes Jahr nehmen Teams von Junior Enterprises (JE´s) aus ganz Deutschland an dem spannenden Zertifizierungsprogramm teil. In den ca. 32 Learning-Track-Stunden lernt man innerhalb von vier Wochen Prozessanalysen zu erstellen, Daten zu extrahieren und für das Process Mining zu transformieren. Diese Geschäftsergebnissen dann zu kommunizieren und zu präsentieren. Anschließend wird das Erlernte anhand eines von Celonis entworfenen Cases unter Beweis gestellt. Erst kürzlich konnte sich erneut ein Team von move zum dritten Mal in Folge zu den Gewinnern zählen.

Unsere move’ler berichten unter anderem von den positiven Erfahrungen durch die intuitive Lernoberfläche, welche ein fundiertes Verständnis von Prozessen und dessen Analyse vermittelt. Dabei werden grundlegende Kenntnisse über Prozessabläufe bis hin zu spezifischen Fähigkeiten wie dem Umgang mit Structured Query Language (SQL) und Profile Query Language (PQL) erlernt. Zum Abschluss des PME Programms wird dann gemeinsam im Team ein Case gelöst. Dadurch, dass keine besonderen Vorkenntnisse notwendig sind, kann jeder an dem Programm teilnehmen und Neues dazu lernen. Wenn man jedoch Erfahrung in der IT hat, kommt man in einigen Einheiten des Programms sicher einfacher zurecht.

Hast du Interesse ein neues Tool kennen zu lernen und mehr über Prozessanalyse zu erfahren? Dann schau bei Celonis vorbei und starte deinen Learning-Track bei move für dein Process Mining Projekt.