Aufgrund einer abnehmenden Stabilität sowie einer sinkenden Lebensdauer von Geschäftsprozessen kristallisiert sich die Relevanz für eine IT-Unterstützung bei der Gestaltung von betrieblichen Prozessen heraus. Zur Analyse und Verbesserung von Geschäftsprozessen können Business-Intelligence-Technologien eingesetzt werden. In der letzten Dekade sind in diesem Bereich auf internationalen Konferenzen verschiedene Ansätze unter dem Begriff ´Business Process Intelligence´ veröffentlicht worden. Diese Ansätze aus Wissenschaft und Praxis werden in dem vorliegenden Beitrag evaluiert und anhand ihrer Merkmale voneinander abgegrenzt. Die daraus resultierende Klassifikation wird mit einem morphologischen Kasten dargestellt, der als Grundlage für eine allgemeingültige Definition von Business Process Intelligence und als Ausgangspunkt für die weiteren Forschungsaktivitäten dienen soll.
Intelligence. Die hier angeführten Konzepte werden im späteren Verlauf intensiver aufgegriffen.
Die Problemstellung im Rahmen der Untersuchung liegt in der Analyse von
Prozesslandschaften auf Basis der Unternehmensstrategie. Um interne und externe Parameter
einzubeziehen und abzubilden, müssen Prozessmodelle mit Hilfe von Kennzahlen und
Kennzahlensystemen entwickelt werden. Als Bezugsrahmen liegt das ARIS – House of
Business Engineering
Zielsetzung und Vorgehensweise des Forschungsvorhabens Ziel des Forschungsvorhabens ist es, ein IT-basiertes Konzept zur Analyse und zum Design von Geschäftsprozessen zu entwickeln. Zu Beginn werden die begrifflichen und theoretischen Grundlagen aufbereitet. Zur theoretischen Basis gehören im Einzelnen die Darstellung der Phasen des Geschäftsprozessmanagements sowie der Architektur eines Business-Intelligence-Systems. Im Anschluss werden eine Systematisierung und eine Einordnung von aktuellen Forschungsansätzen erarbeitet, um die Verbindung zwischen den Themenbereichen herzustellen. Ein Auszug dieser Systematisierung wird in diesem Beitrag aufgezeigt. Das wissenschaftstheoretische Vorgehen beruht auf dem Paradigma des Konstruktivismus. Als Methode liegt die argumentativ-deduktive Analyse zugrunde. 3
Aktueller Forschungsstand von prozessorientierter
Business Intelligence
Der Begriff Operational Business Intelligence (OpBI) lässt sich im Kontext dieser
Ausführungen, konträr zu BUCHER und DINTER (2008), mit prozessorientierter Business
Intelligence gleichsetzen. OpBI fokussiert sich auf die Analyse von Geschäftsprozessen
und deren Verknüpfung mit weiteren Informationen, um einer großen Anzahl von
Anwendern aus den Ergebnissen kurzfristig und automatisiert Handlungsvorschläge zur
Verfügung zu stellen, die eine verbesserte Steuerung der Geschäftsprozesse ermöglichen.
Ergänzend hierzu stellt BLASUM (2006) heraus, dass es sich bei OpBI um eine Sammlung
von Methoden handelt, die auf das Steuern und Optimieren der Kernprozesse eines
Unternehmens abzielen. OpBI versucht insbesondere, den operativen Prozess während des
Ablaufes zu verbessern
Nahezu zeitgleich mit dem Begriff OpBI kam im Jahr 2003 erstmals der Terminus Business Process Intelligence (BPI) auf, der bislang keiner scharfen Abgrenzung unterzogen wurde. In der nachfolgenden Tabelle 1 werden ausgewählte Definitionen von Business Process Intelligence aufgeführt.
BPI builds on techniques such as data mining and statistical analysis that were developed or inspired by business intelligence techniques and adapts them to the requirements of business process management.
BPI refers to the application of various measurements and analysis techniques in the area of business process management. The goal of BPI is to provide a better understanding and a more appropriate support of a company´s processes at design time and the way they are handled at runtime.
INGVALDSEN and GULLA present the need to combine data from external sources, such as the department and employee involved in a process with actual process logs to achieve better knowledge discovery results.
The business process intelligence derived from this analysis can then be used to optimize different elements of the predictive enterprise and enable all components to react to changes in the external business environment.
Business Process Intelligence (BPI) is a concept that can be described as the application of Business Intelligence (BI) techniques (such as performance management, OLAP analysis, data mining, etc.) in BPM in order to understand and improve the company´s processes.
Tabelle 1: Ausgewählte Definitionen von Business Process Intelligence
Neben den angeführten Definitionen existieren weitere Perspektiven auf das Gebiet
Business Process Intelligence in der Literatur. Unabhängig von der eingesetzten Technologie
besteht beispielsweise nach Auffassung von
Einordnung und Systematisierung von Business Process Intelligence Zur Einordnung und Systematisierung der vorangestellten Definitionen wird ein morphologischer Kasten genutzt, dessen Ausprägungen nachfolgend in Abbildung 1 dargestellt werden. Der wesentliche Unterschied nach dem hier zugrunde gelegten Verständnis zwischen OpBI und BPI ist, dass bei OpBI eine Entscheidungsunterstützung bei der Prozesssteuerung im Vordergrund steht, während BPI darauf abzielt, eine Entscheidungsunterstützung bei der Prozessgestaltung zu ermöglichen. Vor diesem Hintergrund fokussiert BPI das Prozessdesign sowie das Prozessredesign mit einer rein fachlichen Ausrichtung.
Merkmale Die taktische und strategische Managementebene sind hierbei die Adressaten der Prozessinformationen, da diese Informationen Frühindikatoren für die Wertschöpfung eines Unternehmens und eine notwendige Ergänzung der periodischen Betrachtung von Geschäftszahlen darstellen. Entsprechend der Adressaten verhält sich der Nutzerkreis rigide und klein, insbesondere im Vergleich zu einer operativen Prozesssteuerung. Vor diesem Hintergrund bewegt sich BPI auf einer Modellebene und stützt sich ebenso wie die klassische Business Intelligence auf die Betrachtung von historischen Daten.
Das Process Warehouse spielt beim BPI-Ansatz eine entscheidende Rolle, weil hier u.a. Process Logs vorgehalten werden, auf die die genannten Analysen aufsetzen. Dabei werden dem Process Warehouse sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus internen sowie aus externen Datenquellen zugeführt. In diesem Kontext kann einerseits der Einsatz von Process-Mining-Verfahren erfolgen, die sich auf die Identifikation von Prozessstrukturen konzentrieren und anderseits können Analysen und Simulationen durchgeführt werden, die eine kontinuierliche Verbesserung und Weiterentwicklung der Prozesslandschaften im Fokus haben.
Auf Basis dieser Systematisierung sowie der vorangestellten Abgrenzungen in der wissenschaftlichen Literatur lässt sich die nachfolgende Definition ableiten, die im weiteren Verlauf des Forschungsvorhabens ihre Anwendung findet: Business Process Intelligence (BPI) ist der analytische Prozess zur Identifikation, Definition, Modellierung und Verbesserung von wertschöpfenden Geschäftsprozessen zur Unterstützung des taktischen und strategischen Managements. 5
Der Beitrag stellt die Rahmenbedingungen und Einsatzmöglichkeiten von Business Process Intelligence vor. Die Zielsetzung von BPI muss darin bestehen, die analysierenden Aktivitäten und die Anpassung der Geschäftsprozesse zu begleiten. Neben der begrifflichen Fixierung von BPI wird in diesem Beitrag eine Systematisierung eingeführt, die der Formulierung weiterer Forschungsaktivitäten dient.
Das abschließende Ergebnis des Forschungsvorhabens wird ein konzeptioneller Ansatz zur Gestaltung von Geschäftsprozessen sein, der einen Unterstützungsrahmen für eine Prozessbetrachtung auf strategischer und taktischer Ebene darstellen soll. Mit diesem Konzept sollen betriebliche Abläufe analysiert und eine bessere Informationsversorgung für den Prozessverantwortlichen zur Vorbereitung des Business Process Reengineering hergestellt werden. 6
URL:
Bucher, T., Dinter, B. (2008). Anwendungsfälle der Nutzung analytischer Informationen im operativen Kontext. In M. Bichler, T. Hess, H. Krcmar, U. Lechner, F. Matthes, A. Picot, B. Speitkamp, P. Wolf (Hrsg.), Tagungsband der Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2008 (MKWI 2008) – München, (S. 67-79). Berlin, GITO-Verlag.