Analyse-Architektur

Die Analyse-Architektur zeigt, wie mindzieStudio Ihre Rohprozessdaten durch einen mehrschichtigen Ansatz in verwertbare Erkenntnisse verwandelt. Das Verständnis dieser Architektur hilft Ihnen, effektive Analyse-Workflows zu gestalten und die Fähigkeiten der Plattform optimal zu nutzen.

Analyse-Architektur

Überblick

Die Analyse-Architektur folgt einer Daten-Transformations-Pipeline, die von rohen Ereignisprotokollen über Anreicherung und Analyse bis hin zu visuellen Dashboards verläuft. In jeder Phase stehen Ihnen leistungsstarke Werkzeuge zur Verfügung, um Ihre Prozessdaten zu verfeinern, zu analysieren und zu präsentieren.

Datensatz

Ihr Datensatz ist der Ausgangspunkt für alle Analysen. Ein Datensatz enthält Ihre rohen Ereignisprotokolle – die digitale Spur Ihres Geschäftsprozesses.

Jeder Datensatz umfasst:

  • Case ID: Ein eindeutiger Bezeichner für jede Prozessinstanz (z. B. Bestellnummer, Ticket-ID)
  • Activity: Der Name jedes Schritts in Ihrem Prozess (z. B. „Bestellung erstellen“, „Anfrage genehmigen“)
  • Timestamp: Wann jede Aktivität stattgefunden hat
  • Zusätzliche Attribute: Weitere relevante Daten-Spalten für Ihren Prozess (z. B. Benutzer, Abteilung, Wert)

Datensätze können direkt als CSV-, Excel- oder Parquet-Dateien hochgeladen oder über mindzie Data Designer aus Ihren Quellsystemen importiert werden.

Anreicherung

Anreicherungen transformieren und verbessern Ihre Rohdaten. Sie können sich die Anreicherung als Vorbereitung vorstellen, bei der Sie Ihre Daten bereinigen, berechnen und mit Geschäftskontext anreichern, bevor Sie sie analysieren.

Anreicherungen können:

  • Ihre Daten bereinigen und normalisieren
  • Neue Attribute berechnen (z. B. Falldauer, Aktivitätsanzahlen)
  • Geschäftsregeln und Kategorisierungen anwenden
  • Konformitätskennzeichen hinzufügen (z. B. „Prozess folgte erwarteter Reihenfolge“)
  • Ungewollte Ereignisse oder Fälle entfernen

Mehrere Anreicherungen können hintereinander geschaltet werden, wobei die Ausgabe einer Anreicherung als Eingabe für die nächste dient. So können Sie komplexe Datenvorbereitungs-Pipelines erstellen.

Angereicherter Datensatz

Ein Angereicherter Datensatz ist das Ergebnis eines Anreicherungsprozesses. Er enthält alle ursprünglichen Daten plus alle neuen Attribute, Berechnungen oder Transformationen, die Sie definiert haben.

Angereicherte Datensätze werden getrennt von Ihren Originaldaten gespeichert, so dass Sie immer zum Ursprung zurückkehren können. Sie können mehrere angereicherte Datensätze aus derselben Quelle erstellen, die jeweils für unterschiedliche Analyseanforderungen optimiert sind.

Untersuchung

Eine Untersuchung ist Ihr Analysearbeitsbereich, in dem Sie einen Datensatz tiefgehend erkunden. Jede Untersuchung ist mit einem rohen oder angereicherten Datensatz verknüpft.

Untersuchungen beinhalten:

  • Untersuchungsfilter: Globale Filter, die für alle Analysen innerhalb der Untersuchung gelten, damit Sie sich auf bestimmte Szenarien konzentrieren können (z. B. „nur abgeschlossene Fälle“ oder „nur Fälle aus Q4“)
  • Analyse-Notebooks: Innerhalb einer Untersuchung können mehrere Notebooks existieren, die jeweils unterschiedliche Fragen zu Ihrem Prozess beantworten

Man kann sich eine Untersuchung wie einen Projektordner vorstellen, der all Ihre Analysearbeiten für einen bestimmten Datensatz organisiert.

Analyse-Notebooks

Analyse-Notebooks sind geordnete Sammlungen von Analyse-Blöcken. Jedes Notebook stellt eine logische Abfolge von Analyseschritten dar, die zusammen bestimmte Fragen zu Ihrem Prozess beantworten.

Ein Notebook könnte beispielsweise:

  1. Auf einen bestimmten Falltyp filtern
  2. Schlüsselkennzahlen berechnen
  3. Ausreißer identifizieren
  4. Visualisierungen erstellen

Sie können innerhalb einer Untersuchung mehrere Notebooks erstellen, die sich auf verschiedene Aspekte Ihres Prozesses konzentrieren.

Blöcke: Filter, Rechner und Alarm

Blöcke sind die Bausteine der Analyse. Es gibt drei Arten von Blöcken, die zusammenarbeiten:

Filter

Filter wählen aus, welche Fälle oder Ereignisse in Ihre Analyse einbezogen werden. Sie helfen Ihnen, sich auf den spezifischen Datenbereich zu konzentrieren, der für Ihre Fragestellung relevant ist. Beispiele sind:

  • Fälle, die in einem bestimmten Zeitraum gestartet wurden
  • Fälle, in denen eine bestimmte Aktivität stattgefunden hat
  • Fälle mit einer Dauer über einem Schwellenwert

Rechner

Rechner berechnen Kennzahlen, erstellen Visualisierungen und liefern Statistiken. Sie verwandeln Ihre gefilterten Daten in Erkenntnisse. Beispiele sind:

  • Prozesslandkarten, die den Ablauf der Aktivitäten zeigen
  • Histogramme der Falldauer
  • Trendanalysen über die Zeit
  • Ursachenanalysen

Alarme

Alarme überwachen Ihre Prozessdaten und benachrichtigen Sie, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Sie ermöglichen eine kontinuierliche Überwachung Ihrer Prozesse. Beispiele sind:

  • Alarm, wenn das Fallvolumen einen Schwellenwert überschreitet
  • Alarm, wenn die durchschnittliche Dauer signifikant ansteigt
  • Alarm, wenn die Konformitätsrate sinkt

Der typische Ablauf in einem Analyse-Notebook ist: Filter (Daten auswählen) -> Rechner (Erkenntnisse berechnen) -> Alarm (Bedingungen überwachen).

Dashboards

Dashboards präsentieren Ihre Analyseergebnisse für Stakeholder. Ein Dashboard integriert Visualisierungen aus mehreren Analyse-Blöcken und unterschiedlichen Notebooks in einer einzigen, einheitlichen Ansicht.

Dashboards bieten:

  • Rasterbasiertes Layout für flexible Anordnung
  • Mehrere Panels mit verschiedenen Kennzahlen
  • Echtzeitdaten, sofern an aktualisierte Datensätze angebunden
  • Teilbare Ansichten für Zusammenarbeit

Sie können mehrere Dashboards aus einer Untersuchung erstellen, die jeweils für unterschiedliche Zielgruppen angepasst sind (z. B. Management-Übersicht vs. operative Details).

Apps

Apps sind externe Anwendungen, die Ihre Analyseergebnisse für den operativen Einsatz nutzen. Sie erweitern die Reichweite Ihrer Prozesskenntnisse über die mindzieStudio-Oberfläche hinaus.

Apps ermöglichen:

  • Einbettung von Dashboards in andere Systeme
  • Operative Werkzeuge basierend auf Prozesseinblicken
  • Integration mit Geschäftsanwendungen

Zusammenfassung

Die Analyse-Architektur bietet einen strukturierten Ansatz für Process Intelligence:

  1. Laden Sie Ihre Daten in einen Datensatz
  2. Bereiten Sie sie durch Anreicherungen auf, um angereicherte Datensätze zu erstellen
  3. Analysieren Sie innerhalb von Untersuchungen mit Notebooks und Blöcken
  4. Präsentieren Sie Ergebnisse durch Dashboards und Apps

Jede Ebene baut auf der vorherigen auf und ermöglicht es Ihnen, Ihr Verständnis Ihrer Geschäftsprozesse schrittweise zu vertiefen.