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Prozessintelligenz und Business Intelligence: Was ist der Unterschied?

Business Intelligence und Prozessintelligenz sind leicht zu verwechseln. Das liegt vermutlich daran, dass es sich in beiden Fällen um datengetriebene Ansätze handelt, mit denen Sie die Performance Ihres Unternehmens genauer unter die Lupe nehmen können. Zudem versprechen beide Ansätze datenbasierte Erkenntnisse, höhere Effizienz, eine verbesserte Customer Experience sowie Kompetenzsteigerungen der Mitarbeitenden. 

Welcher Ansatz nun „der bessere“ ist, wird zuweilen kontrovers diskutiert. Letztlich haben beide ihre Berechtigung in Abhängigkeit von den gewünschten Zielen.

Im Folgenden finden Sie einen direkten Vergleich von Business Intelligence und Prozessintelligenz, das heißt: Was haben die beiden Ansätze gemeinsam? Wo sind die wesentlichen Unterschiede? Und welche Herausforderungen lassen sich damit jeweils in Ihrem Unternehmen lösen? 

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) ist ein Oberbegriff für eine ganze Reihe verschiedener Technologien, Methoden und Prozesse, mit denen sich Unternehmensdaten erfassen, auswerten und visualisieren lassen. Per Business Intelligence können Unternehmen ihre Performance analysieren und mit KPI-Zielen abgleichen.  Hierzu verknüpft BI Daten aus unterschiedlichen Quellen und überführt sie in leicht verständliche Darstellungsformen wie Dashboards, Diagramme, Charts oder umfassende Reports. Diese aufbereiteten Informationen lassen sich anschließend weiter analysieren, um Muster oder Abweichungen zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse zu erlangen – etwa zum eigenen Unternehmen, den Konkurrenten und Kunden oder zu spezifischen Marktentwicklungen.

Ursprünglich lag BI fast ausschließlich im Verantwortungsbereich von Datenanalysten, die sämtliche Analysen erstellten und entsprechende Reports für die gesamte Organisation lieferten. Moderne BI-Lösungen hingegen sind meist auf Self-Service ausgerichtet, so dass auch Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund sie für  datengestützte Erkenntnisse nutzen können. Allerdings sind auch diese Self-Service-Lösungen weiterhin auf andere Abteilungen angewiesen. So ist beispielsweise die IT-Abteilung gefordert, wenn es darum geht, Daten aus den Quellsystemen in ein BI-Tool zu übertragen oder um weitreichendere Datenanalysen durchzuführen.

Wie funktioniert Business Intelligence?

BI-Tools nutzen in der Regel Rohdaten aus unternehmenseigenen Datenbanken, Reports und Tabellenkalkulationen, jedoch kommen als Datenquellen auch E-Mails oder Social-Media-Kanäle in Frage. Diese Daten werden verarbeitet und dann zur weiteren Analyse visualisiert.

Hierbei beantwortet BI spezifische Fragen und liefert „Momentaufnahmen“ für die Entscheidungsfindung oder Planung. Zu diesem Zweck kommen unterschiedliche Methoden und Tools zum Einsatz, etwa zur Datenaufbereitung und -visualisierung sowie für das Reporting, Benchmark-Analysen oder Datenbankabfragen. Sie unterstützen Unternehmen dabei, ihre Performance besser zu verstehen, Trends zu erkennen und letztlich bessere Entscheidungen zu treffen.

Welche Probleme löst BI?

Grundsätzlich gilt, dass sich BI üblicherweise dem aktuellen Geschehen widmet, das heißt: Mit sogenannten deskriptiven Analysen gibt BI Aufschluss über aktuelle und vergangene Entwicklungen in Ihrem Unternehmen. Im Mittelpunkt steht dabei beispielsweise die Beantwortung folgender Fragen:

  • Was sind unsere umsatzstärksten Produkte pro Land?

  • Wie hat sich dieses Ranking in den letzten drei Monaten verändert?  

  • Wie sieht es im Vergleich zum letzten Jahr aus?

  • Zahlen unsere Kunden pünktlich?

  • Gibt es etwas, das wir dringend ändern sollten?

Grundsätzlich sind diese Informationen zwar hilfreich, allerdings bleibt BI einige zentrale Antworten schuldig: Sie erfahren weder, warum oder wie diese Dinge passieren, noch welche Maßnahmen Sie ergreifen sollten. Vereinfacht gesprochen: Das vorliegende Problem wird zwar für Sie ersichtlich, Sie können es jedoch ohne weitere Informationen nicht beheben. Für Sie bleibt beispielsweise die eigentliche Ursache des Problems unklar und welche Akteure daran beteiligt sind. Auch erfahren Sie nicht, welche KPIs und weiteren Prozesse davon betroffen sind. Genau an dieser Stelle kommt Prozessintelligenz ins Spiel.

Was ist Prozessintelligenz?

Prozesse sind im Grunde so etwas wie das Lebenselixier von Unternehmen, denn sie halten das Business am Laufen. Hierzu gehören alle Vorgänge, die die Geschäftsentwicklung vorantreiben, also beispielsweise Ihre Lieferkette, Purchase-to-Pay- und Order-to-Cash-Prozesse sowie die Customer Journey. Dennoch wissen die meisten Unternehmen nicht im Detail, wie ihre Prozesse wirklich ablaufen, wie sie sich gegenseitig beeinflussen und wie viele unterschiedliche Varianten es tatsächlich gibt, ein und denselben Prozess abzuschließen.

Selbst diejenigen, die an den Prozessen unmittelbar beteiligt sind, wissen in der Regel nicht viel mehr darüber, als es ihre konkrete Rolle erfordert. Schlimmer noch: Oftmals verfügen die Abteilungen innerhalb eines Unternehmens nicht einmal über ein gemeinsames Verständnis, was die konkreten Ziele und vorliegenden Abhängigkeiten angeht.

Prozessintelligenz zielt genau auf dieses dringend benötigte gemeinsame Verständnis ab. Zudem macht es sichtbar, wie Prozesse eigentlich ablaufen und wo ungenutzte Optimierungsmöglichkeiten schlummern. Hierbei kombiniert Prozessintelligenz eine Reihe von Funktionen und Methoden, die ein zentrales Ziel verfolgen: durchgängige Prozesstransparenz und Klarheit über die tatsächlichen Arbeitsabläufe. Hierzu gehören beispielsweise Informationen über die einzelnen Arbeitsschritte, die beteiligten Personen, die Abhängigkeiten zwischen Prozessen sowie über ihre vor- und nachgelagerten Effekte. Doch vor allem stellt Prozessintelligenz auch die Technologien zur Optimierung von Prozessen, zur Erschließung ungenutzter Wertpotenziale und zur Steigerung der Performance bereit.

Wie funktioniert Prozessintelligenz?

Analog zu BI analysiert und visualisiert auch Prozessintelligenz Daten aus unterschiedlichen Quellen. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Prozessintelligenz den Fokus auf das „Wie“ legt, das heißt: wie Prozesse ablaufen, miteinander interagieren und voneinander abhängen.  

Dadurch können die Beteiligten einerseits sehen, wie ihre Prozesse tatsächlich ablaufen, das heißt: wie es zu Prozessvarianten kommt, welche Probleme bestehen und wo die Ursachen für Engpässe und Nacharbeiten liegen. Andererseits liefert Ihnen Prozessintelligenz die erforderlichen Tools und Funktionen, um über die reine Analyse hinauszugehen und mögliche Probleme innerhalb eines Prozesses tatsächlich zu lösen.

Prozessintelligenz umfasst daher immer eine Kombination von Technologien und Methoden – sowohl für die Analyse als auch für die konkrete Umsetzung von Maßnahmen. Hierzu gehören beispielsweise Process Mining, Prozessmodellierung, Task Mining, der digitale Zwilling einer Organisation, Simulationen, Monitoring, Automatisierung und generative KI.

Welche Probleme löst Prozessintelligenz?

BI fragt in erster Linie, „was passiert“, während Prozessintelligenz zusätzlich nach dem „Wie“ und „Warum“ fragt – und auf welche Weise sich die vorliegende Situation verbessern lässt. Man kann Prozessintelligenz in diesem Sinne als Bindeglied zwischen Menschen, Prozessen und Technologien bezeichnen. Schließlich steht damit erstmals ein einheitliches und gemeinsames Verständnis darüber zur Verfügung, wie die Prozesse in Ihrem Unternehmen tatsächlich ablaufen, wo sich Wertpotenziale verbergen und wie Sie diese erschließen können.

Eine voll funktionsfähige Lösung für Prozessintelligenz sagt Ihnen nicht nur, wo Sie Kosten senken können und die Produktion oder das Forderungsmanagement beschleunigen. Vielmehr zeigt Ihnen die Lösung auch die Maßnahmen mit dem besten Kosten-Nutzen-Verhältnis, sodass Sie Ihre Aktivitäten klar priorisieren können. Zudem können Sie damit Workflows automatisieren – etwa zur Auftragsfreigabe – oder Alerts für Ihre Teams einrichten, wenn KPIs Schwellenwerte überschreiten.

Mit der jüngsten Erweiterung des Technologie-Stacks für Prozessintelligenz durch generative KI können Ihre Mitarbeitenden Prozessprobleme sogar ganz intuitiv mit natürlicher Sprache lösen. Zugleich lassen sich entsprechende Erkenntnisse abteilungsübergreifend teilen, um ein gemeinsames Verständnis der Prozess- Abhängigkeiten und der erforderlichen Prioritäten herzustellen.

Prozessintelligenz und Business Intelligence - was ist der Unterschied?

Prozessintelligenz analysiert und optimiert Geschäftsprozesse wie Purchase-to-Pay, das Supply Chain Management oder die Customer Journey, um die Performance Ihres Unternehmens zu steigern. Hierzu kommen ausgefeilte Software-Funktionen wie Ursachenanalyse, Workflow-Automatisierung, Echtzeitüberwachung, Alerts und Prozessoptimierung zum Einsatz. Vereinfacht gesagt: Sie erfahren, wie und warum etwas passiert und vor allem, mit welchen Maßnahmen Sie die verborgenen Wertschöpfungsmöglichkeiten Ihrer Prozesse erschließen können.

Bei Business Intelligence hingegen geht es primär um einen Überblick zur Performance,  Markttrends oder dem Kundenverhalten eines Unternehmens. Mithilfe von deskriptiven Analysen, Performance-Benchmarks und Reports erfahren Sie, was in Ihrem Unternehmen passiert und wie sich KPIs im Zeitverlauf entwickelt haben.

Eine technologische Gemeinsamkeit besteht darin, dass beide Ansätze Machine Learning und KI nutzen, um den Daten tiefgreifende Erkenntnisse zu entlocken. 

Fazit: BI und Prozessintelligenz haben beide ihre zweckgebundene Daseinsberechtigung. Je nachdem, was Sie erreichen möchten, können Sie sich also entweder für einen der Ansätze entscheiden oder auf eine Kombination aus beidem setzen.

Wenn Sie mehr über Prozessintelligenz erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen unseren Blogbeitrag zum Celonis Process Intelligence Graph, der Unternehmen eine gemeinsame Sprache für die Prozess-Performance bietet Wie die Zukunft von Prozessintelligenz aussieht, erklären Ihnen wiederum unsere Experten mit ihren Einschätzungen zu den  wichtigsten Trends rund um Process Mining.

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Katharina Laumann
Content Marketing Manager

Katharina Laumann is a Content Marketing Manager for Celonis and has been writing about process mining since 2018.

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