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Battle Cards

Process Intelligence Anbieter Vergleich

Eine sachliche Einordnung führender Process-Mining- und Process-Intelligence-Plattformen – und wie sich Norejas kausaler Ansatz methodisch davon abgrenzt. Der zentrale Unterschied liegt nicht in Konnektoren oder Dashboards, sondern im Analyse-Paradigma: frequenzbasierte Directly-Follows-Modelle gegenüber der Rekonstruktion echter Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

Kausale Process Intelligence

Noreja

Ursache-Wirkungs-Analyse auf einem Event Knowledge Graph statt frequenzbasierter Directly-Follows-Modelle.

Noreja verortet Prozessverhalten in einem semantischen Modell aus Geschäftsobjekten, Domänenwissen und Geschäftsregeln. Statt aus der bloßen Häufigkeit von Aktivitätsfolgen auf Zusammenhänge zu schließen, unterscheidet die Plattform kausal, ob eine Abweichung ein legitimer Prozesspfad oder ein Fehlermuster ist – und macht KI-Empfehlungen dadurch nachvollziehbar.

Event Knowledge Graph statt flacher Logs

Ereignisse, Objekte und ihre Beziehungen werden als Graph gespeichert. Damit entfällt die Reduktion mehrdimensionaler Prozesse auf eine einzige Fall-ID – die zentrale Verzerrungsquelle case-zentrierter Verfahren.

Von der Frequenz zur Kausalität

Directly-Follows-Häufigkeiten belegen zeitliche Nähe, nicht Ursächlichkeit. Norejas Kausalmodell trennt echte Auslöser von Koinzidenz und vermeidet die falschen Kausalannahmen frequenzbasierter Prozessgraphen.

Semantik & Process Frontier Agents

Geschäftslogik und Fachwissen sind Teil des Modells. Abweichungen werden fachlich als Nacharbeit, Fehler oder Batching-Effekt klassifiziert – die Grundlage für Process Frontier Agents, die daraus kontinuierlich Optimierungs- und Automatisierungspotenziale erschließen.

Transparentes Pricing

Noreja ist die einzige Lösung in diesem Vergleich mit öffentlich einsehbarem Pricing – und damit voraussichtlich günstiger als alle hier aufgeführten Alternativen mit reinem „Preis auf Anfrage".

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Vergleichsmatrix

Die Attribute verdichten die methodischen Unterschiede. „Analyse-Paradigma" bezeichnet die Art der Modellbildung, „Kausalanalyse" den Reifegrad echter Ursache-Wirkungs-Rekonstruktion und „Unternehmens-KI-Fähigkeit" die Eignung des Datenmodells als Kontext- und Wissensbasis für unternehmensspezifische KI. Die Bewertungslogik der letzten Spalte ist unter der Tabelle offengelegt.

PlattformAnalyse-ParadigmaDatenmodellÖkosystem-BindungKausalanalyseUnternehmens-KI-Fähigkeit
NorejaKausal + TemporalEvent Knowledge GraphGeringNativHochEin zentraler Event Knowledge Graph verbindet Ereignisse, Objekte, Beziehungen, Zeitbezüge und Unternehmenswissen in einem Modell und lässt sich schrittweise um weitere Prozesse, Dokumente und Organisationseinheiten erweitern.
CelonisFrequenzbasiertObjekt-zentrischer Event LogMittelNeinMittelObjektzentrierte Logs erfassen mehrere Objekttypen und liefern damit brauchbaren Kontext, bleiben aber extrahierte Tabellen ohne durchgängigen Wissensgraphen: Beziehungen, Zeitbezüge und Unternehmenswissen sind nicht gemeinsam modelliert und nicht schrittweise um Dokumente oder Organisationseinheiten erweiterbar.
SAP SignavioFrequenzbasiertCase-zentrierter Event-LogHochNeinGeringDer case-zentrierte Event Log reduziert mehrdimensionale Abläufe auf eine einzige Fallnotion; Objektbeziehungen und Zeitbezüge gehen dabei verloren, sodass keine erweiterbare Wissensbasis für unternehmensspezifische KI entsteht.
UiPath Process MiningFrequenzbasiertEvent-Log + Task-MiningMittelNeinGeringEvent- und Task-Logs liefern zwar zusätzliche Desktop-Signale, bleiben aber fall- bzw. sitzungsbezogene Aufzeichnungen: Sie werden nicht zu einem gemeinsamen Graphen aus Objekten, Beziehungen und Unternehmenswissen verknüpft.
IBM Process MiningHybridObjekt-zentrischer Event LogHochTeilweiseMittelOCPM überwindet die Ein-Fall-Sicht und trägt damit mehr Kontext als case-zentrierte Logs, bleibt jedoch ein Log-Format: Ereignisse, Objekte und Beziehungen werden nicht als ein persistenter, um Dokumente und Organisationswissen erweiterbarer Wissensgraph geführt.
Microsoft Process MiningFrequenzbasiertCase-zentrierter Event-LogHochNeinGeringDie case-zentrierte Log-Sicht bildet Reihenfolgen innerhalb einer Fallnotion ab; Sprachmodelle greifen damit auf flache Sequenzdaten statt auf einen verknüpften Wissensgraphen mit Objekten, Beziehungen und Fachwissen zu.
ServiceNow Process MiningFrequenzbasiertPlattform-native LogsHochNeinGeringPlattform-native Workflow-Logs enden an der Systemgrenze: Sie decken Serviceprozesse einer Anwendung ab und lassen sich nicht zu einem unternehmensweiten Graphen über weitere Prozesse, Dokumente und Organisationseinheiten ausbauen.
ABBYY TimelineFrequenzbasiertEvent-Log + DokumentenkontextMittelTeilweiseGeringDer Dokumentenkontext ist ein echter Pluspunkt, wird aber an fallbezogene Logs angehängt statt in einem Graphen mit Objekten, Beziehungen und Zeitbezügen verknüpft – die Wissensbasis bleibt damit dokumentenzentriert und nicht unternehmensweit erweiterbar.
AppianFrequenzbasiertWorkflow-LogsHochNeinGeringWorkflow-Logs protokollieren die Ausführung orchestrierter Abläufe innerhalb der Plattform; sie enthalten kein semantisches Modell aus Objekten, Beziehungen und Unternehmenswissen, auf das unternehmensspezifische KI aufsetzen könnte.
ARIS Process MiningFrequenzbasiertCase-zentrierter Event-LogHochTeilweiseGeringDas governte Soll-Modell-Repository liefert wertvolles Prozesswissen, die Analyse selbst arbeitet jedoch auf case-zentrierten Logs: Modell und Ereignisdaten bleiben getrennt statt in einem gemeinsamen, erweiterbaren Wissensgraphen verbunden.
mpmX (MEHRWERK)FrequenzbasiertDatenplattform-natives Modell (Qlik/Snowflake/Databricks), OCPMHochNeinMittelMit objektzentriertem Process Mining im Standardumfang erfasst mpmX mehrere Objekttypen und liefert damit brauchbaren Kontext; das Modell lebt jedoch auf der jeweiligen Datenplattform und wird nicht als eigenständiger, um Dokumente und Unternehmenswissen erweiterbarer Wissensgraph geführt.

Bewertungslogik: Unternehmens-KI-Fähigkeit (graphzentriert)

Diese Spalte bewertet ausschließlich, wie gut das jeweilige Datenmodell als Kontext- und Wissensbasis für unternehmensspezifische KI trägt. Maßstab ist ein zentraler Event Knowledge Graph, der Ereignisse, Objekte, Beziehungen, Zeitbezüge und Unternehmenswissen verbindet und schrittweise um weitere Prozesse, Dokumente und Organisationseinheiten erweitert werden kann.

  • Hoch: Zentraler Event Knowledge Graph mit den genannten Eigenschaften – Ereignisse, Objekte, Beziehungen, Zeitbezüge und Unternehmenswissen in einem erweiterbaren Modell.
  • Mittel: Objektzentrierter Event Log: mehrere Objekttypen je Ereignis, aber kein durchgängiger, persistenter Wissensgraph.
  • Gering: Case-zentrierter Event Log oder Workflow-Logs: auf eine einzige Fallnotion bzw. die Plattformgrenze reduziert.

Transparenzhinweis: Der Maßstab ist bewusst graphzentriert gewählt und begünstigt damit strukturell Architekturen mit Wissensgraph – einschließlich Noreja. Bewertet wird allein die Eignung des Datenmodells als Wissensbasis, nicht der Funktionsumfang, die Marktreife oder die KI-Funktionen der Produkte selbst. Datenmodelle, die keiner der drei Kategorien exakt entsprechen (etwa relationale In-Memory-Modelle), werden nach struktureller Nähe eingeordnet.

Die Battle Cards im Einzelnen

Jede Karte fasst Ausrichtung, Stärken und methodische Reichweite neutral zusammen und benennt die Abgrenzung zum kausalen Ansatz.

Marktpionier · ERP-Event-Log

Celonis

Celonis hat den Markt für Process Mining maßgeblich geprägt und die Extraktion von Event-Logs aus Transaktionssystemen früh industrialisiert. Die Plattform ist breit im Enterprise-Umfeld verankert und deckt Discovery, Conformance und Reporting umfassend ab.

Stärken

  • Größte Auswahl an vorgefertigten Schnittstellen und Konnektoren am Markt
  • Ausgereifte, umfangreiche Schulungs- und Enablement-Programme
  • Workflow-Trigger und Orchestration Engine für automatisierte Folgeaktionen
  • Umfangreiche Bibliothek an Standard-KPIs und Prozess-Apps
  • Process Intelligence Graph und AgentC-Anbindung an führende Agenten-Plattformen (u. a. Copilot Studio, Bedrock, Agentforce)

Methodische Einordnung

  • Modellbildung basiert auf Directly-Follows-Frequenzen und bildet Reihenfolge, nicht Ursächlichkeit ab
  • Aufwändige Datenextraktion und -aufbereitung vor der ersten belastbaren Analyse
  • Erste belastbare Discovery-Ergebnisse häufig erst nach mehrmonatiger Einführung

Abgrenzung zu Noreja

Noreja ergänzt die frequenzbasierte Analyse um ein echtes kausales und temporales Modell auf einem Event Knowledge Graph und deckt so Ursache-Wirkungs-Beziehungen statt bloßer Häufigkeiten auf.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Fokussierte Einführung statt Plattformtransformation: Noreja startet prozessweise direkt auf den relationalen Quelltabellen und liefert erste kausale Analysen, ohne dass ein unternehmensweites Plattform-Rollout vorausgeht – bestehende BI-, Workflow- und Automatisierungssysteme bleiben führend.
  • KI-Kontext mit freier Modellwahl: Noreja verbindet Prozessdaten, Geschäftsregeln und SOPs direkt im Event Knowledge Graph und unterstützt dabei eigene oder privat gehostete LLMs bis hin zum On-Premises-Betrieb – statt den KI-Kontext primär an externe Agenten-Plattformen weiterzureichen.
SAP-Ökosystem · BPM-Suite

SAP Signavio

Signavio verbindet Process Mining mit Prozessmodellierung und Business Process Management innerhalb der SAP Business Technology Platform. Für Organisationen mit SAP-zentrierter Landschaft reduziert die native Anbindung den Integrationsaufwand spürbar.

Stärken

  • Tiefe, weitgehend vorkonfigurierte Anbindung an SAP-Quellsysteme
  • Große angrenzende Produktfamilie rund um Modellierung und Prozess-Governance
  • Durchgängige Suite von Modellierung über Mining bis Conformance
  • Branchen-Benchmarks zur Einordnung der eigenen Kennzahlen

Methodische Einordnung

  • Voller Nutzen entfaltet sich vor allem innerhalb SAP-dominierter Landschaften
  • Analyse folgt einer klassischen, case-zentrierten Prozessperspektive
  • Heterogene Nicht-SAP-Quellen erfordern zusätzlichen Integrationsaufwand

Abgrenzung zu Noreja

Noreja ist quellsystem-agnostisch und modelliert übergreifende Objektbeziehungen im Graphen, statt die Analyse an ein einzelnes ERP-Ökosystem zu binden.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Unabhängig von einer S/4HANA-Transformation: Der Nutzen von Noreja hängt nicht an einer ERP-Migrations-Roadmap – die Analyse startet mining-first auf den vorhandenen operativen Daten, ohne vorgelagertes Prozessrepository oder Modellierungsinitiative.
  • SAP- und Nicht-SAP-Daten in einem Modell: Bestehende Primär- und Fremdschlüsselbeziehungen der Quellsysteme werden direkt genutzt, um Geschäftsobjekte über SAP-Grenzen hinweg in einem Event Knowledge Graph zu verbinden.
RPA-getriebene Discovery

UiPath Process Mining

UiPath integriert Process Mining, Task Mining und Communications Mining in eine automatisierungszentrierte Plattform. Erkenntnisse fließen in einem geschlossenen Kreislauf direkt in die Entwicklung und den Betrieb von Software-Robotern.

Stärken

  • Nahtloser Übergang von der Analyse zur RPA-Umsetzung
  • Kombinierte Sicht auf System-, Desktop- und Kommunikationsdaten
  • Integrierte Governance und ROI-Nachverfolgung für Automatisierung
  • Agentic Orchestration (Maestro) koordiniert Agenten, Roboter und Menschen in BPMN-Prozessen

Methodische Einordnung

  • Discovery ist primär auf das Auffinden von Automatisierungskandidaten ausgerichtet
  • Analytische Tiefe kausaler Ursachenanalyse ist der Automatisierung nachgeordnet
  • Voller Wert entsteht im Zusammenspiel mit der UiPath-Automatisierungsplattform

Abgrenzung zu Noreja

Noreja stellt die kausale Diagnose voran: Erst das semantische Verständnis der Ursachen entscheidet, welche Schritte überhaupt automatisiert werden sollten – plattformunabhängig.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Fachlich notwendige Ausnahmen erkennen statt automatisieren: Regeln, SOPs und Domänenwissen im Graphen unterscheiden legitime Prozessvarianten von Fehlermustern – bevor Automatisierungskandidaten priorisiert werden.
  • Freie Wahl der Ausführungsebene: Erkenntnisse und Priorisierungen fließen in die vorhandenen RPA-, Workflow- und Agenten-Systeme, statt Analyse und Automatisierung an ein Plattform-Ökosystem zu koppeln.
Reguliert · Hybrid-Cloud · OCPM

IBM Process Mining

IBM Process Mining ist Teil der Cloud Pak for Business Automation und unterstützt objektzentriertes Process Mining (OCPM) sowie prädiktive und präskriptive Analytik. Die Hybrid-Cloud-Fähigkeit adressiert strenge Anforderungen an Datenresidenz und Compliance.

Stärken

  • Objektzentrierte Analyse überwindet die starre Ein-Fall-Sicht
  • Datengetriebene What-if-Simulation und präskriptive Empfehlungen
  • On-Premise- und Hybrid-Betrieb für regulierte Branchen
  • LLM-gestützter Process Mining Assistant (watsonx) für Ursachen-Hypothesen

Methodische Einordnung

  • Objektzentriert, methodisch aber weiterhin frequenzbasiert statt kausal
  • Vollständiger Nutzen meist im Bündel mit der IBM-Automation-Suite
  • Einführung und Betrieb erfordern erheblichen Implementierungsaufwand

Abgrenzung zu Noreja

Noreja geht über die objektzentrierte Frequenzsicht hinaus und modelliert im Graphen die kausalen Beziehungen zwischen Ereignissen – nicht nur ihre Zuordnung zu mehreren Objekten.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Nachvollziehbare Kausalannahmen: Die Beziehungen, auf denen Analysen und KI-Empfehlungen beruhen, sind im Event Knowledge Graph explizit sichtbar und prüfbar – statt in prädiktiven Modellen oder Assistenten-Antworten verborgen zu bleiben.
  • Fokussierter Mittelstandsscope: Einstieg über einen abgegrenzten Proof-of-Value mit transparenten, öffentlich einsehbaren Paketen – ohne Einführung im Verbund einer umfassenden Enterprise-Automation-Suite.
Power Platform · Low-Code

Microsoft Process Mining

Als Teil von Power Automate bringt Microsoft Process Mining Prozessanalyse in die vertraute Power Platform. Der Low-Code-Ansatz senkt die Einstiegshürde und verbindet Discovery, RPA und Dokumentenverarbeitung in einer durchgängigen Umgebung.

Stärken

  • Enge Verzahnung mit Azure, Power BI und Microsoft 365
  • Niedrige Einstiegshürde durch Low-Code und vertraute Oberflächen
  • Konversationelle Abfragen über integrierte Sprachmodelle

Methodische Einordnung

  • Ausrichtung auf Zugänglichkeit statt methodischer Analysetiefe
  • Voller Nutzen setzt eine Microsoft-zentrierte Landschaft voraus
  • Prozessmodelle bleiben in der frequenzbasierten Logik verhaftet
  • Kapazitäts- und kontingentbasierte Lizenzierung (Speicher je Nutzerlizenz, Tenant-Obergrenze, Add-ons)

Abgrenzung zu Noreja

Noreja adressiert die methodische Tiefe: kausale Modellierung und semantischer Kontext statt breiter, aber frequenzbasierter Zugänglichkeit im geschlossenen Ökosystem.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Systemübergreifende relationale Analyse: Noreja bindet relationale Quellen jenseits von Dataverse direkt an und verbindet sie in einem Event Knowledge Graph – ohne Speicher-Kontingente und Kapazitäts-Add-ons der Power-Platform-Lizenzierung.
  • Freie LLM-Wahl statt Copilot-Bindung: KI-Funktionen laufen wahlweise mit eigenen, privat gehosteten oder On-Premises-Modellen – der semantische Prozesskontext bleibt dabei im eigenen Graphen.
ITSM-nativ · Serviceprozesse

ServiceNow Process Mining

ServiceNow integriert Process Mining direkt in die eigene Plattform und zielt auf IT-Service-Management-Abläufe. Für bestehende ServiceNow-Kunden entfällt die separate Datenextraktion, Erkenntnisse fließen unmittelbar in operative Dashboards.

Stärken

  • Keine externe Datenextraktion für ServiceNow-Prozesse nötig
  • Echtzeit-KPI-Überwachung für SLA-Konformität
  • Geführtes Setup mit schnellem Time-to-Insight im ITSM-Kontext

Methodische Einordnung

  • Fokus liegt auf Service-Management-Abläufen innerhalb der Plattform
  • Externe Daten werden über Workflow Data Fabric primär für Workflows und Agenten erschlossen – die Mining-Analyse bleibt auf Plattform-Prozesse fokussiert
  • Analyse bleibt auf die frequenzbasierte Prozesssicht beschränkt

Abgrenzung zu Noreja

Noreja analysiert End-to-End-Prozesse über Systemgrenzen hinweg im Graphen, statt auf die Serviceprozesse einer einzelnen Plattform beschränkt zu sein.

Weitere Noreja-Vorteile

  • ServiceNow im Geschäftskontext: Noreja verbindet ServiceNow-Daten mit ERP-, Finanz- und Produktionsdaten zu durchgängigen Geschäftsobjekten – Tickets werden im Kontext der vor- und nachgelagerten Backend-Prozesse kausal analysierbar.
  • Ein Graph, viele Prozessperspektiven: Einmal modellierte Objekt- und Ereignisbeziehungen werden über ITSM hinaus für weitere Prozesse und Analysen wiederverwendet, statt je Anwendungsfall neu aufgebaut zu werden.
Dokumentenzentriert · Task Mining

ABBYY Timeline

ABBYY Timeline verbindet Task- und Process Mining mit der Dokumentenverarbeitungs-Historie von ABBYY. Über Mustererkennung erschließt die Plattform Kontext aus Dokumenten und E-Mails und eignet sich für dokumentenintensive Abläufe.

Stärken

  • Starke Erschließung unstrukturierter Dokumenten- und E-Mail-Kontexte
  • Kombination aus Task Mining und Prozessanalyse
  • Root-Cause- und Compliance-Auswertungen für regulierte Abläufe
  • KI-gestützte Prozessprognose und Simulation auf Basis historischer Ausführungsmuster

Methodische Einordnung

  • Stärken vor allem bei dokumentenzentrierten Anwendungsfällen
  • Kein graphbasiertes, kausales Prozessmodell im Kern
  • Übergreifende Objektbeziehungen werden nicht semantisch modelliert

Abgrenzung zu Noreja

Noreja modelliert Prozesse als semantischen Graphen mit kausalen Beziehungen zwischen Ereignissen und ist damit nicht auf dokumentengetriebene Abläufe zugeschnitten.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Strukturierte Prozessdaten als Kern, Dokumente als Kontext: Noreja baut die Analyse auf den relationalen Transaktionsdaten der Quellsysteme auf und verknüpft SOPs, Richtlinien und Dokumente als zusätzliche Wissensebene im Graphen – statt umgekehrt.
  • Mehrere Beziehungstypen statt primär zeitlicher Timeline: Der Event Knowledge Graph unterscheidet zeitliche, kausale und kontextuelle Beziehungen und macht damit fachliche Interpretation möglich, wo eine Zeitachsen-Analyse an ihre Grenzen stößt.
Low-Code · Workflow-Orchestrierung

Appian

Appian positioniert Process Mining mit Process HQ als Bestandteil einer Low-Code-Plattform für Workflow-Automatisierung und Case Management. Process HQ bündelt Data Fabric, Mining, Machine Learning und generative KI (AI Copilot); Erkenntnisse lassen sich in derselben Umgebung unmittelbar in orchestrierte Abläufe überführen.

Stärken

  • Kurzer Weg von der Erkenntnis zur orchestrierten Umsetzung
  • Low-Code-Entwicklung für schnelle Prozessänderungen
  • Orchestrierung komplexer Abläufe über mehrere Systeme
  • Process HQ verbindet Data Fabric, Mining und AI Copilot in einer geführten Analyseumgebung

Methodische Einordnung

  • Mining ist eine Zusatzfunktion, nicht der methodische Kern der Plattform
  • Analytische Tiefe der Prozessdiagnose ist der Orchestrierung nachgeordnet
  • Kein kausales, graphbasiertes Prozessmodell

Abgrenzung zu Noreja

Noreja ist auf die kausale Prozessdiagnose spezialisiert – die belastbare Grundlage, bevor Abläufe orchestriert oder automatisiert werden.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Analyse ohne Migration der Prozessausführung: Noreja untersucht die Abläufe in den bestehenden Systemen, ohne dass Workflows oder Cases auf eine neue Ausführungsplattform umziehen müssen.
  • Fokussierte Analyse- und Kontextschicht: Vorhandene Workflow- und Case-Management-Lösungen werden um kausale Diagnose und semantischen Prozesskontext ergänzt – nicht ersetzt.
BPM-Erbe · Modell-Konformität

ARIS Process Mining

ARIS verbindet seine langjährige BPM- und Modellierungshistorie mit Process Mining und KI in einer Umgebung. Der besondere Wert liegt im Abgleich beobachteter Ist-Abläufe gegen governte Soll-Modelle im ARIS-Repository – ein durchgängiger Kreislauf aus Analyse, Dokumentation und Conformance.

Stärken

  • Enge Kopplung von Process Mining und governtem ARIS-Modell-Repository
  • Große angrenzende Produktfamilie für Modellierung und Prozessverwaltung
  • Automatisierte Conformance gegen Soll-Modelle (BPMN, EPK)
  • KI-gestützter Root-Cause-Miner zur Korrelation von Verzögerungsfaktoren
  • Process Core als governter digitaler Zwilling aus Prozessen, Rollen, Regeln und Kontrollen – auch als Leitplanke für KI-Agenten

Methodische Einordnung

  • Voller Nutzen entsteht im Verbund mit der ARIS-BPM-Suite
  • Root-Cause-Analyse bleibt korrelativ und frequenzbasiert statt kausal
  • Analyse folgt einer case-zentrierten, modellzentrierten Prozesssicht

Abgrenzung zu Noreja

Noreja deckt kausale Ursache-Wirkungs-Beziehungen im Graphen auf, statt korrelierende Faktoren gegen ein hinterlegtes Soll-Modell zu gewichten – und benötigt kein vorgelagertes Modell-Repository.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Data-first statt Repository-first: Noreja startet direkt auf den Ist-Daten der Quellsysteme – ein gepflegtes Soll-Modell-Repository ist für den Einstieg keine Voraussetzung und kann später als Kontext ergänzt werden.
  • Offene KI- und Data-Science-Integration: Über die integrierte Workbench (Jupyter/Python) arbeiten eigene Modelle und Analysen direkt auf dem Event Knowledge Graph – mit freier Wahl der LLMs bis hin zum On-Premises-Betrieb.
Datenplattform-nativ · Self-Service

mpmX (MEHRWERK)

mpmX des deutschen Anbieters MEHRWERK bringt Process Mining direkt auf bestehende Datenplattformen: Datenaufbereitung, Speicherung und Mining laufen nativ auf Qlik, Snowflake oder Databricks. Objektzentriertes Process Mining (OCPM) gehört zum Standardumfang, und der Self-Service-Ansatz ermöglicht datenaffinen Teams einen schnellen Einstieg.

Stärken

  • Löst komplexe n:m-Beziehungen zwischen Prozessobjekten zuverlässig auf
  • Datenplattform-nativ: Aufbereitung und Mining direkt auf Qlik, Snowflake oder Databricks
  • Objektzentriertes Process Mining (OCPM) im Standardumfang
  • Schneller Einstieg und Self-Service für datenaffine Fachbereiche

Methodische Einordnung

  • Analytische Stärke ist an das Fundament der jeweiligen Datenplattform gebunden
  • Prozessanalyse bleibt trotz OCPM frequenzbasiert ohne kausale Modellierung
  • Kein graphbasiertes, semantisches Kausalmodell im Kern

Abgrenzung zu Noreja

Noreja setzt auf ein eigenständiges, graphbasiertes Kausal- und Temporalmodell statt einer auf BI- und Datenplattformen aufsetzenden Frequenzanalyse – und trennt so echte Ursachen von statistischer Koinzidenz.

Weitere Noreja-Vorteile

  • Explizite Semantik fachlicher Beziehungstypen: Der Event Knowledge Graph unterscheidet zeitliche, kausale und kontextuelle Pfade und verknüpft Regeln, SOPs und Dokumente mit den Prozessdaten – über die Auflösung von Objektbeziehungen hinaus.
  • Wissensbasis unabhängig von der Datenplattform: Analyse und Kontextmodell liegen im eigenen Graphen statt in Apps einer BI- oder Datenplattform-Engine – die Nutzungsschicht ist damit nicht an Qlik, Snowflake oder Databricks gebunden.

Woran sich eine zukunftsfähige Lösung erkennen lässt

1

Analyse-Paradigma

Bildet das Werkzeug nur Reihenfolgen (Directly-Follows) ab oder rekonstruiert es tatsächliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen? Nur kausale Modelle vermeiden falsche Schlüsse aus reiner zeitlicher Nähe.

2

Datenrepräsentation

Werden mehrdimensionale Prozesse auf eine einzige Fall-ID reduziert oder als Graph aus Ereignissen, Objekten und Beziehungen abgebildet? Die Repräsentation entscheidet über den Realitätsgrad der Analyse.

3

Semantischer Kontext

Fließen Domänenwissen und Geschäftsregeln in das Modell ein? Erst der fachliche Kontext trennt legitime Prozesspfade von Fehlermustern und macht KI-Empfehlungen nachvollziehbar.

4

Ökosystem-Unabhängigkeit

Ist die Analyse an einen bestimmten ERP-, RPA- oder Plattform-Stack gebunden oder quellsystem-agnostisch? Unabhängigkeit sichert eine durchgängige End-to-End-Sicht.

Den Unterschied zwischen Frequenz und Kausalität selbst erleben

Sieh, wie Noreja Prozesse auf einem Event Knowledge Graph kausal analysiert – jenseits frequenzbasierter Directly-Follows-Modelle.

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