Noreja vs. mpmX Vergleich
mpmX des deutschen Anbieters MEHRWERK ist eng mit der Qlik-Technologie verwoben, löst komplexe n:m-Beziehungen zuverlässig auf und arbeitet In-Memory für hochinteraktive Auswertungen. Der Vergleich zeigt die technologische Abgrenzung: mpmX setzt auf einer assoziativen BI-Engine auf und bleibt in der Prozessanalyse frequenzbasiert. Noreja setzt demgegenüber auf ein eigenständiges, graphbasiertes Kausal- und Temporalmodell und trennt so echte Ursachen von statistischer Koinzidenz.
Gegenüberstellung im Überblick
| Kriterium | Noreja | mpmX |
|---|---|---|
| Analyse-Paradigma | Kausal + Temporal | Frequenzbasiert |
| Datenmodell | Event Knowledge Graph | Datenplattform-natives Modell (Qlik/Snowflake/Databricks), OCPM |
| Ökosystem-Bindung | Gering | Hoch |
| Kausalanalyse | Nativ | Nein |
| Unternehmens-KI-Fähigkeit | Hoch | MittelMit 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. |
| Pricing-Transparenz | Transparent, öffentlich | Auf Anfrage |
Über mpmX
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
Warum Noreja statt mpmX?
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.
Häufige Fragen
Ist Noreja eine Alternative zu mpmX (MEHRWERK)?
Ja. Beide adressieren Process Mining, doch Noreja setzt auf ein graphbasiertes Kausalmodell statt auf eine auf Qlik aufsetzende, frequenzbasierte Analyse.
Brauche ich Qlik, um Noreja zu nutzen?
Nein. Noreja bringt seine eigene Graph- und Analyseinfrastruktur mit. mpmX ist dagegen an das Qlik-Technologiefundament gebunden.
Wie geht Noreja mit n:m-Beziehungen um?
Noreja bildet n:m-Beziehungen nativ im Event Knowledge Graph ab und ergänzt sie um kausale und zeitliche Verknüpfungen – über die relationale Auflösung hinaus.
Weitere Vergleiche
Kausale Prozessanalyse selbst erleben
Sieh, wie Noreja Prozesse auf einem Event Knowledge Graph kausal analysiert – jenseits frequenzbasierter Directly-Follows-Modelle.