Definitionen

Die datengetriebene Methode, um reale Prozesse aus IT-Systemen sichtbar zu machen.

Prozessdaten plus Kontext und KI – von reiner Sichtbarkeit zu Verständnis und Handlung.

Daten als Knoten und Kanten – die natürliche Basis für vernetzte Prozessdaten.

Ereignisse, Objekte und Beziehungen im Graphen – mehrere Perspektiven auf einmal.

Ursache statt bloßer Reihenfolge – echte Zusammenhänge zwischen Prozessschritten.

Warum "A folgt auf B" für realistische Prozessmodelle nicht ausreicht.

Das klassische Eingabeformat für Process Mining – und seine Grenzen.

Die Disziplin, Prozesse systematisch zu gestalten, zu steuern und zu verbessern.

Input, Aktivitäten, Output – was einen Prozess ausmacht und abgrenzt.

Prozesse rund um mehrere Objekte statt eine einzige Fall-ID.

Automatisch ein Prozessmodell aus Ereignisdaten erzeugen – ohne Vorannahmen.

Ist-Ablauf gegen Soll-Modell prüfen – Abweichungen und Regelverstöße aufdecken.

Manuelle Tätigkeiten am Desktop erfassen – die Ergänzung zum Process Mining.

Der offene Standard für objektzentrierte Ereignisdaten.

Ein eindeutiger Pfad durch den Prozess – die Basis der Variantenanalyse.

Die konkrete Einzelausführung eines Prozesses – die Analyseeinheit im Process Mining.

Prozesse rechnerisch durchspielen – Was-wäre-wenn-Szenarien vor der Umsetzung.

Das lebende digitale Abbild eines Prozesses – für Analyse, Simulation und Steuerung.

AS-IS gegen TO-BE – die Grundlage jeder Prozessverbesserung.