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Behalte zentrale Prozesskennzahlen, Trends und Auffälligkeiten jederzeit im Blick. Das Dashboard kombiniert unterschiedliche Widgets, damit du Volumen, Zeiten, Varianten, Abweichungen und Entwicklungen schnell erfassen kannst. Stelle dir deine Ansicht flexibel zusammen: von einfachen KPIs über Verteilungen und Trendindikatoren bis hin zu konfigurierbaren Analysen. So entsteht ein klarer Überblick über die Performance deines Prozesses, genau abgestimmt auf deine Fragestellungen.

Der Analyzer ist dein interaktiver Workspace, um jeden Prozessschritt präzise zu untersuchen. Auf dem zentralen Canvas visualisierst du den echten End-to-End-Ablauf, während Variantenlisten, KPIs und Darstellungsebenen dir helfen, Muster, Engpässe und Abweichungen schnell aufzudecken.

Wähle unterschiedliche Perspektiven wie Prozess-, Case-, Pattern- oder Timeline-View und steuere, welche Informationen in den Fokus rücken: Durchlaufzeiten, Rework, Verstöße, hypothetische Pfade oder Detailkennzahlen auf Aktivitäts- und Pfadebene. Mit wenigen Klicks gehst du von der Gesamtübersicht in die Feinanalyse einzelner Fälle oder exportierst deine Erkenntnisse direkt als BPMN-Modell oder hochauflösende Visualisierung.

Der Analyzer verbindet explorative Analyse mit klarer Struktur: ein einziger Ort, um Prozesse zu verstehen, Ursachen sichtbar zu machen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Minerva ist dein kontextsensitiver AI-Assistent: Er verbindet Prozessdaten mit zusätzlichem Wissen wie SLAs, organisationalen Regeln oder externen Einflüssen und liefert dadurch Antworten, die über klassische Event-Logs hinausgehen.

Ob Fragen zur Plattform, Auffälligkeiten im Analyzer oder Optimierungsideen: Minerva analysiert direkt auf deinen Knowledge Graphs und erklärt, warum Muster entstehen und wie Prozesse verbessert werden können. Du entscheidest selbst, welche Modelle genutzt werden: Noreja-Hosted, eigene On-Prem-LLMs oder geprüfte Cloud-Modelle. Alles datenschutzkonform und vollständig kontrollierbar. Kurz: Minerva macht Prozesse nicht nur sichtbar, sondern verständlich.

Der Builder ist deine Schaltzentrale für jede analytische Grundlage: Hier verbindest du Datenquellen, modellierst Ereignisse und definierst Dimensionslogiken, die später Dashboards, Analyzer und AI-Features antreiben.

Egal ob ServiceNow, PostgreSQL, Oracle oder REST-APIs. Jeder Connector lässt sich in wenigen Schritten einrichten, testen und aktuell halten. In klar strukturierten Übersichten siehst du sofort, welche Quellen aktiv sind, welche Entity Graphs importiert wurden und in welchem Zustand deine Dimensionsmodelle stehen. Mit Drag-and-Drop baust du Ereignisgraphen, definierst Timestamps, Properties und komplexe Beziehungen, inklusive Validierung und transparentem SQL-Einblick.

Dimensionen modellierst du direkt auf Basis deiner Events: Aktivitäten platzieren, kausale Pfade ziehen, Filter definieren und importieren. So entsteht ein konsistentes, semantisch sauberes Modell, das deine Teams später intuitiv analysieren können. Der Builder kombiniert technische Präzision mit schneller Iteration, ein einziger Arbeitsraum, um Rohdaten in ein verlässliches, wiederverwendbares Prozessmodell zu verwandeln.

Die Workbench ist dein technisches Labor: ein voll integriertes Jupyter Notebook direkt auf dem Noreja-Knowledge-Graph. Data Scientists, Engineers und Analyst:innen können hier mit Python arbeiten, als säßen sie in ihrer gewohnten Notebook-Umgebung, nur eben direkt an der Graph-Datenbank.

Schreibe Skripte, teste Hypothesen, baue eigene KPIs, Modelle oder Data-Pipelines und speichere deine Notebooks für wiederholbare, hochgradig maßgeschneiderte Analysen. So lassen sich Explorationscode, produktionsnahe Auswertungen und Dokumentation in einem Schritt verbinden

Jede Nutzer:in erhält eine eigene Workbench-Instanz, Admins behalten über ein zentrales Management-Panel den Überblick und können Instanzen bei Bedarf starten, stoppen oder aufräumen. Kurz: Die Workbench bringt echte Data-Science-Power dorthin, wo deine Prozessdaten liegen, ohne Tool-Brüche und ohne Umwege.