Process Mining

flowtap Case Study

Herausforderung

  • Das Unternehmen bedient als Energieversorger mittlerer Größe seit mehr als 100 Jahren seine Kunden mit Energie.
  • Die Liberalisierung des Energiemarktes sowie der verstärkte Wettbewerbsdruck zwingt das Unternehmen, Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu digitalisieren. 
  • Die IT-Landschaft ist geprägt durch mehrere „gewachsene“, isolierte Systeme. Probleme mit der Datenqualität führen zu häufigen Prozessfehlern und hemmen das Automatisierungspotential.
  • Es gilt die Ursachen von Datenqualitätsproblemen zu identifizieren, deren Auswirkung auf die Prozesse zu quantifizieren und diese automatisierbar zu machen

Lösung

  • Integration mehrerer heterogener Datenquellen (ERP, CRM) in einer zentralen Graphdatenbank (Neo4j) als Basis für die weitere Datenanalyse.
  • Erkennung von Datenredundanzen durch Entity Matching im konsolidierten Graph.
  • Identifikation, Quantifizierung und Behebung von Datenqualitätsproblemen.
  • Root Cause Analyse von Datenqualitätsproblemen und Prozess-Bruchstellen / Engpasse durch Frequent (Graph) Pattern Mining.

Ergebnisse

  • Rasche Konsolidierung mehrerer Datenquellen in Analytics Datenbank
  • Ursachenidentifikation und Impact-analyse von Datenqualitätsproblemen
  • Ableitung von automatisierbaren SOLL-Prozessabläufen

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