Innovation im Process Mining?

00:00:01: Herzlich willkommen zum Prozessphilosophen-Podcast.

00:00:04: Schön, dass du wieder mit dabei bist!

00:00:06: Bevor wir loslegen, ab und über.

00:00:14: Am dreißigsten September und ersten Oktober steigt in Stuttgart die All About Process Mentoring Konferenz.

00:00:20: Zwei Tage Kinos, Vorträge, Roundtables und Masterclasses – alles rund um BPM und auch die ganze Community trifft sich.

00:00:28: Und wenn wir schon bei Community sind?

00:00:30: Die BPMLines ist auch stark vertreten und richtet sogar am Vortag, am neunundzwanzigsten neunten ihr eigenem BPM Community Day aus.

00:00:38: Von zwölf bis achtzehn Uhr alles rund um BPM für Mitglieder sowie für Neugierige.

00:00:44: das heißt kommt vorbei rein schnuppern mit diskutieren Leute treffen.

00:00:49: von mir definitiv eine klare Empfehlung wenn es um Community geht.

00:00:53: und jetzt ab in unsere Podcastfolge.

00:00:58: Einen wunderschönen guten Tag, liebe Zuhunde unseres Podcasts.

00:01:01: Die Prozessphilosophen sind heute versammelt und mit einer Premiere!

00:01:06: Liebe Zuhunder... Wir haben das

00:01:10: erste deutsche Unicorn.

00:01:12: Nächste Deutsche Unicorn?

00:01:13: Ein

00:01:14: extrem

00:01:14: nächster deutschen Unicorn, das stimmt.

00:01:16: Das trifft schon viel besser.

00:01:18: Wir haben einfach eine super, super spannende Kombination aus Tool-Professor innovative Methodik.

00:01:26: Hab ich noch was vergessen?

00:01:27: gemacht durch?

00:01:28: Ja, das würden wir von Lukas und Jan dann hören.

00:01:30: Gut aussehen!

00:01:32: Gut aussehn hast du vergessen Daniel.

00:01:34: Das ist perfekt für unsere Zuhörer.

00:01:37: Die zwei sehen perfekt aus gerade vom Friseur gekommen.

00:01:42: nur für euch auch wenn wir euch kein Bild zeigen.

00:01:47: Ne freut mich dass ihr da seid weil es hat auch gedacht bis wir einen Termin mit Jan gemacht haben Weil wir sind anscheinend sehr begehrt seit.

00:01:55: Deswegen freuen wir uns, dass wir hier wie gesagt der nächste europäische, weil ich habe jetzt kurz gesprochen wo eure Headquarter ist Unicorn haben.

00:02:06: hoffentlich.

00:02:07: Es freut mich das wir wieder ein... Also gerade im BPM Bereich sind wir da sehr stark muss man sagen.

00:02:13: es gibt ja unzählige Tools die aus Europa gekommen sind und deswegen freue ich mich euch dabei zu haben.

00:02:20: Hallo Jan hallo Lukas.

00:02:21: vielleicht könnt ihr euch kurz vorstellen Jan war schon bei uns, aber trotzdem.

00:02:25: Nach dir, Jan?

00:02:26: Na gut, dann mach ich das mal zuerst.

00:02:30: Alter von Schönheit!

00:02:32: Also ja... Hallo, Jan Mendling hier.

00:02:35: Ich bin einerseits Professor an der Humboldt-Universität und arbeite an Techniken im Bereich Prozessmanagement.

00:02:44: Das ist einerseits Automatisierungstechnik, andererseits Process Intelligence Lösungen.

00:02:50: Ich habe lange in Wien gearbeitet.

00:02:54: Dort haben wir in einem Forschungsprojekt mit einem ERP-Anbieter Techniken entwickelt, um ERP Daten besser präziser zu analysieren.

00:03:05: und in der Zeit stoß auch Lukas zu uns ins Team und mit dem dritten im Bunde, der heute nicht hier zugegen ist, den Philipp Weibel ... und seit dem weiß Lukas mehr Bescheid darüber als ich.

00:03:25: Ja, vielen Dank!

00:03:27: Fünfjähriges dieses Jahr?

00:03:27: Ja die Zeit rennt ja, genau.

00:03:30: Ich freue mich auch sehr hier zu sein.

00:03:31: Danke... für die Einladung.

00:03:34: Mein Name ist Lukas Vian.

00:03:35: schon gesagt hat, ich bin auch einer der Co-Gründer und Geschäftsführer von den Nurea.

00:03:40: Wir haben uns damals genau in Wien am Lehrstuhl vom Jahren kennengelernt, haben dort eben im Forschungsprojekt ja Vian gerade schon gesagt hatte an neuen Ansätzen geforscht und jetzt glaube ich eine ganz interessanten oder wirklich alternativen Ansatz herausgearbeitet dem wir wo wir vielleicht auch heute nachher noch ein bisschen drüber sprechen.

00:03:57: Wo komme ich ursprünglich her oder davor?

00:03:59: Habe ich längere Zeit im Consulting gearbeitet, im Stuttgarter Raum, habe viel mit Data Analytics gemacht bei Ernst und Jung, hab dort Datentransformationen so noch die klassische BI-Welt, habe ich dort noch gesehen.

00:04:11: Und dort bin ich damals eben auch mit Process Mining in Berührung gekommen auf Projekten und da habe ich dann so ein bisschen Blut geleckt.

00:04:16: ja das fand ich dann interessant weshalb es mich dann später zu Jahren verschlagen hat

00:04:22: Da musst du schon ein bisschen raushauen.

00:04:24: Also was heißt, du hast Blut gelegt und was heißt Du hast Prozessmeining gemacht?

00:04:27: Hast Du selber

00:04:28: gemeint oder hast Du irgendein mega großes Tool gehabt?

00:04:32: Ja genau ich habe im Zuge auch von Projekten eben dann mit Tools wie Signavio und Ceylones habe ich dort eben Projekte gemacht.

00:04:40: Und ja fand das sehr interessant, sehr cool.

00:04:41: Ich hab natürlich auch ein paar Schwachstellen gesehen die vielleicht heute dann auch in Nurea reingeflossen sind.

00:04:46: So ist es dann zustande gekommen.

00:04:49: Und vielleicht noch zur Korrektur.

00:04:51: Wir müssen ja korrekt sein, wir sind offiziell ein österreichisches Unternehmen weil wir haben eigentlich offiziell noch keinen deutschen Firmensitz.

00:04:59: Wir sind eben in Wien gegründet und sind eigentlich immer noch offiziel zumindest in Österreich beheimatet obwohl Jan und ich in Deutschland sitzen.

00:05:10: Habe ich so aber auch in Kauf das habe ich in Europa schon gesagt.

00:05:14: Aber das ist ja doch das Schöne.

00:05:17: Nein, es freut mich.

00:05:18: Und wie war eure erste Begegnung?

00:05:21: Das würde mich interessieren!

00:05:23: Wie bist du auf Jan gekommen?

00:05:25: Weil das Jan ist jetzt nicht unbekannt in unserem Universum.

00:05:30: Er ist zwar, wie wir letztes mal besprochen haben, nicht einmal annähernd so produktiv als er will... Aber der ist sehr nahe.

00:05:41: Also ich glaube Zweite in der Reihe würde ich sagen

00:05:45: Es war immer die Hälfte.

00:05:46: oder haben wir nicht festgestellt, dass es immer ungefähr die Publikationsanzahl durch...

00:05:50: Genau das ist richtig.

00:05:52: Wir haben ja lastens mal gesagt, der hat so viel publiziert und dann hat er gemeint, dass der Will halt viel weiter

00:05:56: ist.

00:05:56: Er ist auch zehn Jahre älter als ich.

00:05:58: also da muss man natürlich auch...

00:05:59: Ich kann mal erzählen, ich weiß nicht wieviel Zeit... Ja... Ich weiss nicht wieviele Zeit wir haben aber ich versuch's mal kurz zu halten, es war tatsächlich irgendwie eine Verkettung von glücklichen Zuständen.

00:06:13: Ja, ich habe damals in meinem Master eine Abschlussarbeit geschrieben über Process Mining und wie man in der Organisation Ressourceneffizient diese Technologie einsetzen kann.

00:06:22: Und hab dann beim PZM Summit in Wien also bei der Gesellschaft für Prozessmanagement weil mein alter Professor gesagt hat Ich soll doch mal meine Abschlussarbeiter einreichen.

00:06:32: Habe ich das getan ohne irgendwas dabei zu denken?

00:06:35: Hab gedacht da wird sich nie jemand melden.

00:06:38: Ja, dann habe ich da den Preis für die beste Abschlussarbeit gewonnen.

00:06:43: Und auf der Bühne stand ... Oh Wunder!

00:06:45: Stand dann der Jan als Vorstand, der mir dann einen schönen ... Hier gibt es ein tolles Bild, so einen schöner Check gab's, also fünfhundert Euro.

00:06:52: Den hat er mir überreicht und ... Da habe ich dann die Chance ergriffen und hab dann noch an dem Abend, wo wir das dann verliehen bekommen haben oder auch geredet haben, gesagt, da muss ich jetzt... Das ist sympathisch.

00:07:04: Da hänge ich mich dran und hab meinen Wunsch einer Promotion angebracht.

00:07:08: und so kam es

00:07:09: dann.".

00:07:10: Also das hast du nicht davor geplant?

00:07:12: Erst mal wenn dir dir fünfhundert Euro gegeben haben, hast du dir gedacht, ja, das startet schon gut an!

00:07:19: Ich wusste immer, dass ich in der wissenschaftlichen Welt wollte und promovieren wollte.

00:07:24: Das war mir klar und dann habe ich die Chance ergriffen.

00:07:29: Und warum hat der überhaupt gewonnen?

00:07:34: Der ist ja jetzt hier, aber kann sich nicht schützen!

00:07:37: Warum hast du ihm eigentlich erste Preise gegeben?

00:07:39: Also war es eine der sehr wahrscheinlich in Judy, dem die erste Preis geben.

00:07:44: Kurze Antwort!

00:07:44: Ja, auf jeden

00:07:45: Fall.

00:07:46: Keine Frage.

00:07:48: Was uns an der Arbeit besonders gut gefallen hat, weil dieser Blick auf die Ressourcen, die nötig sind um solche Projekte zum Erfolg zu führen und ihr müsst euch natürlich auch ein bisschen zurückversetzen das war Ich kann überlegen, Lukas war es zwei siebzehn oder zwei achtzehn.

00:08:10: Also das ist schon ein bisschen her und die ganze Analyptik

00:08:13: war zwei neunzehn glaube ich.

00:08:15: Ja

00:08:15: dieses ganze Analytics Thema war der zu der Zeit auf der Forschungsseite sehr stark von der Technik getrieben.

00:08:24: ja also Leute hatten lustige Ideen was man mit irgendwelchen Algorithmen nicht alles irgendwie zeigen konnte Und wir hatten zu der Zeit sehr, sehr wenig praktische Einsichten da rein wie das ganze Thema sich organisational gut verankern lässt.

00:08:42: Das ist natürlich ein kritisches Thema sobald die Technologie dann zum Einsatz kommt.

00:08:47: Deshalb hat es die Arbeit von Lukas damals einen Bereich aufgemacht den viele noch nicht richtig auf dem Radar hatten und das war ein unheimlich wichtiger Fortschritt diese Perspektive an das Thema einzulegen.

00:09:02: So jetzt hast du erzählt Lukas, dass du immer wusstest das du in Forschung gehen willst.

00:09:08: Wusstest du auch immer dass du gründen willst?

00:09:11: Ich will es hier nicht als Allwissensklinge aber tatsächlich ich hatte immer schon so ein bisschen einen Gründer.

00:09:15: Das heißt Gehen in mir.

00:09:16: Ich habe damals schon als kleiner Junge habe ich ein eigenes Unternehmen gegründet wo ich Dinge in irgendwelchen Läden eingekauft hab und sie teurer verkauft haben.

00:09:26: ja also ich habe da immer schon irgendwie so ein Fable für gehabt dass sich jetzt wirklich gründen würde.

00:09:33: Das kann ich jetzt nicht mehr so ganz mich daran erinnern, was da meine Ziele waren.

00:09:39: Aber ich weiß auch schon Jahren korrigiere mich aber du hattest bei unserem ersten Gespräch genau in diesem Abend in der Orangerie in Wien ja schon mal dieses Thema angebracht.

00:09:49: also du hättest eine Idee dass man aus dieser Forschungsthematik wo du ja schon länger drin warst als ich gegebenenfalls auch ne Ausgründung machen könnte und du hast irgendwie jemanden gesucht der vielleicht ein bisschen noch diesen diesen Bezug zur Wirtschaft und zu tatsächlich einen Unternehmen noch hat, der da ganz gut reinpassen würde.

00:10:08: Dass wir nicht nur als reine Akademiker das ganze gründen.

00:10:11: Da hattest du ja irgendwie schon eine Vorahnung ne?

00:10:13: Ja es stimmt ich hätte irgendwie diese Idee jetzt einerseits die Arbeit an sich, die du vorgestellt hast.

00:10:20: zum zweiten aus des Profil was du mitgebracht hast.

00:10:24: Das heißt Erfahrung mit dem Bereich aus der Beratungen Und wir hatten zu der Zeit eine ganze Menge Leute bei uns im Team, die interessante technische Sachen gemacht haben.

00:10:39: Wo mir ziemlich früh die Idee kam, naja das ist schön komplementär.

00:10:48: Da soll man mal das Gespräch aufmachen und gucken ob sich in die Richtung irgendwas machen lässt.

00:10:55: Unser Dritter der Philipp Weibel Der hatte an verschiedenen Stellen schon mal durchschimmern lassen, dass er so die Idee hat.

00:11:01: Er würde sich gerne irgendwann mal selbstständig machen und ich glaube der nächste Schritt war dann das ihr zwei euch einmal ausgetauscht hattet und kennengelernt habt und dass ihr euch beide dann auch gemeinsam mit der Idee getragen habt, das könnt man machen.

00:11:24: Mega cool!

00:11:25: Es ist ja auch wirklich... Jetzt nicht so was, was jeden Tag passiert.

00:11:28: Dass man A ein gemeinsames Thema findet B quasi in einem Team zusammenstellen kann und man sagt okay, da kann man sich das auch noch vorstellen dass man auch Ich sag mal es gibt immer Höhen und Tiefen In der Gründung noch mehr Dass man alles zusammen durchsteht.

00:11:44: also da extrem cool.

00:11:47: Was war das was euch am meisten gereizt hat?

00:11:49: Weil ich finde Es gibt immer Ist es das Team oder war's die Idee ... oftmals teilt sich das so ein bisschen oder?

00:11:56: ich habe viele, die irgendwie sagen okay.

00:11:59: Das eine oder das andere war noch viel Ausschlag geben darin?

00:12:05: Also zuerst mal fand ich die Idee cool.

00:12:09: Vielleicht fang hier an weil es gab zwei drei Schritte... Die wir auf der konzeptionellen Ebene schon am Laufen hatten als Lukas dazukam.

00:12:22: Wir hatten mit dem ERP-Anbieter Ramsau und Stürmer aus Salzburg ein Transferprojekt.

00:12:31: Da kamen uns erste Ideen in diese Richtung, wir müssten noch diesen ganzen Prozessanalysen an die Daten ranführen und nicht irgendwie die Daten nehmen, drei Viertel wegschmeißen und dann probieren da zwischen den Zeilen zu lesen was da wirklich in den Prozessen passiert.

00:12:52: Da gab es erste Schritte, als Lukas dann zu uns kam.

00:12:56: Und da waren wir schon so ein bisschen verliebte Idee.

00:13:02: Aber die Idee alleine ist natürlich nicht tragfähig wenn man nicht verschiedene Kompetenzen zusammenbringt, die eine Idee weiterentwickeln können.

00:13:11: und jetzt gebe ich wieder Lukas.

00:13:14: Wie ist denn deine Perspektive gewesen?

00:13:18: Ich denke auch das war irgendwie eine Kombination.

00:13:22: die gute Idee.

00:13:23: Und ich glaube, wir hatten alle auch dadurch dass wir ja in dem und auch vor allem du ja seit Jahren in den Bereich forschen war uns irgendwie klar das ist jetzt keine keine irgendwie eintagsfliege sondern da steckt irgendwie schon ein bisschen substanz dahinter weil wir kannten uns ja alle irgendwie auch ganz gut in diesem bereich datendatentransformation process mining usw.

00:13:39: aus.

00:13:40: Ich denke es war eben einen Punkt.

00:13:42: Und ich hatte auch schon eben in meiner Beratungszeit davor so die Schwächen eines Directly Follows und die Schwäche eines Event-Logs schon auch identifiziert, sodass das sind ja letztendlich die zwei Kernthesen, die auch in Norea reingelaufen sind.

00:13:53: Wir wollen von diesen Event-Blogs, von den Datentransformationen loskommen und wir wollen eigentlich von den Directly-Follows los kommen weil eigentlich ein reiner zeitlicher Zusammenhang zwischen zwei Events bedingt halt noch keine Kausalität, deshalb haben wir dieses Causal Process Mining entwickelt.

00:14:08: Ich denke das war ein Punkt.

00:14:09: Und dann muss man natürlich auch sagen, wir hatten glaube ich echt durch Jarns Setting an der Uni einen ganz guten Safe Space das so ein bisschen auszuprobieren.

00:14:18: Wir konnten Forschungsthemen da sozusagen inkludieren und wir hatten natürlich auch Office Spaces mit der WU einfach auch Wirtschaftsuniversität Wien einfach ein gutes Setting.

00:14:28: Da gibt es irgendwie auch Unterstützung.

00:14:30: in der Gründung Hat alles ganz gut gepasst.

00:14:34: und eben dem Markus Neumeier, den Geschäftsführer und damals noch Gesellschafta auch von der Ramsarund Stürmer.

00:14:39: Der uns da relativ früh auch unterstützt hat war unser erster Investor, der ja ganz früh einen Ticket reingeschoben hat.

00:14:45: War ein ganz gutes Setting, glaube ich an Netzwerk und Idee.

00:14:49: Und jetzt damit man das versteht was ist eigentlich eure Idee?

00:14:53: Also warum habt ihr so viel geforscht?

00:14:56: Ich meine halt Prozess-Mining Fahrt zu der Zeit nun nicht mehr neu.

00:14:59: also es gibt ja Du hast schon ein paar Mal gesagt, du bist eventlogged.

00:15:04: Das ist der klassische Ansatz von Prozessmeining, dass man aus Events eigentlich Prozesse rekonstruieren kann.

00:15:10: aber ihr macht das anders und ihr geht auch jetzt nicht unbedingt in diesen Case-Oriente da oder was auch immer sondern halt eure Grundlage würde ich sagen ist schon komplett anders.

00:15:19: Und... Was ist eigentlich das, was euch gefällt hat?

00:15:23: Weil Lukas du hast gesagt du hast auch mit mehreren Tools gearbeitet und es hat dir etwas gefällt.

00:15:28: warum ihr am Ende Ja, am gegründeter.

00:15:37: Die Hauptidee war eigentlich dahinter, dass es eben sehr aufwendig war für Projekte und Unternehmen diese Daten in diese Form zu bekommen.

00:15:45: Das heißt dieses Case-Centric, die Idee dahinter ist sehr aufwändig.

00:15:50: Und dann eigentlich eine der größten Probleme – die gibt's heute auch noch – man kriegt dieses Directly Follows, dieses Spaghetti-Diagramm vorgeworfen mit den Tausendenhunderttausenden Faden und das holt dann so in den ersten fünf Sekunden die Leute auch immer ab.

00:16:03: Und sie sagen, boah, das ist ja Wahnsinn was da für Komplexität aufgedeckt wird!

00:16:06: Und dann aber die nächste Frage, die danach kommt, ist okay und jetzt wo setzen wir an?

00:16:11: Was optimieren

00:16:11: wir?!

00:16:12: Und dann ist erst mal in der Rickel ruhig.

00:16:16: Da müssen wir erstmal reingehen, da müssen wir erst einmal Dashboards bauen.

00:16:19: und was ich machen.

00:16:20: Das war so ein bisschen die Problematik, die ich damals auch gesehen hatte.

00:16:23: Man kannte das ja von Piloten, dass im Process Mining Bereich heute noch so häufig Piloten danach enden, weil man sagt, wir wollen eigentlich einen ROI daraus ziehen.

00:16:32: Und das war so'n bisschen die Idee!

00:16:35: Von der technischen Seite kam es eher aus der Aka... Aus der Oseansrichtung, aus der akademischen Welt.

00:16:41: sehr viel näher an den Quellsystemen zu halten, das heißt auch die Datenstrukturen also Kalinalitäten.

00:16:46: Die ganze Konvergenz und Divergenz die man in diesen Datenstruktur hat dass man die eben mit aufgreift.

00:16:53: Und es war eigentlich dann ich sag immer Es ist so eine Mischung aus dem heutigen, aus diesem Object-Centric ansetzen die man von anderen Anbietern kennt und diesen Case-Centric Ansatz irgendwie ein bisschen verwurschtelt kombiniert Unsere Meinung nach wesentlich simpler gemacht.

00:17:08: Wir nutzen ja auch Grafendatenbank-Technologien, das heißt was wir eigentlich tun ist... ...wir übertragen die Datenobjekte aus den Quellsystemen also mit Datenobjekt und zum Beispiel meinen wir Tabellen wenn man es jetzt vereinfacht darstellt oder auch API Calls.

00:17:20: Also letztendlich ein generisches Datenobjekt, das ziehen wir in eine Grafendaatenbank und lassen dann diese Datenobjekte, die verbinden wir dann über Relationships.

00:17:29: Und die Relationships haben verschiedene semantische Hintergründe.

00:17:32: Das eine können temporäre Relationships sein sodass ich weiß da ist ein zeitlicher Zusammenhang aber eben auch kausale Beziehungen.

00:17:39: das heißt wir wissen dass diese beiden Datenobjekt tendenziell mal kausal zusammenhängen.

00:17:43: also wenn wir einen Auftrag haben Dann ist es relativ logisch, dass da zum Beispiel Auftragspositionen dranhängen und in der Regel zuerst mal der Auftragskopf da ist bevor die Auftrags-Items da sind.

00:17:55: Und dann kann man aus den Kardinalitäten in den Datenbanken eine Eins-to-N Beziehung ableiten und versteht dann das vermutlich dort irgendwie ein kausaler Zusammenhang ist.

00:18:04: Das kann man auch noch mit KI verbinden.

00:18:06: Wir haben dann so verschiedene Schichten letztendlich dahinter.

00:18:09: Die erste Schicht ist sozusagen das Datenlayer.

00:18:11: Zweite Schicht isst die KI also auch generative KI.

00:18:14: Ich kann natürlich wenn ich verschiedene Datenoobjekte habe... eine Auftragkommissionierung Rechnung.

00:18:18: Dann ist klar, dass zuerst der Auftrag da ist und dann die Kommissionierung dann die Rechnungen.

00:18:21: Jetzt war einfach gesagt kann natürlich auch in Konstellation anders sein aber so grob!

00:18:25: Und der dritte Layer ist dann der Mensch, der dann nochmal darüber guckt und die letzten paar Prozent drauf gibt und bei uns im Tool diese Kausalitäten noch nachmodellieren kann.

00:18:34: So haben wir ein kausales Konstrukt was wir hernehmen und dann lassen wir die Daten rüber laufen und gucken dann an wo bricht die Realität also die tatsächliche Ausführung mit dieser kausalen Idee Und diese Brüche können wir in Rot anzeigen, sodass wir auch bei uns im Tool im Vergleich zu allen anderen diese Fehlermuster eigentlich direkt visuell hervorheben und der KI dann eben auch direkt mitgeben können für die Interpretation.

00:19:00: Daher ist glaube ich unsere Lösung, die wir darüber gebaut haben – mit KI meiner Meinung nach auch wesentlich intelligenter als alles andere was man jetzt aktuell so sieht weil wir viel mehr Semantik der KI mitgeben.

00:19:09: Die KI bekommt von Anfang an schon mit dass das ein Reihenfolgefehler ist oder dass es unerlaubter Rücksprung ist Und dadurch können wir natürlich wesentlich viel schneller in die Route-Course-Analyse gehen.

00:19:19: So, das habe ich lang geredet.

00:19:20: Jan hast du noch was zu ergänzen?

00:19:22: Aber dann ist es rein theoretisch... Ich versuche das mit meinen Worten zu wiederholen und dann könnte ich mich korrigieren.

00:19:28: Aber da ist es reinteoretisch so.

00:19:30: Wir sind ja quasi in unterschiedlichen Unternehmen und brotz des Mindings macht man jetzt nicht in so einem fünf Mann Firma meistens sondern halt eher in großeren.

00:19:37: Das heißt wie ihr habt unterschiedliche Systeme Und in unterschiedlichen Systemen habt ihr so unterschiedliche Databanksysteme, keine Ahnung, ein CRM-System.

00:19:46: Ein selbstprogrammiertes, was auch immer.

00:19:49: Die können eine relative Databank haben, die kann NeuSQL-Databanken haben und was auch mal haben.

00:19:54: Auch Kraftdatabanken.

00:19:54: Das heißt, ihr versucht am Anfang erstmal alle Daten ins Grafdatabanktopf zu werfen, sowas wie Data Warehouse.

00:20:01: Das ist theoretisch der DataWareHouseFest für euch das beste Punkt.

00:20:05: Dann erweitert ihr das noch um... API ist, da musst du mir noch ein bisschen helfen wie ihr das macht.

00:20:09: Ob die dann quasi Live-Tracking macht oder so wie Telemetrie oder sowas und dann habt ihr sagen wir alle Daten in eure Databank von unterschiedlichen Systemen und darauf basieren.

00:20:21: versucht ihr eigentlich an die Prozesse herauszufinden wie sie zusammen funktionieren können?

00:20:25: Ja im Großen und Ganzen also man kann sich das so vorstellen von der Reihenfolge her.

00:20:29: Wir haben eben einen großen Zentralen eine große zentrale Grafendatenbank.

00:20:34: benutzen da Neo for J für.

00:20:37: Und jetzt kann ich verschiedene Systeme anbinden.

00:20:39: Also System A, B und C. Ja, A könnte eine relationale Datenbank sein.

00:20:42: B könnte ein API sein von ServiceNow oder von Gira oder von Salesforce.

00:20:48: Und System Drei könnte nochmal irgendeine andere Datenbank seien die keine Ahnung irgendwas komplett gekastet meiste selbst programmiert ist.

00:20:54: Dann ist es eigentlich bei uns so dass für all diese drei Systeme ABC ... Die kann ich über unser Tool über den Bilder nennen sich das bei uns... Kann ich die anbinde?

00:21:04: Und zum Zeitpunkt Null sind die dann erst mal individuell angebunden und noch nicht miteinander verbunden.

00:21:09: Das heißt, wir ziehen sozusagen die Daten aus System A, B und C alle in diesen großen Knowledge-Grafen.

00:21:16: Die unterschiedlichen Systeme sind aber dann in dem Fall... also die Notes & Relationships sind dann noch nicht mit einander verbunden zu diesem Zeitpunkt.

00:21:22: Und was wir dann tun müssen als nächsten Schritt ist, wir nennen das den Makroprozessmodeller.

00:21:25: Manchmal so ein bisschen akademische Begrifflichkeiten bei uns drin.

00:21:28: Das müssen wir noch kundenorientiert haben oder einfacher hinkriegen.

00:21:32: teilweise und mit diesem Makroprozess-Modeller verbinden wir diese drei Grafen dass wir sagen Wir müssen irgendwo eine Verbindung von Grafkomponente A zu B herstellen und das machen wir einfach indem wir irgendwie über Fremdschlüsselbeziehungen das Herstellen müssen.

00:21:47: Also die Rechnungsnummer, die vielleicht in System A irgendwo auftaucht, die müsste dann halt irgendwo auch in System B auftauchen sodass man irgendwo eine Verbindung zeichnen kann.

00:21:55: und sobald wir eigentlich irgendwo zwischen diesen Grafen der Verbindung haben können wir dann auch die Prozesse systemübergreifend analysieren.

00:22:03: So funktioniert es bei uns.

00:22:05: Es ist sehr spannend.

00:22:06: also ich habe früher bei einem Bank haben wir ein Prozesscontrolling aufgebaut mit einen externen Dat-Bang genau aus dem Grund, dass wir halt unterschiedliche Workflow-Engines hatten.

00:22:19: Und irgendwo wollten wir aber der NtoN-Prozess haben und der NtuN-prozess hat sich über mehrere Systeme quasi gestreckt und es gab keine Orchestration-Tool, die alle Systeme vereinheitlich hat.

00:22:29: Vor allem waren da so was wie eigens entwickelte Vorgangsysteme von uns orchestrierte Systemen und alle anderen.

00:22:38: Und dann haben wir versucht halt die Prozesseinstanzen Leuten darzustellen.

00:22:44: Die Schwierigkeit, also das Spannende ist natürlich... Ich habe ja nur Referenz-Elemente in der anderen System.

00:22:53: Also du hast jetzt gerade gesagt, du hast ja Rechnungsnummer.

00:22:55: Du hast Kundennummer!

00:22:56: Du hast Person, ID oder sowas von sein ID und die musst ihr idealerweise verlinkt dir mit dem ganzen System.

00:23:06: Ich hätte dann mehrere Fragen.

00:23:09: Der Prozess ist durch die Verbindung nicht gegeben, sondern dadurch habt ihr eigentlich die Verbindungen zwischen unterschiedlichen Systeme.

00:23:15: Und ich kann sagen okay dieser Objekt X was keine Ahnung was ist hat ja Rechnungsnummer und das Rechnung ist ja hier.

00:23:24: Nehmen dir dann alle Daten oder definiert ihr auf den Hand von diesen Datentapel oder diesen relationalen Modell wollen wir halt nur diese Daten nehmen weil wir vielleicht auch Datenschutz haben oder was auch immer?

00:23:35: Das wäre die Unterfrage eins und Frage zwei wie kommt jetzt der Prozess?

00:23:40: Also wie schafft ihr, also wo kommt der zeitliche Punkt hin dazu?

00:23:45: Oder welche Referenz gibt euch die Prozessinstanz.

00:23:48: Das würde mich interessieren.

00:23:53: Also vielleicht als erstes wir wählen sozusagen aus den jeweiligen Quellsystemen die Tabellen aus, die uns Auskunft geben über Datenobjekte und deren Zustände.

00:24:07: Das ist Schritt eins.

00:24:09: Als Teil davon Wählen wir auch aus.

00:24:13: Wir wollen aus dieser Tabelle die und die Felder mitführen oder den Rest dann irgendwie weglassen, um das Schlang- und Prozesssensoren zu halten.

00:24:22: Das ist das Erste!

00:24:23: D.h.,

00:24:24: das Resultat davon ist dass wir sozusagen ein semantisches Abbild der Prozessdaten in unserem Tool haben.

00:24:31: Und genau wie du sagst, zu dem Zeitpunkt haben wir noch keine Temporiere, noch keine Prozesse sich da drauf.

00:24:39: Das heißt, der nächste Schritt ist dann herauszufinden wie diese verschiedenen Objekte und deren Zustände eben hängen.

00:24:52: Dafür haben wir verschiedene Informationsquellen, die wir dann dem Prozess rekonstruieren.

00:24:58: Das sind einerseits Informationsqualen, die zuerst mal im Datenmodell stecken.

00:25:03: Wenn ich eine Fremdschüsselbeziehung habe, naja dann ist das Objekt was im Prinzip über den Fremdschlüssel mit dem anderen Objekt verknüpft ist.

00:25:11: Das muss danach erzeugt werden.

00:25:13: Ja das geht über die referenzielle Integrität gar nicht anders als dass es erst später erzeuget wird sonst gibt's keine Fremddschüssel-Beziehungen.

00:25:20: Das ist ein Stückchen von Information.

00:25:24: Das zweite Stückchen der Informationen ist ein Verständnis einer typischen Geschäftsemanthik die sich über verschiedene Dokumentationen, Glossaries und also Brücke mit Kali-Werkzeugen dann ergänzen lässt.

00:25:41: Also der typische Ablauf von so einem Vorgang.

00:25:45: Und das Dritte ist menschliches Wissen um die spezifische Unternehmenssemantik der Prozesse und diese drei Informationsquellen zusammennehmend füttern dazu dass wir die Prozessablauf rekonstruieren entlang der verschiedenen auslösenden Beziehungen zwischen diesen Objekten.

00:26:07: Ja und das heißt, dass resultierende Prozessmodell was dadurch entsteht ist im Prinzip kann man sagen eine sachlich logische und temporäre Sicht auf dieses Prozessdaten-Modell.

00:26:21: Lukas du nix!

00:26:22: Du wirst ergänzen Sascha!

00:26:27: Ja, nee.

00:26:28: Das kann man ja gar nicht besser erklären!

00:26:30: Also genau das ist die Idee.

00:26:31: und da ich auch aus diesem ganzen Data Warehouse aus dieser Domäne da komme war mir immer wichtig... Und es ist auch vielen Kunden wichtig dass man nicht zu stark die Daten verfälscht, flach zieht in einem Event-Log.

00:26:45: und dadurch bei uns ist die idee wirklich so.

00:26:47: wir belassen die Daten die Datenpunkte oder letztendlich auch dann die Zeilen in einer Datenbank Tabelle, exakt so wie sie in der Quelle sind.

00:26:54: Das heißt wir haben eine Data-Linage von unserem Tool.

00:26:56: ich kann also später bei uns im Tool auf Datenebene runtergehen und habe dann das Datenobjekt.

00:27:02: was ich dort bei uns sehe ist exakt die Datenbankzeile, die in der In der Quellen auch vorkommt.

00:27:08: Das heisst wir haben eigentlich diese aufwendige Transformationen nicht in dieser Form.

00:27:14: Wir sind auch sehr schnell, wir haben zum Beispiel auch das Interessante für Mittelstand was wir eigentlich an Ressourcen, also zugnehmend auf meine Arbeit und auch da, was ich in der Promotion gemacht habe.

00:27:25: Wir katten so ein bisschen die Ressource raus bei Mittelständlern einen Experten zu brauchen, der diesen Event-Lock konzipiert.

00:27:32: Das heißt, wir brauchen mittlerweile nur noch Leute, die sich mit den Quelldaten natürlich auskennen.

00:27:38: Die müssen natürlich wissen welche Tabellen wir brauchen, wo liegen die Daten?

00:27:40: Das brauchen wir schon auch!

00:27:41: Und dann brauchen wir noch jemanden, Ein Prozessmanager, der natürlich auf den Prozess guckt und versteht was sind die Fragestellungen.

00:27:47: Aber wir brauchen eigentlich nicht mehr diesen Process Mining Data-Engineer in der Mitte.

00:27:55: Der

00:27:55: von den Daten der Event Log eigentlich so erstellt das Titel wieder da mit Prozesswarekonstruieren.

00:27:59: Was

00:27:59: jetzt ja dann noch hinzukommt bei uns ist durch diesen Knowledge Graph Ansatz.

00:28:03: Wir können jetzt ja nicht nur die operationalen Daten oder transaktionalen Daten dort reinladen sondern wir kombinieren es auch noch mit unstrukturierten Daten.

00:28:11: Das heißt bei uns kann man jetzt Prozessdokumentation, also SOPs, Prozessbeschreibungen jeglicher Art von Text und auch Bilder.

00:28:18: Kann man jetzt bei uns im Tool noch hochladen?

00:28:20: Wir haben in den letzten Monaten eine relativ sophisticated Pipeline gebaut die dann diese Datenobjekte dann junkt verpackt interpretiert und dann in der Knowledge Grafen an die richtige Stelle abspeichert.

00:28:31: wir haben da so eine Knowledge Hierarchie drin das heißt es gibt Knowledge auf Unternehmensebene wir nennen das Perspektive oder Prozessebene.

00:28:39: Und dann gibt es auch noch Kontextebene auf Schrittebene,

00:28:42: d.h.,

00:28:43: ich kann also Kontext-Pieces oder Dokumente letztendlich an verschiedene Stellen in dieser Hierarchie hängen und dann kann die KI letztendling

00:28:52: ein

00:28:52: Abgleich machen zwischen der operationalen Welt und der Dokumentenwelt.

00:28:56: Ich kann dann hingehen und sagen vergleiche mir den Prozess, den wir hier gerade sehen mit gegebenenfalls Dokumentationen, die ich hochgeladen habe.

00:29:02: wo sind Abweichungen?

00:29:03: wie kann ich die Dokumentationsanreichung?

00:29:06: sehr, sehr gut in diesen Knowledge Grafen mit abspeichern.

00:29:08: Und dann kann man den Knowledge Graf eben auch für andere Fragestellungen nutzen, die nicht unbedingt was mit dem Prozess oder mit Process Mining zu tun haben.

00:29:14: Wir haben da zum Beispiel so ein Jupyter Notebook noch oben drauf.

00:29:17: Das heißt ich kann als Data Scientist jegliche andere Abfragen und Logiken bauen, die halt auf diesen Knowledge Graphen zugreifen?

00:29:29: Es ist schon sehr mächtig, weil theoretisch verbindet ihr damit.

00:29:33: Also was ich auch schön finde, ist das hier halt dort anderswo sagen wir so Data Warehouse ein bisschen endet.

00:29:42: Da kommen halt viele Sachen jetzt mit diesen Datale, exzegentlich muss man die Daten speichern und so weiter und danach machen wir damit eigentlich nichts.

00:29:50: Ich sage immer dass es eigentlich der goldene Graal war weil da sind dort sehr viele Daten und sehr häufig sind ja auch anderes gespeichert.

00:29:59: ... sehr häufig auch die Daten, sag ich mir so mit zeitlichen Unterschieden.

00:30:06: Und dann ist die Frage was kann man mit diesen Daten machen?

00:30:10: Es gibt ja unterschiedliche Unternehmen... ...die dann so ATLs aussetzen und versuchen irgendwie andere Dataviews zu bauen aber es gibt diese Prozessuale Darstellung eigentlich nicht.

00:30:19: Das heißt idealerweise bekommt ihr schon so ein Data Lake auf der ihr euch quasi rauf klatscht... ...und dann könnt ihr versuchen darauf hin quasi die Prozesse zu nehmen.

00:30:27: Was ich halt interessant finde wobei das ist ja schon sehr krasse Theorie, dann nimmt ihr die Dokumentation und versucht von der anderen Seite was wäre eigentlich gedacht?

00:30:36: Angedacht.

00:30:37: Weil ich meine, die Dokumentation definiert die Prozesse wie die theoretisch sein sollen... ...die man halt für ISO oder was auch immer früher gemacht hat.

00:30:45: Jetzt habt ihr die Realität, die in Data Warehaus ist und es gibt ja keine bessere Realität als die, die im Logs, also muss man auch sagen entweder in Logs oder in Datbanks sind.

00:30:55: Und ähm..ja was spannend ist.

00:30:57: dann halt, was mir als erst den Kopf Kommen sind sowas wie Simulationsszenarien.

00:31:02: Weil... Also ich war einmal bei einem Bank hier in München und wir haben uns sehr häufig mit Simulations-Szenarieren beschäftigt, weil es ging damals um so was wie Ablau-Solzins-Bindung.

00:31:17: Jetzt wisst ihr wieder, wie der Prozess quasi abläuft usw.

00:31:19: Und jetzt habt ihr ja sehr viele Kunden, also keine Ahnung, Millionen Kunden oder was auch immer.

00:31:24: Und von diesen Millionen Kunden wenn der Solzins abläuft kann das sein, weil es VIP-Kunst sind und kein Anumrisikokunsten sind.

00:31:34: Und so weiter lädt ihr halb hunderttausend in die Filiale.

00:31:39: Da mit den Regeln zu spielen, wann bekommt die automatische Berechnung?

00:31:44: Wie stellt sich diese Regel?

00:31:46: War eine Hypothese.

00:31:48: wie in aller Welt können wir mit Regeln spielen damit wir der Prozess in Zukunft beeinflussen können dass wir weniger Leute in Bank haben, aber auch das Risiko nicht hören.

00:32:00: Das ist ein super spannendes Szenario, es ist nicht nur okay hier bricht der Prozess sondern was würde passieren wenn wir eine kleine Regel also einen Schritt in den Prozess so verändern, dass wir statt dreizig Prozent bei uns nur zehn prozent bei uns haben, also nur zehn Prozent die Freigaben von mir aus brauchen?

00:32:19: und Da sind wir leider nicht weitergekommen, weil das ist halt auch keine einfache Aufgabe.

00:32:25: Aber ich kann mir vorstellen dass wenn ihr jetzt quasi verlinkt das wie der Prozess theoretisch aussehen soll mit der Realität von mir auch so mit perfekten Modellen.

00:32:33: Weil was ich halt nicht immer schön finde ist dass man vergisst dass manche Prozesse wirklich ein Modell haben und wenn ihr das dann habt dass man halt mit den Prozessen spielen könnte und so ein bisschen sagen kann okay was wäre wenn?

00:32:48: Und dann kannst du auch Zukunft beinflussen.

00:32:50: Ja, es ist im Moment bei uns noch nicht so explizit...

00:32:52: Wahnsinnig spannend!

00:32:54: Ist bei uns im Moment nicht so expezit abgebildet?

00:32:56: Unsere Philosophie ist eigentlich folgendermaßen, dass unser Tool entsprechende Einsichten in den Prozess liefern kann und es hilft dabei Möglichkeiten zu identifizieren wo sich an welcher Stelle sich der Prozess wie verändern ließe Und dann kann man die Beobachtung gehen.

00:33:19: Das heißt, wir haben Monitoring-Funktionalitäten in unserem Werkzeug und es ist ganz wichtig dass die Leute ins Tun kommen.

00:33:28: Das heisst das in nicht einer virtuellen Welt sondern in der realen Welt experimentiert wird um zu gucken wie gewisse Maßnahmen ihre Wirkung entfalten.

00:33:40: mit den entsprechenden Monitoring Möglichkeiten bei uns im Werkzeug hat man dann die Messpunkte umzusehen, ob der Nutzen sich tatsächlich in einem gewünschten Maß einstellt.

00:33:52: Und das ist ein ganz wichtiger Mechanismus schnell ins Tun zu kommen und du hast es ja im Prinzip auch ein bisschen zwischen den Zahlen gesagt mit dem weiterkommen oder nicht weiterkommen.

00:34:08: Man muss in den realen Prozess kommen und solange mal in der virtuellen Welt bleibt Und dort Ideen ausprobiert und Ideen formuliert, verliert man Zeit einen echten Unterschied im Prozess zu machen.

00:34:24: Das ist ganz wichtig ins Tun zu kommen.

00:34:27: Das heißt natürlich auch dass die Leute mit so einem Werkzeug wie bei uns arbeiten das im Prinzip vom ersten Tag an mitgedacht werden muss.

00:34:39: Wir sehen jetzt viel mehr, wir sehen viel präziser was im Prozess los ist.

00:34:44: Wer macht mit diesen Einsichten eigentlich etwas?

00:34:48: So dass sich am Endeffekt der Prozesserfolge einstellt und das ist eine wichtige Gesamtkonfiguration die man mitdenken muss.

00:34:57: Das wirklich Prozessverbesserung am Ende runter fällt und das is was wir natürlich wollen.

00:35:08: Spammeln!

00:35:09: Also jetzt ein bisschen weg von den technischen und Lösungs-Teilen, weil da könnte ich wahrscheinlich noch weitere Stunden mit euch reden.

00:35:16: Jetzt habt ihr gegründet vor drei Jahren?

00:35:19: Früher... ...twanzig-einundzwanzig!

00:35:20: Tatsächlich schon... also

00:35:22: fünf Jahre.

00:35:23: Genau.

00:35:24: Das habt ihr vor fünf Jahren gegründe.

00:35:26: Ihr habt einen supergeilen Unterstützer gehabt, habt ihr selber gesagt.

00:35:32: Wir haben Nicht vor langer Zeit in den Informationen gelesen, dass die jetzt eine Million bekommen hat.

00:35:39: Wenn man sich auf die fünf Jahre zurück schaut wie war die Reise?

00:35:48: Ich kenne Jan von LinkedIn und von solchen Teilen halt schon weil ich meine das ist extrem bekannt.

00:35:57: Wir haben uns glaube ich erst mal letztes Jahr wirklich kennengelernt, wo wir eine erste Austausche hatten und dann warst du bei uns im Podcast.

00:36:04: Wo wir die Professorin da reingemacht haben aber halt so mit den Oräern habe ich dich lange nicht verbunden.

00:36:10: Und wie war die Reise für euch?

00:36:12: Wie waren die Anfänge?

00:36:14: Und wie fühlt sich das jetzt an nachdem ihr die nächste Runde geschafft habt?

00:36:24: Die Reise war eigentlich, also das Gute ist natürlich wir sind.

00:36:27: Wir klingen vielleicht immer auf dem Papier vielleicht schon ein bisschen älter?

00:36:30: Also wir haben nicht die klassische Start-up Story sozusagen.

00:36:34: Wir sind nicht den klassischen Start-Up weggegangen, sondern ein Thema All In und jetzt geht es ab und jetzt müssen wir Vollgas geben, sondern wir sind so ein bisschen natürlich schrittweise aus der akademischen Welt rausgerutscht und haben da ja aus einem Safe Space vielleicht aus der Universität haben wir dann uns rausentwickelt.

00:36:53: Ich habe ja zum Beispiel bis, wann war das?

00:36:54: Bis Ende vierundzwanzig glaube ich Jahren oder hab' ich noch meine Promotion auch an der Humboldt-Uni fertiggemacht Genau also auf dem Papier vielleicht ein bisschen älter.

00:37:03: Wir haben das eben, ja wir haben das ein bisschen den hybriden Ansatz gewählt Und haben auch relativ schnell in Österreich dann so ein Forschungsförderungsprojekt gewonnen.

00:37:11: Das ist von der FFG, ja Forschungs- förderungsgesellschaft mit der wir halt uns auch sehr auf die Forschung ein bisschen fokussiert hatten das heißt das Thema Sales und Marketing und Markteintritt erstmal so ein bisschen hinten angestellt haben weil wir natürlich gegen große Player unterwegs sind.

00:37:25: es heißt wir müssen technologisch natürlich was auf die Beine stellen was da irgendwie mithalten kann.

00:37:29: Also wir reden ja hier über Ceylonis und SAP, SAP Signavio und solche Unternehmen.

00:37:35: Da steckt schon ein bisschen mehr Geld dahinter als diese...

00:37:38: Da ist schon sehr viel drin!

00:37:39: Und dann

00:37:40: muss man natürlich erst mal mit einer Idee kommen und das auch immer Enterprise ready machen.

00:37:44: Wir müssen gewisse Datenkapazitäten verarbeiten können.

00:37:48: Da muss einfach eine gescheite IT-Architiktur dahinter stecken.

00:37:54: Da haben wir uns ein bisschen jetzt drauf fokussiert und das Forschungsprojekt lief eigentlich auch noch bis Ende vierundzwanzig.

00:38:02: Wir sind dann schrittweise in Richtung Markt gegangen, haben die ersten Kunden gewonnen und haben nach diesem Projekt diese Runde eigentlich geraced mit interessanten Business Angels.

00:38:13: Wir haben extra nicht diese VC-Route gewählt sondern wir haben gesagt, wir holen uns jetzt ein paar Leute rein, die aus dem Mittelstand kommen, die Connections haben diesen triple-triple, double-double Weg.

00:38:25: Denn ein klassisches VC gestütztes Startup durchlaufen muss auch nicht unterstützen sondern ein bisschen den solideren Weg einschlagen wollen.

00:38:33: für den haben wir uns entschieden.

00:38:34: und jetzt geht es eben darum in den Markt zu gehen.

00:38:38: das heißt wir müssen jetzt Customer Success Wir müssen Vertriebe, wir müssen Marketing aufbauen.

00:38:42: Das sind auch sicher nun mal die Themen die uns als Akademiker am schwersten fallen.

00:38:48: Es ist immer das schwierige akademische Start up irgendwie auf Vertrieb zu trimmen, das ist sicher die größte Herausforderung.

00:38:54: Weil wir alles verkopfte Wissenschaftler sind.

00:38:59: Na ja so wichtig kennen gelernt haben würde ich das nicht unterschreiben.

00:39:03: und du hast auch nicht so viele Publikationen wie Jan hier also da kannst du es quasi der Level hast.

00:39:11: dann bist du glaube ich erstmal

00:39:12: auf der

00:39:13: ersten Stufe.

00:39:16: aber ich muss ehrlich sagen ich finde der Ansatz cool weißt Du weil Ich kenne, es ist jetzt auch eine ganz komische Zeit.

00:39:25: Also ich meine ihr seid so präsent geworden in der Zeit wo er jetzt gekommen ist und alles.

00:39:30: und du hast ja selber gesagt, ihr habt jetzt auch AI Features eingebaut und so.

00:39:34: Und ich meine auch Graf-Tatbangen sind jetzt noch nicht neu aber sichtbar würde ich sagen die jetzt nicht so unglaublich.

00:39:43: Obwohl man sowas wie nie auf Roger Kent.

00:39:45: Also irgendwie habt ihr da richtige Zeitpunkt getroffen wurde.

00:39:47: ich schätzen Ich finde diesen Ansatz, du musst alles riskieren.

00:39:54: Also so diesen Hardcore, alles riskierend, alles reinwerfen.

00:39:59: Sechshundert Stunden pro Woche arbeiten in Büro schlafen und so weiter muss nicht immer sein.

00:40:04: also du hast manchmal auch Leute die einfach andere ansatz wählen und das sind auch hervorgeregt was auch leute die bisschen erfahrung mitbringen oder halt auch andere weggehen, eine andere art von risiko wenn dann auch die Firmen, weißt du, erfolgreich sind.

00:40:18: Weil das zeigt, dass es nicht so sein muss, weisst du?

00:40:21: Dass nicht immer nur zwei junge Leute aus Uni gründen mussten... ...dass es vielleicht doch auf Vierzigjährige sein können oder vielleicht auf Fünfzigjährigen sein kann und dass du vielleicht nicht einfach komplett sagen musst,... ..."Du darfst keine Kinder haben", "...du darfst kein Freizeit haben".

00:40:34: Und du musst keine Ahnung erstmal nur... äh... wirst du Tüten zu besen in der Richtung damit du Erfolg haben kannst, weil wenn du nicht leidest und so richtig leid ist, dann kannst du keinen Erfolg haben.

00:40:46: Das sind hoffig, dass ihr erfolgreich werdet.

00:40:48: Nur das, was man sagen kann... Man muss nicht immer leiden!

00:40:51: Es geht auch anders.

00:40:52: Es gibt immer unterschiedliche Wege und manchmal muss man auch Glück haben.

00:40:56: Eines der Learnings, warum das jetzt glaube ich nicht so schlechter Ansatz ist, ist halt nun mal in unserer Branche, dass Saleszyklen lang sind.

00:41:05: D.h.,

00:41:05: man kommt nicht mit dem Hammer.

00:41:07: Man kann nicht irgendwo reinlaufen und sagen, jetzt lass uns mal ein Process Mining Projekt machen.

00:41:11: Das funktioniert leidend.

00:41:12: Das ist einer der Learning's.

00:41:14: Wir müssen den Trust aufbauen, wir müssen die richtigen Zeitpunkt abwarten bis eine Lizenz bei einem anderen Unternehmen nach drei Jahren ausläuft und die das Ding neu ausschreiben.

00:41:25: Das haben wir gelernt.

00:41:25: es geht nicht schnell weil wir ja auch mit Process Mining an den Kerne eines jeden Unternehmens sind in der Daten die hochgradig sensibel sind.

00:41:32: da macht jetzt niemand mal eben schnell kurz obendrauf ein POC sondern das steckt schon bisschen.

00:41:37: Da steckt schon ein bisschen was dahinter, man muss durch einige Leute durch.

00:41:40: Man muss durch eine IT durch und einen Betriebsrat durch.

00:41:42: Das dauert!

00:41:43: Deshalb haben wir diesen Aufbau auch irgendwie auf LinkedIn einiges.

00:41:48: Wir machen Events

00:41:48: usw.,

00:41:49: das dauert... Und dann irgendwie bei manchen Kunden, die wir haben, haben wir drei Jahre gesprochen.

00:41:54: Also Saleszyklus von drei Jahren, absolute Katastrophe wenn man sich das natürlich so aus einer Sales-Perspektive anschaut.

00:41:58: aber es ist so.

00:42:00: Und irgendwann kommt's dann aber dazu.

00:42:04: Aber ist leider in unserem Bereich überall?

00:42:09: Also wenn man sich der BPM Universum anschaut, ob das jetzt ein BPM Tool ist.

00:42:15: Wo du vor fünf Jahren angefangen hast deine Prozesse zu machen und deine Prozesslang hat und so weiter.

00:42:20: Wenn jetzt jemand mit einem innovativen Tool kommt dann brauchte auch diese Lücke zu treffen.

00:42:26: Selber wahrscheinlich nach drei Jahren weil erster Jahr ist Ausschreibung.

00:42:30: Dann kommt der erste Use Case, dann hast du etwas gemacht.

00:42:34: Und dann sind die, die das freigegeben haben, sagen sie in Unternehmen und die wechseln auf keinen Fall Lösungen was die freigeben haben so.

00:42:41: Also ich würde drei bis fünf sagen ist der richtige Zyklus.

00:42:45: Das hast du genauso bei Prozessorchestration.

00:42:48: also du hast eine der Tools eingeführt ob das jetzt Open Source Tool oder ein Enterprise an Amerika einen Europäer wie auch immer.

00:42:55: Dann hast du deine erste Prozesse automatisiert.

00:42:58: Und so nach drei, vier, fünf Jahren von großen Projekten sind alles mega große Projekte.

00:43:02: Es sind auch keine kleine Projekts.

00:43:04: Das kannst du nur nicht mit zwei Mantis machen.

00:43:06: Komm halt an den Scheiben und sind wir noch auf dem richtigen Weg.

00:43:09: Sondern wie vielleicht nicht ein anderer Tool nehmen?

00:43:10: Und ihr seid genau in der gleichen Bereich wenn ich jetzt einen Process Mining-Tool ausgewählt habe.

00:43:14: Ich hab' noch bisschen Pech weil die anderen sind ultra teuer.

00:43:18: Also ich weiß jetzt nicht ob ihr auch ultra teurer seid... Aber wenn man die ausgewählt hat, dann hat man sich schon extrem viele Gedanken gemacht.

00:43:26: Also extrem viel, weil die Lizenzkosten und so weiter sind auch zu hoch.

00:43:30: Dann brauchst du halt diese ganze Data-Engineers.

00:43:32: Du brauchst schon halt... Die Entscheidung ist auch nicht leicht.

00:43:36: also ich kann viele Unternehmen, die gerne Prozessmeining hätten am Ende haben sie aber gesagt können wir uns nicht leisten.

00:43:42: Weil es ist halt mächtig, man kann auch sehr viel damit schaffen, aber ist halt auch eine teure Entscheidung.

00:43:49: Und dieses Zyklus ist da und ich finde, man muss Passion haben.

00:43:54: Wenn man das machen will und da etwas aufsieht, dann muss es doch nicht der nächste Ding sein.

00:44:01: Da dauert es ein bisschen länger.

00:44:03: Dann ist die Frage, man kann auch lernen... Was mich noch interessieren würde?

00:44:07: Was sind eure kurze Projekte, die ihr jetzt habt?

00:44:09: Also wo ihr sagt okay, da sind wir drin, dann war das von mir aus ein Newscast für Retail oder was auch immer Und das war richtig cool, weil wir da etwas richtig getroffen haben.

00:44:19: So eins oder zwei, wo ihr sagt, boah, das war mega geil!

00:44:22: Da haben wir uns wirklich glücklich gefüllt.

00:44:25: Ja ich kann mal zum Beispiel sagen, dass wir gerade bei einem mittelständischen produzierenden Unternehmen unterwegs sind, in dem wir eigentlich die ganze KI und Automatisierung und auch Datenarchitektur thematik mit betreut haben, eigentlich von Anfang an.

00:44:45: Also da ging es auch darum Data Warehouse aufzusetzen.

00:44:47: wir haben uns dann die Datentransformationsprozesse auch mit begleitet.

00:44:50: das heißt es gibt dann quasi irgendwo eine Abzweigung ne?

00:44:52: Eine Zweig geht Richtung BI die Daten der andere geht eben Richtung PI.

00:44:56: Das ist haben wir mit gestaltet.

00:44:57: Dann haben wir auch für diesen Kunden zum Beispiel Unser KI-Chat heißt Minerva, die Göttin der Weisheit.

00:45:04: Das heißt wir haben auch diesen KI Chat jetzt so ausgebaut dass man den im Unternehmen nutzen kann als klassischen KI Chat mit Multi LLM Funktionalität.

00:45:13: Wir haben dann noch eben für Corporates, für den Corporate Bereich dort eine starke Anonymesie oder Datensicherheitskomponente eingebaut das man entscheiden kann welche Daten wandern in ein amerikanisches LLm?

00:45:23: Oder welche Genen richtungen unseres lokalen LLms, die wir komplett eigen für Kunden hosten?

00:45:28: Das haben wir gemacht und Da starten wir, also parallel dazu natürlich auch noch dann die Process Mining und Process Intelligence Thematik wo uns wirklich die Klassiker Order to Cash Purchase to Pay angucken.

00:45:37: Das war wirklich sehr spannend!

00:45:39: Und jetzt geht es eben auch da rein... Wir sind jetzt dabei auch Partner mit reinzubringen in das Thema Workflow Automation, dass man eben die ganzen Technologie miteinander verknüpft.

00:45:49: Anderer spannender Case den wir jetzt auch gemacht haben bei einer Bank, wo wir mit unserem Ansatz glaube ich einen ganz guten Nerv getroffen haben weil bei Banken Zumindest in unserem Fall jetzt nicht so stark um Performance und Optimierung von Durchlaufzeiten, sondern sehr stark um das Thema Compliance.

00:46:04: Das heißt dort sind wir wirklich auf IT-Prozessen drauf, Changeprozesse, Release, Issue... Und diese ganzen Thematiken zu gucken.

00:46:13: wo gibt es Abweichung?

00:46:14: Wo gibt's verbotene Rücksprünge?

00:46:16: Wo gibts Reihenfolgefähler?

00:46:17: Wo springen Leute zwischen irgendwelchen Statuswerten die ganze Zeit hin und her?

00:46:22: Und deshalb konnten wir glaube ich sehr gut visualisieren und darstellen.

00:46:25: also Wir sind aktuell sehr breit und sehr agnostisch aufgestellt.

00:46:28: Kann man als Vorteil, kann man als Nachteil sehen?

00:46:33: Ja.

00:46:33: Also werdet ihr sehen das ist ein Lernweg.

00:46:36: aber was?

00:46:36: ich habe noch eine Frage an dich und dann muss mir leider heutige Folge benden und zwar also du hast jeden wann angefangen zu forschen in diesem Bereich obwohl da schon so viel war.

00:46:47: also jeden etwas hat dich gestört.

00:46:49: der Lukas ist später dazu gekommen.

00:46:51: deswegen bekommst du diese frage wie ist es so gesagt mr dein baby jetzt so in lilanen zu sehen Also lebendig, dass er da ist.

00:47:01: Dass voran du einige Jahre von... Da fällt mir was ne?

00:47:07: Also das will ich da etwas machen.

00:47:09: Da muss noch auch anderen Weg geben über diese ganzen Forschungen und es waren sicherlich nicht wenige Doktoranden die du hatte.

00:47:16: Es waren sicherly nicht weniger Masterarbeiten, die auf dem Weg sind.

00:47:19: Das waren sicherliche nicht wenigen Ideen, die du halt Challenge hast.

00:47:22: Wie ist das jetzt auf einmal so ein Startup wie Norea dazu haben wo du sagst Boah, der könnte wirklich funktionieren.

00:47:31: Das ist einerseits cool das sozusagen greifbar zu sehen weil wir beschäftigen sich mit Prozessen.

00:47:39: Prozesse sind ja etwas hochgradig abstraktes und so ein Prozess kannst du nicht einfach mal irgendwie ein Foto von einem Prozess machen sondern das ist eigentlich das Kernproblem bei Prozessen.

00:47:52: Wir brauchen irgendeinen Übersetzungsmechanismus, dass das Prozessmodell sichtbar wird.

00:47:58: Es ist ja so ein bisschen wie Geheimschrift auf dem Papier, man sieht sie nicht und muss dann halt irgendwas drüber streuen.

00:48:04: oder noch einmal kannst du es lesen.

00:48:05: Das ist hier bei Prozessen überall auch so.

00:48:10: Und die Prozesse jetzt dann bei einzelnen konkreten Unternehmen sichtba zu machen und im Werkzeug zu sehen, das ist natürlich ein schönes Erlebnis.

00:48:24: Andererseits sind wir in der Forschung natürlich auch immer am Weiterdenken.

00:48:28: Das heißt, jedes Ergebnis ist ein Zwischenschritt und löst eine Handvoll von neuen Ideen aus.

00:48:35: und das vorallengene Darstellungsformen weiterzuspielen noch cleverere Möglichkeiten zu finden, das eine oder andere sichtbar zu machen was man wirklich aus einer Managementperspektive herbraucht ist für uns ein ganz großer Auftrag, wir schrauben da im Moment auch an einigen Dingen im Hintergrund und wahrscheinlich sehr bald gibt es da neue Dinge zu sehen.

00:49:01: Und dann bin ich gespannt wie es euch gefällt wenn wir die Prozesse noch besser sichtbar machen und noch bessere Einsichten liefern.

00:49:11: Also BAPEMAN drei Punkt Null?

00:49:12: So würde

00:49:12: ich's nicht nennen!

00:49:13: Nein,

00:49:15: über BAPemann sprechen

00:49:17: wir nicht...

00:49:19: Aber du redest schon darüber, wie wir quasi neue Notationen schaffen.

00:49:24: Wie wir die Prozesse darstellen können?

00:49:28: Das finde ich cool!

00:49:28: Weil viele Leute fragen uns... ...wie wir in der Richtung denken und ich glaube... das ist ja eine Frage, die man in Google schon sehen kann.

00:49:39: Jeder neuen Unternehmen macht einen anderen Workflow.

00:49:42: Und die Frage ist wann kommt wieder so etwas wie Standardisierung?

00:49:45: Weil es ja standartig weg.

00:49:46: Das war erstmal irgendwie bricht sich dieser... unglaubliche Koppelung an BPMN, was wir hatten die letzten zwanzig Jahre.

00:49:55: Wo wir halt immer gedacht haben dass wir alles damit schaffen und dann war halt so etwas im Moment kurzzeitig da eine meiner Lieblingsnotationen.

00:50:03: aber trotzdem haben alle gesagt das muss man alles wieder in BPMM reinpflanzen und es ist der einzige Weg.

00:50:08: Und auf einmal siehst du ja, dass was ihr da macht.

00:50:11: Das was Salonis macht auch das was APN macht... ...das was UIPad macht, das war es N-acht N macht.

00:50:17: Also jede einzige neue Tool kommt mit eigener Notation.

00:50:21: Das kann man kritisch oder auch nicht kritisieren und irgendwann kommst sowas wie eine Idee.

00:50:25: Wie könnte man die wieder zusammenbekommen?

00:50:28: Wo sind die Nuancen wo die ähnlich sind?

00:50:30: Deswegen bin ich gespannt, was du da wieder rausbrängst für der XMM.

00:50:39: Cool!

00:50:40: Also...

00:50:44: Vielleicht um es ein bisschen anzudeuten, wo die Gedanken hingehen.

00:50:49: Das Hauptproblem mit BPMN ist, dass dort einige Dinge, die unheimlich wichtig sind aus einer Managementperspektive nicht sichtbar sind.

00:50:59: Sei's die Zeitabstände zum Beispiel und

00:51:04: das

00:51:04: ist ganz wichtig, dass wir die Sachen reinkriegen.

00:51:07: Ja ich würde das anders nennen.

00:51:08: Ich würde sagen, dass man viele Sachen heute gar nicht lösen würde?

00:51:11: Aus so etwas wie Zuordnung zu richtigen Personen, wo du sagst okay es gibt ja halt andere Arten von, keine Ahnung Urlaubsvertretung und alles was du fast in jedem Tool hast oder halt sowas wie Flexibilität.

00:51:22: Also ich bin ein absoluter Gegner vom Ad hoc Subprozess.

00:51:26: Und weißt du unähnlichen Teilen?

00:51:27: Oder wie stellst du überhaupt Datenobjekte zur Verfügung die du wieder verwenden willst?

00:51:31: Das haben wir auch nicht gut gemacht.

00:51:33: Ich meine ein Dokument ist halt einfach nicht genug.

00:51:38: Ich bin gespannt.

00:51:39: Wir sehen das überall, also fast jeder Low Code-Tool hat so was irgendwie und deswegen ist es schon spannend zu sehen wie sich das entwickelt wo man dann wieder gemeinsame Sprache findet oder ob sich die gar nicht finden.

00:51:53: Also ich bin da ziemlich offen und finde sie eigentlich ziemlich cool Aber in dieser Hinsicht hat mich sehr viel gefreut, dass ihr da wart.

00:52:01: Ich wünsche euch viele Folgen!

00:52:02: Ich hoffe, dass ich selber ein Rare mal im Projekt erlebe So wie die anderen auch.

00:52:10: Ich würde mich auch wünschen, wenn ich euch in September sehe.

00:52:12: Ich weiß nicht ob ihr kommt aber wäre cool.

00:52:15: und ja noch viel Erfolg damit das cool wird.

00:52:19: also ich bin echt gespannt dass sie irgendwann halt live zu sehen.

00:52:23: In Projekt aber ist es nicht so im Leben.

00:52:25: Ja auch jederzeit!

00:52:27: Vielen Dank für deine Zeit!

00:52:31: Sehr gerne!

00:52:33: Also für unser Tour noch einen schönen Tag Und bis zum nächsten Mal.

00:52:37: Tschüss!