Prof. Dr. Jan Mendling - Process Mining, KI & Datenbanken

Daniel Matka: Einen wunderschönen guten Tag liebe Zuhörer unseres Podcasts. Die Prozessphilosophen sind zurück zum zweiten Teil unserer Spezialfolge mit Professor Jan Mendeling. Wir haben die erste Episode oder in der ersten Episode haben wir uns eher auf die Vergangenheit konzentriert und wir haben sie mit einer offenen Frage beendet. Ich bin gespannt, was die Zahlen in unseren Kommentaren sind, was die Schätzungen sind, wie viele Paper oder Veröffentlichungen allgemein schon mit dem Namen Professor Mendling veröffentlicht worden sind. Hilf uns, klär uns auf.

Jan Mendling: Äh ja, gute Frage.

Matúš Mala: was wir schon machen, herzlich willkommen zu unserer zweiten Folge. Also hallo Jan.

Jan Mendling: Hallo, Hallihallo. Ja, grüß euch. Wir steigen wieder ein ins Prozessmanagement und eine Möglichkeit, diese Frage zu beantworten und da behilfe ich mir tatsächlich jetzt auch gerade selber. Also ich weiß so ein bisschen so die Größenordnung. Es gibt so verschiedene Verzeichnisse, in denen man nachschauen kann, wie viele Publikationen einzelne Leute geleistet haben. Eins davon ist DBLP. Da sind Allerdings lediglich die Publikationen aufgeführt, die direkt aus der Informatik stammen und ich habe jetzt mal als Alternative ins Google Scholar reingeschaut. Das ist zwar nicht perfekt, weil da manche Referenzen nicht sauber ausgelesen werden, aber bei

Daniel Matka: Also wenn ich mich nicht irre, ist es nicht einstellig und es ist auch nicht zweistellig. Ja.

Matúš Mala: Das definitiv nicht einstellig. Das ist auch nicht einstellig.

Jan Mendling: Jaja, genau richtig, das stimmt. in Google Scholar sind 741 Einträge drin, aber da sind auch einige Unsauberkeiten drin, weil Google Scholar diese Referenzen automatisch ausliest und manche Sachen da nicht richtig zuordnet. Also wir sind ungefähr bei knapp 600 wahrscheinlich. das irgendwie nachzuzählen, ist der Will van der Aelst ein bisschen akribischer und der nummeriert seine Artikel alle durch und gibt sie als PDF auf seine Website. Insofern kann man das bei ihm sehr leicht nachvollziehen. Ich bin da nicht so akribisch wie er.

Matúš Mala: Bist du nicht wie der Pelle bei Fußball, dass du deine Tore zielst?

Jan Mendling: Ich weiß nicht, ob der Pelé, die selber gezählt hat, der hat sicherlich den Komfort gehabt, dass irgendwelche anderen Menschen das für ihn tun. Da musst du das nicht selber machen. das selber irgendwie zusammenzutragen. Also in meinem CV stehen irgendwie alle drin, aber das ist jetzt, ich sag mal, mein Schaffen. Ich schaue jetzt auf mein Schaffen jetzt auch ein bisschen anders als da die exakte Zahl irgendwie zu wissen. Es gibt so ein paar Beiträge, für die ich mich irgendwie so besonders begeister und das ist dann eher so mein Blick auf mein Werk. Welche Arbeiten fallen mir ein, die ich besonders cool finde aus irgendwelchen Gründen. Und das ist, glaube ich, dann auch eine bessere, bessere, informativere Sicht, als jetzt da exakt die Zahl zu wissen.

Matúš Mala: Aber wenn wir das jetzt mathematisch angehen, damit es spannend ist für jemanden. Du hast ja gesagt, hast 2007, glaube ich, promoviert, also dein Teil. Ich glaube, die meisten Publikationen stammen dann, sagen wir mal, aus der Zeit während der Promotion danach. Das heißt...

Jan Mendling: 2002 habe ich meine erste kleine Publikation getätigt.

Matúš Mala: Wenn wir die Rände wegnehmen, sind das so 600 Publikationen in 20 Jahren. Das macht so 30 Publikationen pro Jahr. Wenn man nimmt, dass du auch Urlaub machst, 3 Publikationen pro Monat, das ist schon eine beeindruckende Nummer. Das ist echt unglaublich. Wie schaffst du das?

Jan Mendling: Ja, lass uns die Zahl vielleicht ein bisschen einordnen. Also es ist jetzt nicht so, dass hier 600 Publikationen existieren, an denen ich komplett alleine gearbeitet habe. Das ist bei uns in Informatik so das typische Arbeiten. Wir arbeiten in Teams zusammen. Viele von den Publikationen haben deshalb auch drei, vier, manchmal auch fünf oder sogar mehr Co-Autoren. Dieses Autoren-Team deckt verschiedene Kompetenzen ab für die jeweilige Fragestellung und das kann im Prinzip sich so in einem Dreieck bewegen, dass jemand, der in so der Autorenliste drin ist, sich entweder erstens in der theoretischen Diskussion, also sozusagen in der Literatur gut auskennt, zweitens mit dem methodischen Ansatz besonders gut vertraut ist, der für die jeweilige Arbeit erforderlich ist und Drittens für den technischen Lösungsbeitrag, der da drin ist, wesentlichen Beitrag leistet. Und das führt zuerst mal dazu, dass für viele Arbeitens tatsächlich dann auch schon Sinn macht, so ein Autor und Team von drei Leuten zu haben, die diese drei verschiedenen Facetten abdecken. Meine Rolle in diesem Dreieck hat sich natürlich über die Zeit auch so ein bisschen verändert. Am Anfang habe ich natürlich meine eigenen Arbeiten verfolgt und habe dann Leute dazugezogen, die halt mehr Erfahrung auf der methodischen oder auf der Literaturseite hatten. Und insofern entstanden also viele so Dreiecksautorenschaften damals, wo ich sozusagen das Gros der operativen Arbeit dann geleistet habe an den jeweiligen Forschungsarbeiten. Und es hat sich jetzt natürlich schon seit längerer Zeit natürlich auch verschoben, dass viele von den Leuten, die bei uns im Team arbeiten, operativ an ihrer Doktorarbeit arbeiten oder in der Postdoc-Rolle ihre eigenen Studien durchführen und wo ich dann in die Rolle komme, wo ich dann mehr als so entweder den breiteren Literaturüberblick abdecke oder

Jan Mendling: den methodischen Fokus und so entstehen dann halt diese Arbeiten dann auch immer dieser Co-Autoren schafft und falls du dich ja darum sorgst, ob ich auch irgendwann noch schlafe in meinem Leben, dann ist die Antwort ja und das erklärt sich dann auch, wenn du diese 30 pro Jahr dann quasi sozusagen im Geiste durch drei teilst, durch diese drei Rollen, dann glaube ich ist das Ganze dann auch schon wieder ein bisschen überschaubarer und dann glaube ich sieht man auch, dass das

Matúš Mala: Hehehe.

Jan Mendling: jetzt auch kein Hexenwerk ist, sich das dadurch ergibt, dass ich natürlich auch in meiner Rolle am Lehrstuhl, wir haben ungefähr zehn Leute, die an Promotionen arbeiten gleichzeitig, die also fortlaufend Arbeiten voranbringen, wo ich dann halt auch eine Rolle spiele, diese Themen inhaltlich zu entwickeln und die beim Schreiben begleite und beim Ausführen der Studien und insofern kommt dann halt auch so eine zahl zusammen ohne dass das jetzt irgendwie gänzlich fragwürdig erscheint ja

Matúš Mala: Und unmöglich ist. Nein, das war auch nicht die Intention. Ich würde eher sagen, die Langlebigkeit in Sport ist auch hier. 20 Jahre so viel zu leisten ist jetzt nicht wenig. Ich dürfte auch bei ein paar Arbeiten Co-Autor sein, deswegen weiß ich, dass es so geht. Manchmal muss man mehr machen, manchmal weniger. Aber trotzdem, 600 ist schon eine sehr, sehr schöne Nummer. Daniel hat gerade herausgesucht, wie viel er will. Das ist noch weiter. Da hast du noch was vor, wenn du ihn einholen willst.

Jan Mendling: Haha.

Jan Mendling: Jaja, seitdem ich Willkenne hat er immer doppelt so viele. Das hat sich über die 20 Jahre nicht verändert.

Matúš Mala: Hahaha!

Matúš Mala: Sehr gut. Kommen wir aber zu den spannenden Themen. Was wir sehr gerne fragen ist, du hast ja viel gesehen. hast ja gesagt, okay, angefangen mit EPKs. Du warst auch immer wieder mit Wilding Contact. Du hast diesen Austauschformat gemacht. BPM hat sich in letzten 20, 25 Jahren sehr, sehr entwickelt. Wir haben natürlich sehr viele neue Basswords entwickelt. Da sind wir jetzt wahrscheinlich die beste Disziplin. Aber unabhängig davon haben wir Business Process Management, hast schon gesprochen über die Entwicklung von Orchestration Tools wie Camunda, Flowable, Activity, auch immer. RPA ist gekommen. Jetzt haben wir neue Begriffe wie Boat, Automation Fabrik und so weiter. Hyper Automation, ganz ganz wichtig. Jetzt kommen wir zu AI oder AI Workflow Automation. Process Mining und Process Intelligence hat sich entwickelt. Die Frage ist in der Richtung, was glaubst du, was wird jetzt quasi passieren in unserer Welt die nächsten Jahre?

Jan Mendling: Ja, glaube, ganze KI-Diskussion ist im Moment eine Diskussion,

Jan Mendling: sich stark an einzelnen Funktionalitäten entlanghangelt. Das heißt, verschiedene Arten von Vorhersagemodellen rechnen zu können, verschiedene Möglichkeiten generativ Informationsartefakte zu erstellen. Und das sind im Moment Bausteine, die kleiner sind als Geschäftsprozesse. Und das ist, glaube ich, die größte Herausforderung. für die kommenden Jahre, Muster zu entwickeln, Muster zu verstehen, wie diese kleineren Bausteine sich zu größeren Prozessen sinnvoll in gewissen Bereichen zusammenstöpseln lassen. Und das weiß ich auch noch nicht genau, wie das sein wird. ist eine Sache, glaube ich, die spannendste Frage für unser Feld ist. Wie sieht Prozessmanagement in fünf Jahren aus, wenn diese Bausteine ihren Platz gefunden haben im Repertoire von jemanden, der Prozesse umsetzt und verbessern möchte? Und es heißt umgekehrt aber auch, dass die Fragen, die wir uns stellen müssen, weiterhin dieselben sind. Das heißt, wenn ich in der Verantwortung bin, mein Geschäft gut zu organisieren, wenn ich in der Verantwortung bin, meine Produkte und Dienstleistungen zu gestalten, sodass Kunden sich dafür begeistern, dann muss ich mir die Frage stellen, wie nutze ich diesen Baustein?

Daniel Matka: Ahem.

Jan Mendling: dass ich gewisse Dinge tun kann mit KI basierten Lösungen oder KI basierten Werkzeugen. Wo baue ich die ein? Wie verändere ich die Übergabepunkte, die Schnittstellen zu anderen Bereichen da drum herum? Das heißt im Endeffekt stelle ich mir weiterhin fortlaufend die Frage, wie müssen denn meine Prozesse aussehen? Und diese Frage nach dem wir müssen meine Prozesse aussehen ist eine wichtigere und größere Frage als sich zu fragen, naja, wenn ich jetzt meine Prozesse als gegeben nehmen würde, wie kann ich denn diese gegebenen Prozesse einfach mit diesen Werkzeugen vielleicht irgendwie zehn Prozent schneller oder effizienter oder hochwertiger machen? Sondern diese Frage führt uns so ein bisschen da zurück, zumindest in die Denkweise, wobei die Methodik sich da bisschen kritischer, also in die Denkweise des Business Process Re-Engineering, wo Hammer und Champy mir auch sehr plakativ gesagt haben, don't automate obliterate. Also das heißt, wir müssen, wir können ja einfach so die Prozesse nehmen, wie sie sind. und dann die die absurden Prozesse automatisieren, dann haben wir einen absurden automatisierten Prozess, sondern wir müssen uns grundlegend fragen, können wir das Problem, weshalb dieser Prozess existiert, nicht auf eine andere Art Weise lösen, die schneller, effizienter, schlanker etc. ist? Und die Frage müssen wir uns stellen, sonst stehen wir nämlich dann in zehn Jahren da und haben haben immer noch hier in manchen Bereichen die absurden Prozesse, die wir heute haben, die immer noch so absurd sind, aber wo KI irgendwie so einzelne Schritte da drin irgendwie automatisiert oder verbessert, da sind wir nicht wirklich einen großen Schritt weiter dann. Also wir müssen uns grundlegend fragen mit diesen Fertigkeiten, die wir dann jetzt zur Hand haben oder zur Hand kriegen, wie können wir Dinge grundlegend anders machen?

Jan Mendling: so Ziele anders erreichen, weil gewisse Sachen jetzt möglich sind.

Matúš Mala: Das hast du sehr schön gesagt und wir sehen das auch in letzter Zeit. Die Frage, ich weiß nicht ob das bei dir auch so war, aber so vor zwei Jahren, wo AI gekommen ist, wir haben das in erstem Tag schon angesprochen. Viele sind gekommen und haben gesagt, naja jetzt brauchen wir kein Prozessmanagement, das wird alles gemacht und so weiter. Und letztes Jahr haben mich viele Leute gefragt, ob ich Angst habe meinen Job und ich sage, nee, an sich überhaupt nicht. Weil wenn man sich anschaut, wie sich auch AI entwickelt, komischerweise sehen wir da auch wieder Workflows. Es sind ja eigentlich neue Modelle, die entstehen. Und am Ende genau das, was du beschrieben hast, AI ist vergleichbar mit RPI, nur halt viel, viel mächtiger. Aber es sind kleine Teile, die wir doch zusammen verbinden müssen mit großen Geschäftsprozessen. Und die Fragen bleiben. Also wenn ich den Prozess nicht verbessere, will ich ihn überhaupt verbessern? Klar, das kann ich mir auch stellen. Aber wir müssen am Ende trotzdem Prozess und Prozessmanagement betreiben und Prozessautomatisierung und so weiter.

Daniel Matka: Ahem.

Daniel Matka: Ich würde sogar eher sagen, oder ich weiß nicht, ob ihr beide da mein Gefühl bestätigen könnt, die letzten sechs Monate dreht es sich in die Richtung, dass immer mehr gerade vielen höheren Führungskräften, die sich quasi AI auf die Fahnenstange oder auf das Zielboot geschrieben haben, langsam bewusst wird oder andersrum ein Effekt entsteht, dass sie verstehen, dass man sich doch in Richtung Prozesse und Daten ... ... ja, noch mal schauen müsste, ob ... ... man die Hausaufgaben die letzten Jahre gemacht hat. ... ... ich habe das Gefühl, dass es lange nicht mehr so viel Momentum ... ... in Richtung Prozessmanagement gibt, ... weil das jetzt als Grundlage für das ganze AI-Thema verstanden wird.

Jan Mendling: Ich glaube, das ist auch sinnvoll, wenn die Diskussion sich in diese Richtung dreht. Denn wenn man sich mal vor Augen führt, nehmen wir mal zwei Möglichkeiten. Also ich habe jetzt ein Prozessproblem. Und jetzt, ich lasse es mal so extrem abstrakt und das klingt dann auch irgendwie naiv, wie ich es im Vorgang kritisiert habe. Nehmen wir mal an, es gäbe irgendwie sowas, das wäre irgendeine AI-Lösung. per Knopfdruck irgendwie kriegen könnten, die dann irgendwie was macht. Und wir wissen gar nicht genau, was und wie da passiert, aber wir vermuten, das funktioniert. Versus einer Lösung, wo wir unseren Prozess explizit selbst gestalten und wo wir dann an jeder Stelle auch wissen, genau was passiert. Und das führt mich so bisschen zurück auch zu dem, was ich damals das Jahr mit dem Millennium Problem damals bei der Bank gesehen habe. Die hatten da Software im Laufen und die wussten nicht, was die Software genau tut. Und weil das so war, mussten die sich vorsichtig Schritt für Schritt nach vorne hangeln, dann da in den Datenstrukturen das eine oder andere zu verändern. Und die Konsequenz war, dass wir exzessiv testen mussten. Wir wussten nicht, wie diese Software funktioniert. Und genau dasselbe kann uns auch mit KI blühen, wenn wir dann irgendwelche Systeme haben, die vielleicht irgendwie besser oder schneller sind und wir aber nicht wissen, wie die eben genau im Detail funktionieren. Naja, was haben wir denn? Wir müssen das testen. Wir können ja nicht Dinge, die irgendwie operativ geschaltet sind, einfach so mal rausballern als Bank, als Versicherungsunternehmen, als ... Ja, das geht doch nicht.

Matúš Mala: Warte.

Jan Mendling: Und das heißt, diese Alternative müssen wir uns vor Augen führen. Wenn wir explizit die Prozesse selber gestalten, dann wissen wir, was nach dem nächsten Schritt passiert. Und das schließt ganz viele Möglichkeiten aus, die wir dann dadurch auch nicht testen müssen. Wenn wir wissen, dieser eine Schritt funktioniert, sei das jetzt zum Beispiel in so einer Process Automation ein Workflow und wir wissen, diese eine Aktivität, die ruft einen Service auf, da werden irgendwie Daten in ein anderes System gespielt oder gelesen. Naja, wenn dieser Aufruf funktioniert, dann funktioniert der. Und da müssen wir uns nicht fragen, was könnte da irgendwie ein Benutzer da irgendwie an irgendwelchen Promts reinhauen, dass da irgendwas passiert, was wir nicht haben wollen. Und das ist sicherlich auch ein Vorteil von viele von diesen klassischen Automatisierungstechnologien. wo wir uns explizit fragen müssen, was soll passieren und im Prinzip sozusagen regelbasiert festlegen, was geschieht. Und diesen Komfort, dieses Wissen und dieses Vertrauen haben wir bei der ein oder anderen Spielart von einer KI-basierten Lösung zuerst mal nicht. Wenn wir das dann trotzdem rausgeben möchten, dann müssen wir jetzt auf andere Art und Weise verstehen und prüfen, dass das irgendwie in Ordnung läuft. Also entweder fortlaufend testen oder fortlaufend beobachten.

Matúš Mala: Ich glaube, hast du sehr gut mit dem Vertrauen gespielt. Wir haben ja auch in der Vergangenheit Anwendungen oder Use Cases, wir so etwas wie OCR, also Erkennung von was für Daten wir in PDF haben und was ist der Intend und so weiter. Für solche kleinen Teile wird AI wahrscheinlich einfach sehr hilfreich sein. Am Ende waren die Systeme davor und auch jetzt sind die statistisch gesehen. Zu 99 Prozent erkennen die das richtige Text und keiner hat es danach gelesen. meine, ein Bank oder sowas 200.000 Briefe bekommt, keiner liest die nochmal durch und wenn das 99 % ist, dann sagen wir, okay, hoffentlich wird sich der Kunde nochmal melden, wenn etwas auch nicht gepasst hat. Aber bei den N2M-Prozessen bin ich voll bei dir. Also wenn ich jetzt irgendwie eine Zahlung tätige, dann will ich vielleicht wissen, wie diese Zahlung zustande kommt und wer das freigegeben muss oder nicht, was für Regeln dahinterstehen oder nicht. Und ich so irgendwie, okay, dein Konto ist leer, weil Kai hat sich gedacht, dass du deine Strompreise vielleicht doch mehr zahlen willst, weil du bist ja eigentlich so ein grüner Mensch und jetzt kauft er einfach das grünere Strom für dich und so weiter, wenn du es auf einmal hast. Das sind ja die absurden Sachen. Deswegen glaube ich auch, es kann sich ändern. bin da halt, ich bin gespannt. Ich glaube ja, dass wir immer mehr und mehr dazu gehen, dass Kai aus Unterstützung Werkzeug zu sehen. Das heißt, schneller die Modelle zu generieren, vielleicht das, was du gesagt hast, die Modelle zu evaluieren. Und da kann ich mir sehr gut vorstellen, dass es sehr hilfreich wird, Dokumentation aus der bestehenden Modelle zu machen, Modelle zu fernen und so was. Also diesen Co-Pilot-Ansatz. Und für viele Sachen wie Bildgenerierung, Bilderkennung und so weiter, wir das sehr, sehr viel haben. Aber die End-to-End-Prozesse, auch wir als Architekten oder ein Prozess-Owner, BaFin, ISOs und so weiter, die werden die gerne einfach.

Jan Mendling: Ja.

Matúš Mala: Also was ist überhaupt ein Prozess?

Jan Mendling: Absolut. Und das ist auch ganz klar, wenn ich jetzt Vorstandsvorsitzender von der Bank bin und das gesetzliche Rahmenwerk im Prinzip mir mit Knast droht, wenn da irgendwie was Komisches passiert, naja, kannst du dir vorstellen, dass ich da nicht irgendwie dahin gehe und sage, probieren wir mal aus, gucken wir mal.

Daniel Matka: Passt schon.

Matúš Mala: Ja, und vor allem kannst du ja nicht mehr diesen Satz sagen, die Wahrheit steht in Kot. Kannst du nicht sagen, die Wahrheit steht in Graf. Die Wahrheit wird schwer herauszufinden. Okay, aber du pass mal auf, Jan, du bist ja in unterschiedlichen Bereichen und dein Spektrum ist sehr, sehr groß. Ich habe so bisschen mitbekommen, dass dir die Analyse sehr viel Spaß macht. Hast du ja früher auch gemacht, die Modelle, die Formate und so weiter. Ist das jetzt aktuell, sagen wir so, von den ganzen Themen im BPM Universum. Der Bereich, wo du dich auf Meißen beschäftigst oder der, dich auf Meißen fasziniert oder leg ich da komplett falsch?

Jan Mendling: Ja absolut, das Analytics-Thema finde ich hochgradig faszinierend. Das hängt damit zusammen, dass Daten überall vorhanden sind. Diese Daten sind so viel und reichhaltig, dass man diese Daten nicht einfach lesen kann. Man muss diese Daten irgendwie geeignet aufbereiten, dass man da sinnvolle Sachen erkennen kann oder auch erkennen kann, dass dass in diesen Daten Sachen abgebildet sind, die irgendwie keinen Sinn machen. dann ist es wirklich eine schöne Herausforderung, diese Dinge sichtbar zu machen. Und das ist einerseits eine Sache, die uns im Praktischen umtreibt mit dem Start-up, was wir gegründet haben, mit Norea Intelligence, und zum anderen auch in der Forschung uns sehr stark umtreibt. Dieses ganze Analytics-Thema ist lange ein Thema gewesen, was sehr stark von Annahmen getrieben wurde, die vielleicht nicht so realistisch sind. Man hat irgendwie einen klar abgegänzten Prozess. Es ist ein Objekt, was so durch verschiedene Stati läuft und man kann das dann entsprechend mit so einer Event-Log-Datei abbilden und sich das dann angucken. So ist es ja nicht. Das typische Arbeiten in Richtung von so einem Eventlog bringt mit sich, dass man ganz viel Datensemantik wegschmeißt und deshalb ist auch so für uns die Prämisse, wir müssen als Datenquelle die komplette Datenbank oder die kompletten Datenbanken, wenn es mehrere sind, die einen Prozess betreffen, als Grundlage sehen. und die ganzen reichhaltigen Informationen und Abhängigkeiten, in so einer Datenbank bereits spezifiziert sind, dann können wir ganz andere Sachen sichtbar machen über den Prozess als diese klassischen Ansätze. Und das ist, ich mal, eher zuerst einmal so eine praktische Perspektive. Zum Zweiten, eine Sache, die uns in der Forschung im Moment sehr interessiert, ist so die Frage, was können wir eigentlich leisten,

Jan Mendling: wenn wir bessere Layout-Algorithmen anwenden, Prozessdaten darzustellen. Das haben wir in der Forschung zu Process Mining bis dato fast gar nicht gemacht. Bei uns im Team machen wir das jetzt seit ein, zwei Jahren und das ist ein sehr schönes, erfrischendes Thema, wo wir halt sehen, wir können andere Bilder generieren und diese Bilder zeigen uns Sachen, die wir bis dato nicht gesehen haben.

Matúš Mala: Bilder generieren oder Layouts, meinst du damit? So andere Arten von Prozessmodellen oder was meinst du damit?

Jan Mendling: Ich fokussiere auf eine jüngere Arbeit. Eine jüngere Arbeit, ist eine Arbeit, die Teil der Dissertation von Christopher Rubenson ist bei uns in dem Team. Die Harlen Kauer hat da mitgearbeitet als Studierende mit ihrer Bachelorarbeit und der Timmy Kampik, der bei SAP Research ist. Und in dieser Arbeit nehmen wir uns die Prozessmodelle her, die generiert werden und verändern das Layout. Das heißt, wir verändern das Layout in der Art und Weise, die Zeitabstände wirklich auch proportional in den Graphen zeigen zu können. Und durch diese Veränderung siehst du dann auf einmal, wo eigentlich die Zeit verloren geht in den Prozessen. Und das siehst du viel, viel deutlicher, als wenn du einfach nur die Kanten irgendwie rot oder gelb verabst. Du siehst, wo die Zeit verloren geht. Man kann dann die Graphen auch noch ein bisschen auffalten. Dadurch wird der Graph ein bisschen komplexer. Andererseits siehst du dann klarer, wie einzelne Prozessvarianten dazu führen, dass man im Prinzip mit unterschiedlichen Zeitachsen rausgeht. Und das ist für Analysten eine sehr wertvolle Information zu sehen. Okay, wenn ich da links oder rechts abbiege, dann ist mein Prozess ein langer Schwanz oder eine kurze Strecke. Und das ist eine Darstellungsweise, die mir so ein bisschen das Potential aufgezeigt hat. Was können wir eigentlich mit Layout machen? Wir haben jetzt noch verschiedene andere Sachen, die gerade entstehen, die das nochmal Dimension weiterführen. Kann ich noch nichts zu sagen. Es ist letzte Woche eingereicht worden auf eine Konferenz. Da kann ich hoffentlich im Herbst darüber berichten, wie diese Technik funktioniert.

Matúš Mala: Da habe ich trotzdem eine detaillierte Frage. Am Ende, was wir können aus dem Process-Management, Process-Controlling, sehr häufig hat man BP-MN-Diagramme und so was. Und dann kommen die Heatmaps, das ist das, was du besprochen hast. Die rote Kante, das rot-grün her, gar keine Information. Und die anderen sind halt bei Heatmaps so, okay, hier war die Hitze ein bisschen länger, deswegen ist das wahrscheinlich irgendein Teil. Ein Layout, der du jetzt gerade beschrieben hast und ich gehe davon aus, ich ja unterschiedliche, sowas wie ein Map. Ich meine, wenn ich Google Maps mir anschaue, dann sehe ich, dass Amerika viel weiter von Deutschland ist als Österreich. Deswegen hat das die Einstein-Stiftung leichter gehabt, dich aus der Wien zu holen, aus den Weil die diesen Layout gezogen haben, dann statt ein Heatmap-Layout, die die Lände irgendwie anders. Ist das 3D-Modell oder ist das 2D? Weil was ich mir da schwer vorstelle, ist, ihr habt eure

Jan Mendling: Absurd.

Matúš Mala: Sagen wir mal so, eure Länder und Städte in diesem Fall sind ja eure Aktivitäten. die Distanzen sind ja, also ich meine, wenn New York einfach von München halt eine Distanz hat, dann hat er die. In euren Varianten ist aber die Distanz unterschiedlich. Das heißt, was du verraten darfst, ist das Zweite oder Dreite, damit ich mir das vorstellen kann.

Jan Mendling: Also ich glaube wir brauchen 2D. Das was wir jetzt mit dieser Arbeit gemacht haben ist im Prinzip, wenn du jetzt bei diesem Metapher bleibst, haben wir im Prinzip das Layout eines Prozessgrafen sozusagen auf die verschiedenen Zeitzonen aufgeteilt. Das heißt wir sehen so, wo steht da die Uhr? Und die Zeitzonen, weißt ihr, sind so Streifen über die Erde verteilt, das hilft dir noch nicht mit Blick darauf, die zweite Richtung so eines Kartensystems zu verstehen. Genau das lösen wir mit der Arbeit, die im Moment noch nicht verfügbar ist. Und damit haben wir dann eine zweidimensionale Darstellung, wo jedes Prozesselement einen fixen Punkt hat. Das heißt, wenn ich für jedes Prozesselement einen fixen Punkt habe, dann kann ich genau alle diese Dinge tun, die ich mit Google Maps auch

Daniel Matka: Dann suchen wir ab jetzt Aufgaben bei vielen Großkonzernen in Afrika.

Matúš Mala: Da bist du komplett falsch, weil wir reden hier über Google Earth. Wir gehen eher einfach in Universum bisschen weiter. Aber damit wir da halt nicht viel nachfragen, das keinen Sinn macht, kann man vielleicht in den nächsten Podcasts Was macht überhaupt Norea? Du hast das schon zwei, drei Mal gesagt. Jetzt spoiler doch ein bisschen, was ihr da macht.

Daniel Matka: Oder so.

Jan Mendling: Ja.

Jan Mendling: Ja, lass mich ein bisschen erzählen, wie das Ganze entstanden ist. Ich glaube, das ist dann auch schon Teil der Antwort, wie es funktioniert. Wir haben noch in meiner Wiener Zeit damals eine Kooperation gestartet mit einer österreichischen Firma, die ERP-Systeme für den Mittelstand herstellt. Diese Firma hieß damals noch Ramsauer und Stürmer. Die haben so Kundenkreis mittelgroße Unternehmen und für die bieten sie EAP-Software-Lösungen an. Mittlerweile heißen die Apption, sind einem größeren internationalen Verbund von solchen Unternehmen tätig und das war für mich damals, so in der Zeit 2016 bis 2018, der Einstieg darin, besser und detaillierter zu verstehen, wie eigentlich so ein EAP-System funktioniert, was für Datenstrukturen da drin sind. Und aus diesem Projekt heraus war für mich so die Kernerkenntnis, dass was wir da irgendwie so mit diesen Event-Logs da machen, das ist irgendwie hochgradig, vereinfachend und unrealistisch für ein praktisches Szenario. Die ganzen Prozesse, die in so einem typischen ERP-System abgebildet sind, so Order to Cash, also so eine typische Auftragsabwicklungsprozess im produzierenden Gewerbe, Angebot, Auftrag, dann entstehen da einzelne Positionen, die führen dazu, dass Dinge entweder aus dem Lager ausgehoben werden müssen oder es müssen Dinge nachbeschafft werden oder man hat dann Produktionsaufträge, die da draus entstehen, die dann letztendlich wiederum zusammenlaufen in zum Beispiel einer Kommissionierung oder mehreren Kommissionierungen. Und dann wird das Ganze versandt und dann gibt es vielleicht eine Rechnung, aber vielleicht auch mehrere. Das ist so ein typischer Prozess und wir kennen das alle, wenn wir irgendwie mehr als einen einzigen Artikel bei Amazon bestellen. Wenn ich da irgendwie vier Bücher bestelle, dann ist vielleicht eins gerade nicht auf Lager. Und was dann passiert ist, ist meine Bestellung wird dann aufgespalten. Dann gibt es diese drei Bücher, die sind schon da, die kriege ich morgen geliefert.

Jan Mendling: Das Vierte kriege ich dann später geliefert, wenn es irgendwie nachbeschafft wurde. Und daraus entstehen dann vielleicht jetzt mal zwei verschiedene Lieferungen. Es entstehen zwei verschiedene Rechnungen. Eventuell, wenn ich halt irgendwie meine Bezahlung irgendwie verschlumpfe, dann gibt es da vielleicht auch eine Mahnung. Und das ist so der typische Ablauf. Also ich habe nicht ein einziges Objekt, was irgendwie von vorne bis hinten durchläuft. In so einem typischen komplexeren Prozess spalte ich auf und füge wieder zusammen und dieses aufspalten und zusammenfügen ist jetzt nicht 1 zu N oder N zu 1, sondern es sind unterschiedliche Arten von Aufspaltung und Bündelungen, da passieren. Das war für mich die Kernerkenntnis aus dieser Arbeit mit diesem ERP-Anbieter und wir haben dann begonnen uns zu fragen, wie müsste dann eigentlich eine Process Mining Technik aussehen? die diese Beobachtung ernst nimmt. Das haben wir dann begonnen, mit diesem ERP-Anbieter zusammen zu tun. Das hat dazu geführt, dass wir die Prozessdaten nicht mehr als so eine einfache Sequenz verstehen, die wir aus diesen ganzen klassischen Process Mining Techniken kennen, sondern die Datenstrukturen, mit denen wir arbeiten müssen. sind Abläufe, die beginnen irgendwo meistens mit einem auslösenden Objekt, wie jetzt zum Beispiel so einer Bestellung. Und dann gibt es genau diese Abhängigkeiten, wie wir sie auf der Ebene der Datenbank Schematter mit Hilfe von Schlüssel-Fremdschlüssel-Beziehungen. Und darauf basiert die Analyse-Technik, die wir entwickelt haben. Genau diese Dinge können wir nativ mit Norea in den Analysen darstellen und haben damit, man könnte sagen, eine zeit- und prozessorientierte Aufbereitung dessen, was in der Datenbank steht.

Matúš Mala: Aber braucht ihr die Datbanken oder was braucht ihr, damit ihr das machen könnt?

Jan Mendling: Das ist Punkt zwei. Genau die richtige Frage. Die Frage ist jetzt, wie kriegen wir die Daten dann in unser Werkzeug rüber? Und das ist der zweite wichtige Teil, der in der Norea-Technologie drin ist. Das heißt, wir haben einen Ansatz aus den Quelldaten heraus und aus den Quellsystemen bei uns im Werkzeug diese Daten Transformation abzubilden. Was wir uns dabei zunutze machen, ist genau das, was ich jetzt am Rande an ein, zwei Stellen erwähnt habe. Das heißt, die Abhängigkeiten, die im Datenbankschema definiert sind, die kann ich für meine prozessorientierte Aufbereitung der Daten nutzen und damit wird meine Aufgabe zuerst einmal als Analyst im Norea-Werkzeug die Datentabellen auszuwählen, die für meinen Prozess relevant sind. Entweder weiß ich die oder ich kann das Werkzeug nutzen, mir dort Hilfestellungen einzuholen, weil einerseits sind solche Abhängigkeiten in dem Datenbankschema teilweise explizit gemacht, teilweise nicht vollständig. Teilweise habe ich sehr ausführliche Dokumentation. Wie jetzt zum Beispiel bei SAP System gibt es dieses SAP Help und SAP Closa. Da sind sehr viele Detailinformationen beschrieben und da kommt dann auch generative KI rein, die uns hilft, da diese Hilfestellung bereitzustellen. Also Vision ist und da arbeiten wir gerade dran, dass diese Datenextraktion einmal automatisch geschehen soll. Das heißt, du gibst mir die Datenbank, wo deine operativen Prozesse drin sind. Ich drücke bei mir in Norrheor auf den Knopf und dann sage ich hier guck mal da sind deine Prozesse und wenn wir mal so weit sind dann haben wir glaube ich das größte Problem von Process Mining Techniken gelöst, nämlich die Tatsache, dass wie bei einem Projekt heute musst du mit deinem IT Experten sprechen, der dir sagt guck mal hier da sind die und die Tabellen.

Daniel Matka: Mh.

Jan Mendling: hier hast du einen Zugang dazu. Das können die Fachanwender heute nicht selber. Und dadurch werden so Projekte immer so Dreiecksbeziehungen, wo die IT-Abteilung dann sozusagen der Flaschenhals ist und davon wollen und müssen wir weg.

Matúš Mala: Wie technisch dürfen meine Fragen sein? Also was ich mir jetzt vorstellen kann, es gibt ja viele Systeme, sagen wir so wie du sagst, Datbanksysteme haben. So Relationale oder halt auch Neues Quellen. Die klassischen Mining Methodiken, wie du das beschrieben hast, basieren eher auf Logs, weil du da diesen Zeitstempel hast. Das haben die meisten Datbanken nicht. Habt ihr da so eine Voraussetzung, dass ihr sagt, okay, damit wir das machen können, brauchen wir so ein, sagen wir so...

Jan Mendling: Sie ist los.

Matúš Mala: eine Datenbank, diese Voraussetzungen hat, so die Zeitstempel, vielleicht auch diese historisierte Datenspeicherung, wo jede Veränderung quasi gespeichert wird. Oder macht ihr das dann Kombination von Logs und Daten, weil manchmal ist einfach nur der letzte Zustand.

Jan Mendling: Ja, glaube, ist Schritt für Schritt. Erste Beobachtung. Ich glaube, Process Mining auf der Ebene von Veränderungen von Datenfeldern zu machen, ist zu fein granular. Also das, glaube ich, das führt uns in die falsche Richtung, wenn wir dann sehen, dass da einzelne Felder in einem gewissen Zeitrhythmus überschrieben werden. Das ist klein. Also wenn wir uns für die großen Prozesse interessieren, wollen wir wissen, was sind so die wichtigsten Meilensteine im Prozess und was passiert da und wie weit sind diese Meilensteine auseinander. Erste Beobachtung. Zweite Beobachtung. Ja, das ist in der Tat ein Problem. Auch viele operative Systeme, die wir gesehen haben, sind so aufgesetzt. Es gibt meistens dann einen Zeitstempel, Eintrag, wann das jeweilige Objekt oder die jeweilige Eintrag erstellt worden ist. Mit dem arbeiten wir auf jeden Fall. Das heißt, da können wir sehen, was ist das Frühste, was damit passiert ist. Und oft ist dann, genau was du sagst, dann gibt es dann noch ein Attribut, das heißt, letzte Änderung. Und wir wissen nicht, in welcher Frequenz da irgendwie Änderungen passiert sind. Das war für mich zuerst mal eine überraschende Erkenntnis, weil ich dachte immer so früher,

Daniel Matka: Ahem.

Jan Mendling: Ja, das ist ja irgendwie betriebswirtschaftliche Software, muss ja irgendwie audit-sicher sein, ja, und wir müssen ja immer wissen, was ist da irgendwie passiert. Nee, forget it. Ja, also das ist eine Herausforderung. Das heißt, wir haben in diesen Datenbanksystemen für gewisse Dinge, die, mal, auf dieser feingranlaren Ebene passieren, eine begrenzte Sichtbarkeit. Aber vielleicht ist es auch tatsächlich für den Gesamtprozess nicht so wichtig. Ist meine These. Ja, können wir darüber diskutieren. Weiterbeobachtung ist Zeitstempel. Ja, wir brauchen Zeitstempel. Wir müssen wissen, welcher Reihenfolge die Dinge passiert sind. Wenn wir keine Zeitstempel haben, haben wir Problem. Ich weiß, was du meinst. Ich kenne das in der Tat von alten Systemen und das war tatsächlich auch früher die Tendenz. Systeme, die schon etwas älter sind. Da hat man viele Sachen nicht gezeitstempelt. Ganz einfach aus der Überlegung raus. zusätzliches Attribut, mehr Speicherplatz kostet uns im Prinzip Geld. Das ist leider in vielen Altsystemen immer noch ein Problem, da wissen wir nicht, wann ist das passiert. Wenn wir das nicht haben, habe auch ich Problem mit meinem Ansatz. Das heißt, wir brauchen die Zeitstempel, wir müssen, die Zeitstempel uns dann helfen, die Dinge in in den zeitlichen Abstand zu bringen. Wenn wir diese Zeitstempel nicht haben, haben wir vielleicht Glück, dass die referenzielle Integrität sauber in der Datenbank abgebildet ist. Auch so eine Sache, auch aus Uni-Zeiten hatte ich ursprünglich die Annahme, ja ja, wenn da jemand heute so eine professionelle Datenbank aufgesetzt hat. Da ist auf SQL Schemaebene definiert Primärschlüssel, Fremdschlüsselabhängigkeiten und so weiter. No. Almost never. Das heißt also, es ist für uns auch ein Teil unseres Ansatzes, diese Schlüssel-Fremdschlüssel-Beziehungen zu rekonstruieren. Da nutzen wir Techniken aus dem Dataprofiling.

Matúš Mala: In dem Fall am in der verteilten System nicht mehr.

Jan Mendling: Da kann man einiges machen, aber das bringt eine zusätzliche Unschärfe mit sich. Und das ist auch eine Herausforderung in diesem Zusammenhang, die Datenbanken, die in dieser Welt professionell entwickelt worden sind, oft nicht diesen Qualitätskriterien genügen, die wir aus der Reihenlehre heraus erhoffen würden. Ist eine Herausforderung.

Matúš Mala: Ja, wobei das ich finde es nicht, also ich habe deswegen die Fragen gestellt, weil ich halt auch bei ein paar Banken und Versicherungen unterwegs war und wir haben sagen wir mal, war das wirklich komplex die Datbanken so aufzubauen, dass man diese Zeitstempel entsprechend hat. Deswegen gibt es da halt auch unterschiedliche Methodiken, wie man Auditierung sicherstellt, dass er aber nicht die Datbank so oder Datbank uncode so komplex macht, dass die Entwickler damit nicht klarkommen. Deswegen sind die Datbanken unterschiedlich, deswegen Was mich aber extrem fasziniert, die meisten haben eigentlich sehr wenig in Prozautomation gemacht. Die Datenbankqualität würde ich behaupten ist nicht schlecht, man halt mindestens mit so, also dadurch, dass die irgendein Framework eingesetzt haben, haben die sehr häufig mindestens die vier Parameter, man kennt, so irgendein Unique Schlüssel, was ja schon gut ist, dann diese klassische Person bezogen, also wer hat das erstellt und wer hat das geändert. und dann die zwei Steinstempel, die aus meinen sich so die vier, fünf Spalten sind die zu technischen Daten gehören. dadurch, das wäre schon spannend halt zu sehen, was ihr daraus quasi machen könnt. Das wäre sehr interessant.

Daniel Matka: Jetzt habt ihr so viel technisch gesprochen und ich hoffe, wir haben nicht zu viel zuhörendes schon auf dem Weg verloren. Spaß. Ich bin bei uns immer der im Duo, der gerne auch mal die wirtschaftlichen Fragen stellt. Jetzt hatten wir so einen oder die process mining-Sparte hat ja fast schon einen monopolhaften Platzhirsch, dessen Namen jeder kennt. Jetzt ist die Frage...

Matúš Mala: Hahaha

Jan Mendling: Wer ist das denn? Alles klar, kann mich auch.

Matúš Mala: Du meinst Ignacio?

Daniel Matka: So jetzt kann das natürlich in vielen Fällen auch eine Hilfe sein, weil für ganz viele Firmen gewissermaßen die Erwernis geschaffen wird, dass man sowas in der Richtung braucht und man es einfach nur mal testet. Ist es für euch eine Hilfe? es eher eine Schwierigkeit, eine Herausforderung? Nimm vielleicht eventuell ein, zwei Worte nur mit, gibt es eine klare Abgrenzung, die ein Leier vielleicht wissen sollte.

Jan Mendling: Ja, also ich glaube, was mich immer wieder überrascht ist, das Thema Process Mining, Process Analytics, Process Intelligence ist ja zumindest in unserem Kreise jetzt kein neues Thema. Nichtsdestotrotz ist es ein Potenzial, was in vielen Unternehmen so noch nicht im Detail bekannt ist und auch tatsächlich in vielen Unternehmen noch nicht gemacht wurde. Das ist eine Sache. Wir sind auch mit Unternehmen im Kontakt, die damit erste Versuche einmal getätigt haben und genau auf diese Probleme gestoßen sind, von denen ich jetzt sprach, die uns motiviert haben, eigenen Satz zu entwickeln. Wo die jetzt sagen, okay, dann lass uns vielleicht doch nochmal das Thema aufgreifen. Vielleicht ihr mit euren Ansätzen noch einen Schritt weitergehen als das, wo wir das dann irgendwann damals abgebrochen haben. Und ja, also das ist auf jeden Fall ein Thema, was uns hilft, dass wir das jetzt, ich mal, von der grundsätzlichen Idee oft nicht erklären müssen. Viele Unternehmen haben irgendwann mal die eine oder andere Hürde erlebt. Das ist entweder konzeptionell. Da haben wir einen besseren konzeptionellen Ansatz oder auch finanziell, dass das Gesamtpaket halt irgendwie zu teuer war.

Daniel Matka: Von denen kenn ich super viele.

Jan Mendling: Und dadurch, dass wir halt einige Dinge konzeptional anders machen, können wir auch einige Dinge schneller machen und kommen damit schneller ins Tun. Und dadurch verschiebt sich auch so ein bisschen so die die Kosten-Nutzen-Rechnung für das ganze Ding. Ja, also das hilft uns, dass diese Firmen existieren und dass sie das ganze Thema Prozesse seit vielen Jahren in das Bewusstsein tragen. Und andererseits ist es auch so, dass viele von den Angeboten dieser großen Firmen sich dann auch an wiederum andere große Firmen richten, wo das Ziel ist, teure Lizenzverträge abzuschließen. Da ist unsere Zielsetzung anders. Wir sehen uns auch als Unternehmen, das bei der Entwicklung von Prozesskompetenzen hilft. Unser Paket ist das Werkzeug mit einer entsprechenden Unterstützung. Und so positionieren wir uns im Markt und damit finden wir auch da entsprechend genug Potenzial und Aufschlag in diese Gespräche reinzugehen.

Daniel Matka: Find ich gut.

Matúš Mala: Damit ich Daniel dir auch vorgreife, du kennst mich, ich bin ein Vertreter davon, dass wir in Zukunft mehrere Tools zu einer Methodik haben werden und das sowohl in Orchestration als auch in anderen Bereichen, weil es gibt einfach unterschiedliche Use cases. Es gibt ja Automatisierung oder Orchestrierungstools, einfach besser in Performance sind und es gibt welche, die besser in Low-Code sind, also so die klassischen Freigabe-Prozesse, die ich jetzt nicht programmieren muss, keine UI brauche und so weiter, habe ich in ein Sekunden. und die anderen die High-Performance-Prozesse, wie zum Beispiel die Bilder von Maserot, zu verarbeiten. Und deswegen werden Ausmaien sich auch in Prozess-Mining, weil das, was du ja beschrieben hast, sind ja einfach unterschiedliche Methoden. Manche gehen auf Logs, manche gehen auf Herausfinden von den Logs, diese Objektszentrierte, ihr geht auf die Datepanks, so wie ich dich jetzt verstanden habe. Und es werden sicherlich auch unterschiedliche Analyse-Methoden noch kommen. Und es kann sein, dass du auch in Zukunft, und ich bin wirklich Fan davon, Mehrere Prozess-Mining-Intelligenz-Analyse-Tools haben wir für unterschiedliche Zwecke in der Company und daraus wird der Prozess-Owner idealerweise durch diesen Cent of Competence sein Toolkit haben, wo er das machen kann, was er braucht. Das wäre meine ideale Welt.

Daniel Matka: Top. Ich muss sagen, wir sind langsam schon ... Also, die 50 Minuten Podcast, die haben sich jetzt angefühlt ... wie vier Minuten oder fünf Minuten. Wir hätten noch super viele Themen, die wir ansprechen ... wollen würden. Aber um jetzt nicht unsere Zuhörenden völlig zu ... Also, sie sind schon längst am Arbeitsort angekommen. Sie sitzen noch im Auto und warten, bis wir endlich fertig sind. Ich würde eher sagen, wir machen irgendwann noch mal ein zweites Update. Vielleicht in einem halben, dreiviertel Jahr, so ungefähr. Ich glaube, wir haben noch super viele Themen. Jan, du hast super, super viele spannende Insights, den Zuhörenden, ja, ich glaube, sehr viel Mehrwert auch auf die Reise mitgeben. Ich würde sagen, ich gebe euch nochmal die letzten Worte, beziehungsweise habt ihr noch Sachen, euch auf dem Herzen liegen? shit, ja, Story. Eine Sache, die, ich hätte die danach noch gestellt, aber ...

Matúš Mala: Du hast noch eine Frage?

Matúš Mala: Ja, Daniel, du hast noch eine Frage, die du nicht vergessen darfst, weil wir die jedem stellen.

Daniel Matka: Die Frage nach, den gebe ich dir noch zwei, drei Minuten, ... welche Person oder inspirierende Person ... du gerne in den Podcast nominieren würdest. Genau, aber an sich ist das quasi ... ... von mir aus die letzte Frage, ... habt ihr noch Themen, die ihr gerne angehen würdet?

Jan Mendling: wenn wir uns den anderen Personen zu. das ist mir bekannt, dass ihr das fragt und ich ein bisschen schockiert, dass ich da irgendwie so oft genannt werde. Aber gut, das ist ja insofern schön, dass wir heute die Gelegenheit hatten zu plaudern. Ich glaube, schaut mal, schaut mal nach jüngeren Leuten. Also wie gesagt, ich bin jetzt 50. Ich glaube,

Matúš Mala: hoffentlich positiv schluckiert.

Jan Mendling: Es ist gut und wichtig, hier Leute reinzuholen, die großartige Arbeit machen, die einen guten Ticken jünger sind als ich. Da wird mir im speziellen folgende Person einfallen. Der Hahn von der Arm, der jetzt an der Universität Wien ist. Der Hinrich Leopold von der Kühne Logistik Universität in Hamburg. Diana Rebekka Reese von der Uni Mannheim und die Luise Pufall. von der Technischen Uni München in Campus Heidelberg. Das sind alles Leute, die verkörpern so die jüngere BPM-Generation, die so ungefähr plus minus zehn Jahre jünger sind als ich. Dadurch, dass sie jünger sind, haben die einen anderen Blick auf verschiedene Themen und das ist, glaube ich, auch sehr gut und erfrischend, diese Perspektiven hier mit reinzubringen. Schaut euch mal Die vier würde ich ihm speziell empfehlen. Und vielleicht noch genau Nummer fünf schieße ich noch hinterher. Der Ralf Platt V. Den ich eben schon mal erwähnte von der Uni Duisburg Essen.

Matúš Mala: Was spannend ist, meine letzte Worte, hast ja gesagt, ich freue mich unheimlich, dass du da warst. Das war super spannend. Generell diese gesamte Serie, dass ihr euch Zeit für uns nehmt. Du hast noch gar keine Folge gehört, weil wir haben das so gemacht, dass wir die Serie gemeinsam aufnehmen wollen, sodass ihr keine Möglichkeit habt, sich anzuhören, was wir schon gemacht haben. Das werden die in nächsten Zeiten dann halt schon haben, aber so ist es. Es ist aber spannend, wie manche Professoren Alter definieren, weil wie gesagt bei einigen was du erwähnt, als der jüngere Nachfolger und du sagst genau das gleiche. Ich bin gespannt, ob die auch sagen, lass uns einfach die jüngeren Menschen nehmen, die noch zehn Jahre jünger, die gerade halt die Dissertation schreiben oder sowas. Aber so ist das schön, weil du kennst auch Alex Lübe, Der war auch da. Er hat mir eine sehr inspirative Idee gegeben, wo er gesagt hat, Leute, wir müssen echt schauen, dass wir die jungen Generationen machen lassen, dass wir denen auch bisschen Platz bieten, dass wir die fragen, dass die auch deren Fehler machen können und so weiter. Das war für mich extrem cool. Es war sehr schön mit ihr zu reden. Ich hoffe, dass wir in Zukunft viel mehr zusammen reden können oder auch etwas machen können. Mich hat es nur gefreut. Daniel, das ist von meiner Seite.

Daniel Matka: Perfekt. Dann kann ich mich nur anschließen. zu damaligen Zeiten nur von Büchern bekannt jetzt bei uns im Podcast. Ich finde es super spannend. Ja, nicht, dass du dich jetzt auch auf der Wirkflanalystika nochmal wirklich in Person kennenlernen. Die Gespräche sind immer sehr inspirativ für mich. Ich würde sagen, ich bin noch schon mit einer der jüngsten in den ganzen Kreisen, mit meinen noch nicht ganz 30. Von daher, ich nehme mir immer sehr viel mit. Vielen lieben Dank für deine Zeit. Ich hoffe, unsere Zuhörnern konnten ganz viel mitnehmen. Wenn ihr Fragen habt, schickt sie gerne denn dann wird mir sie einfach in update version 2 in ich weiß nicht wie viel wochen monaten aufgreifen von daher vielen vielen dank fürs einschalten ihr wisst donnerstag ist prozess philosophen tag bis ganz bald und tschau tschau schuldigung jetzt

Matúš Mala: noch eine Möglichkeit aus einer abschließenden Worte

Jan Mendling: Ja, ich danke euch auch. lieben Dank. Hat großen Spaß gemacht. Ich freue mich, wenn wir weiterhin austausch bleiben. Vielen lieben Dank für das Gespräch.

Daniel Matka: Danke schön.

Matúš Mala: Ciao!

Daniel Matka: Warte nicht auflegen!

Daniel Matka: Wann ist das gewohnt von Teams?