Lösung auf strategisch-taktischer Ebene

Prozessorientiertes BI ermöglicht auf strategisch-taktischer Ebene die Analyse und Verbesserung von Prozessen. Hierzu werden Informationen über den Prozessaufbau und -ablauf sowie darauf bezogene Kennzahlen zu Qualität, Zeit und Kosten benötigt. Um an solche Informationen zu kommen, gibt es zwei Szenarien:

1. Prozessrekonstruktion: Steuert keine Engine die Prozesse, müssen entsprechende Instanzen nachträglich aus den operativen Systemen über Bewegungsdaten extrahiert werden. Hierzu muss der Ablauf einerseits identifizierbar (zum Beispiel durch eine Auftragsnummer), andererseits müssen die gewünschten Kennzahlen (etwa Durchlaufzeiten, Kosten etc.) aus der Ausführungsumgebung ableitbar sein. Die Abbildung der Prozesse kann lückenhaft sein (Prozessfragmente), besonders dann, wenn das operative System wenige Daten zum Ablauf speichert oder ein Vorgang über mehrere operative Anwendungen hinweg ausgeführt wird.

2. Prozess-Engine: Sofern eine Engine die Ausführung der Prozesse steuert, fallen aus dieser Ausführungsumgebung sehr viele nutzbare Daten für prozessorientierte BI an. In der Engine sind Strukturen hinterlegt. Hier sind Informationen zum Ablauf, vor allem zu Struktur- und Bewegungsdaten, zu Zeitaspekten und eventuell auch zu den Kosten direkt verfügbar. Da eine Prozess-Engine somit den gesamten Ablauf einschließlich der menschlichen Interaktionen kennt, sind auch übergreifende Prozesse durch vollständige Instanzen transparent darstell- und rekonstruierbar.

Die Bewertung der Prozessqualität erfolgt grundsätzlich anhand inhaltlicher Kennzahlen und ist damit in beiden Szenarien ähnlich. Ebenfalls ähnlich in beiden Szenarien werden die Prozessdaten in einer gesonderten Datenbank gespeichert, einem Process Mart beziehungsweise Warehouse oder direkt im Enterprise Data Warehouse.

Für die Analyse von Prozessen werden einerseits Strukturanalysen genutzt (typischerweise ausgeführte Prozesspfade und Ausnahmen), andererseits Kennzahlen einzelner Prozessschritte oder ganzer -ketten erhoben (beispielsweise Durchlaufzeiten, Ausschussquoten oder Kosten). Daten der Ist-Prozesse werden hierzu in regelmäßigen Abständen aus den Quellsystemen oder einer Engine ausgelesen, visualisiert und durch Vergleiche mit festgelegten Soll-Prozessen analysiert. Durch die Überwachung von Kennzahlen und die Protokollierung aller Ereignisse im Prozess können Schwachstellen in aggregierten Prozessmodellen aufgedeckt und Maßnahmen zur Verbesserung abgeleitet werden.