Ziel des Seminars
Seminarinhalte
Process Mining versteht sich als Brücke zwischen klassischer Datenanalyse (Data Mining) und Geschäftsprozessmodellierung (Business Process Modeling) und macht sich den Datenspuren in ERP- und Workflow-Systemen zu Nutze. Process Mining funktioniert für jeden Prozess der digital aufgezeichnet wird und für den Vorgangs-ID, Aktivität und Zeitstempel verfügbar sind. Das ermöglicht nicht nur die Visualisierung komplexer und unbekannter Prozessvarianten, sondern hilft auch bei der hypothesenfreien Prozessanalyse und der Aufdeckung ungewollter Abweichungen von einem definierten Prozessablauf – die Basis für nachhaltige Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung und das Schließen von Kontrolllücken.
Seminarablauf
Einführung in die Welt des Process Mining
- Definition und Ziele von Process Mining
- Abgrenzung von klassischer Datenanalyse und Geschäftsprozessmodellierung
- Vor- und Nachteile von Process Mining gegenüber klassischer Datenanalyse (u. a. effiziente Prozessaufnahme und risikoorientierte Prüfungsdurchführung)
- Grenzen von Process Mining
- Auswirkungen von Process Mining auf den Revisionsansatz und die Revisionsprüfung
Anwendungsbeispiele – Einsatz von Process Mining in Revisionsprüfungen des Beschaffungsprozesses und des Vertriebsprozesses
- Verschiedene Beispiele zu risikobehafteten Fragestellungen, Maßnahmenempfehlungen, Berichterstattung und Follow-up
- Möglichkeiten von internem und externem Benchmarking
- Möglichkeiten zur Quantifizierung von identifiziertem Optimierungspotenzial
- Veranschaulichung des Mehrwerts für die Interne Revision
Erfolgsfaktoren für den Einsatz von Process Mining in der Internen Revision
- Betrachtung von kritischen Erfolgsfaktoren für den erfolgreichen Einsatz von Process Mining in der Revisionsfunktion
- Do‘s and Don‘ts
- Verwerten der Lessons learned vom Einsatz der klassischen Datenanalyse
Roadmap für die Einführung von Process Mining in die Revisionsfunktion
- Eckpfeiler einer Roadmap für die Einführung von Process Mining in die Revisionsfunktion
- Einzelne Werkzeuge dieser Eckpfeiler, u. a. für die unternehmensspezifische Priorisierung von Einsatzmöglichkeiten als interne Entscheidungsgrundlage (Herleitung von Quick Wins bzw. Einsatzmöglichkeiten als Proof of Concept)
Ihre Referenten
Marc Gittler
Vice President Data Analytics Post
Marc Gittler ist Vice President – Data Analytics “Betrieb” bei der Deutsche Post AG. Schwerpunkt seiner Tätigkeit ist die Analyse großer Datenmengen und die Ableitung von Risiken und Optimierungsmöglichkeiten. Vor dieser Tätigkeit war er 9 Jahre Senior Audit Manager in…
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