Wie Business Intelligence das Geschäftsprozessmanagement (GPM) bereichert

Prozess­exzellenz beruht auf zwei wesentlichen Säulen: Struktur und Insights. Das Geschäftsprozessmanagement (GPM) legt fest, wie Arbeit grundsätzlich abläuft – doch das allein genügt nicht. Teams benötigen zusätzlich Transparenz über die tatsächliche Leistungsfähigkeit ihrer Prozesse. Genau hier kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel: Sie liefert die notwendigen Daten und Analysen, um Ergebnisse zu bewerten, Schwachstellen zu erkennen und gezielt Verbesserungen einzuleiten.

Ein hilfreiches Modell, um den Beitrag von BI zum GPM zu verstehen, ist der Prozessmanagement-Lebenszyklus (PMLC). Dieses Rahmenwerk beschreibt die wichtigsten Phasen des Prozessmanagements. Da es sich um einen kontinuierlichen Kreislauf handelt, spielt Feedback eine zentrale Rolle. Besonders in der Phase „Feedback und Controlling“ erweist sich BI als wertvoll, da sie entscheidende Leistungsdaten liefert, um fundierte Bewertungen vorzunehmen und nächste Schritte gezielt zu setzen.

Tipp: Werfen Sie einen Blick in unseren Blogbeitrag zum Thema Prozessmonitoring und tauchen Sie tiefer in die Phase „Feedback und Controlling“ des PMLC ein.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie BI und GPM ineinandergreifen, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen und Prozesse gezielt zu verbessern. Anhand konkreter Beispiele zeigen wir, wie Unternehmen mithilfe von Analytics ihre Prozesse auf Basis realer Leistungsdaten optimieren.

Mit der fortschreitenden digitalen Transformation gewinnt die datenbasierte Entscheidungsfindung (Data-Driven Decision-Making, DDDM) zunehmend an Bedeutung. Statt sich auf Intuition oder veraltete Berichte zu verlassen, stützen sich Teams immer häufiger auf Echtzeitdaten, um operative Entscheidungen sicher zu treffen.

Märkte verändern sich in rasantem Tempo, und der Wettbewerbsdruck bleibt hoch. Sich auf veraltete Berichte oder frühere Gewohnheiten zu verlassen, kann Teams ausbremsen oder dazu führen, dass sie das Wesentliche übersehen. Mit BI als integraler Bestandteil des GPM erhalten Teams jederzeit aktuelle Informationen und können gezielt und situationsgerecht agieren.

Kombiniert mit GPM-Plattformen wie ADONIS verschaffen BI-Tools einen umfassenden Überblick über die tatsächliche Performance von Prozessen. Das ermöglicht unter anderem:

• Schnellere Reaktionen auf interne Veränderungen oder Marktveränderungen
• Klare Einblicke in Verzögerungen oder Engpässe in Prozessen
• Frühzeitige Risikoerkennung, um rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten

Beispiel einer BI-gestützten Risikoanalyse

Mit der stetig wachsenden Menge an operativen Daten ist Analytics im GPM längst kein optionales Extra mehr – sondern ein Muss. Tools für Process Intelligence helfen dabei, komplexe Prozesslandschaften zu durchdringen. Sie decken Schwachstellen auf, analysieren Trends und liefern fundierte Entscheidungsgrundlagen – und das über alle Phasen hinweg.

Geschäftsprozessmanagement (GPM) sorgt für Struktur in der täglichen Arbeit. Es wird eingesetzt, um Prozesse zu modellieren, überwachen und optimieren, damit operative Abläufe effizient bleiben und strategische Unternehmensziele unterstützen. Richtig umgesetzt, schafft GPM Transparenz und reduziert das Risiko von unkoordinierten oder ineffizienten Abläufen.

Doch eines fehlt: die datenbasierte Tiefe, um Performance dynamisch zu verbessern. Hier kommt Business Intelligence (BI) ins Spiel.

BI eröffnet Teams den Zugang zu prozessbezogenen Daten, die im Alltag oft verborgen bleiben. Anstatt auf quartalsweise Auswertungen zu warten, können Mitarbeitende in Echtzeit Einblicke gewinnen und direkt in kleinen, gezielten Schritten nachjustieren.

Zum Beispiel:

• BI-gestützte Einblicke: Dashboards zeigen, wo Prozesse ins Stocken geraten oder Ziele verfehlt werden. So können frühzeitig kleine Anpassungen vorgenommen werden, die den gesamten Ablauf verbessern.

• Prozessautomatisierung: Daten aus wiederkehrenden Prozessschritten lassen sich systematisch erfassen und analysieren. Das schafft die Grundlage, manuelle Tätigkeiten durch automatisierte Workflows zu ersetzen.

• Predictive Analytics: Trendanalysen helfen, bevorstehende Entwicklungen zu erkennen und rechtzeitig zu handeln – statt zu spät zu reagieren. Wenn sich Muster klar abzeichnen, können Prozesse proaktiv angepasst werden.

Die Verbindung von Geschäftsprozessmanagement (GPM) mit Business Intelligence (BI) bietet Unternehmen zahlreiche transformative Vorteile, zum Beispiel:

Die Kombination von GPM und BI macht sichtbar, wo Arbeitsabläufe ins Stocken geraten oder wo Engpässe entstehen. Intuitive Dashboards zeigen in Echtzeit, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Dadurch können Workflows gezielt angepasst, Verzögerungen reduziert und manuelle Tätigkeiten sinnvoll automatisiert werden.

Bessere Leistungsüberwachung: Unternehmen behalten ihre Effizienzmetriken stets im Blick und treffen fundierte Entscheidungen auf Basis aktueller Daten.

Gesteigerte Verantwortlichkeit: Echtzeit-Einblicke sorgen dafür, dass alle Beteiligten auf gemeinsame Prozessziele hinarbeiten.

Stärkung der Datenkultur: Entscheidungen basieren nicht mehr auf Annahmen, sondern auf verlässlichen Informationen – auf allen Ebenen.

Beispiel einer BI-gestützten Prozessklassifikation

Eine der größten Stärken von BI-gestütztem GPM liegt in der Fähigkeit, Prozesse laufend weiterzuentwickeln – durch die Kombination aus quantitativen Datenauswertungen und qualitativem Feedback der Mitarbeitenden.

Daten + Erfahrung: Während BI Trends und Leistungskennzahlen liefert, ergänzen Mitarbeitende die Zahlen mit praktischem Kontext. So entstehen realitätsnahe Entscheidungen, die sich im Alltag bewähren.

Proaktiv statt reaktiv: Probleme werden frühzeitig erkannt – nicht erst, wenn es zu spät ist. In Kombination mit dem Input der Prozessbeteiligten können Maßnahmen schnell und wirksam umgesetzt werden.

Skalierbarkeit: Mit dem Unternehmenswachstum steigen Komplexität und Veränderungsdruck. BI hilft, den Überblick zu behalten, während das Feedback der Mitarbeitenden sicherstellt, dass Verbesserungen auch weiterhin relevant bleiben.

Langfristige Kosteneinsparungen: BI deckt unnötige Ressourcenverbräuche und Verbesserungspotenziale auf. Das qualitative Feedback hilft zu verstehen, warum diese Probleme auftreten – und wie man sie nachhaltig löst. Die Folge: gezieltere Automatisierung und optimierte Kosteneffizienz.

Zentrale Vorteile der Kombination von GPM und BI

Nachfolgend finden Sie praxisnahe Beispiele aus verschiedenen Branchen, die zeigen, wie Business Intelligence das Geschäftsprozessmanagement sinnvoll ergänzt – basierend auf typischen Herausforderungen und realen Erfahrungen:

Herausforderung: Verkürzung der Bearbeitungszeit von Kreditanträgen

Ausgangssituation: Eine mittelgroße Bank kämpft mit langen Bearbeitungszeiten bei Kreditanträgen. Die Verzögerungen führen zu unzufriedenen Kund:innen und gefährden potenzielle Geschäftsabschlüsse. Um das zu ändern, verknüpft die Bank ihr GPM-Framework mit einer Business-Intelligence-Lösung (z. B. Power BI) und nutzt Prozessdaten aus ADONIS über REST-APIs zur Analyse im BI-Tool.

Lösung:

End-to-End-Prozessmodellierung in ADONIS:
Die Bank modelliert den gesamten Kreditvergabeprozess – vom Antragseingang bis zur finalen Entscheidung – in ADONIS. Dabei werden Prozessschritte, Verantwortlichkeiten und SLAs detailliert abgebildet. So lassen sich strukturelle Schwachstellen wie doppelte Freigaben oder unklare Übergaben aufdecken.

Datenintegration & Bottleneck-Analyse mit BI:
Per REST-API werden Metadaten wie Prozessmodelle, RACI-Zuordnungen und KPIs aus ADONIS exportiert und mit historischen Event-Logs (z. B. Zeitstempel aus Kernbankensystemen) kombiniert. In Power BI werden diese Daten in interaktiven Dashboards visualisiert. Die Bank erkennt dadurch präzise, wo Verzögerungen entstehen – etwa durch Ressourcenengpässe im IT-Support, Systemausfälle oder komplexe Freigaberichtlinien.

Automatisierungspotenziale & Entscheidungsunterstützung:
Auf Basis der BI-Auswertungen identifiziert die Bank Prozesse, die sich zur Automatisierung eignen – z. B. manuelle Bonitätsprüfungen, die sich durch regelbasierte Automatisierung vereinfachen lassen. Auch wenn ADONIS Prozessautomatisierung in diesem Schritt nicht direkt zum Einsatz kommt, liefert BI klare Hinweise, wo Automatisierung den größten Mehrwert bietet – etwa durch die Reduktion manueller Dateneingaben oder eine schnellere Risikobewertung.

Performance-Dashboards für mehr Transparenz:
Individuell konfigurierbare BI-Dashboards lassen sich mit KPIs aus ADONIS kombinieren, um operative Echtzeitdaten abzubilden. So können Führungskräfte Durchlaufzeiten von Krediten, Genehmigungsquoten je Filiale oder Kundenzufriedenheitswerte überwachen. Ein Dashboard kann z. B. Abweichungen zwischen modellierten SLA-Dauern (aus ADONIS) und tatsächlichen Bearbeitungszeiten (aus Event-Logs) aufzeigen – ein effektives Mittel, um Verantwortlichkeit sichtbar zu machen.

Szenario-Simulationen und Was-wäre-wenn-Analysen:
Durch die Kombination modellierter Sollwerte aus ADONIS mit der Was-wäre-wenn-Funktionalität von Power BI kann die Bank verschiedene Genehmigungsstrategien simulieren – etwa den Wegfall einer Freigabestufe oder eine Anpassung der Kreditwürdigkeitsgrenzen. Diese Art der Simulation unterscheidet sich von der Ausführungssimulation in ADONIS: Während dort konkrete Prozessabläufe prognostiziert werden, erlaubt Power BI eine flexible Szenarienplanung durch die Variation von Parametern – und zeigt direkte Auswirkungen auf KPIs wie Bearbeitungsdauer und Risikobelastung. Dieser Rückkopplungseffekt zwischen Modellierung und Realität unterstützt eine kontinuierliche Optimierung.

Ergebnisse:

Schnellere Kreditbearbeitung:
Die durchschnittliche Genehmigungszeit wird deutlich verkürzt, was zu schnelleren Entscheidungen und geringerer Kundenabwanderung führt.

Gezielte Prozessoptimierung:
Redundante Freigabeschritte und unklare Übergaben werden dank visueller Bottleneck-Analyse beseitigt.

Automatisierungspotenziale identifiziert:
BI-Dashboards machen Prozesse mit hohem Automatisierungspotenzial sichtbar – z. B. wiederkehrende Bonitätsprüfungen oder Datenverifikationen.

Höhere Transparenz und bessere Steuerung:
Das Management erhält über interaktive Dashboards Einblick in Filialleistungen, SLA-Einhaltung und Kundenzufriedenheit – in Echtzeit.

Größere Kundenzufriedenheit:
Schnellere Reaktionen und reibungslosere Abläufe führen zu besseren NPS-Werten und weniger abgebrochenen Anträgen.

Herausforderung: Verbesserung der Auslastung und des Patientendurchlaufs

Ausgangslage: Ein großes städtisches Krankenhaus kämpft mit Überlastung und ineffizientem Patientendurchfluss – was sich negativ auf die Patientenerfahrung und die Ressourcenzuweisung auswirkt. Um dem entgegenzuwirken, verbindet das Krankenhaus Business-Intelligence-Tools (z. B. Power BI) mit seinem GPM-System und nutzt Prozessdaten aus ADONIS über REST-APIs, um Prozesse transparenter zu machen und vorausschauende Analysen zu ermöglichen.

Lösung:

End-to-End-Prozessmodellierung:
Zunächst modelliert das Krankenhaus alle kritischen Behandlungspfade in ADONIS – von der Aufnahme und Triage über die Behandlung bis hin zur Entlassung und Nachsorge. Diese detaillierte Prozessmodellierung zeigt auf, wo es zu Verzögerungen oder unnötigen Übergaben kommt. Gleichzeitig schafft sie eine Basis für Performance-Tracking und gezielte Optimierungen.

Prozesssimulation mit ADONIS:
Mithilfe der integrierten Simulationsfunktionen in ADONIS testet das Krankenhaus verschiedene Varianten der Abläufe. So wird z. B. simuliert, ob zusätzliche Triagekräfte zu Stoßzeiten oder geänderte Diagnoseabläufe zu besseren Ergebnissen führen würden. Die Simulationen zeigen, wie sich solche Änderungen auf Zeit- und Ressourcennutzung auswirken – eine wertvolle Grundlage für fundierte Entscheidungen im Verbesserungsmanagement.

Prozess- und Datenintegration:
Daten aus der Patientenaufnahme, den Behandlungsphasen und der Entlassung (z. B. aus dem klinischen Informationssystem und dem ERP) werden in Power BI zusammengeführt. In Kombination mit den Ausführungsdaten aus ADONIS ergibt sich ein ganzheitliches, aktuelles Bild darüber, wie die Abläufe tatsächlich verlaufen – abteilungsübergreifend und in Echtzeit.

Performance-Dashboards & Bottleneck-Analyse:
Power-BI-Dashboards visualisieren Kennzahlen wie Wartezeiten, Bettenauslastung und Arbeitsbelastung je Abteilung. Ergänzt durch Prozessdaten aus ADONIS – z. B. zu Bearbeitungsdauern und Ausführungspfaden – lassen sich Engpässe gezielt erkennen. So können verantwortliche Teams genau nachvollziehen, wo Prozesse ins Stocken geraten, und gezielt eingreifen.

Predictive Analytics für die Ressourcenzuweisung:
Mit den Prognosefunktionen in Power BI erstellt das Krankenhaus Modelle, die den erwarteten Patientenzustrom auf Basis früherer Aufnahmen, saisonaler Schwankungen und Wochentagsmustern vorhersagen. Diese Vorhersagen unterstützen das Operationsteam bei der Vorbereitung auf Stoßzeiten. Durch bessere Planung lassen sich Personal, Bettenkapazitäten und Geräteeinsätze frühzeitig anpassen – so werden Engpässe vermieden und das medizinische Personal entlastet.

Szenariosimulation und Was-wäre-wenn-Analyse:
Zusätzlich zu den ADONIS-Simulationen nutzt das Krankenhaus Power BI, um verschiedene Betriebsszenarien zu testen. Beispielsweise wird ein sprunghafter Anstieg von Notaufnahmen oder ein Personalausfall während der Grippewelle simuliert. Indem Variablen wie Patientenzahl oder verfügbare Ressourcen verändert werden, können Planer die Auswirkungen auf die Abläufe analysieren – und daraus gezielte Maßnahmen zur besseren Vorbereitung ableiten.

Beispiel eines Simulations-Dashboard in ADONIS

Ergebnisse:

Weniger Wartezeiten:
Die durchschnittlichen Wartezeiten in der Notaufnahme und im stationären Bereich sinken durch gezielte Prozessoptimierungen.

Früherkennung von Engpässen:
BI-Dashboards zeigen, an welchen Prozessschritten oder in welchen Teams Verzögerungen entstehen – für schnelle und wirksame Eingriffe.

Verbesserte Ressourcenplanung:
Prognosemodelle erleichtern die Vorbereitung auf Auslastungsspitzen und ermöglichen eine effizientere Nutzung von Personal und Betten.

Anpassungsfähigere Workflows:
Simulationen machen sichtbar, welche Folgen Veränderungen – etwa bei Patientenzahlen oder Personalverfügbarkeit – haben könnten. Das stärkt die Reaktionsfähigkeit des Betriebs.

Höhere Patientenzufriedenheit:
Eine gleichmäßigere und schnellere Versorgung verbessert das Gesamterlebnis der Patient:innen im Krankenhaus.

Die erfolgreiche Verknüpfung von Business Intelligence (BI) mit dem Geschäftsprozessmanagement (GPM) erfordert einen klaren Plan – damit Prozessdaten echten Mehrwert liefern.

Hier sind die wesentlichen Schritte:

• Bilden Sie Ihre bestehenden Prozesse in ADONIS ab.
• Identifizieren Sie Schwachstellen oder Lücken, bei denen BI-gestützte Insights die Entscheidungsfindung verbessern könnten.
• Definieren Sie Kennzahlen (KPIs) und überlegen Sie, wie BI helfen kann, diese zu messen und zu optimieren.

• Wählen Sie eine BI-Lösung, die zu Ihrer GPM-Umgebung passt.
• Setzen Sie auf BI-Tools wie Power BI oder Qlik, die sich gut mit Plattformen wie ADONIS verbinden lassen.
• Achten Sie darauf, prozessbezogene Daten zu zentralisieren, um Prozessverantwortlichen umfassende Dashboards bereitzustellen.

• Schulen Sie Prozessverantwortliche, Manager:innen und Stakeholder:innen, damit sie BI-Insights richtig verstehen und nutzen können.
• Fördern Sie eine datenbasierte Entscheidungskultur, indem Sie BI-Dashboards in das tägliche Prozessmanagement einbetten.

• Nutzen Sie BI-gestützte GPM-Dashboards, um Leistungskennzahlen zu verfolgen und Ineffizienzen frühzeitig zu erkennen.
• Führen Sie Szenario-Simulationen durch, um verschiedene Prozessvarianten zu testen und mögliche Probleme vorherzusehen.
• Passen Sie Ihre GPM-Strategie laufend an – auf Basis historischer Daten, Prognosen und Mitarbeiterfeedback.

Geschäftsprozessmanagement lebt von Transparenz. Erst wenn Teams genau verstehen, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, können sie gezielt eingreifen und Verbesserungen anstoßen. Business Intelligence liefert dafür die nötige Tiefe – sie verwandelt Prozessdaten in konkrete Entscheidungsgrundlagen.

In Kombination mit GPM rückt BI den Fokus auf das, was wirklich geschieht – nicht auf Annahmen. Das stärkt langfristig die Entscheidungsqualität und verbessert die Steuerung von Prozessen.