Die Stärke von Text Mining im Business Process Management

Die Erschließung von textuellen Informationen in Dokumenten wie Briefen, E-Mails oder Dokumentationen und Prüfberichten wird immer wichtiger. Denn dort sind wertvolle Informationen enthalten, die eine formale Prozessbeschreibung bisher nicht im Detail enthält. Diese Einschränkung kann jedoch in der Praxis mit Text Mining überwunden werden.

Text-Mining kann helfen diese Informationen aus textuellen Daten zu erschließen und unterschiedlich zur Verbesserung im Business Process ManagementBusiness Process Management zu nutzen. Dabei kann Text Mining gemäß wissenschaftlicher Untersuchungen genutzt werden, um das Design von Prozessen zu verbessern. So können Ergebnisse in Textform von Prozess-Workshops etwa verwendet werden, um modellierte oder implementierte Prozesse hinsichtlich ihrer Modellierungsgenauigkeit zu überprüfen. Dadurch können nicht gewünschte Prozessvarianten reduziert und frühzeitig angepasst werden. Ausgeführte Prozesse, die völlig konträr zu den definierten (textuelle) Anforderungen sind, können damit fast der Vergangenheit angehören. Alles zu Business Process Management auf CIO.de

Weiterhin können textuelle Daten bei der Prozessausführung helfen, den richtigen Prozessverlauf zu finden. Dabei können etwa Onlineshops Produktbewertungstexte nutzen, um Produktauswahlprozesse beim Kunden besser zu unterstützen. Dadurch können gemäß wissenschaftlicher Untersuchungen etwa kostspielige Retouren gesenkt werden. Auch in Prozessen, die sehr textlastig sind (wie bspw. im Beschwerdemanagement), können diese textuellen Informationen genutzt werden, um den Prozess effizient zur Laufzeit zu steuern.

Eine Umsetzung in der Praxis ist mit vielen am Markt verfügbaren entgeltpflichtigen und entgeltfreien Tools möglich. So existieren beispielsweise einfach integrierbare Bibliotheken für die freie Statistik-Software R Project oder eine Text-Mining-Erweiterung für Analysetools wie Rapid Miner. In der Praxis lassen sich bei der Nutzung dieser Tools sehr schnell Fortschritte bei der Umsetzung von Text Mining erkennen. Bei der Auswahl sind jedoch Aspekte wie die benötigten Sprachpakete (bspw. deutsch, englisch, französisch) und die Integrations- bzw. Automatisierungsfähigkeit zu beachten.

Generell sei jedoch darauf verwiesen, dass auch im Text-Mining Herausforderungen wie sehr grobe Rechtschreibefehler, Sprachvermischungen und Ironie sowie unterschiedliche Interpretationen ein und desselben Wortes je nach Person zu beachten sind. Dennoch können erheblich Vorteile bei der Verwendung des Text Mining im Business Process Management liegen.