Das viadee Process Warehouse ist jetzt Open Source

Mittwoch, 19.1.2022

viadee Process Warehouse OpenSource_Illustration

Das viadee Process Warehouse (vPW) ist ein Tool für die Analyse von Geschäftsprozessen und ermöglicht die Visualisierung von Prozesskennzahlen direkt am Prozessmodell. Seit 2022 ist stehen die vPW-Komponenten als Open Source Projekte in GitHub zur Verfügung. Was bedeutet unsere neue Open Source Strategie für Sie? Sie können das Tool problemlos und kostenfrei in Ihre eigene Prozessarchitektur integrieren, bekommen einen schnellen Einblick in Ihre Geschäftsprozesskennzahlen und können aktiv an der Weiterentwicklung des Analyse-Werkzeugs mitwirken.

Hintergrund: Die Idee des vPW

Prozessmanagement und Automatisierung von Geschäftsprozessen sind wesentliche Erfolgsfaktoren für Unternehmen, unabhängig von Größe und Branche. Sind die ersten Schritte in die Wege geleitet, stellt sich schnell die Frage: Wie "gut" sind unsere Prozesse? Gibt es noch weitere Optimierungspotenziale? Das viadee Process Warehouse (vPW) hakt genau an dieser Stelle ein und schließt damit den Lifecycle des Geschäftsprozessmanagements: Bei der (teil)automatisierten Ausführung von Geschäftsprozessen entsteht eine wertvolle Datenbasis aus Prozess-Logs, welche die Grundlage für eine prozessorientierte Analyse bietet.

Typische Fragestellungen bei der Prozessanalyse sind etwa:

  • Welche Prozesspfade werden besonders häufig durchlaufen? Gibt es potenzielle Bottlenecks, die z. B. durch Ressourcen-Aufstockung vermieden werden können?
  • Wie ist die durchschnittliche Laufzeit von Prozessinstanzen? Welche Servicezeiten können versprochen werden, z. B. im Rahmen von Service Level Agreements?
  • Wie lange dauert die Bearbeitung von User Tasks? An welchen Stellen gibt es besondere Verbesserungs- oder Einsparungspotenziale?
  • Wie ist der Automatisierungsgrad eines Prozesses? Wie oft muss noch manuell durch einen Sachbearbeiter eingegriffen werden?
  • Wie sehen die Kennzahlen zu bestimmten Prozessvariablen aus (z. B. die durchschnittliche Schadensumme)? Gibt es auffällige, unerwartete Unterschiede zwischen Prozesspfaden?
  • Wie sehen die Prozesskennzahlen im aktuellen Monat im Vergleich zum Vormonat aus? Gibt es Unterschiede zwischen verschiedenen Mandanten?

Mit dem vPW können genau diese und weitere Fragen beantwortet werden.

Das vPW ermöglicht die Visualisierung von Prozesskennzahlen direkt am Prozessmodell, sodass der Prozessbezug in der Analyse-Phase des BPM-Zyklus nicht verloren geht. Dadurch kann z. B. auch die Entwicklung von Prozesskennzahlen im Verlauf des Prozesses nachverfolgt werden. Zudem unterstützen intelligente Filterfunktionen (z. B. nach Prozesselementen, Prozessvariablen oder Zeiträumen) eine interaktive Analyse.

Ganz im Sinne einer interaktiven Self-Service-Analyse kann der Prozessanalyst Kennzahlen zur Laufzeit definieren und in Echtzeit auswerten. Damit ist ein exploratives und intuitives Vorgehen möglich, statt sämtliche Anforderungen in einer vorgelagerten Modellierungsphase festlegen zu müssen.

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Ein Blick unter die Haube: Die Architektur des vPW

Bei der automatisierten Ausführung von Geschäftsprozessen entstehen in der Regel umfangreiche Log-Daten in Form von Ereignisprotokollen (z. B. "Prozessinstanz gestartet", "Aktivität beendet", "Variable geschrieben"). Diese Events werden durch verschiedene Komponenten der vPW-Architektur ausgelesen und für die spätere Berechnung von Prozesskennzahlen aufbereitet. Um auch mit großen Datenmengen bei einer hohen Anzahl von Prozessinstanzen effizient umgehen zu können, kommen gut skalierbare Big-Data-Technologien (Apache Kafka, Elasticsearch) zum Einsatz.

Einen Überblick über die Architektur gibt die folgende Grafik:

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Der Camunda-Kafka Polling Client ist ein Tool zum Auslesen der Log-Daten aus der Camunda-Datenbank (per JDBC bzw. RESTful-API). Die Daten werden in Apache Kafka bereitgestellt und dort über die vPW Pipeline in den zentralen Datenspeicher, basierend auf Elasticsearch, abgelegt. Über den vPW Analyzer werden die Prozesskennzahlen, die im vPW-Web-Frontend am Prozessmodell angezeigt werden, bereitgestellt und "on-the-fly" berechnet.

Das vPW besteht damit aus mehreren Komponenten, die unabhängig voneinander skaliert werden können und für den Betrieb auf Container-Plattformen (insb. Kubernetes) ausgelegt sind. Die vPW-Architektur ist dabei als offene Architektur ausgelegt. Somit können neben Camunda Platform (Community und Enterprise Edition) potenziell auch andere Process Engines angebunden werden. Die Daten in Kafka und Elasticsearch können zudem von anderen Clients genutzt werden. Ein Beispiel dafür ist bpmn.ai, eine KI-Lösung der viadee, bei der die in Kafka gespeicherten Prozessdaten für Machine-Learning-Algorithmen verwendet werden. Als Ergänzung zum vPW kann ferner Kibana, das ebenfalls auf Elasticsearch aufsetzt, genutzt werden, um die Kennzahlen in Form von Diagrammen zu visualisieren.

 

Github-Projekt: Das vPW an den eigenen Prozessen ausprobieren

Wir stellen Ihnen die vPW-Komponenten als Open Source Projekte in GitHub bereit. Analyzer und Pipeline liegen in unserem GitHub Repository vPW. Den Camunda-Kafka Polling Client finden Sie im GitHub Repository camunda-kafka-polling-client. Hier stehen Ihnen zudem bereits konfigurierte docker-compose-Files oder Helm-Charts zur Verfügung, um das vPW an Ihren eigenen Prozessen auszuprobieren.

Einerseits können Sie das vPW lokal als containerisierte Anwendung über Docker Compose starten - mit allen dafür benötigten Komponenten, wie Datenbank, Elasticsearch und Kafka. Dabei können Sie den hinterlegten Camunda-Beispielprozess verwenden oder Ihre eigene Process Engine und Datenbank in der docker-compose-Datei hinterlegen. Wir haben auch an zukünftige Entwickler und Entwicklerinnen des vPW gedacht. Eine alternative docker-compose Datei berücksichtigt alle Komponenten bis auf die Pipeline und den Analyzer. Pipeline und Analyzer sollen bei dieser Nutzung über die Entwicklungsumgebung gestartet werden, sodass Änderungen im Code direkt im gesamten vPW-Ökosystem getestet werden können.

Die Helm-Charts ermöglichen ein Deployment in Ihrem eigenen Kubernetes-Cluster. Jede Komponente verfügt über ein eigenes Helm-Chart. Wir empfehlen Ihnen jedoch, das von uns bereitgestellte Umbrella-Chart zu nutzen. Dieses vereint die Charts von Analyzer, Pipeline, Frontend und Polling-Client in einem Helm-Chart und vereinfacht somit das Deployment.

Sie können sich das vPW und seine Features ansonsten gerne auch jederzeit in unserer Demo-Umgebung ansehen.

 

Interesse geweckt? Möchten Sie den nächsten Schritt gehen?

Kontaktieren Sie uns. Brauchen Sie Hilfe beim Setup der Lösung in Ihrem Unternehmen? Möchten Sie gerne unternehmensspezifische Erweiterungen entwickeln, z. B. die Anbindung einer weiteren Process Engine? Benötigen Sie Hilfe bei der Analyse Ihrer Prozessdaten? Sprechen Sie uns an.

Im Bereich Business Process Management (BPM) unserer Homepage finden Sie das umfassende Lösungsangebot der viadee.


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Kommentare

David Zang

David Zang

David Zang ist seit 2017 Berater für Prozessmanagement und Prozessautomatisierung bei der viadee. Seine Schwerpunkte liegen in verteilten containerbasierten Prozessarchitekturen und maschinellem Lernen auf Basis von Prozessdaten. David Zang auf LinkedIn