Wetzel, ManuelKoschmider, Agnes2022-03-072022-03-0720222022http://dx.doi.org/10.1365/s40702-021-00827-8https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38500VR-Umgebungen werden bereits in zahlreichen Anwendungsszenarien erfolgreich zur Visualisierung von Daten mit dem Ziel beispielsweise der Lernprozessunterstützung eingesetzt. Dieser Beitrag stellt eine VR-basierte Umgebung für Process-Mining mit dem Ziel der Prozessanalyseunterstützung vor. Die VR-basierte Umgebung ermöglicht, Prozessdaten aus Quellsystemen dynamisch anzubinden und zu laden und diese als ein dreidimensionales Prozessmodell zu visualisieren und zu analysieren. Die VR-Umgebung wurde systematisch basierend auf einer Anforderungsanalyse konzipiert, die aus kommerziellen (2D) Process-Mining Werkzeugen und verwandten Arbeiten aus der Literatur abgeleitet wurde. Bei der Implementierung der Umgebung wurde Wert auf Erweiterbarkeit und Offenheit der Umgebung gelegt. Im Gegensatz zu einer zweidimensionalen Visualisierung ermöglicht die VR-Umgebung für Process-Mining eine verbesserte Exploration der Zusammenhänge zwischen Prozessen und Daten (z. B. Prozesskennzahlen wie Ressourcenauslastung, Durchlaufzeit, Prozessabweichungen). VR environments are already being used successfully in numerous application scenarios for the visualization of data with the aim of e.g., supporting learning processes. This paper presents a VR-based environment for process mining with the aim of supporting process analysis. The VR-based environment makes it possible to dynamically link and load process data from source systems and to visualize and analyze them as a three-dimensional process model. The VR environment was systematically designed on a requirements analysis derived from commercial (2D) process mining tools and related work from the literature. When implementing the environment, emphasis was placed on extensibility and openness of the environment. In contrast to a two-dimensional visualization, the VR environment for process mining supports an improved exploration of the relationships between processes and data (e.g., KPIs such as resource utilization, lead time, process deviations).Immersive analyticsImmersive AnalyticsProcess miningProcess modelProcess-MiningProzessmodell VisualisierungVirtual realityVirtual RealityVisualizationText/Journal Article10.1365/s40702-021-00827-82198-2775