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Celonis ist seit Anfang Juni das wertvollste deutsche Start-Up-Unternehmen

Celonis das wertvollste deutsche Start-Up-Unternehmen

Anfang Juni war es so weit. Die Finanzierungsrunde von Celonis war abgeschlossen und ca. 10 % des Unternehmens wurden mit 1 Mrd. Dollar bewertet. Diese 1 Mrd.-Dollar-Finanzspritze bedeutet für das Unternehmen mit Sitz in München und New York eine Gesamtbewertung von über 10 Mrd. Dollar. Und deshalb sprechen die Venture Capitalist-Experten von einem Decacorn (deca = 10). Ein Unicorn ist ein Unternehmen mit einer Bewertung von mind. 1 Mrd. Dollar, Celonis hat das 10-fache erreicht. Und damit ist Celonis das wertvollste deutsche Start-Up-Unternehmen.

Erst vor kurzem haben wir über die Einhörner berichtet. Die wertvollsten deutschen Unicorns sind Otto Boock Healthcare und N26. Beide kommen in der zuletzt veröffentlichten Bewertung auf ca. 3,5 Mrd. Dollar.

Was macht Celonis?

Wer sich den jüngsten Handelsblatt-Podcast mit Celonis-CEO Nominacher anhören möchte, klickt diesen Link.

Es geht im Grunde um das Thema Process Mining. Hier ein kurzes Video von Celonis.

Was genau ist Process Mining?

Der Begriff Mining wurde schon vor vielen Jahren in Bezug auf Data Mining aus den USA überführt. Das Mining ist das Suchen nach unbekannten Schätzen in den Daten. Das Process Mining sucht über die Analyse von Prozess-Daten nach Schätzen (hier positive und negative Auffälligkeiten) innerhalb der Prozesse eines Unternehmens.

Jetzt ist diese Analyse „per se“ keine Rocket Science, denn man kann z. B. seine Bestelldaten und alle Daten, die rund um die Abwicklung der Bestellungen anfallen, auch selbst analysieren. Dazu braucht es eben ein Data Mining Tool. Was braucht es noch? Die Sammlung aller Rohdaten sowie die Aufbereitung der Daten, die innerhalb dieses einen Prozesses anfallen.

Im Kern geht es um das Aufdecken von Schwächen im Betriebsablauf.

Was macht Celonis als das wertvollste deutsche Start-Up-Unternehmen so besonders?

Mit immer mehr Daten und komplexeren Prozessen verlieren Unternehmen immer mehr den Überblick. Celonis verfährt mit „Machine Learning Methoden“ und hat Outputs entwickelt, die für verschiedene Zielgruppen (Geschäftsführung, Abteilungsleiter und Fachkräfte) im Unternehmen die Entscheidungen leichter machen sollen.

Und, das sind, aus meiner Sicht, auch Erfolgskriterien von Celonis:

  1. Die Unternehmen waren weder bereit in die Fähigkeiten der eigenen Mitarbeiter zu investieren.
  2. Die Art der Analysen und Aufbereitung der Ergebnisse schafft Celonis so einfach, dass die Entscheider sich daran erfreuen.

Das Unternehmen Celonis beschreibt es selbst wie folgt:

„Process mining is an analytical discipline for discovering, monitoring, and improving processes as they actually are (not as you think they might be), by extracting knowledge from event logs readily available in today’s information systems.

Process mining offers objective, fact-based insights, derived from actual data, that help you audit, analyze, and improve your existing business processes by answering both compliance-related and performance-related questions.

The technology is an essential part of the Celonis Execution Management System, enabling users to measure their execution capacity by fully understanding how their processes run before taking automated action to remove any execution gaps.“ (Stand 06.06.2021, Quelle Celonis Webseite)

Wer also mehr verstehen will, was Celonis ausmacht, der sollte sich die verschiedenen Videos in der YouTube-Playlist ansehen.

Für wen arbeitet Celonis derzeit?

Zu den über 2.000 Firmenkunden zählen Siemens, Bayer, Bosch, aber auch Coca Cola, UBS, die Lufthansa oder 3M. Bekannt sind die drei Gründer dafür, dass sie es stets schaffen, auf einfache Weise ihr mehr als komplexes Geschäft zu erklären. Die Rede ist da stets von „Röntgenaufnahmen“ von Geschäftsabläufen im übertragenen Sinne, von zahlreichen Varianten, die die Software durchrechnet, um mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu Wahrscheinlichkeiten zu kommen. (Quelle: t3n, Stand 06.06.2021)

Hier geht es zur Celonis-Kundenliste.

 

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