Der Blog

„Industrialize Enterprise AI. Make Enterprise AI work.“

Celonis verbindet Daten aus Unternehmenssystemen und erstellt daraus ein dynamisches, kontextbezogenes Abbild von Geschäftsprozessen. Unternehmen können Abläufe analysieren, Ursachen für Verzögerungen oder Regelverstöße erkennen, Simulationen durchführen und Maßnahmen automatisieren. KI-Funktionen wie Process Copilot, Machine Learning, Vorhersagen und Agentenintegration machen Prozesswissen in natürlicher Sprache und operativen Anwendungen nutzbar.
celonis

Industrialize Enterprise AI. Make Enterprise AI work.

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8,1/10 KIFOX Score – Sehr gut

Standort: Deutschland Celonis SE, Theresienstraße 6, 80333 München, Deutschland.

API-Integration Automatisierung Compliance-Prüfung Datenanalyse Datenvisualisierung Finanzanalyse KI-Agenten Lagerverwaltung Risikoanalyse Trendanalyse
Free Celonis Free Plan
Offiziell beworbener kostenloser Einstieg zum Kennenlernen der Plattform und für begrenzte Process-Mining-Anwendungen. Die aktuelle Self-Service-Verfügbarkeit kann account- oder regionsabhängig eingeschränkt sein und sollte vorab geprüft werden.
Abo Individuelle Celonis-Subscription
Unternehmensvertrag abhängig von Plattformumfang, Datenvolumen, Anwendungen, Nutzern, Prozessen und Supportanforderungen; keine öffentliche Standardpreisliste.
Sonstiges Celonis Process Intelligence Platform Data Core, Prozessdatenmodell, Process Mining, Analysen, Action- und Business-Apps sowie Integrationen.

Process Copilot Natürlichsprachliche Abfragen, Prozessanalysen, Diagramme, Zusammenfassungen und kontextbezogene Erkenntnisse.

AgentC Suite für Aufbau, Verbindung, Orchestrierung und Governance von KI-Agenten mit Prozesskontext.

AI API / Intelligence API Einbindung von Celonis-Prozesswissen und Copilot-Funktionen in externe Anwendungen, Kommunikationsplattformen und Agentensysteme.

Marketplace- und Business-Apps Vorkonfigurierte Anwendungen und Prozesslösungen für Finance, Supply Chain, Einkauf, Vertrieb, Produktion und weitere Bereiche.

Premium- und Premier-Plus-Support Erweiterte Support-, Service- und Betreuungsmodelle für unternehmenskritische Installationen.

Consulting- und Partnerangebote Implementierung, Prozessmodellierung, Datenintegration, Beratung und branchenspezifische Lösungen über Celonis und Partner.

Celonis Academy Trainings- und Zertifizierungsangebote für Nutzer, Analysten, Entwickler und Implementierungsteams.

Celonis ist eine Plattform für Process Mining und Process Intelligence. Sie verbindet Ereignis- und Stammdaten aus Geschäftssystemen und rekonstruiert daraus, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Unternehmen erkennen dadurch Verzögerungen, Schleifen, Abweichungen, Regelverstöße und Automatisierungspotenziale, die in einzelnen ERP- oder CRM-Berichten oft verborgen bleiben.

Zielgruppe

Celonis richtet sich vor allem an Großunternehmen, größere Mittelständler, Shared-Service-Organisationen, Beratungen und Teams für Process Excellence, Finance, Einkauf, Lieferkette, Vertrieb, Service, IT und Compliance. Technische Nutzer integrieren Datenquellen und entwickeln Datenmodelle; Fachabteilungen arbeiten mit Analysen, Anwendungen und Copiloten.

Herausragende Funktionen

Das Context Model verknüpft Prozesse, Objekte, Kennzahlen und Geschäftsregeln zu einem nutzbaren Unternehmenskontext. Dadurch kann generative KI nicht nur allgemeine Antworten formulieren, sondern auf definierte Prozessmodelle und Kennzahlen zugreifen. Process Copilot kann Fragen in natürlicher Sprache beantworten und passende Tabellen, Diagramme oder Prozessansichten erzeugen. Administratoren können Modellanbieter steuern oder eigene Modelle anbinden.

Wichtigste Anwendungsfelder

Typische Einsatzfelder sind Purchase-to-Pay, Order-to-Cash, Accounts Payable, Accounts Receivable, Beschaffung, Bestandsmanagement, Produktion, Logistik, Kundenservice und IT-Service-Management. Celonis wird eingesetzt, um Durchlaufzeiten zu senken, Skontoverluste zu vermeiden, Lieferprobleme zu erkennen, Compliance-Verstöße zu reduzieren und manuelle Arbeit zu automatisieren.

Nutzung & Hinweise

Eine Celonis-Einführung beginnt mit der Auswahl eines klaren Prozesses und der Anbindung relevanter Quellsysteme. Danach werden Ereignisse, Objekte, Kennzahlen und Geschäftslogik modelliert. Erst wenn diese Grundlage belastbar ist, können Copiloten, Vorhersagen und Agenten zuverlässigen Kontext erhalten. Unternehmen sollten Beschäftigtendaten pseudonymisieren, Rollen restriktiv vergeben und KI-Ausgaben nicht ungeprüft in operative Aktionen überführen.

ZielgruppeEinschätzung
PrivatpersonenNein – Celonis ist auf komplexe Unternehmensprozesse und Geschäftssysteme ausgerichtet.
Selbstständige / FreelancerEher bedingt – relevant für spezialisierte Process-Mining-Berater, Implementierungspartner und Datenexperten.
KMUBedingt – fachlich nutzbar, aber Einführung, Datenintegration und Governance können für kleinere Unternehmen aufwendig sein.
GroßunternehmenSehr gut geeignet – Kernzielgruppe für globale Prozesse, ERP-Landschaften, Automatisierung und Transformation.
Prozessmanagement / Operational ExcellenceSehr gut geeignet – zentrale Zielgruppe für Prozessanalyse, Ursachenfindung, Verbesserung und Steuerung.
Finance / Einkauf / Supply ChainSehr gut geeignet – unterstützt unter anderem Order-to-Cash, Procure-to-Pay, Bestands-, Liefer- und Finanzprozesse.
IT- und DatenteamsSehr gut geeignet – Datenintegration, Process Digital Twin, APIs, KI-Agenten und Anbindungen an ERP- und Automatisierungsplattformen.
Entwickler / KI-TeamsJa – AI API, AgentC und Integrationen ermöglichen eigene Copilots, Assistenten und agentische Anwendungen.
Datenschutzkritische OrganisationenGut geeignet – EU-Hosting, DPA, SCCs, TOMs, Pseudonymisierung und Nicht-Training ohne schriftliche Zustimmung sind starke Vorteile.
Regulierte BranchenGut bis sehr gut geeignet – umfangreiche Compliance-Dokumentation und Zertifizierungen; konkrete Prozesse und Daten müssen dennoch einzeln bewertet werden.

Hosting & Daten

✅ = abgedeckt ⚠️ = teilweise / indirekt ❓ = nicht verfügbar / unklar
?

1) On-Prem / lokales Hosting
Bedeutung: Die Firma betreibt die Lösung auf eigener Hardware oder in der eigenen Infrastruktur. Im strengsten Sinn läuft dabei nicht nur die Anwendung, sondern idealerweise auch das Modell lokal.

2) Private Cloud / RZ

Bedeutung: Die Lösung läuft in einer dedizierten oder stärker abgegrenzten Cloud-Umgebung, oft bei einem Hosting-Anbieter oder Hyperscaler, aber in einem deutschen Rechenzentrum oder in einer besonders kontrollierten Umgebung.

3) EU-SaaS / Managed

Bedeutung: Der Anbieter betreibt die Lösung selbst als Dienst. Die Firma nutzt das Tool als fertigen Cloud-Service, idealerweise mit EU-Datenresidenz.

4) Hybrid

Bedeutung: Ein Teil der Verarbeitung bleibt intern / lokal / in privater Cloud, ein anderer Teil läuft in einer externen Cloud oder EU-SaaS.

5) AVV / DPA

Bedeutung: Das ist der Auftragsverarbeitungsvertrag bzw. Data Processing Addendum.
Er regelt, dass der Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag verarbeitet und an die Weisungen des Kunden gebunden ist.

6) Kein Training

Bedeutung: Der Anbieter nutzt deine Prompts, Uploads, Anhänge, Chatverläufe oder Outputs nicht zum Training oder zur Verbesserung des allgemeinen Modells — idealerweise vertraglich ausgeschlossen.

7) Open-Source-/Transparenz-Pfad

Bedeutung: Es gibt einen Weg zu mehr technischer Transparenz und Souveränität, etwa durch:
- offene Modelle
- dokumentierte Komponenten
- self-hostbare Teile
- nachvollziehbare Architektur
- Export-/Wechselmöglichkeiten

✅ = abgedeckt ⚠️ = teilweise / indirekt ❓ = nicht verfügbar / unklar
On-prem / local hosting ⚠️
Private cloud / data center ⚠️
EU SaaS / Managed
Hybrid
DPA / AVV
No training on customer data
Open source / transparency path

On-Prem / lokales Hosting: teilweise

Auf der Website sind On-Premise-Extractor und On-Prem Clients dokumentiert. Diese laufen auf physischen lokalen Servern oder in privaten Cloud-Umgebungen, dienen aber als Bruecke zur Celonis-Plattform. Eine vollstaendige lokale Bereitstellung der gesamten Plattform oder des Modells ist auf der Website nicht belegt.

Private Cloud / RZ: teilweise

Celonis dokumentiert den Einsatz von On-Premise-Extractors in sicheren privaten Cloud-Umgebungen wie VPCs/VNets. Das belegt kontrollierte Teilkomponenten in privater Infrastruktur, aber keine klar dokumentierte dedizierte Private-Cloud-Gesamtbereitstellung der gesamten Loesung.

EU-SaaS / Managed: abgedeckt

Celonis beschreibt die Plattform als Cloud-Dienst und gibt an, dass Daten europaeischer Kunden in einem EU-Rechenzentrum gehostet werden. Fuer KI-Anwendungen wird ausdruecklich dieselbe Region wie fuer die Celonis-Plattform genannt; bei EU-Hosting also ebenfalls EU-Hosting.

Hybrid: abgedeckt

Die Website beschreibt einen Hybrid-Pfad: lokale bzw. private Infrastruktur fuer Extractors/Clients und cloudbasierte Verarbeitung bzw. Orchestrierung in der Celonis-Plattform.

AVV / DPA: abgedeckt

Auf der Seite zu den Terms & Conditions ist ein 'Data Processing Agreement' direkt verlinkt. Zusaetzlich sind TOMs, ein Information Security Annex und SCCs verlinkt.

Kein Training: abgedeckt

Auf der Responsible-AI-Seite steht, dass Kundendaten nicht fuer das Trainieren von Large Language Modellen genutzt werden. Ein Fine-Tuning durch Celonis findet nur bei ausdruecklicher Zustimmung des Kunden statt; KI-Funktionen koennen laut Website zudem jederzeit abgeschaltet werden.

Open-Source / Transparenz-Pfad: indirekt / nicht verfuegbar

Auf der Website wurde kein belastbarer Open-Source-, Open-Weights- oder Self-Host-Modellpfad fuer die Gesamtloesung gefunden. Es gibt zwar Dokumentation zu Integrationen und lokalen Connector-Komponenten, aber keine klare Offenlegung offener Modellkomponenten oder eines umfassenden Transparenz-/Souveraenitaetspfads.

Datenverarbeitung

Die Website beschreibt ein ueberwiegend cloudbasiertes Betriebsmodell der Celonis-Plattform. Kundendaten werden laut Dokumentation ueber Microsoft- und Amazon-Hosting verarbeitet; die Region der Kundendatenbank entspricht grundsaetzlich dem Standort des Kunden, fuer europaeische Kunden also der EU. Lokale bzw. private Komponenten existieren in Form von On-Premise-Extractors bzw. On-Prem Clients, waehrend Orchestrierung und Verarbeitung weitgehend cloudbasiert erfolgen. Fuer KI-Anwendungen gilt laut Website dieselbe Hosting-Region wie fuer die Celonis-Plattform.

Fazit

Fuer Nutzer im EU/EWR ist Celonis auf Basis der eigenen Website insgesamt gut dokumentiert und im besten verfuegbaren Nutzungsweg als DSGVO-konform nutzbar einzuschaetzen: EU-Hosting fuer europaeische Kunden, DPA/AVV, Subprozessoren, TOMs, SCCs und Aussagen zu KI-Training sind vorhanden. Nicht belegt sind jedoch ein konkret benannter EU-Serverstandort sowie eine vollstaendige On-Premise-Gesamtbereitstellung der gesamten Plattform oder der Modelle. Deshalb ist die Staerke vor allem der dokumentierte EU-SaaS-/Hybrid-Pfad, nicht eine rein lokale Komplettinstallation.

Quellen

On-prem / local hosting ⚠️
Private cloud / data center ⚠️
EU SaaS / Managed
Hybrid
DPA / AVV
No training on customer data
Open source / transparency path

On-Prem / lokales Hosting: teilweise

Auf der Website sind On-Premise-Extractor und On-Prem Clients dokumentiert. Diese laufen auf physischen lokalen Servern oder in privaten Cloud-Umgebungen, dienen aber als Bruecke zur Celonis-Plattform. Eine vollstaendige lokale Bereitstellung der gesamten Plattform oder des Modells ist auf der Website nicht belegt.

Private Cloud / RZ: teilweise

Celonis dokumentiert den Einsatz von On-Premise-Extractors in sicheren privaten Cloud-Umgebungen wie VPCs/VNets. Das belegt kontrollierte Teilkomponenten in privater Infrastruktur, aber keine klar dokumentierte dedizierte Private-Cloud-Gesamtbereitstellung der gesamten Loesung.

EU-SaaS / Managed: abgedeckt

Celonis beschreibt die Plattform als Cloud-Dienst und gibt an, dass Daten europaeischer Kunden in einem EU-Rechenzentrum gehostet werden. Fuer KI-Anwendungen wird ausdruecklich dieselbe Region wie fuer die Celonis-Plattform genannt; bei EU-Hosting also ebenfalls EU-Hosting.

Hybrid: abgedeckt

Die Website beschreibt einen Hybrid-Pfad: lokale bzw. private Infrastruktur fuer Extractors/Clients und cloudbasierte Verarbeitung bzw. Orchestrierung in der Celonis-Plattform.

AVV / DPA: abgedeckt

Auf der Seite zu den Terms & Conditions ist ein 'Data Processing Agreement' direkt verlinkt. Zusaetzlich sind TOMs, ein Information Security Annex und SCCs verlinkt.

Kein Training: abgedeckt

Auf der Responsible-AI-Seite steht, dass Kundendaten nicht fuer das Trainieren von Large Language Modellen genutzt werden. Ein Fine-Tuning durch Celonis findet nur bei ausdruecklicher Zustimmung des Kunden statt; KI-Funktionen koennen laut Website zudem jederzeit abgeschaltet werden.

Open-Source / Transparenz-Pfad: indirekt / nicht verfuegbar

Auf der Website wurde kein belastbarer Open-Source-, Open-Weights- oder Self-Host-Modellpfad fuer die Gesamtloesung gefunden. Es gibt zwar Dokumentation zu Integrationen und lokalen Connector-Komponenten, aber keine klare Offenlegung offener Modellkomponenten oder eines umfassenden Transparenz-/Souveraenitaetspfads.

Datenverarbeitung

Die Website beschreibt ein ueberwiegend cloudbasiertes Betriebsmodell der Celonis-Plattform. Kundendaten werden laut Dokumentation ueber Microsoft- und Amazon-Hosting verarbeitet; die Region der Kundendatenbank entspricht grundsaetzlich dem Standort des Kunden, fuer europaeische Kunden also der EU. Lokale bzw. private Komponenten existieren in Form von On-Premise-Extractors bzw. On-Prem Clients, waehrend Orchestrierung und Verarbeitung weitgehend cloudbasiert erfolgen. Fuer KI-Anwendungen gilt laut Website dieselbe Hosting-Region wie fuer die Celonis-Plattform.

Fazit

Fuer Nutzer im EU/EWR ist Celonis auf Basis der eigenen Website insgesamt gut dokumentiert und im besten verfuegbaren Nutzungsweg als DSGVO-konform nutzbar einzuschaetzen: EU-Hosting fuer europaeische Kunden, DPA/AVV, Subprozessoren, TOMs, SCCs und Aussagen zu KI-Training sind vorhanden. Nicht belegt sind jedoch ein konkret benannter EU-Serverstandort sowie eine vollstaendige On-Premise-Gesamtbereitstellung der gesamten Plattform oder der Modelle. Deshalb ist die Staerke vor allem der dokumentierte EU-SaaS-/Hybrid-Pfad, nicht eine rein lokale Komplettinstallation.

Quellen

Stärken & Schwächen im Überblick

Stärken Schwächen
• Verbindet KI mit realen Prozess- und Unternehmensdaten • Einführung und Datenmodellierung können aufwendig sein.
• Sehr hohe Transparenz über Prozessvarianten, Engpässe und Ursachen • Nutzen hängt stark von Datenqualität, Systemzugriff und Prozessdefinition ab.
• Skalierbar für große Datenmengen und komplexe Organisationen • Primär auf Unternehmen und größere Prozesslandschaften ausgerichtet.
• Objektzentriertes Modell statt isolierter Einzelfallanalyse • Preise werden individuell kalkuliert und sind öffentlich kaum vergleichbar.
• Natürliche Sprache über Process Copilot • Kein öffentlich dokumentierter vollständiger On-Premises-Betrieb der aktuellen Kernplattform.
• Starke Integrations- und Automatisierungsmöglichkeiten • Generative KI liefert keine automatisch verlässlichen Geschäftsentscheidungen.
• Auswahl beziehungsweise Sperrung einzelner LLM-Anbieter durch Administratoren • Für umfassende Governance können weitere Celonis- oder Drittkomponenten erforderlich sein.
• BYOM für stärker kontrollierte Modellbereitstellung • Bei Prozessdaten können umfangreiche Beschäftigten-, Kunden- oder Lieferantendaten betroffen sein.
• DPA, SCC, TOMs und aktuelle Subprozessorenunterlagen vorhanden. • Modellverfügbarkeit und Datenschutz hängen von der gewählten LLM-Konfiguration ab.

Letzter Datenstand: 13. Juni 2026

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