Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine datengetriebene Analysemethode, die digitale Spuren aus IT-Systemen nutzt, um Geschäftsprozesse transparent zu machen, ineffiziente Abläufe zu identifizieren und Optimierungspotenziale aufzudecken.

Process Mining liefert eine objektive Grundlage für Prozessverbesserungen
Wettbewerbsvorteil durch Process Mining – dank Kostenersparnisse und erhöhter Produktivität
drei Methoden: Discovery (Erkennen), Conformance (Prüfen), Enhancement (Optimieren)

Process Mining Definition

Unter Process Mining versteht man eine datengestützte Analysemethode zur Untersuchung von Geschäftsprozessen. Basierend auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen können diese Prozesse optimiert werden. Mithilfe spezialisierter Algorithmen werden digitale Spuren aus IT-Systemen ausgewertet, um zu erkennen, wie Abläufe tatsächlich funktionieren. Unternehmen können so Transparenz schaffen um Engpässe, Fehler oder ineffiziente Schritte identifizieren und optimieren zu können. Im Unterschied zu traditionellen Methoden der Prozessanalyse basiert Process Mining auf realen Daten und bietet so eine objektive Grundlage für fundierte Entscheidungen und legt die Grundlage für Automatisierungsinitiativen.

Durch die Integration von Process Mining mit Business-Intelligence-Lösungen wie DeltaMaster von Bissantz lassen sich Prozessanalysen nahtlos mit leistungsstarken Visualisierungs- und Steuerungsmöglichkeiten kombinieren. So können Unternehmen nicht nur Prozessengpässe erkennen, sondern auch intuitiv datenbasierte Maßnahmen zur Optimierung ableiten.

Wie funktioniert Process Mining?

Process Mining funktioniert, indem es digitale Spuren aus IT-Systemen wie ERP- und CRM-Software analysiert, um reale Geschäftsprozesse zu rekonstruieren und zu visualisieren. Die konkreten Process-Mining-Schritte sind:

Datenerfassung: Geschäftsprozesse hinterlassen digitale Spuren in IT-Systemen wie ERP- oder CRM-Software. Diese Transaktionsdaten werden in Event-Logs gespeichert und enthalten Informationen wie Zeitstempel, Bearbeiter und Durchlaufzeiten.
Datenextraktion: Eine Process-Mining-Software liest die Event-Logs aus den verschiedenen IT-Systemen aus und bereitet sie für die Analyse auf.
Datenanalyse: Mithilfe mathematischer und statistischer Methoden werden, anhand der gesammelten Daten, Muster und Zusammenhänge im Prozessablauf erkennbar.
Prozessvisualisierung: Der tatsächliche Ablauf eines Geschäftsprozesses wird grafisch dargestellt, sodass Unternehmen eine klare Übersicht über ihre Prozesse erhalten.
Identifikation von Problemen: Durch die Analyse realer Prozessabläufe einen werden Engpässe, ineffiziente Prozessschritte und ggf. Abweichungen zu Soll-Prozessen und sichtbar, sodass Verbesserungspotenziale erkannt werden können.
Optimierung & Überwachung: Auf Basis der Erkenntnisse können Maßnahmen zur Prozessverbesserung entwickelt und der optimierte Prozess kontinuierlich überwacht werden.

Was sind die verschiedenen Arten von Process Mining?

Es gibt drei Process-Mining-Arten: Discovery zur erstmaligen Modellierung eines Prozesses, Conformance zur Überprüfung der Übereinstimmung mit Soll-Prozessen und Enhancement zur Optimierung bestehender Abläufe. Genauer lassen sich die drei Hauptarten des Process Minings folgendermaßen beschreiben:

Discovery (Prozesserkennung): Diese Methode dient dazu, Prozessmodelle aus vorhandenen Event-Log-Daten zu rekonstruieren und visuell darzustellen. Es gibt keine vorab festgelegten Modelle, sondern das Mining erfolgt ausschließlich auf Basis der aufgezeichneten Prozessschritte. Dadurch können Unternehmen erstmals Transparenz über reale Abläufe gewinnen.
Conformance Checking (Konformitätsprüfung): Hierbei werden reale Prozessabläufe mit einem bestehenden Soll-Modell verglichen. Ziel ist es, Abweichungen und Ineffizienzen aufzudecken, um Schwachstellen zu identifizieren. Diese Methode wird oft genutzt, um Compliance-Vorgaben zu überprüfen oder Prozessabweichungen in der Praxis zu erkennen.
Enhancement (Prozessoptimierung): Diese Art des Process Minings baut auf bestehenden Prozessmodellen auf und nutzt Event-Log-Daten, um Optimierungspotenziale zu erkennen und zu realisieren. Dies kann durch die Anpassung von Abläufen oder die Automatisierung ineffizienter Schritte erfolgen. Engpässe, redundante Schritte oder unnötige Wartezeiten können so reduziert werden, um den Prozess effizienter zu gestalten.

Was sind die Vor- und Nachteile von Process Mining?

Process Mining bietet Unternehmen tiefgehende Einblicke in ihre Abläufe und ermöglicht eine datenbasierte Optimierung von Geschäftsprozessen. Neben zahlreichen Vorteilen gibt es jedoch auch Nachteile bei Process Mining, die bei der Implementierung berücksichtigt werden sollten:

Vorteile von Process Mining

Transparenz: Process Mining zeigt den tatsächlichen Ablauf von Prozessen und macht Optimierungspotenziale sichtbar. Durch die Integration mit Business-Intelligence-Tools wie DeltaMaster können Unternehmen die Transparenz weiter erhöhen und Process-Mining-Erkenntnisse in interaktive Reports und Dashboards überführen.
Effiziente Analysen: Prozesse werden automatisiert analysiert, was schneller, kostengünstiger und genauer ist als manuelle und traditionelle Methoden wie Workshops oder Interviews.
Optimierte Ressourcennutzung: Engpässe, Verzögerungen, Redundanzen und ineffiziente Prozessschritte können durch Process Mining identifiziert und beseitigt werden.
Objektive Entscheidungsfindung: Entscheidungen basieren auf realen Daten anstatt auf subjektiven Einschätzungen, wodurch Prozessabläufe transparenter und nachvollziehbarer werden.
Bessere Compliance: Abweichungen von definierten Prozessen werden frühzeitig erkannt, was dabei hilft, regulatorische Vorgaben besser einzuhalten.
Kein Systemwechsel erforderlich: Process Mining kann in bestehende IT-Systeme integriert werden, ohne dass ein vollständiger Systemwechsel nötig ist.

Nachteile von Process Mining

Anspruchsvolle Implementierung: Die Integration in bestehende IT-Systeme. Insbesondere im Hinblick auf Datenformate und Schnittstellen, benötigt technisches Know-how und eine sorgfältige Datenaufbereitung.
Komplexität in großen Unternehmen: Bei stark verzweigten Prozessen können die Analyse und Modellierung aufwendig sein.
Hohe Anforderungen an Datenqualität: Fehlerfreie Analysen erfordern genaue, vollständige und korrekte Event-Logs, was in der Praxis eine Herausforderung sein kann.
Begrenzte Erfassung manuell durchgeführter Tätigkeiten: Prozesse außerhalb digitaler Systeme bleiben bei Process Mining oft unberücksichtigt.
Interpretationsaufwand: Die gewonnenen Erkenntnisse müssen richtig gedeutet werden, um sinnvolle Maßnahmen abzuleiten.

Trotz einiger Herausforderungen ist Process Mining eine leistungsstarke Methode, um Unternehmensprozesse zu optimieren und datenbasiert weiterzuentwickeln.

Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Process Mining?

Data Mining und Process Mining sind beide datenbasierte Analysemethoden, unterscheiden sich jedoch in ihrem Fokus und ihrer Anwendung. Data Mining bezieht sich auf die automatische Identifikation von Mustern, Trends und Zusammenhängen in großen Datenbeständen, um z.B. Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es wird in Bereichen wie Kundenverhalten, Betrugserkennung oder Marktanalysen eingesetzt. Process Mining hingegen konzentriert sich auf die Rekonstruktion, Visualisierung und Analyse realer Geschäftsprozesse anhand von Ereignisdaten (Event-Logs) aus IT-Systemen.

Während Data Mining also allgemeine Erkenntnisse aus Daten extrahiert, liefert Process Mining detaillierte Einblicke in betriebliche Abläufe und unterstützt gezielte Prozessverbesserungen. Aufgrund dieser Unterschiede nutzen Unternehmen beide Methoden, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und ihre Effizienz zu steigern.