Process Mining
Definition von Process Mining
Process Mining ist eine datenbasierte Analysemethode zur Untersuchung, Überwachung und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Mithilfe digitaler Spuren, die in IT-Systemen wie ERP-, CRM- oder Workflow-Systemen hinterlassen werden, lassen sich reale Prozessabläufe visualisieren und analysieren. Ziel ist es, Abweichungen zwischen dem geplanten Prozessmodell und der tatsächlichen Ausführung zu erkennen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Der Begriff „Process Mining“ setzt sich aus „Process“ (Prozess) und „Mining“ (Bergbau, im Sinne von „etwas aus Daten herausgraben“) zusammen. Die Technologie verbindet Aspekte aus Data Science, Business Process Management und künstlicher Intelligenz.
Einsatzbereiche von Process Mining in Unternehmen
Process Mining findet in vielen Branchen und Abteilungen Anwendung. Besonders profitieren Unternehmen mit komplexen Prozessen und hohem Digitalisierungsgrad.
- Finanzwesen: Optimierung von Buchhaltungs- und Zahlungsabläufen
- Logistik: Analyse von Lieferketten und Fulfillment-Prozessen
- Produktion: Überwachung von Fertigungsprozessen in Echtzeit
- IT-Service-Management: Verbesserung von Ticketing-Systemen und Supportprozessen
- Compliance: Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben durch Conformance Checking
Vorteile von Process Mining
Process Mining bietet Unternehmen konkrete Vorteile bei der Analyse und Steuerung von Prozessen:
- Transparenz: Reale Prozesspfade werden sichtbar, auch wenn sie von definierten Abläufen abweichen
- Datenbasierte Entscheidungen: Prozessoptimierungen basieren auf Fakten, nicht auf Vermutungen
- Effizienzsteigerung: Identifikation von Engpässen, unnötigen Schritten und Wartezeiten
- Compliance-Sicherung: Conformance-Analysen zeigen Regelverstöße und Abweichungen
- Schnelle Umsetzung: Bestehende Datenmengen aus IT-Systemen lassen sich direkt nutzen
Typische Herausforderungen und Missverständnisse
Obwohl Process Mining viele Potenziale birgt, gibt es auch typische Stolpersteine:
- Fehlende Datenqualität: Unvollständige oder inkonsistente Daten schränken die Aussagekraft ein
- Komplexität der Ergebnisse: Ohne fachliche Einordnung bleiben Erkenntnisse schwer interpretierbar
- Missverständnis als reine Visualisierung: Process Mining ist mehr als Prozessdarstellung – es liefert auch tiefgreifende Erkenntnisse
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FAQ
Was ist der Unterschied zwischen Process Mining und Prozessmodellierung?
Prozessmodellierung beschreibt Soll-Prozesse manuell. Process Mining hingegen analysiert Ist-Prozesse automatisiert auf Basis realer Daten.
Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für Process Mining?
Grundvoraussetzung ist der Zugriff auf strukturierte Event-Logs aus Systemen, wie z. B. SAP oder Salesforce. Zudem sind Prozesskenntnis und Datenkompetenz hilfreich.
Was versteht man unter Conformance Checking im Process Mining?
Conformance Checking vergleicht das reale Prozessverhalten mit dem definierten Prozessmodell, um Regelverstöße oder Abweichungen zu erkennen.
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