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Process Mining: Geschäftsprozesse datenbasiert verstehen und optimieren

Process Mining ist eine Methode zur Modellierung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen – auf Basis von Ereignisprotokolldaten aus IT-Systemen. Statt sich auf Workshops oder subjektive Beschreibungen zu verlassen, wertet der Ansatz aus, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Algorithmen analysieren diese Daten und decken Muster, Abweichungen und Verbesserungspotenziale auf.

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Was ist Process Mining?

Process Mining nutzt sogenannte Event Logs – Datensätze, die jede ausgeführte Prozessschritt-Aktion dokumentieren. Diese Protokolle entstehen in Informations- und Transaktionssystemen wie ERP oder CRM und bilden einen lückenlosen Prüfpfad („process trace"). Aus diesen Daten leitet Process Mining quantitativ Prozessmodelle und Prozessgraphen ab, die den realen End-to-End-Ablauf nachvollziehbar machen.

Wie funktioniert Process Mining?

Der Ablauf lässt sich in drei Schritte gliedern:

  1. Extraktion der Event-Log-Daten aus transaktionalen oder informationsbasierten Systemen.
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  2. Visualisierung des End-to-End-Prozesses – häufig als digitaler Zwilling („digital twin"), der den tatsächlichen Kontrollfluss und Prozessvarianten abbildet.
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  3. Identifikation von Optimierungspotenzialen: Verbesserungs- und Automatisierungsmöglichkeiten werden gefunden, simuliert und umgesetzt.

Ergänzend beschreibt die IBM-Quelle, dass zunächst ein Prozessgraph des realen Ablaufs erstellt wird. Anschließend werden Abweichungen skizziert und Ursachen für Standardabweichungen abgeleitet. Die Ergebnisse fließen in Visualisierungen ein, damit Management und Mitarbeitende datengestützt Entscheidungen treffen können.

Process Mining kann dabei mehrere Dimensionen abdecken: Kontrollfluss und Aktivitätsabfolge, organisatorische Strukturen sowie zeitliche Aspekte wie Bearbeitungszeiten. Zusätzlich lassen sich interne Prozessketten mit externen Interaktionen – etwa Customer Journeys – in Beziehung setzen.

Vorteile von Process Mining

  • Transparenz über Prozessvarianten und reale Abläufe
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  • Identifikation von Engpässen, unnötigen Duplikaten und Abweichungen
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  • Reduktion von Zykluszeiten und Kosten durch das Erkennen von Ineffizienzen
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  • Unterstützung bei der Prozessstandardisierung durch Annäherung an ein optimales Prozessmodell
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  • Kontinuierliche Überwachung der Prozessleistung anhand von KPIs und SLA-ähnlichen Kennzahlen

Gegenüber rein qualitativen Methoden – etwa aufwändigen Prozess-Mapping-Workshops – liefert Process Mining schnellere und objektivere Ergebnisse, weil die Auswertung direkt auf echten Ausführungsdaten basiert.

Praxisbeispiele und Anwendungsfälle

Ein zentraler Anwendungsfall ist die Vorbereitung von Automatisierungsvorhaben. Laut IBM-Quelle kann Process Mining gezielt aufzeigen, in welchen Bereichen Robotic Process Automation (RPA) sinnvoll integriert werden kann – und damit Automatisierungsinitiativen beschleunigen. Darüber hinaus eignet sich der Ansatz zur Prozessstandardisierung: Identifizierte Variationen lassen sich an ein optimales Prozessmodell annähern und so schrittweise reduzieren.

Abgrenzung zu verwandten Begriffen

Business Process Management (BPM) basiert häufig auf informellen Datenerhebungen wie Workshops und Befragungen und mündet in Software zur Prozessdokumentation. Process Mining setzt dagegen direkt auf Ereignisdaten aus IT-Systemen und arbeitet quantitativ

Data Mining deckt allgemeinere analytische Aufgaben ab – etwa Mustererkennung oder Vorhersagen in verschiedenen Kontexten. Process Mining ist enger gefasst: Es nutzt ausschließlich Ereignisprotokolldaten, um Prozessmodelle aus tatsächlichen Abläufen abzuleiten.

Task Mining ergänzt Process Mining dort, wo transaktionale Systeme keine Daten liefern. Es erfasst desktopnahe, nicht-transaktionale Aktivitäten über zusätzliche Datenerhebung und macht damit auch diese Prozessebene sichtbar.

Fazit

Process Mining verbindet Prozesswissen mit Ereignisdaten aus IT-Systemen, um Abläufe quantitativ zu modellieren und zu analysieren. Die Rekonstruktion realer End-to-End-Prozesse, die Visualisierung von Varianten und die Identifikation von Abweichungen schaffen eine objektive Grundlage für Prozessverbesserungen. Je nach Ergebnis lassen sich daraus Standardisierungs- oder Automatisierungsmaßnahmen ableiten – etwa durch den gezielten Einsatz von RPA.