Process Mining: Wann es hilft und wie du startest.
Process Mining: Wann es hilft – und wie man startet
Process Mining klingt nach Enterprise-Big-Data. In vielen Projekten ist es aber schlicht: Daten aus vorhandenen Systemen lesen, um zu verstehen, was wirklich passiert.
Was Process Mining ist
Process Mining analysiert Ereignisdaten (Event Logs) aus IT-Systemen, um zu zeigen, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Nicht wie sie dokumentiert sind – wie sie wirklich laufen.
Das Ergebnis ist ein visualisierter Prozessfluss mit Häufigkeiten, Durchlaufzeiten, Abweichungen und Engpässen.
Wann Process Mining Sinn ergibt
Wenn es Event-Log-Daten gibt (ERP-Logs, CRM-Aktivitäten, Ticket-System-Events). Wenn Prozesse zu komplex sind, um sie durch Interviews vollständig zu verstehen. Wenn Abweichungen vom Soll-Prozess quantifiziert werden sollen.
Wenn es kaum Daten gibt – dann hilft erst die Datenerfassung, dann Process Mining.
Einstieg ohne Enterprise-Tool
Celonis ist das bekannteste Process Mining Tool – aber auch das teuerste. Für den Einstieg: PM4Py (Python-Bibliothek, kostenlos, Open Source), ProM (Forschungstool, kostenlos), Disco (kommerziell, aber erschwinglich für erste Analysen).
Was man braucht
Ein Event Log: mindestens drei Spalten – Case ID (welcher Prozessdurchlauf?), Activity (was passierte?), Timestamp (wann?). Das gibt es in vielen Systemen schon – man muss es nur exportieren.
Checkliste Process Mining
Event Log-Daten verfügbar (oder Prozess zur Erfassung definiert)
Zu analysierender Prozess eingegrenzt
Process-Mining-Tool für Einstieg gewählt
Key-User für Analyse im Team identifiziert
Ergebnisse in Maßnahmen übersetzt (nicht nur visualisieren)
Process Mining in eurem Kontext?
markom.digital hilft bei der Einführung von Process Mining – von der Datenerfassung bis zur Interpretation der Ergebnisse.
