Process Mining hat sich in den vergangenen Jahren zu einer der wirkungsvollsten Methoden entwickelt, um Transparenz über tatsächliche Prozessabläufe zu schaffen und fundierte Optimierungspotenziale aufzudecken. Die Möglichkeit, digitale Spuren aus IT-Systemen zu analysieren und daraus reale Prozessabläufe sichtbar zu machen, eröffnet Unternehmen völlig neue Perspektiven auf ihre Prozesse. Doch zwischen den theoretischen Möglichkeiten und dem praktischen Projekterfolg liegen oft einige Herausforderungen. Aus meiner langjährigen Erfahrung in der Anwendung von Process Mining haben sich insbesondere sieben Erfolgsfaktoren herauskristallisiert, die wesentlich darüber entscheiden, ob ein Mining-Projekt echten Mehrwert schafft.
Executive Summary
Damit Process-Mining-Projekte einen nachhaltigen Nutzen stiften, sind neben der technischen Umsetzung weitere Erfolgsfaktoren zu berücksichtigen. Dazu zählen insbesondere eine qualitativ hochwertige Datenbasis, die frühzeitige Berücksichtigung datenschutzrechtlicher Anforderungen, die Zusammenarbeit verschiedener Fachbereiche sowie eine transparente und verantwortungsvolle Vorgehensweise. Auch die aktive Einbindung der Mitarbeitenden und ein schrittweises Vorgehen bei der Einführung tragen wesentlich zum Projekterfolg bei. Die nachfolgenden Abschnitte erläutern diese zentralen Erfolgsfaktoren und zeigen auf, weshalb sie für eine erfolgreiche Anwendung von Process Mining von besonderer Bedeutung sind.
1. Datenaufbereitung ist der eigentliche Erfolgsfaktor
Eine der wichtigsten Erkenntnisse vorweg: Rund drei Viertel der Projektzeit werden nicht für die eigentliche Analyse benötigt, sondern für die Aufbereitung zieldienlicher und verständlicher Event-Log-Daten.
Process Mining ist nur so gut wie die Datenbasis, auf der es aufsetzt. Die Identifikation relevanter Datenquellen, das Zusammenführen unterschiedlicher Datensätze sowie die Bereinigung und Strukturierung der Ereignisdaten erfordern häufig deutlich mehr Aufwand als ursprünglich angenommen.
Die Erfahrung zeigt: Je höher die Qualität der Event-Log-Daten, desto belastbarer und wertvoller sind die daraus gewonnenen Erkenntnisse. Wer bei der Datenaufbereitung spart, riskiert unvollständige oder sogar irreführende Analyseergebnisse.
2. Datenschutz von Beginn an mitdenken
Process Mining arbeitet mit detaillierten Ereignisdaten, die u. U. Rückschlüsse auf das Verhalten einzelner Personen zulassen können. Deshalb sollte der Rechtsdienst beziehungsweise die Datenschutzfachstelle frühzeitig in das Projekt eingebunden werden.
Zentral ist die Sicherstellung, dass keine datenschutzrechtlichen Mängel vorliegen und Persönlichkeitsrechte jederzeit gewahrt bleiben. Geeignete Massnahmen wie die Pseudonymisierung oder das Hashing personenbezogener Daten helfen dabei, die notwendige Analysefähigkeit mit den Anforderungen des Datenschutzes in Einklang zu bringen.
3. Nicht möglichst viele Daten sammeln – sondern die richtigen
Ein häufiger Fehler besteht darin, möglichst viele verfügbare Datenpunkte extrahieren zu wollen. In der Praxis führt dies oft zu unnötigem Aufwand bei der Datenbeschaffung und -bereinigung.
Entscheidend ist vielmehr die Fragestellung, die beantwortet werden soll. Wenn beispielsweise analysiert werden soll, wie ein Prozess tatsächlich abläuft – also wer welche Aktivitäten wann ausführt –, sind Prozesskosten für diese Analyse oft nicht relevant. Entsprechend müssen sie weder extrahiert noch aufwendig aufbereitet werden.
Der Grundsatz lautet daher: So viele Daten wie nötig, aber so wenige wie möglich.
4. Process Mining ist Teamsport
Erfolgreiches Process Mining ist keine Einzeldisziplin. Die Erstellung aussagekräftiger Ereignisdaten und die Interpretation der Ergebnisse erfordern unterschiedliche Kompetenzen.
Aus meiner Sicht gehören mindestens folgende Rollen in jedes Mining-Projekt:
- Sponsor:in für Unterstützung und Entscheidungsfähigkeit im Projekt
- Process-Mining-Expert:innen
- Prozessexpert:innen aus dem Fachbereich
- IT- und Datenbankexpert:innen
Erst das Zusammenspiel dieser unterschiedlichen Perspektiven ermöglicht es, aus Daten tatsächlich verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
5. Mit einem überschaubaren Prozess beginnen
Gerade zu Beginn empfiehlt es sich, einen Prozess auszuwählen, der überschaubar ist und über eine gute Datenbasis verfügt.
Wenig geeignet sind hochkomplexe, selten vorkommende oder systemübergreifende End-to-End-Prozesse, deren Abläufe kaum dokumentiert sind. Solche Vorhaben erhöhen die Komplexität erheblich und erschweren schnelle Erfolgserlebnisse.
Deutlich erfolgversprechender ist der Start mit einem Prozess, bei dem bereits ein hohes Prozessbewusstsein vorhanden ist und die relevanten Daten gut verfügbar sind. Frühe Erfolge schaffen Vertrauen und erleichtern die spätere Skalierung auf komplexere Anwendungsfälle.
6. Responsible Process Mining schafft Akzeptanz
Technisch überzeugende Ergebnisse allein garantieren noch keine Akzeptanz. Entscheidend ist auch die Art und Weise, wie Process Mining im Unternehmen eingesetzt wird.
Deshalb sollten Ansätze des Responsible Process Mining von Anfang an berücksichtigt werden. Besonders hilfreich sind dabei die FACT-Grundsätze:
- Fairness: Die Analyse darf nicht zu einer ungerechtfertigten Benachteiligung einzelner Personen oder Gruppen führen. Process Mining soll Prozesse verbessern und nicht Mitarbeitende überwachen oder bewerten.
- Accuracy (Genauigkeit): Analysen und Schlussfolgerungen müssen auf einer qualitativ hochwertigen und belastbaren Datenbasis beruhen. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu falschen Erkenntnissen und Fehlentscheidungen führen.
- Confidentiality (Vertraulichkeit): Sensible und personenbezogene Daten sind angemessen zu schützen. Datenschutzrechtliche Anforderungen müssen eingehalten und geeignete Massnahmen wie Pseudonymisierung oder Hashing konsequent umgesetzt werden.
- Transparency (Transparenz): Ziele, Vorgehensweise, Datengrundlagen und Analyseergebnisse müssen für die Beteiligten nachvollziehbar sein. Nur wenn verständlich ist, welche Daten wofür verwendet werden und welche Erkenntnisse daraus entstehen, kann Vertrauen aufgebaut werden.
Diese Prinzipien helfen dabei, Analysen nachvollziehbar, vertrauenswürdig und verantwortungsvoll zu gestalten. Sie fördern die Akzeptanz bei Mitarbeitenden und stärken die Legitimität der gewonnenen Erkenntnisse.
7. Betroffene zu Beteiligten machen
Process Mining kann bei Mitarbeitenden Fragen und Unsicherheiten auslösen. Nicht selten entsteht die Sorge, dass individuelle Leistungen überwacht oder bewertet werden könnten.
Umso wichtiger ist eine offene Kommunikation. Ziele, Vorgehensweise und Nutzen der Analyse sollten frühzeitig erläutert werden. Gleichzeitig müssen Fragen und Bedenken ernst genommen und transparent beantwortet werden.
Wer Betroffene aktiv einbezieht, macht sie zu Beteiligten. Das erhöht nicht nur die Akzeptanz, sondern verbessert häufig auch die Qualität der Analyse, da wertvolles Prozesswissen aus der Praxis eingebracht wird.
Fazit: Erfolgreiches Process Mining beginnt lange vor der Analyse
Process Mining ist weit mehr als eine Technologie zur Visualisierung von Prozessabläufen. Richtig eingesetzt schafft es Transparenz über die tatsächliche Arbeitsrealität, deckt Verbesserungspotenziale auf und unterstützt datenbasierte Entscheidungen.
Der Erfolg hängt dabei jedoch weniger von der eingesetzten Software als von den richtigen Rahmenbedingungen ab: qualitativ hochwertige Daten, ein verantwortungsvoller Umgang mit Informationen, klare Analyseziele, interdisziplinäre Zusammenarbeit und die aktive Einbindung der betroffenen Menschen.
Wer diese Erfolgsfaktoren berücksichtigt, schafft die Grundlage dafür, dass aus Daten nicht nur Erkenntnisse entstehen, sondern nachhaltige Verbesserungen mit messbarem Nutzen für die Organisation.
Die Prozesslabor GmbH unterstützt Sie gerne dabei, Process Mining wirkungs- und verantwortungsvoll einzuführen – von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle über die datenschutzkonforme Aufbereitung von Ereignisdaten bis hin zur Ableitung konkreter Optimierungsmassnahmen für Ihre Prozesse.
