Process Mining: So treffen Sie immer die beste Entscheidung

Holen Sie das maximale Sparpotenzial aus Ihren Prozessen heraus – faktenbasiert.

Ein Mann im Geschäftsumfeld sitzt vor seinem Laptop und denkt nach.

Der wahre Zustand Ihrer Prozesse bleibt meist unsichtbar. Entdecken Sie jetzt, wie Process Mining diese Lücke schließt!
Erzielen Sie maximale Effizienz und sichern Sie Ihren ROI, indem Sie Engpässe, Rework und versteckte Kosten faktenbasiert beseitigen.
Transparenz ist der Schlüssel zum Erfolg.

Auf einen Blick

Process Mining liefert das objektive Ist-Modell Ihrer Prozesse basierend auf IT-Daten.
Die Analyse erfolgt in drei Schritten: Entdeckung, Konformität und Erweiterung (Enhancement).
Process.Science bietet eine hochmoderne Integrationslösung für Ihre BI-Infrastruktur für maximale Wirtschaftlichkeit (TCO).
Sparen Sie Kosten: Stoppen Sie Maverick Buying, Rework und Skonto-Verluste in allen Abteilungen.
Sichern und verbessern Sie Ihren ROI durch jederzeit faktenbasierte und kluge Entscheidungen im Unternehmen.

In diesem Artikel lesen Sie, wie es funktioniert.

Inhaltsverzeichnis

Process Mining: Definition und Abgrenzung
1. Die wissenschaftliche Basis und Entwicklung
2. Process Mining im Kontext: Abgrenzung zu Data Mining und BPM
Die Methodik: Wie Process Mining mit Event Logs funktioniert
1. Die 3 analytischen Phasen
Process Mining Tools: BI-Integration als Schlüssel
1. Process Mining und Microsoft Power BI
2. Process Mining und Qlik Sense
Process Mining: Der Business Case für Ihre Investition
1. Maximales Einsparpotenzial über alle Abteilungen
Process Mining Beratung: Warum Process.Science die beste Wahl ist
1. Das Process.Science-Versprechen: Nachhaltiger wirtschaftlicher Vorteil

Process Mining: Definition und Abgrenzung

Digitale Darstellung eines Prozesses schwebt über einem Tablett neben dem ein Laptop steht und Hände an einer Tastatur arbeiten.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen digitalen Röntgenblick auf Ihre gesamten Unternehmensprozesse werfen – auf jeden einzelnen Schritt, jeden Engpass und jede Abweichung – und diese transparent und faktenbasiert aufdecken. Genau das ermöglicht Process Mining.

Was ist Process Mining?
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Process Mining ist eine datengetriebene analytische Methode, die Event Logs aus IT-Systemen nutzt, um das tatsächliche Ist-Modell von Geschäftsprozessen objektiv zu rekonstruieren. Es schließt die Lücke zwischen dem theoretischen Prozessmanagement und den in der Praxis gelebten Abläufen und liefert die objektive, quantifizierbare Datenbasis für die Berechnung des Return on Investment (ROI).

Process Mining ist ein strategisches Werkzeug, das Prozessverantwortlichen die objektive Datengrundlage liefert, um massive Effizienzgewinne zu realisieren und so den Return on Investment (ROI) nachhaltig zu sichern.

Lassen Sie sich von uns beraten: Wir bei Process.Science sind Spezialisten für die datengetriebene Prozessanalyse, Optimierung und Umsetzung

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Die wissenschaftliche Basis und Entwicklung

Die Ursprünge des Process Mining reichen bis in die späten 1990er Jahre zurück und sind eng mit dem Namen Wil van der Aalst (niederländischer Informatiker) verbunden, der das immense Potenzial in digitalen Spuren erkannte. Process Mining hat sich zu einem eigenständigen Forschungsgebiet an der Schnittstelle zwischen „Information Systems“ und Data Science entwickelt. Die IEEE Task Force on Process Mining spielt eine zentrale Rolle bei der Standardisierung der Methoden und der Förderung der Forschung.

Process Mining im Kontext: Abgrenzung zu Data Mining und BPM

Die Klarheit über die Positionierung ist entscheidend. Process Mining schließt die Lücke zwischen theoretischen Modellen und der Datenwelt:

Disziplin	Fokus und Ziele	Beziehung zu Process Mining
Process Mining	Rekonstruktion des Ist-Modells basierend auf Event Logs zur Identifizierung von Ineffizienzen.	Dies ist die zentrale analytische Methode, die die Daten aus den Systemen nimmt und die Grundlage für alle weiteren Entscheidungen bildet.
Geschäftsprozessmanagement (BPM)	Modellierung und Steuerung von Prozessen. Schafft das Soll-Modell (wie Prozesse idealerweise laufen sollten).	Process Mining liefert die objektiven Fakten (das Ist-Modell), die als fundierte Entscheidungsgrundlage für das strategische BPM dienen.
Data Mining	Mustererkennung in großen, beliebigen Datensätzen. Konzentriert sich auf Korrelationen und allgemeine Vorhersagen.	Process Mining ist eine spezialisierte Form des Data Mining, die sich ausschließlich auf die Analyse von prozessbezogenen Event Logs konzentriert, um den Ablauf und die Zeitkomponente in den Fokus zu stellen.

Die Methodik: Wie Process Mining mit Event Logs funktioniert

Abbildung eines beispielhaften Event Logs, bei dem die Informationen in Reihen untereinander stehen.

Die gesamte Methodik der Process Mining Software basiert auf den sogenannten Event Logs.

Ein Log ist der digitale Fingerabdruck eines Prozesses, der aus den IT Systemen(z. B. ERP, CRM) extrahiert wird und muss mindestens drei Informationen enthalten: Fallnummer (Case ID), Aktivität und Zeitstempel.

Die 3 analytischen Phasen

Die Process Mining Software nutzt Algorithmen, um diese einzelnen Ereignisse chronologisch über die Fallnummer zu verknüpfen. Die Analyse gliedert sich in drei tiefgehende, sequenzielle Phasen:

Process Discovery (Prozessermittlung): Die Software generiert aus den Event Logs das visuelle Ist-Modell (der Prozess-Graph), das alle realen Pfade, Engpässe und Abweichungen objektiv darstellt. Hier wird die unerwartete Komplexität des gelebten Prozesses sichtbar.
Conformance Checking (Konformitätsprüfung): Das tatsächliche Ist-Modell wird mit den Soll-Vorgaben verglichen. Hierbei quantifiziert die Process Mining Software Regelverstöße und Compliance-Risiken (z. B. die Missachtung von Zeitvorgaben).
Enhancement (Prozesserweiterung): Die Software identifiziert die Ursachen (Root Causes) für Engpässe und Schwachstellen. Die Erkenntnisse werden genutzt, um die Durchlaufzeiten und die Kosten zu senken und so fundierte Handlungsempfehlungen für das Prozessmanagement abzuleiten.

Process Mining Tools: BI-Integration als Schlüssel

Für Entscheider ist die Wahl der Process Mining Software und deren Integration in die bestehende IT-Landschaft entscheidend für die Wirtschaftlichkeit. Der Trend geht klar zur Nutzung bestehender Business Intelligence (BI)-Umgebungen.

Process Mining und Microsoft Power BI

Beim Power BI Process Mining wird die Process Mining Logik direkt in Power BI integriert. Dies ermöglicht Anwendern, die Prozess-Graphen nahtlos mit ihren bestehenden BI-Dashboards und KPIs zu verknüpfen. Das Ergebnis ist eine hochflexible Lösung, die die Prozess-Transparenz und die Reporting-Mächtigkeit von Power BI vereint.

Process Mining und Qlik Sense

Ähnlich verhält es sich mit der Integration in die Qlik-Umgebung. Lösungen für das Qlik Sense Process Mining nutzen die In-Memory-Fähigkeiten von Qlik, um Prozesse schnell zu analysieren. Process Mining in Qlik Sense bietet eine hocheffiziente, explorative Analysemöglichkeit, die die vorhandene Qlik-Infrastruktur optimal nutzt.

Process Mining: Der Business Case für Ihre Investition

Ein Mann im Anzug hat ein Tablett in der Hand und schaut in die Kamera, während im Hintergrund Schreibtisch, Regal und Business-Board zu sehen sind.

Für Sie als Entscheiderzählt vor allem der direkte Return on Investment (ROI) derSoftware-Anschaffung.

Die Investition in Process Mining ist einstrategisches Werkzeug, das massive Effizienzgewinne in der gesamtenOrganisation erzielt, indem es verdeckte Kosten sichtbar macht.

Maximales Einsparpotenzial in allen Abteilungen

Bereich Prozess	Direkte Vorteile und Sparpotenzial
Einkauf (P2P)	Nutzung von Skonti durch beschleunigte Rechnungsprüfung. Vermeidung von Maverick Buying (unkontrollierter Einkauf) und Reduzierung manueller Nacharbeit.
Vertrieb (O2C)	Beschleunigte Auftragsdurchlaufzeiten (schnellere Fakturierung). Reduktion von Fehlern, die später teure Korrekturen erfordern.
Finanzen und Compliance	Automatische Identifikation von Compliance-Verstößen und unautorisierten Buchungen in den Informationssystemen. Reduktion des Audit-Aufwands.
IT Service	Verkürzung der Ticketbearbeitungszeiten (MTTR). Optimierung der Ressourcennutzung im Support, basierend auf der Analyse der Event Logs.
Strategisches BPM	Die Process Mining Software liefert die objektiven Daten, um Business Process Management (BPM) Initiativen erfolgreich, messbar und faktenbasiert zu steuern.

Das Plus für Ihr Unternehmen: Die Investition in Process Mining zahlt sich durch die Summe der Einsparungen in jedem einzelnen Geschäftsprozess mehr als aus. Process Mining liefert Ihnen die Datenbasis, um diese Einsparungen quantifizierbar zu machen und fortlaufend zu sichern.

Process Mining Beratung: Warum Process.Science die beste Wahl ist

Als Entscheider müssen Sie sicherstellen, dass die gewählte Process Mining Software nicht nur leistungsfähig, sondern auch wirtschaftlich überlegen und zukunftssicher ist. Die process.science-Lösung bietet durch ihre einzigartige, hochmoderne BI-Integration einen klaren Wettbewerbsvorteil gegenüber teuren, proprietären Insellösungen.

Das Process.Science-Versprechen: Nachhaltiger wirtschaftlicher Vorteil

Niedrigste Total Cost of Ownership (TCO): Wir nutzen Ihre vorhandene BI-Infrastruktur. Dies spart erhebliche Investitionskosten in neue Lizenzen, Datenbanken und ETL-Tools der Konkurrenz. Sie schützen Ihre bestehenden Investitionen.
Schnellster ROI: Dank der vertrauten BI-Umgebung starten Sie schneller mit Process Mining und sehen erste Ergebnisse binnen weniger Tage – nicht Monate.
Maximale Akzeptanz: Ihre Mitarbeiter arbeiten mit vertrauten Tools (Power BI/Qlik Sense), was die Nutzungsrate der Process Mining Analysen im gesamten Unternehmen garantiert.

Ihr Return-on-Investment-Booster: Die Process.Science-Lösung liefert nicht nur die umfassendste Prozess-Transparenz, sondern maximiert auch Ihren ROI, indem sie bestehende Investitionen nutzt, anstatt neue zu erzwingen.

Process.Science liefert Ihnen nicht nur Process Mining, sondern die wirtschaftlich überlegene Gesamtstrategie. Wir unterstützen Sie dabei, das Einsparpotenzial für Ihr Unternehmen zu quantifizieren und zu beweisen, warum unsere BI-integrierte Lösung die beste Wahl für maximale Prozesseffizienz und minimales Risiko ist.

Starten Sie jetzt den Dialog mit uns und lassen Sie sich durch eine Demoversion führen. Wir zeigen Ihnen die Process Mining Lösung, die Ihre Investitionen schützt und Ihre Prozesse revolutioniert.

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Über uns:

Process.Science ist ein unabhängiges Beratungsunternehmen, das sich auf Process Mining, datenbasierte Prozessanalyse und digitale Transformation spezialisiert hat.

Wir analysieren und visualisieren Unternehmensprozesse auf Basis von Daten (Process Mining)
Identifizieren Engpässe, Ineffizienzen und Optimierungspotenziale
Begleiten Unternehmen bei der Einführung von Process-Mining-Technologien und Datenprojekten
Unterstützen bei nachhaltiger Prozessoptimierung und digitalen Change-Projekten
Liefern Workshops, Analysen, Umsetzungsberatung und Umsetzungsbegleitung

Process.Science ist ein Spezialist für Daten-getriebene Prozessanalyse, Optimierung und Umsetzung – unabhängig von bestimmten Softwareanbietern.

Schnelle Antworten auf

Häufig gestellte Fragen

Was ist Process Mining und wie grenzt es sich zu Data Mining ab?

Process Mining analysiert Event Logs aus IT-Systemen für das objektive Ist-Modell Ihrer Prozesse. Es verbindet Data Science mit Prozessmanagement (BPM) und ist fokussierter als allgemeines Data Mining.

Welchen konkreten ROI liefert Process Mining?

Es senkt die Kosten durch Vermeidung von Maverick Buying und Rework. Durch die Aufdeckung von Engpässen sichert es Skonto-Fristen und beschleunigt die Fakturierung (Order-to-Cash).

Aus welchen drei Schritten besteht eine Process-Analyse?

Die Analyse besteht aus: Discovery (Modell visualisieren), Conformance Checking (Regelverstöße prüfen) und Enhancement (Potenziale für die Prozessverbesserung identifizieren).

Warum ist die BI-Integration von Process.Science überlegen?

Sie senkt die TCO, da sie Ihre bestehenden BI-Lizenzen (Power BI/Qlik Sense) nutzt. Dies spart neue Infrastrukturkosten und garantiert eine schnelle Akzeptanz durch das Team.

Welche Daten sind für Process Mining zwingend erforderlich?

Die Software benötigt Event Logs aus Ihren IT-Systemen. Jedes Ereignis muss mindestens die Fallnummer (Case ID), die Aktivität und den genauen Zeitstempel enthalten.

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