Process Mining
WerkzeugAuch: Prozess-Mining , Prozessanalyse aus Log-Daten
Methode zur Analyse tatsächlich ausgeführter Prozesse auf Basis der Log-Daten von IT-Systemen. Process-Mining-Werkzeuge rekonstruieren aus Zeitstempeln, Benutzeraktionen und Systemereignissen den realen Prozessverlauf und machen Abweichungen zwischen Soll-Prozess (modelliert) und Ist-Prozess (gelebt) sichtbar.
Process Mining bildet die Schnittmenge aus Process Science (Prozesstheorie) und Data Science (Datenanalyse). Die Grundidee: Anstatt Prozesse zu modellieren und zu hoffen, dass sie so gelebt werden, wird der tatsächliche Prozessverlauf aus den digitalen Spuren im System rekonstruiert.
Typische Process-Mining-Fragen:
- Wie verläuft der Prozess wirklich, und wie sollte er laut Modell verlaufen?
- Wo treten Verzögerungen, Schleifen oder Abweichungen auf?
- Welche Varianten eines Prozesses existieren in der Praxis?
- Wer ist in welche Prozessschritte involviert?
Voraussetzung: Die beteiligten IT-Systeme müssen Log-Daten mit Zeitstempel, Fall-ID (Case ID) und Aktivitätsbezeichnung liefern. Typische Datenquellen sind ERP-Systeme, CRM, Ticket-Systeme und Workflow-Management-Systeme.
Was ist Process Mining genau?
Van der Aalst und Carmona positionieren Process Mining als wissenschaftliche Disziplin an der Schnittstelle von Process Science und Data Science: Die Verbindung von Prozessmodellierung und -analyse mit den Ereignisdaten heutiger Informationssysteme eröffnet neue Wege, Compliance- und Leistungsprobleme anzugehen. Analysiert werden End-to-End-Prozesse auf Ereignisebene, also im Detail, um Leistung und Regelkonformität zu erklären und zu verbessern (van der Aalst/Carmona 2022, S. 3 f.).
Die Forschung begann Ende der 1990er Jahre. 2004 erschien die erste Version der Open-Source-Plattform ProM mit 29 Erweiterungen; heute umfasst sie über 1.500 (van der Aalst/Carmona 2022, S. 4).
Welche drei Arten von Process Mining gibt es?
Die Entdeckung erzeugt aus einem Event-Log ein Prozessmodell, ohne dass es vorher eines gab. Dumas und Kollegen beschreiben das am Beispiel eines Schadenmanagementsystems, das keinen expliziten Prozess definiert hat und dessen Ablauf aus den Ausführungsdaten automatisch rekonstruiert wird (Dumas et al. 2018, S. 166). Die Konformitätsprüfung vergleicht das Ist-Verhalten aus dem Log mit einem vorhandenen Modell und zeigt Abweichungen. Die Erweiterung reichert ein Modell mit Zeiten, Kosten und Bearbeitern aus dem Log an.
Für Unternehmen ist die Konformitätsprüfung oft der größte Gewinn: Sie beantwortet die Frage, ob der dokumentierte Prozess tatsächlich gelebt wird, mit Daten statt mit Interviews.
Wo liegt die Hürde für kleine und mittlere Unternehmen?
Im Event-Log. Die beteiligten Systeme müssen Fall-ID, Aktivität und Zeitstempel liefern, und viele Prozesse in kleineren Unternehmen laufen über E-Mail, Telefon und Tabellen, die keine Spuren mit Fall-ID hinterlassen.
Van der Aalst und Carmona weisen darauf hin, dass der Aufwand für die Erstellung eines Event-Logs in der Praxis unterschätzt wird (van der Aalst/Carmona 2022, S. 212). Der pragmatische Weg beginnt bei Prozessen, die vollständig in einem System laufen, etwa Ticketbearbeitung oder Bestellabwicklung im ERP. Dort ist das Log vorhanden, und ein erster Vergleich mit dem dokumentierten Modell zeigt schnell, ob sich der Einstieg lohnt.
Häufige Fragen zu Process Mining
- Brauche ich ein Prozessmodell, bevor ich Process Mining einsetze?
- Nicht für die Entdeckung, sie erzeugt das Modell aus den Daten. Für die Konformitätsprüfung ja, weil dort Ist-Verhalten und Soll-Modell verglichen werden.
- Welche Daten braucht Process Mining mindestens?
- Ein Event-Log mit drei Spalten je Ereignis: eine Fall-ID, die zusammengehörige Ereignisse verbindet, eine Aktivitätsbezeichnung und einen Zeitstempel. Zusätzliche Attribute wie Bearbeiter oder Kosten erweitern die Analyse.
Quellen
- Gadatsch, A. (2025): Grundkurs Geschäftsprozess-Management, 11. Aufl., Springer Vieweg, S. 7-8, 194-199
- Laue, R. / Koschmider, A. / Fahland, D. (Hrsg.): Prozessmanagement und Process-Mining, Berlin
- van der Aalst, W. M. P. / Carmona, J. (Hrsg.) (2022): Process Mining Handbook, Springer LNBIP 448, S. 3 f.
- Dumas, M. / La Rosa, M. / Mendling, J. / Reijers, H. A. (2018): Fundamentals of Business Process Management, 2. Aufl., Springer, S. 166
Autor: Jordanis Kleinöder Stafidis, Gründer und Geschäftsführer der Procevia GmbH · Aktualisiert am
Siehe auch: Business Process Management , Workflow , Workflow-Management-System