Process Mining: Das ungenutzte Potenzial

Obwohl Process Mining riesige Potenziale bietet, nutzen die meisten mittelständischen Unternehmen diese Technologie bislang nicht. In diesem Beitrag erfährst du, warum das so ist und wie sich genau diese Hürden überwinden lassen.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine moderne Analysemethode zur Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis realer, digitaler Prozessdaten. Unternehmen erzeugen täglich tausende Datenpunkte in ERP-, CRM- oder anderen IT-Systemen. Process Mining nutzt diese Daten, um tatsächliche Abläufe sichtbar zu machen. Die Umsetzung von Process Mining erfolgt durch spezialisierte Tools, die Event-Daten aus IT-Systemen analysieren. Diese Tools sind über Schnittstellen oder ETL-Prozesse in die bestehende IT-Architektur integriert und nutzen zentrale Datenquellen.

Damit wird eine Brücke geschlagen zwischen klassischem Prozessmanagement und Data Analytics – und zwar auf Grundlage dessen, was tatsächlich passiert, nicht nur dessen, was dokumentiert oder vermutet wird.

Hauptproblem in der Realisierung: Schlechte Datenqualität

Während Konzerne und Forschungseinrichtungen die Vorteile von Process Mining längst erkannt haben, ist der Mittelstand noch im Rückstand. Ein Hauptgrund dafür: mangelhafte Datenqualität.

Die wirksame Anwendung von Process Mining steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. In vielen mittelständischen Unternehmen sind die Prozesse nur teilweise digitalisiert. Häufig existieren parallele Systeme, manuelle Eingriffe oder gar Medienbrüche (z. B. zwischen ERP-System und Excel-Listen oder E-Mail-Kommunikation).

Typische Probleme mit der Datenqualität:

Fehlende Durchgängigkeit: Nicht alle Prozessschritte werden digital erfasst.
Inkonsistenz: Daten aus verschiedenen Systemen sind nicht abgestimmt.
Unvollständigkeit: Relevante Informationen fehlen, z. B. Zeitstempel oder Nutzerzuordnungen.
Mangelnde Standardisierung: Prozesse werden unterschiedlich dokumentiert – Vergleichbarkeit fehlt.

Ohne saubere, konsistente Event-Daten kann kein sinnvolles Process-Mining-Modell aufgebaut werden. Die Technologie ist nur so gut, wie die Daten, mit denen sie arbeitet.

Was muss passieren, damit Process Mining im Mittelstand ankommt?

Datenqualität verbessern: Einheitliche Prozesse, integrierte Systeme und strukturierte Datenformate sind die Grundlage. Wer heute in Daten investiert, kann morgen automatisiert optimieren.
Wissen aufbauen: Um Process Mining an den richtigen Stellen einsetzen und die korrekte Anwendung verstehen zu können, sollte das Vorhaben bei den Mitarbeitenden explizit priorisiert werden.
Kleinen Einstieg finden: Es braucht nicht gleich eine Komplettlösung. Auch kleine Pilotprojekte mit klar definiertem Use Case können erste Erfolge bringen.
Datenkultur etablieren: Daten dürfen nicht als Kontrollinstrument verstanden werden, sondern als Chance zur Verbesserung und zur schnelleren Entscheidungsfindung.

Fazit: Process Mining als Chance verstehen

Gerade mittelständische Unternehmen haben enormes Potenzial, von Process Mining zu profitieren. Wer jetzt die Grundlagen legt, verschafft sich nicht nur mehr Prozessklarheit, sondern auch einen echten Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft.

Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung bei der Einführung oder Anwendung von Process Mining benötigen, stehen wir Ihnen gerne beratend zur Seite.