Die Top 6 Process Mining Missverständnisse

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Bei der Anwendung von Process Mining treten häufig Missverständnisse auf. Welche möglichen Einwände gibt es und wie kann man es sinnvoll einsetzen? Wir decken die Top 6 Process Mining Missverständnisse auf.

Process Mining ist ein immer beliebteres und relativ neues Analyseverfahren, das Unternehmen dabei unterstützt, Einblicke in ihre Geschäftsprozesse zu gewinnen, diese zu optimieren und zu überwachen. Allerdings gibt es immer noch einige Missverständnisse und Unwahrheiten über den Einsatz von Process Mining. Dies ist meist auf einen Mangel an Wissen oder Erfahrung zurückzuführen. In unserem Blogpost wollen wir versuchen, die sechs größten Missverständnisse oder Mythen über Process Mining genauer zu untersuchen. Bevor wir auf diese eingehen, wollen wir zunächst erklären, was Process Mining ist.

Was ist Process Mining?

Einfach ausgedrückt ist es eine Methode zur Analyse von Daten aus Geschäftsprozessen, um diese transparent zu visualisieren und so Muster, Ineffizienzen, Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Das heißt, dass dank Process Mining Unternehmen ihre Geschäftsprozesse analysieren können, um Schwachstellen zu identifizieren und zu optimieren. Dabei werden Daten aus verschiedenen IT-Systemen gesammelt, um den genauen Ablauf eines Prozesses zu rekonstruieren. Ziel ist es, Prozesse effizienter und transparenter zu gestalten. Letztlich soll so die Qualität und Leistung des Unternehmens gesteigert werden. Häufig wird Process Mining mit Big Data assoziiert. Dies ist jedoch ein Missverständnis. Process Mining kann auch bei kleinen Datenmengen erfolgreich eingesetzt werden. Es ist ein Tool, das Unternehmen jeder Größe helfen kann, ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

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#1 Process Mining Missverständnisse:
die Größe spielt (k)eine Rolle?!

Eine der häufigsten Unwahrheiten im Umgang mit Process Mining ist die Annahme, dass es nur für Unternehmen mit großen Datenmengen relevant ist. Weit gefehlt!

Auch bei kleineren Datenmengen ist Process Mining sinnvoll und kann wertvolle Erkenntnisse liefern. So können zum Beispiel Prozesse in kleinen Teams oder Abteilungen optimiert werden. Dabei können Prozesse, bei denen es zu Engpässen kommt oder die zu viel Zeit in Anspruch nehmen, identifiziert und verbessert werden. Denn es geht nicht um die Menge, sondern um die Qualität der Daten. Selbst Prozesse mit nur wenigen Ereignissen können wichtige Erkenntnisse liefern, wenn sie richtig analysiert werden. So kann beispielsweise aufgedeckt werden, dass ein bestimmter Prozess unnötig lange dauert. Das Verbessern dieses Prozesses kann direkt dazu beitragen, dass Zeit und Geld gespart werden. Ebenso kann mittels Process Mining auch das Kundenverhalten bei kleineren Datenmengen untersucht werden. Unternehmen können auf diese Weise wertvolle Informationen gewinnen, um ihre Kunden besser zu verstehen und ihre Angebote zu optimieren.

Kurz gesagt: Process Mining ist kein Tool ausschließlich für Großunternehmen, sondern für alle Unternehmen interessant, die ihre Geschäftsprozesse verbessern möchten.

Beispiel Online-Shop

Ein Beispiel hierfür ist die Analyse von Einkaufsprozessen bei einem kleinen Online-Shop. Trotz einer geringen Anzahl von Bestellungen können durch Process Mining Optimierungspotentiale aufgedeckt werden, wie z.B. ein erhöhter Bedarf an Ware bestimmter Kategorien. Deshalb sollten Sie sich nicht von der Größe Ihrer Datenmenge abschrecken lassen und auch bei kleinen Datenmengen Process Mining als wertvolles Tool sehen.

Beispiel Bestellungen

Wenn Sie beispielsweise feststellen möchten, warum bestimmte Bestellungen länger dauern als andere, können Sie mit Process Mining analysieren, welche Schritte im Prozess länger dauern und wo mögliche Engpässe oder Probleme auftreten.

Beispiel Kundenfeedback

Ein weiteres Beispiel ist die Analyse von Kundenfeedback. Sie können Feedback-Daten in Process Mining-Tools importieren und so herausfinden, welche Prozesse oder Schritte besonders oft kritisiert werden. Auf diese Weise können Sie gezielt Verbesserungen in diesen Bereichen vornehmen und Ihre Kundenzufriedenheit steigern.

#2 Process Mining Missverständnisse:
Schnellen Schrittes zur Prozessoptimierung

Es stimmt, dass ein Process-Mining-Werkzeug – wie etwa IBM Process Mining – dazu dient, sich schnell ein Bild von den tatsächlich ablaufenden Abläufen zu machen. Die eigentliche Schwierigkeit liegt jedoch weniger im Tool selbst, sondern vielmehr in der Strukturierung und Vorbereitung der Log-Eventdaten (ETL-Route) des zu analysierenden Prozesses. Hier gilt es, die Hausaufgaben gewissenhaft zu erledigen und den vorhandenen analytischen Content genau anzusehen. Das Tool ermittelt lediglich den Ist-Prozess. Die anschließende, mögliche Prozessmodifikation oder -anpassung liegt jedoch in der Hoheit des Fachbereichs oder Beraters. So muss nicht jeder scheinbare Verbesserungsvorschlag zwangsläufig realisiert werden, wenn er nicht den erhofften Effekt erzielt. Ein enger Dialog und kritische Betrachtung der am Prozess beteiligten Personen ist daher unverzichtbar.

#3 Process Mining Missverständnisse:
„Process Mining ersetzt die menschliche Expertise“

Ein weiteres verbreitetes Missverständnis ist, dass Process Mining die menschliche Expertise ersetzt. Dabei handelt es sich jedoch nur um ein Tool zur Unterstützung. Das menschliche Know-how ist nach wie vor unersetzlich, um die Ergebnisse des Process Mining sinnvoll zu interpretieren und in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Menschliches Wissen und Erfahrung können durch Process Mining ergänzt werden und so zu einer besseren Entscheidungsfindung beitragen. Denn letztendlich sind es die Menschen, die das Wissen und Verständnis für die Prozesse haben und in der Lage sind, die Ergebnisse von Process Mining richtig zu interpretieren und zu deuten.

Ein gutes Beispiel dafür, wie menschliche Expertise und Process Mining zusammenarbeiten können, ist die Identifikation von Abweichungen in einem Prozess. Zunächst kann Process Mining helfen, solche Abweichungen zu erkennen. Doch erst durch die Expertise der Mitarbeiter kann der Grund für die Abweichung identifiziert und behoben oder bewusst als Ausnahme vom Standard-Prozess definiert werden. Deshalb ist es wichtig, dass Process Mining als Unterstützung für die Arbeit der Experten gesehen wird und nicht als Ersatz.

#4 Process Mining Missverständnisse:
„Process Mining ist nur für Prozessoptimierung geeignet“

Process Mining ist nicht nur ein nützliches Tool zur Prozessoptimierung, sondern auch für andere Bereiche wie Compliance und Risikomanagement. Wenn Sie beispielsweise eine interne Revision durchführen müssen oder eine Due-Diligence-Prüfung planen, können Sie mittels Process Mining schnell und einfach untersuchen, ob Ihre Prozesse compliant sind und ob sie Risiken bergen. Sie können auch Problembereiche innerhalb Ihrer Prozesse schnell identifizieren und Abweichungen aufdecken. Dadurch können Sie frühzeitig Maßnahmen ergreifen und potenzielle Schäden minimieren. Darüber hinaus können Sie durch den Einsatz von Process Mining auch die Effizienz Ihrer Geschäftsprozesse steigern und so Ihre Kosten senken. Kurz gesagt: Process Mining ist ein wertvolles Tool, das nicht nur zur Prozessoptimierung, sondern auch zur Compliance und zum Risikomanagement eingesetzt werden kann.

#5 Process Mining Missverständnisse:
Process Mining funktioniert nur bei standardisierten Prozessen

Ein weiteres Missverständnis im Umgang mit Process Mining besteht darin, dass viele Menschen glauben, dass es nur für standardisierte oder einfach strukturierte Prozesse geeignet ist. Doch das ist nicht der Fall. Auch bei komplexen und unstrukturierten Prozessen kann Process Mining erfolgreich eingesetzt werden. Denn auch hier lassen sich Abläufe und Zusammenhänge visualisieren und analysieren. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die Analyse bei komplexen Prozessen aufwendiger ist, da sie mehr Zeit in Anspruch nimmt. Es ist auch möglich, dass die Ergebnisse weniger eindeutig sind als bei standardisierten Prozessen. Dennoch kann Process Mining auch hier wertvolle Einblicke liefern und Potenziale aufzeigen.

Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Process Mining in komplexen und unstrukturierten Prozessen ist die Analyse von Kundensupport-Anfragen. Hier gibt es oft keine klare Prozessstruktur, sondern viele verschiedene Fälle und Ausnahmen. Mit Process Mining können Sie dennoch Einblicke gewinnen und Optimierungspotenziale identifizieren. Indem Sie die verschiedenen Schritte und Aktivitäten visualisieren und analysieren, können Sie herausfinden, wo es Engpässe gibt, welche Mitarbeiter besonders viele Anfragen bearbeiten müssen und welche Art von Anfragen besonders oft vorkommen. Auf dieser Basis können Sie gezielte Verbesserungsmaßnahmen ergreifen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Effizienz im Kundensupport zu erhöhen. Mit Process Mining können somit auch scheinbar unstrukturierte Prozesse besser verstanden und optimiert werden.

#6 Process Mining Missverständnisse:
Process Mining führt ineffiziente Mitarbeitende vor

Die Vermutung liegt nahe, dass aufgrund der Prozessmessung, vermeintlich „faule“ oder „langsame“ Mitarbeitende entlarvt und somit vorgeführt werden. Daher gibt es häufig auch aus Richtung der Betriebsräte oder Arbeitnehmervertretungen Skepsis im Umgang mit Process Mining. Bezüglich der Datenschutzbedenken gibt es allerdings auch Mittel und Wege, sensible Personendaten durch Pseudonymisierung der Informationen sicher zu verwerten. Wenn auch aus menschlicher Sicht nachvollziehbar, ist dieses Vorurteil grundsätzlich falsch. Falls der „Faktor Mensch“ bei der Problemanalyse tatsächlich als Ursache festgestellt wird, darf der Fokus bei der Prozessverbesserung niemals auf Schuldzuweisungen liegen, sondern vielmehr auf dem Erkennen von Optimierungsmöglichkeiten. Die zentrale Frage lautet nicht „bei wem“, sondern „warum“ treten Engpässe auf?

Summary: Weg vom Bauchgefühl hin zu faktenbasierten Entscheidungen

Hand aufs Herz: Process Mining ist kein Wundermittel, um Prozesse binnen kurzer Zeit perfekt auszuoptimieren. Dafür ist das Thema zu komplex und bedingt weiterer Perspektiven, wie Prozessstrategie und deren Zielsetzung. Der Einsatz eines Process-Mining-Tools wie bspw. IBM Process Mining (als Bestandteil des IBM Cloud Pak for Business Automation) kann aber helfen, sich von „Bauchgefühl“ zu verabschieden und auf Faktenbasis eine Optimierung bestimmter Prozesse anzustreben.

Sie haben Fragen hierzu oder überlegen, ein Process-Mining-Tool einzuführen?
Dann sprechen Sie uns gerne an. Unsere Expertenteam rund um Prozessberatung steht gerne mit Rat und Tat zur Seite.

Über ISR

Die ISR Information Products AG ist Ihr Experte für Analytics, Prozess-Digitalisierung und Application Management. Mit Blick auf die Bedürfnisse namhafter Kunden konzipieren, modernisieren, implementieren und betreuen unsere ca. 250 Mitarbeiter an sechs Standorten IT-Architekturen, Software-Lösungen und IT-Infrastrukturen. Das Ziel: Ihnen die wirtschaftliche Nutzung von Daten zu ermöglichen.

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