Definition: Datengestützte Analyse von Geschäftsprozessen Was ist Process Mining?

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Process Mining ist die systematische und datengestützte Analyse von Geschäftsvorgängen einer bestimmten Organisation. Neben Unternehmen kommt das System beispielsweise auch in Bildungseinrichtungen zum Einsatz. Drei Varianten werden dabei unterschieden.

Die Grundidee hinter Process Mining ist denkbar einfach: Ganz oder teilweise digitalisierte Prozesse hinterlassen Spuren. Gelingt es, diese sichtbar zu machen, erhalten die Verantwortlichen einen objektiven Einblick in die Vorgänge, die in der eigenen Organisation ablaufen. Metaphorisch gesprochen geht es um das Nachvollziehen von Spuren im Schnee. Sie wissen, dass Personen Wege in der Region genommen haben, um bestimmte Aufgaben zu erledigen. Sie haben entsprechende Anweisungen mit Wegvorgaben ausgehändigt. Ihnen ist jedoch nicht bekannt, wer konkret wo entlanggelaufen ist. Spuren im Schnee geben Ihnen diesbezüglich wichtige Anhaltspunkte.

Zugleich bietet diese Metapher schon eine Erklärung dafür, weshalb drei Process-Mining-Varianten unterschieden werden:

• Discovery Mining: Die Spuren im Schnee müssen erst einmal gefunden werden.

• Conformance Mining: Die Spuren werden zugeordnet. Sie können dabei überprüfen, ob die Wege gegangen worden sind, die Sie vorgegeben haben.

• Enhancement Mining: Sie erhalten die nötigen Daten, um die Wege zu verbessern. Sie ermitteln beispielsweise, dass eine Person deutlich schneller ihre Aufgaben bewältigen kann, wenn sie einen leicht anderen Weg nimmt.

Wie Process Mining funktioniert

Process Mining benötigt die digitalen Ereignisprotokolle der jeweiligen Organisation. Diese sogenannten "Event Logs" zeigen alle digitalen Aktionen mit Uhrzeit und Klienten an. Die Vorfälle lassen sich spezifischen Vorgängen zuordnen. Zugriffe auf das Online Banking können beispielsweise der Bezahlung von Rechnungen zugeordnet werden. Die Logs zeichnen also ein vollständiges Bild davon, was im digitalen Raum der Organisation passiert. Die aufgezeichneten Ereignisse sind allerdings nicht den Prozessen zugeordnet. Dies ist das eigentliche Mining. Die zugehörigen Ergebnisse werden häufig grafisch visualisiert, um eine leicht verständliche Veranschaulichung zu gewährleisten.

Discovery Mining: Prozesse „entdecken“

Ziel des Discovery Minings ist die Erstellung eines Prozessmodells. Darunter ist eine Darstellung aller in der Organisation ablaufenden Vorgänge zu verstehen. Diese Variante beginnt stets bei null. Dies bedeutet, vorherige Mining-Resultate oder Modelle werden ausgeblendet. Sie könnten die objektive Ermittlung des Ist-Zustandes verzerren.

Conformance Mining: diagnostisches Kontrollverfahren

Conformance Mining ist ein Abgleich der ermittelten Ist-Zustände mit den vorgegebenen Soll-Zuständen. Es steht also die Frage im Mittelpunkt, ob alle Vorgänge wie vorgegeben ablaufen. Ist dies nicht der Fall, sollen die Abweichungsorte identifizierbar werden. Idealerweise lässt sich auf diese Weise auch erklären, weshalb es zu non-konformen Prozessdurchführungen gekommen ist.

Enhancement Mining: Prozesse erweitern und verbessern

Die Ermittlung der Ist-Zustände und ihr Abgleich mit den Soll-Zuständen gibt erste Aufschlüsse über Optimierungsmöglichkeiten. Ihr Potenzial reicht aber weiter: Es können beispielsweise neue Soll-Zustände definiert werden, weil die aktuelle Bestandsaufnahme zeigt, dass laufende Prozesse mit einigen Änderungen ein deutlich größeres Potenzial besitzen. Das Enhancement Mining verdankt dieser Idee seinen Namen: Es geht darum, Vorgänge zu Optimierungszwecken auszudehnen bzw. zu erweitern.

Ein weiterer Faktor, der zu diesem Komplex zählt, sind gefundene Ereignisse, die sich nicht kategorisieren lassen. Nicht alle Events in den Logs lassen sich zwangsweise einem Prozess zuordnen. Dies kann beispielsweise daran liegen, dass sie mit manuellen Vorgängen verknüpft sind. Isolierte, nicht regelmäßige Druckvorgänge seien exemplarisch genannt. Das Enhancement Mining beschäftigt sich mit der Frage, ob die isolierten Ereignisse verzichtbar sind. Sollte dies nicht der Fall sein, geht es darum, ob sich diese in einen größeren Prozess einbinden lassen. Interessant ist dieser Punkt insbesondere für solche Organisationen, die eine Digitalisierung ihrer Vorgänge durchführen möchten.

Vorteile des Process Minings

• faktenbasierte Einsichten in die eigenen Geschäftsvorgänge,

• schneller und günstiger als Process Mapping-Workshops,

• über die Bestands-IT umsetzbar,

• Möglichkeit, Prozesskennzahlen zu erheben, zu visualisieren und zu untersuchen.

Mögliche Schattenseiten

• Gefahr der Überinterpretation bestimmter Daten (Datenqualität ist nicht identisch hoch),

• eventuell Probleme durch Prozess- oder Konzeptänderungen (Daten ergeben möglicherweise keinen Sinn oder sind nur schwer erklärbar),

• Unsichtbarkeit manueller Tätigkeiten,

• Event-Logs zwingend erforderlich,

• hoher Aufwand für die Einführung.

Unterscheidung: Process Mining vs. Data Mining

Viele der bisherigen Erläuterungen klingen möglicherweise vertraut. Schließlich sehen Beschreibungen für das Data Mining ähnlich aus. Zwangsläufig stellt sich die Frage: Wo liegt der Unterschied? Das Process Mining zählt tatsächlich zum Data Mining. Es ist eine der zugehörigen Methoden. Es ist deshalb weniger umfangreich als das, was weitläufig als Data Mining bekannt ist. Da Process Mining abgesehen vom relativ hohen Einführungsaufwand jedoch vergleichbar einfach umzusetzen ist, interessieren sich viele Organisationen für die entsprechende Option. Dies hat dazu geführt, dass diese Technik im allgemeinen Bewusstsein nicht mehr automatisch dem Data Mining zugeordnet wird.

Definition: Datengetriebene Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen

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