Was Process Mining ist
Process Mining ist eine Methode, mit der Unternehmen reale Geschäftsprozesse auf Basis von Ereignisdaten aus IT-Systemen analysieren. Statt nur Prozessmodelle oder Soll-Abläufe zu betrachten, macht Process Mining sichtbar, wie Prozesse tatsächlich ablaufen – inklusive Varianten, Schleifen, Wartezeiten und Ausnahmen.
Dafür werden Event Logs aus Systemen wie ERP, CRM, Ticketing, Workflow- oder Fachanwendungen ausgewertet. So entsteht ein datenbasiertes Bild darüber, wo Prozesse effizient funktionieren und wo Reibung, Verzögerung oder Abweichungen auftreten.
Process Mining vs. Prozessanalyse vs. Process Mapping
Klassische Prozessanalyse arbeitet oft mit Interviews, Workshops und Dokumentationen. Process Mapping visualisiert Soll-Prozesse oder bekannte Abläufe. Process Mining ergänzt diese Ansätze, indem es reale Prozesspfade aus Daten rekonstruiert und messbar macht.
| Begriff | Bedeutung | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| Process Mining | Datenbasierte Analyse realer Prozessabläufe anhand von Event Logs. | Zeigt tatsächliche Varianten, Engpässe und Abweichungen statt nur Annahmen. |
| Prozessanalyse | Strukturierte Untersuchung von Prozessen über Workshops, Beobachtungen und Kennzahlen. | Hilft, Prozesse zu verstehen, ist aber oft weniger präzise als datenbasierte Analyse. |
| Process Mapping | Visualisierung eines Prozessmodells oder Soll-Ablaufs. | Gut für Kommunikation – aber nicht automatisch ein Abbild des echten Prozessverhaltens. |
Warum es wichtig ist (und warum viele scheitern)
Viele Unternehmen wollen Prozesse optimieren oder automatisieren, wissen aber nicht genau, wo die grössten Reibungsverluste tatsächlich entstehen. Process Mining schafft hier Transparenz, indem es operative Daten in ein verständliches Bild von Durchlaufzeiten, Varianten, Bottlenecks und Compliance-Abweichungen übersetzt.
Wie guter Einsatz typischerweise aussieht
- Fokus auf einen klar abgegrenzten Prozess mit hohem Volumen oder hoher Relevanz
- Saubere Verbindung von Daten, Prozesslogik und operativen Entscheidungen
- Erkenntnisse werden in Optimierung, Standardisierung oder Automation überführt
- KPIs wie Durchlaufzeit, Varianten, Rework und SLA-Erfüllung werden kontinuierlich verfolgt
Warum Initiativen scheitern
Häufig fehlen eine klare Fragestellung, belastbare Event-Daten oder ein gemeinsames Verständnis des Prozesses. Auch zu breite Scopes, unklare Ownership oder fehlende Umsetzungslogik führen dazu, dass zwar Transparenz entsteht, aber keine operative Verbesserung folgt.
So nutzt du Process Mining Schritt für Schritt
Der grösste Nutzen entsteht, wenn Process Mining nicht isoliert betrachtet wird, sondern als Teil von Prozessoptimierung, Automatisierung und Governance. Starte fokussiert und arbeite von Transparenz zu Handlung.
Die 5-Schritte-Methode
- Prozess und Ziel definieren: Welcher Prozess soll analysiert werden, und welche Frage soll beantwortet werden?
- Event-Daten aufbereiten: Relevante Systeme, Ereignisse, Zeitstempel und Case IDs identifizieren.
- Prozessverhalten sichtbar machen: Varianten, Bottlenecks, Schleifen, Wartezeiten und Abweichungen analysieren.
- Massnahmen ableiten: Standardisierung, Prozessverbesserung, Automatisierung oder Governance-Massnahmen definieren.
- Kontinuierlich monitoren: KPIs und Verbesserungen in laufende Steuerung und Reviews überführen.
Hilfreiche Tools (optional)
Je nach Umsetzungsbedarf können Tools für sichere Workflows, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit unterstützen:
Hinweis: Links dienen der Orientierung. Wähle Tools anhand deiner Anforderungen und Compliance-Bedürfnisse.
Checkliste: Process Mining einsetzen (copy/paste)
Nutze diese Checkliste, bevor du ein Process-Mining-Projekt startest oder Ergebnisse ins Management trägst.
- Ein klar abgegrenzter Prozess und eine präzise Fragestellung sind definiert.
- Relevante Event-Daten mit Zeitstempeln, Aktivitäten und Case IDs sind verfügbar.
- Datenqualität, Vollständigkeit und Verantwortlichkeiten sind geklärt.
- Varianten, Durchlaufzeiten, Schleifen und Abweichungen werden systematisch ausgewertet.
- Erkenntnisse werden in konkrete Prozess- oder Automatisierungsmassnahmen übersetzt.
- Owner für Prozess, Daten und Umsetzung sind benannt.
- Der Einsatz ist mit Prozessanalyse, Prozessoptimierung und Automation Roadmap abgestimmt.
- Monitoring-KPIs für Durchlaufzeit, Compliance, Rework und Nutzen sind definiert.
Beispiel: Process Mining im Freigabeprozess
Ein Unternehmen vermutet, dass Freigaben zu lange dauern. Workshops zeigen erste Hinweise, aber nicht, wo genau Verzögerungen entstehen. Process Mining macht sichtbar, welche Varianten existieren, an welchen Schritten Fälle liegen bleiben und wo Schleifen oder Rückfragen besonders häufig auftreten.
Daraus lassen sich gezielt Standards, SLA-Regeln oder Automatisierungen ableiten. Genau deshalb ist Process Mining oft ein starker Einstieg in Themen wie Workflow Automation, Business Process Automation oder Process Monitoring.
FAQ
Was ist Process Mining einfach erklärt?
Welche Daten braucht man für Process Mining?
Wann lohnt sich Process Mining besonders?
Ist Process Mining dasselbe wie Prozessoptimierung?
Über den Autor
Leutrim Miftaraj — Founder, Innopulse.io
Leutrim ist IT-Projektleiter und Innovation-Management Professional (BSc/MSc) mit Fokus auf skalierbare digitale Transformation, Governance und compliance-freundliche Umsetzung für KMU und Organisationen in der Schweiz.
Qualitätsreview: Innopulse Redaktion (Qualität & Compliance) • Review-Datum: 04. März 2026
Hinweis: Dieser Inhalt dient der Information und stellt keine Rechtsberatung dar. Für fallspezifische Fragen konsultiere qualifizierte Fachstellen.
Quellen & Weiterführendes
Nutze möglichst autoritative Quellen und aktualisiere sie regelmässig. Ergänze die Liste je nach Thema und Rechtsraum.
- OECD – Digital Economy
- PMI Standards & Guides
- ISO/IEC 38500 – Governance of IT
- ISACA – COBIT
- Gartner – Information Technology Insights
Letztes Update: 04. März 2026 • Version: 1.0