Process Mining richtig einführen – so gelingt die Umsetzung

ut einer aktuellen Studie von McKinsey verschenken 73% der Unternehmen enormes Potenzial in ihren Geschäftsprozessen (McKinsey, Trotz Krise: Europas Unternehmen setzen auf Neugründungen 2022). Steigende Komplexität, Kostendruck und wachsende Kundenerwartungen machen effiziente Abläufe zur Überlebensfrage.

Die Lösung: Process Mining. Die datengetriebene Technologie deckt versteckte Schwachstellen auf, schafft volle Transparenz und kann Prozesskosten um bis zu 40% senken (Deloitte, Global Process Mining Survey 2025) – wie erfolgreiche Unternehmen von Bertelsmann SE bis Siemens zeigen.

Kurz gesagt: In diesem Artikel erfahren Sie, wie Process Mining funktioniert, welche Voraussetzungen Sie brauchen und wie Sie mit praxisnahen Strategien und RPA-Kombinationen messbare Ergebnisse erzielen. So verwandeln Sie Daten in konkrete Effizienzgewinne – vom ersten Prozessmodell bis zur nachhaltigen Optimierung.

---

Im Folgenden zeigen wir Ihnen, welche Chancen Process Mining Ihrem Unternehmen konkret eröffnet:

✅ wie Sie mit Process Mining Ihre Geschäftsprozesse durchleuchten

✅ verborgene Ineffizienzen aufdecken

✅ und mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) nachhaltig optimieren können. 

---

Was ist Process Mining und wie funktioniert es?

Process Mining ist eine datengetriebene Methode, mit der Unternehmen ihre realen Abläufe sichtbar machen und gezielt Prozesse optimieren können. Anhand digitaler Ereignisdaten – sogenannter Event Logs – entsteht ein exaktes Abbild der tatsächlichen Arbeits- und Entscheidungswege im Unternehmen. Dieses digitale Spiegelbild ermöglicht es, Ineffizienzen, Engpässe oder Regelabweichungen zu erkennen, die im Tagesgeschäft häufig verborgen bleiben.

Im Kern verfolgt Process Mining drei zentrale Ziele:

1. Process Enhancement – die kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung von Geschäftsprozessen auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse. Schritt weiter. Es fokussiert sich explizit auf die Analyse von Prozessen und deckt so Schwachstellen auf, die für Data Mining-Ansätze oft verborgen bleiben. 
2. Process Discovery – die automatische Erstellung eines Prozessmodells auf Basis vorhandener Daten.
3. Conformance Checking – der Abgleich zwischen dem dokumentierten Soll-Prozess und dem tatsächlich gelebten Ist-Prozess.

Wie unterscheidet sich Process Mining von Data Mining und klassischem Prozessmanagement?

Daten sind das neue Gold – doch erst mit dem richtigen Werkzeug wird daraus echter Mehrwert.
Ob Process Mining, Data Mining oder klassisches Prozessmanagement – alle Methoden versprechen bessere Abläufe und fundierte Entscheidungen. Der Unterschied liegt darin, wie sie ansetzen: Während die einen Muster erkennen, zeigen die anderen, wie Arbeit wirklich passiert. Die folgende Übersicht erklärt die wichtigsten Unterschiede und Synergien – und welche Rolle jede Methode für moderne Prozessoptimierung spielt.

Kategorie	Process Mining	Data Mining	Klassisches Prozessmanagement
Ziel	Sichtbarmachung und Optimierung realer Geschäftsprozesse auf Basis digitaler Ereignisdaten	Erkennung von Mustern, Trends und Korrelationen in großen Datenmengen	Gestaltung, Steuerung und Verbesserung von Soll-Prozessen
Datengrundlage	Ereignisdaten (Event Logs) aus IT-Systemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools	Strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen	Workshops, Interviews und manuelle Prozessmodellierung
Vorgehen	Automatische Rekonstruktion tatsächlicher Prozessabläufe (Ist-Prozesse)	Statistische und algorithmische Analyse von Datenpunkten	Definition und Dokumentation von Prozessabläufen durch Fachabteilungen
Ergebnis	Transparente Darstellung des realen Prozessflusses und Identifikation von Engpässen, Abweichungen und Automatisierungspotenzialen	Erkenntnisse über Zusammenhänge, Muster und Prognosen	Strategische Prozessmodelle und organisatorische Maßnahmen zur Umsetzung
Vorteil für die Prozessoptimierung	Objektive, datenbasierte Grundlage für kontinuierliche Verbesserung	Erkenntnisse zur datenbasierten Entscheidungsfindung und Vorhersage	Strukturierter Rahmen zur nachhaltigen Implementierung von Verbesserungen
Hauptnutzer	Prozessanalysten, Automatisierungsteams, Data Scientists	Data Analysts, Business-Intelligence-Teams	Prozessmanager, Organisationsentwicklung, Führungskräfte
Synergien	Ergänzt Data Mining um Prozesskontext und liefert Input für operatives Prozessmanagement	Liefert Datenmuster, die Process Mining in Prozesse einordnet	Nutzt Erkenntnisse beider Ansätze zur dauerhaften Prozessoptimierung
Zusammenfassung	Process Mining bietet Echtzeiteinblicke in reale Abläufe.	Data Mining erkennt Muster in komplexen Datenstrukturen.	Klassisches Prozessmanagement setzt diese Erkenntnisse strategisch um.

Welche Daten benötigt Process Mining zur Prozessanalyse?

Process Mining arbeitet mit sogenannten Ereignisprotokollen (Event Logs) – digitalen Aufzeichnungen, die jede Aktivität in einem Geschäftsprozess festhalten. Diese Logs werden aus IT-Systemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools extrahiert und bilden die Grundlage für die spätere Analyse.

Damit aus diesen Daten ein valides Prozessmodell entsteht, müssen sie:

• aus unterschiedlichen Quellsystemen zusammengeführt,
• bereinigt, konsolidiert und standardisiert
  werden.

Erst dann lassen sich Prozessverläufe zuverlässig rekonstruieren und Optimierungspotenziale sichtbar machen.

💡 Tipp: Viele moderne Process-Mining-Plattformen bieten bereits vorgefertigte Konnektoren für Systeme wie SAP, Salesforce oder Microsoft Dynamics – das reduziert technischen Aufwand und Fehlerquellen erheblich.

---

Wie läuft ein Process-Mining-Projekt in der Praxis ab?

Ein Process-Mining-Projekt ist kein Selbstzweck, sondern ein methodischer Weg, reale Abläufe sichtbar zu machen und sie Schritt für Schritt zu verbessern. Dadurch entsteht messbarer Mehrwert. In der Praxis hat sich ein klarer Vier-Phasen-Workflow bewährt, der Transparenz schafft und schnelle Ergebnisse liefert.

Die vier Phasen eines Process-Mining-Projekts

1. Vorbereitung – Strategische Grundlage schaffen
Definieren Sie klare Projektziele und messbare KPIs. Binden Sie alle relevanten Stakeholder frühzeitig ein und planen Sie die notwendigen personellen und technischen Ressourcen. Diese Phase legt den Grundstein für eine erfolgreiche Umsetzung und sorgt für gemeinsame Zielklarheit.

2. Datenextraktion & -aufbereitung – Die Datenbasis aufbauen
Sammeln Sie alle relevanten Ereignisdaten (Event Logs) aus Ihren Quellsystemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools. Bereinigen, konsolidieren und standardisieren Sie die Daten, um eine saubere, auswertbare Basis für die Analyse zu schaffen.

3. Analyse & Visualisierung – Transparenz gewinnen
Nutzen Sie die Process-Mining-Software, um automatisch Prozessmodelle zu erstellen. Analysieren Sie die tatsächlichen Abläufe, identifizieren Sie Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Prozess sowie mögliche Engpässe und Ineffizienzen.

4. Optimierung – Verbesserungen umsetzen
Leiten Sie auf Basis der Analyse konkrete Maßnahmen zur Prozessverbesserung ab. Dazu gehören die Automatisierung von Teilprozessen, die Vereinfachung von Abläufen oder die Beseitigung unnötiger Prozessschleifen. So entsteht messbare und nachhaltige Prozessoptimierung.

💡 Kurz gesagt: Der Workflow verbindet technische Präzision mit strategischer Zielorientierung – ein entscheidender Erfolgsfaktor für nachhaltige Prozessoptimierung.

---

Wie sich Process Mining und Robotic Process Automation (RPA) optimal ergänzen

Transparenz trifft Automatisierung – und daraus entsteht echte Prozessoptimierung.
Während Process Mining die Realität Ihrer Abläufe sichtbar macht, sorgt Robotic Process Automation (RPA) dafür, dass diese Abläufe effizienter und fehlerfreier ausgeführt werden. Gemeinsam bilden sie ein starkes Duo: Process Mining zeigt, wo Potenziale liegen, RPA setzt sie in konkrete Verbesserungen um.

Unternehmen, die beide Technologien kombinieren, profitieren von messbaren Effizienzgewinnen, reduzierten Prozesskosten und einer neuen Qualität an Transparenz in ihren Arbeitsabläufen.

Welche Synergien entstehen durch die Kombination von Process Mining und RPA?

Die Verbindung von Process Mining und RPA schafft einen geschlossenen Optimierungskreislauf – von der Analyse bis zur Umsetzung.
Die wichtigsten Synergieeffekte im Überblick:

1. Identifikation automatisierbarer Prozesse
Process Mining analysiert bestehende Arbeitsabläufe, visualisiert Engpässe und deckt ineffiziente Prozessschritte auf.
Diese Transparenz ist die Basis, um automatisierbare Prozesse zu erkennen und zu priorisieren – insbesondere regelbasierte, repetitive Aufgaben mit hohem manuellem Aufwand.

2. Optimierte Implementierung von RPA
Die durch Process Mining gewonnenen Prozessmodelle liefern präzise Kennzahlen und Entscheidungsgrundlagen für die RPA-Konfiguration.
So lässt sich die Automatisierung exakt an den bestehenden Workflow anpassen – Fehlerquellen sinken, Effizienzgewinne steigen.

3. Kontinuierliche Verbesserung der Automatisierung
Nach der RPA-Implementierung wird Process Mining zum Monitoring-Werkzeug: Es zeigt, wie sich Prozesse tatsächlich verändern, wo neue Engpässe entstehen und wie Bots angepasst werden sollten.
So wird Prozessoptimierung zu einem kontinuierlichen Verbesserungszyklus.

---

Dieser strukturierte Analyseansatz bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile: Sie erhalten einen datenbasierten Einblick in ihre tatsächlichen Abläufe, identifizieren Schwachstellen und Optimierungspotenziale und können so Prozesse kontinuierlich verbessern.

Praxisbeispiel: Optimierung des Rechnungsfreigabeprozesses im Finanzwesen

Um den zuvor beschriebenen Process Mining Workflow zu veranschaulichen, betrachten wir die Optimierung eines Rechnungsfreigabeprozesses in einem mittelständischen Unternehmen der Finanzbranche.

1. Vorbereitung: Das Unternehmen verzeichnete regelmäßig Verzögerungen bei der Freigabe von Lieferantenrechnungen, was zu verpassten Skontofristen und unnötigen Mehrkosten führte. Projektziel war es, diese Verzögerungen zu identifizieren und die Durchlaufzeiten zu reduzieren. Wichtige Stakeholder waren Mitarbeitende aus der Finanzbuchhaltung, dem Einkauf und der IT-Abteilung.
2. Datenextraktion & -aufbereitung: Die relevanten Ereignisdaten wurden aus dem ERP-System extrahiert. Dazu gehörten Zeitstempel für die einzelnen Schritte im Rechnungsfreigabeprozess, z.B. Rechnungseingang, Prüfung, Freigabe durch Vorgesetzte und Zahlung. Die Daten wurden konsolidiert und in ein standardisiertes Ereignisprotokoll umgewandelt.
3. Analyse & Visualisierung: Mithilfe der Process Mining Software wurde ein detailliertes Prozessmodell erstellt. Dieses zeigte deutliche Abweichungen zwischen dem dokumentierten Soll-Prozess und der tatsächlichen Prozessdurchführung. Besonders auffällig waren vielfache Rückläufe in der Freigabephase, die durch unklare Zuständigkeiten verursacht wurden. Außerdem zeigte sich, dass Rechnungen mit hohen Beträgen oft unverhältnismäßig lange in der Prüfungsphase verweilten.
4. Optimierung: Basierend auf den Erkenntnissen wurden mehrere Verbesserungsmaßnahmen umgesetzt:
   • Klar definierte Freigabegrenzen und Eskalationsmechanismen beschleunigten den Freigabeprozess.
   • Die Einführung eines automatisierten Workflows zur Rechnungserinnerung reduzierte Verzögerungen.
   • Mitarbeitende wurden gezielt geschult, um unnötige Rückläufe zu vermeiden.

Ergebnis: Nach der Umsetzung dieser Maßnahmen konnte das Unternehmen die durchschnittliche Durchlaufzeit des Rechnungsfreigabeprozesses um 30% verkürzen und dabei die Zahl der verpassten Skontofristen erheblich reduzieren. Die Transparenz im Prozessablauf wurde deutlich verbessert, und das Unternehmen profitierte von nachhaltig geringeren Prozesskosten.

---

Praxisnahe Einsatzgebiete: Wo Process Mining heute bereits Mehrwert schafft

Von Industrie bis Versicherung – Process Mining verändert, wie Unternehmen Prozesse verstehen.
Was als Analysewerkzeug begann, ist heute ein strategisches Instrument der Prozessoptimierung in nahezu jeder Branche. Ob Einkauf, Kundenservice oder Produktion – überall, wo Daten entstehen, kann Process Mining Transparenz schaffen, Ineffizienzen sichtbar machen und Verbesserungen messbar machen.
Die folgenden Praxisbeispiele zeigen, wie unterschiedlich – und wirkungsvoll – diese Technologie eingesetzt wird.

Industriebeispiel: Prozessoptimierung im Einkauf mit Process Mining

Ein führendes Industrieunternehmen nutzte Process Mining, um seinen Purchase-to-Pay-Prozess zu verschlanken. Die Analyse legte versteckte Engpässe offen, beschleunigte Genehmigungswege und beseitigte redundante Arbeitsschritte.
Das Ergebnis: 35 % kürzere Bearbeitungszeiten, 25 % weniger Fehler und eine spürbar höhere Compliance-Konformität.
Durch datenbasierte Entscheidungen konnte der Einkauf effizienter, transparenter und revisionssicher gestaltet werden – ein Paradebeispiel für erfolgreiche digitale Prozessoptimierung.

Servicebeispiel: Wie Versicherungen mit Process Mining Kundenzufriedenheit steigern

Im Dienstleistungssektor verbessert Process Mining die Kundenerfahrung durch messbare Prozessqualität.
Bei der Versicherung AOK Nordost wurden durch Prozessanalysen wiederkehrende Anfragen identifiziert und standardisierte Bearbeitungsabläufe eingeführt.
Die Folge: kürzere Wartezeiten, höhere Kundenzufriedenheit und eine spürbar gesteigerte Vertriebsproduktivität.
Das Beispiel zeigt, dass Process Mining nicht nur Kosten reduziert, sondern auch Servicequalität und Kundenbindung stärkt – zentrale Erfolgsfaktoren in der modernen Prozessoptimierung.

Produktionsbeispiel: So reduziert Process Mining Kosten in der Fertigung

Auch in der Industrieproduktion liefert Process Mining beeindruckende Ergebnisse.
Beim Automobilzulieferers thyssenkrupp Rasselstein half die Analyse, Engpässe im Fertigungsprozess zu identifizieren und den Materialeinsatz gezielt zu optimieren.
Durch präventive Wartungsplanung und effizientere Ressourcensteuerung sanken die Produktionskosten um 12 %, während die Produktqualität stieg.
Ein Beispiel dafür, wie datengetriebene Prozessoptimierung sowohl Wirtschaftlichkeit als auch Qualität verbessert.

---

Welche Vorteile bietet Process Mining kurz- und langfristig für Unternehmen?

Unternehmen profitieren durch Process Mining auf zwei Ebenen: kurzfristig durch Transparenz und Effizienz, langfristig durch Wachstum und Innovationsfähigkeit.

Kurzfristige Vorteile: Sofort sichtbare Wirkung

1. Klare Prozesssicht statt Bauchgefühl
Process Mining verwandelt Daten in Fakten. Unternehmen sehen erstmals, wie ihre Abläufe tatsächlich funktionieren – objektiv, transparent und in Echtzeit. Das ersetzt Annahmen durch messbare Erkenntnisse und macht Entscheidungsprozesse schneller und fundierter.

2. Schnelle Effizienzgewinne
Schleifen, Engpässe, Doppelarbeit – Process Mining deckt sie auf und liefert konkrete Ansatzpunkte zur Optimierung. Die Folge: geringere Kosten, kürzere Durchlaufzeiten und höhere Produktivität.

3. Compliance und Sicherheit im Griff
Abweichungen von Richtlinien, Unregelmäßigkeiten oder potenzielle Risiken werden frühzeitig sichtbar. Dadurch lassen sich Fehler korrigieren, Compliance sichern und Risiken minimieren, bevor sie teuer werden.

Langfristige Vorteile: Strategischer Hebel für Wachstum

1. Kontinuierliche Prozessoptimierung als Kultur
Process Mining etabliert eine datengetriebene Denkweise: Prozesse werden nicht einmalig verbessert, sondern kontinuierlich hinterfragt und angepasst. So entsteht eine agile, lernende Organisation – der Kern moderner Unternehmensentwicklung.

2. Schnellere, bessere Entscheidungen
Echtzeitdaten aus Process Mining liefern das Fundament für strategische Planung. Unternehmen erkennen Trends, priorisieren Investitionen und entdecken neue Geschäftsfelder, bevor der Wettbewerb reagiert.

3. Skalierbares Wachstum und Standardisierung
Transparente, validierte Prozesse sind wiederholbar – ideal für Expansion, neue Standorte oder Produktlinien. Einheitliche Abläufe schaffen Struktur, Effizienz und Vertrauen.

4. Stabilität und Resilienz
Process Mining wirkt wie ein Frühwarnsystem: Es erkennt Prozessrisiken, bevor sie eskalieren, und hilft, flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren. Das stärkt Widerstandskraft und operative Stabilität.

5. Bessere Kundenerlebnisse
Wer seine internen Abläufe versteht, kann auch externe Erlebnisse verbessern. Eine optimierte Customer Journey führt zu zufriedeneren Kunden, weniger Reibungspunkten – und damit zu nachhaltiger Kundenbindung.

---

Erfolgreiche Implementierung und Toolauswahl für Process Mining

Der Erfolg beginnt mit der richtigen Grundlage – technisch wie organisatorisch.
Ein Process-Mining-Projekt steht und fällt mit Planung, Integration und Akzeptanz.
Damit die Einführung gelingt, müssen Unternehmen sowohl die passenden Tools auswählen als auch ihre internen Strukturen darauf ausrichten. Nur wenn Strategie, Technologie und Menschen zusammenspielen, entsteht nachhaltige Prozessoptimierung.

Die richtige Toolauswahl für Process Mining: Worauf Unternehmen wirklich achten sollten

Der Markt für Process-Mining-Lösungen ist groß – von spezialisierten Cloud-Anbietern bis zu umfassenden Enterprise-Plattformen. Entscheidend ist nicht die größte Funktionsvielfalt, sondern die Passung zur bestehenden Systemlandschaft und zu den Unternehmenszielen.

Wichtige Auswahlkriterien:

• Skalierbarkeit: Das Tool muss mit Datenvolumen, Nutzerzahl und Anforderungen wachsen können.
• Benutzerfreundlichkeit: Eine intuitive Oberfläche und verständliche Visualisierungen fördern Akzeptanz.
• Integration: Offene Schnittstellen (APIs, Middleware) sind Voraussetzung für den reibungslosen Datenaustausch mit ERP-, CRM- oder Workflow-Systemen.
• Datensicherheit & Compliance: DSGVO-konforme Datenhaltung und Audit-Funktionen sind Pflicht.

💡 Praxis-Tipp: Eine Pilotimplementierung mit klar abgegrenztem Prozess ist ideal, um Toolleistung, Datenintegration und Akzeptanz zu testen.

➡️ Beispiel: Mit Zenkit Flow lassen sich Process-Mining-Ergebnisse direkt in automatisierte Prozessabläufe überführen.
Durch die Kombination aus No-Code-Workflows, Datenintegration und Echtzeitüberwachung kann ein Process-Mining-Projekt nahtlos in die operative Prozesssteuerung übergehen – ohne komplexe Entwicklungszyklen.

Von Zielen bis KPIs: So planen Sie Ihr Process-Mining-Projekt erfolgreich

Gute Planung entscheidet über Akzeptanz und Geschwindigkeit.
Bevor das erste Event-Log analysiert wird, sollten Unternehmen ein stabiles Fundament legen:

• Ziele und KPIs: Welche Kennzahlen sollen verbessert werden – z. B. Durchlaufzeiten, Fehlerquoten oder Kosten?
• Stakeholder: Frühzeitige Einbindung von IT, Prozessmanagement und Fachabteilungen.
• Ressourcen: Klare Verantwortlichkeiten und ausreichende technische Kapazitäten.
• Meilensteine: Etappenziele für Datenerhebung, Integration und erste Analyseergebnisse.

Change Management als Erfolgsfaktor: Wie Sie Akzeptanz für Process Mining schaffen

Technologie allein reicht nicht.
Die Einführung von Process Mining verändert Arbeitsweisen und Denkstrukturen. Damit sie Akzeptanz findet, braucht es gezieltes Change Management:

• Kommunikation: Offen über Ziele, Nutzen und Auswirkungen informieren – das schafft Vertrauen.
• Schulung: Mitarbeitende befähigen, Analysen zu interpretieren und Prozessdaten aktiv zu nutzen.
• Multiplikatoren: „Change Agents“ im Unternehmen helfen, Begeisterung zu verbreiten und Widerstände abzubauen.

Der Schlüssel liegt darin, technische Herausforderungen mit klarer Kommunikation und interdisziplinärer Zusammenarbeit zu verbinden.

Typische Stolpersteine bei der Process-Mining-Implementierung – und wie Sie sie vermeiden

Jedes Projekt bringt Hürden mit sich. Die wichtigsten lassen sich mit klarer Strategie bewältigen:

• Datenqualität: Unvollständige oder inkonsistente Daten → frühzeitig bereinigen, ETL-Prozesse etablieren.
• Integration: Alte Systeme oder fragmentierte Datenquellen → Nutzung standardisierter APIs und Middleware (z. B. in Zenkit Flow).
• Akzeptanz: Skepsis vor Transparenz → durch offene Kommunikation und iterative Erfolgserlebnisse abbauen.

Prozessmanagement Tools unterstützen diesen Zyklus, indem sie Prozessdaten aus dem Mining direkt in operative Steuerung und Automatisierung überführen – ein geschlossener Kreislauf für kontinuierliche Prozessoptimierung.

Wie viel Kosteneinsparung ist mit Process Mining realistisch erreichbar?

Process Mining bietet Unternehmen nicht nur qualitative, sondern auch handfeste betriebswirtschaftliche Vorteile. Insbesondere im Hinblick auf Kosteneinsparungen lassen sich beachtliche Ergebnisse erzielen.

Die Kostenersparnisse resultieren dabei aus verschiedenen Faktoren:

• Direkte Prozesskosten durch Effizienzsteigerungen und Automatisierung
• Indirekte Kosten wie reduzierte Fehlerquoten und höhere Mitarbeiterproduktivität
• Vermiedene Opportunitätskosten aufgrund verkürzter Durchlaufzeiten

In der Praxis konnten Unternehmen durch den Einsatz von Process Mining durchschnittlich 30-40% ihrer Prozesskosten einsparen (Deloitte). Die Amortisationszeit der Investitionen lag dabei meist unter 12 Monaten (Manager Wissen, Process Mining in der Praxis).

Um den individuellen Return on Investment zu berechnen, müssen Unternehmen die konkreten Kosten für Implementierung und laufenden Betrieb den erwarteten Einsparungen gegenüberstellen. Erfahrungsgemäß überwiegen die Vorteile jedoch bei weitem – Process Mining rechnet sich für die meisten Organisationen also bereits nach kurzer Zeit.

---

FAQ: Alles Wichtige über Process Mining auf einen Blick

---

Und zum Schluss: Welche Rolle wird Process Mining in der Prozessautomatisierung der Zukunft spielen?

Process Mining ist eine echte Revolution in der Prozessoptimierung dar – mit messbaren Auswirkungen auf die Effizienz, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.

Zusammengefasst bietet Process Mining folgende Kernvorteile:

• Umfassende Transparenz über tatsächliche Geschäftsprozesse
• Datenbasierte Identifikation von Optimierungspotenzialen
• Effiziente Verknüpfung mit Automatisierungstechnologien wie RPA
• Messbare Kosteneinsparungen von durchschnittlich 30-40%

Um diese Potenziale zu heben, müssen Organisationen allerdings auch die technischen und organisatorischen Voraussetzungen schaffen. Mit einem strukturierten Vorgehen und einem ganzheitlichen Change Management-Ansatz lassen sich die typischen Herausforderungen jedoch erfolgreich meistern.

In Zukunft wird Process Mining zunehmend an Bedeutung gewinnen – nicht zuletzt getrieben durch den Trend zur Digitalisierung und Automation. Innovative Technologien wie künstliche Intelligenz oder process mining as a service werden das Feld weiter beflügeln. Unternehmen, die jetzt in diese Fähigkeiten investieren, sichern sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung.

---

Wie haben Sie die Erkenntnisse aus diesem Artikel aufgenommen? Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Process Mining in den Kommentaren. Wir sind gespannt auf Ihre Perspektiven!

---

Annalena und das Zenkit Team