{"id":161470,"date":"2024-11-13T08:00:28","date_gmt":"2024-11-13T07:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/zenkit.com\/blog\/process-mining-prozesse-verstehen-kosten-senken\/"},"modified":"2025-11-04T10:47:42","modified_gmt":"2025-11-04T09:47:42","slug":"process-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/zenkit.com\/de\/blog\/process-mining\/","title":{"rendered":"Process Mining richtig einf\u00fchren \u2013 so gelingt die Umsetzung"},"content":{"rendered":"\n
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ut einer aktuellen Studie von McKinsey verschenken 73% der Unternehmen enormes Potenzial in ihren Gesch\u00e4ftsprozessen (McKinsey, Trotz Krise: Europas Unternehmen setzen auf Neugr\u00fcndungen 2022<\/a>). Steigende Komplexit\u00e4t, Kostendruck und wachsende Kundenerwartungen machen effiziente Abl\u00e4ufe zur \u00dcberlebensfrage.<\/p>\n\n\n\n

Die L\u00f6sung: Process Mining<\/strong>. Die datengetriebene Technologie deckt versteckte Schwachstellen auf, schafft volle Transparenz und kann Prozesskosten um bis zu 40% senken (Deloitte, Global Process Mining Survey 2025<\/a>) \u2013 wie erfolgreiche Unternehmen von Bertelsmann SE<\/a> bis Siemens<\/a> zeigen.<\/p>\n\n\n\n

Kurz gesagt:<\/strong> In diesem Artikel erfahren Sie, wie Process Mining<\/strong> funktioniert, welche Voraussetzungen Sie brauchen und wie Sie mit praxisnahen Strategien und RPA-Kombinationen messbare Ergebnisse erzielen. So verwandeln Sie Daten in konkrete Effizienzgewinne \u2013 vom ersten Prozessmodell bis zur nachhaltigen Optimierung.<\/p>\n\n\n\n

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Im Folgenden zeigen wir Ihnen, welche Chancen Process Mining Ihrem Unternehmen konkret er\u00f6ffnet:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u2705 wie Sie mit Process Mining Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse durchleuchten<\/p>\n\n\n\n

\u2705 verborgene Ineffizienzen aufdecken<\/p>\n\n\n\n

\u2705 und mithilfe von Robotic Process Automation (RPA) nachhaltig optimieren k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n\n\n\n

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Was ist Process Mining und wie funktioniert es?<\/span><\/h2>\n\n\n\n

Process Mining ist eine datengetriebene Methode, mit der Unternehmen ihre realen Abl\u00e4ufe sichtbar machen und gezielt Prozesse optimieren<\/strong> k\u00f6nnen. Anhand digitaler Ereignisdaten \u2013 sogenannter Event Logs<\/a> \u2013 entsteht ein exaktes Abbild der tats\u00e4chlichen Arbeits- und Entscheidungswege im Unternehmen. Dieses digitale Spiegelbild erm\u00f6glicht es, Ineffizienzen, Engp\u00e4sse oder Regelabweichungen zu erkennen, die im Tagesgesch\u00e4ft h\u00e4ufig verborgen bleiben.<\/p>\n\n\n\n

Im Kern verfolgt Process Mining drei zentrale Ziele:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Process Enhancement<\/strong> \u2013 die kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung<\/a> von Gesch\u00e4ftsprozessen<\/a> auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse. Schritt weiter. Es fokussiert sich explizit auf die Analyse von Prozessen und deckt so Schwachstellen auf, die f\u00fcr Data Mining-Ans\u00e4tze oft verborgen bleiben. <\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. Process Discovery<\/strong> \u2013 die automatische Erstellung eines Prozessmodells<\/a> auf Basis vorhandener Daten.<\/li>\n\n\n\n
  3. Conformance Checking <\/strong>\u2013 der Abgleich zwischen dem dokumentierten Soll-Prozess und dem tats\u00e4chlich gelebten Ist-Prozess.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Wie unterscheidet sich Process Mining von Data Mining und klassischem Prozessmanagement?<\/h3>\n\n\n\n

    Daten sind das neue Gold \u2013 doch erst mit dem richtigen Werkzeug wird daraus echter Mehrwert.<\/strong>
    Ob Process Mining<\/strong>,     Data Mining<\/strong><\/a> oder klassisches Prozessmanagement<\/strong><\/a> \u2013 alle Methoden versprechen bessere Abl\u00e4ufe und fundierte Entscheidungen. Der Unterschied liegt darin, wie<\/em> sie ansetzen: W\u00e4hrend die einen Muster erkennen, zeigen die anderen, wie Arbeit wirklich passiert. Die folgende \u00dcbersicht erkl\u00e4rt die wichtigsten Unterschiede und Synergien \u2013 und welche Rolle jede Methode f\u00fcr moderne Prozessoptimierung<\/strong><\/a> spielt.<\/p>\n\n\n\n

    Kategorie<\/strong><\/td>Process Mining<\/strong><\/td>Data Mining<\/strong><\/td>Klassisches Prozessmanagement<\/strong><\/td><\/tr>
    Ziel<\/strong><\/td>Sichtbarmachung und Optimierung realer Gesch\u00e4ftsprozesse auf Basis digitaler Ereignisdaten<\/td>Erkennung von Mustern, Trends und Korrelationen in gro\u00dfen Datenmengen<\/td>Gestaltung, Steuerung und Verbesserung von Soll-Prozessen<\/td><\/tr>
    Datengrundlage<\/strong><\/td>Ereignisdaten (Event Logs) aus IT-Systemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools<\/td>Strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen<\/td>Workshops, Interviews und manuelle Prozessmodellierung<\/td><\/tr>
    Vorgehen<\/strong><\/td>Automatische Rekonstruktion tats\u00e4chlicher Prozessabl\u00e4ufe (Ist-Prozesse)<\/td>Statistische und algorithmische Analyse von Datenpunkten<\/td>Definition und Dokumentation von Prozessabl\u00e4ufen durch Fachabteilungen<\/td><\/tr>
    Ergebnis<\/strong><\/td>Transparente Darstellung des realen Prozessflusses und Identifikation von Engp\u00e4ssen, Abweichungen und Automatisierungspotenzialen<\/td>Erkenntnisse \u00fcber Zusammenh\u00e4nge, Muster und Prognosen<\/td>Strategische Prozessmodelle und organisatorische Ma\u00dfnahmen zur Umsetzung<\/td><\/tr>
    Vorteil f\u00fcr die Prozessoptimierung<\/strong><\/td>Objektive, datenbasierte Grundlage f\u00fcr kontinuierliche Verbesserung<\/td>Erkenntnisse zur datenbasierten Entscheidungsfindung und Vorhersage<\/td>Strukturierter Rahmen zur nachhaltigen Implementierung von Verbesserungen<\/td><\/tr>
    Hauptnutzer<\/strong><\/td>Prozessanalysten, Automatisierungsteams, Data Scientists<\/td>Data Analysts, Business-Intelligence-Teams<\/td>Prozessmanager, Organisationsentwicklung, F\u00fchrungskr\u00e4fte<\/td><\/tr>
    Synergien<\/strong><\/td>Erg\u00e4nzt Data Mining um Prozesskontext und liefert Input f\u00fcr operatives Prozessmanagement<\/td>Liefert Datenmuster, die Process Mining in Prozesse einordnet<\/td>Nutzt Erkenntnisse beider Ans\u00e4tze zur dauerhaften Prozessoptimierung<\/td><\/tr>
    Zusammenfassung<\/strong><\/td>Process Mining<\/strong> bietet Echtzeiteinblicke in reale Abl\u00e4ufe.<\/td>Data Mining<\/strong> erkennt Muster in komplexen Datenstrukturen.<\/td>Klassisches Prozessmanagement<\/strong> setzt diese Erkenntnisse strategisch um.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Welche Daten ben\u00f6tigt Process Mining zur Prozessanalyse?<\/span><\/h3>\n\n\n\n

    Process Mining<\/strong> arbeitet mit sogenannten Ereignisprotokollen<\/em> (Event Logs) \u2013 digitalen Aufzeichnungen, die jede Aktivit\u00e4t in einem Gesch\u00e4ftsprozess festhalten. Diese Logs werden aus IT-Systemen wie ERP, CRM oder Workflow-Tools extrahiert und bilden die Grundlage f\u00fcr die sp\u00e4tere Analyse.<\/p>\n\n\n\n

    Damit aus diesen Daten ein valides Prozessmodell entsteht, m\u00fcssen sie:<\/p>\n\n\n\n