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How to reduce costs for Process Mining

Process mining has emerged as a powerful Business Process Intelligence discipline (BPI) for analyzing and improving business processes. It involves extracting data from source systems to gain insights into process behavior and uncover opportunities for optimization. While there are many approaches to create value with process mining, organizations often face challenges when it comes to the cost of implementing the necessary solution. In this article, we will highlight the key elements when it comes to process mining architectures as well as the most common mistakes, to help organizations leverage the power of process mining while maintain cost control.

Process Mining - Elements of Process Mining and their cost aspects

Process Mining – Elements of Process Mining and their cost aspects

Data Extraction for process mining

Most process mining projects underestimate the complexity of data extraction. Even for well-known sources like SAP-ERP’s, the extraction often consumes 50% of the first pilot’s resources. As a result, the extraction pipelines are often built with the credo of “asap” and this is where the cost-drama begins. Process Mining demands Big Data in 99% of the cases, releasing bad developed extraction jobs will end in big cost chunks down the value stream. Frequently organizations perform full loads of big SAP tables, causing source system performance impact, increasing maintenance, and moving hundred GB’s of data on daily basis without any new value. Other organizations fall for the connectors, provided by some process mining platform tools, promising time-to-value being the best. Against all odds the data is getting extracted then into costly third-party platforms where they can be only consumed by the platforms process mining tool itself. On top of that, these organizations often perform more than one Business Process Intelligence discipline, resulting in extracting the exact same data multiple times.

Process Mining - Data Extraction

Process Mining – Data Extraction

The data extraction for process mining should be well planed and match the data strategy of the organization. By considering lightweighted data preprocessing techniques organizations can save both time and money. When accepting the investment character of big data extractions, the investment should be done properly in the beginning and therefore cost beneficial in the long term.

Cloud-Based infrastructure with process mining?

Depending on the data strategy of one organization, one cost-effective approach to process mining could be to leverage cloud computing resources. Cloud platforms, such as Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, or Google Cloud Platform (GCP), provide scalable and flexible infrastructure options. By using cloud services, organizations can avoid the upfront investment in hardware and maintenance costs associated with on-premises infrastructure. They can pay for resources on a pay-as-you-go basis, scaling up or down as needed, which can significantly reduce costs. When dealing with big data in the cloud, meeting the performance requirements while keeping cost control can be a balancing act, that requires a high skillset in cloud technologies. Depending the organization situation and data strategy, on premises or hybrid approaches should be also considered. But costs won’t decrease only migrating from on-premises to cloud and vice versa. What makes the difference is a smart ETL design capturing the nature of process mining data.

Process Mining Cloud Architecture on "pay as you go" base.

Process Mining Cloud Architecture on “pay as you go” base.

Storage for process mining data

Storing data is a crucial aspect of process mining, as in most cases big data is involved. Instead of investing in expensive data storage solutions, which some process mining solutions offer, organizations can opt for cost-effective alternatives. Cloud storage services like Amazon S3, Azure Blob Storage, or Google Cloud Storage provide highly scalable and durable storage options at a fraction of the cost of process mining storage systems. By utilizing these services, organizations can store large volumes of event data without incurring substantial expenses. Moreover, when big data engineering technics, consider profound process mining logics the storage cost cut down can be tremendous.

Process Mining - Infrastructure Cost Curve - On-Premise vs Cloud

Process Mining – Infrastructure Cost Curve: On-Premise vs Cloud

Process Mining Tools

While some commercial process mining tools can be expensive, there are several powerful more economical alternatives available. Tools like Process Science, ProM, and Disco provide comprehensive process mining capabilities without the hefty price tag. These tools offer functionalities such as event log import, process discovery, conformance checking, and performance analysis. Organizations often mismanage the fact, that there can and should be more then one process mining tool available. As expensive solutions like Celonis have their benefits, not all use cases make up for the price of these tools. As a result, these low ROI-use cases will eat up the margin, or (and that’s even more critical) little promising use cases won’t be investigated on and therefore high hanging fruits never discovered. Leveraging process mining tools can significantly reduce costs while still enabling organizations to achieve valuable process insights.

Process Mining Tool Landscape

Process Mining Tool Landscape (examples shown)


Another cost-saving aspect is to encourage collaboration within the organization itself. Most process mining initiatives require the input from process experts and often involve multiple stakeholders across different departments. By establishing cross-functional teams and supporting collaboration, organizations can share resources and distribute the cost burden. This approach allows for the pooling of expertise, reduces duplication of efforts, and facilitates knowledge exchange, all while keeping costs low.

Process Mining Team Structure

Process Mining Team Structure


Process mining offers tremendous potential for organizations seeking to optimize their business processes. While many organizations start process mining projects euphorically, the costs set an abrupt end to the party. Implementing a low-cost and collaborative architecture can help to create a sustainable value for the organization. By leveraging cloud-based infrastructure, cost-effective storage solutions, big data engineering techniques, process mining tools, well developed data extractions, lightweight data preprocessing techniques, and fostering collaboration, organizations can embark on process mining initiatives without straining their budgets. With the right approach, organizations can unlock the power of process mining and drive operational excellence without losing cost control.

One might argue that implementing process mining is not only about the costs. In the end each organization must consider the long-term benefits and return on investment (ROI). But with a cost controlled and sustainable process mining approach, return on investment is likely higher and less risky.

This article provides general information for process mining cost reduction. Specific strategic decisions should always consider the unique requirements and restrictions of individual organizations.

Process Mining / Process Analytics

Ist Process Mining in Summe zu teuer?

Celonis, Signavio (SAP). UiPath, Microsoft, Software AG, Mehrwerk, process.science und viele weitere Process Mining Tool-Anbieter mehr… der Markt rund um Process Mining ist stark umkämpft. Trotz der hohen Vielfalt an Tools, gilt Process Mining in der Einführung und Durchführung als teuer. Viele Unternehmen verzeichnen zwar erste Erfolge mit dieser Analysemethodik und den dafür geschaffenen Tools, hadern jedoch mit den hohen Kosten für Lizensierung und Betrieb.

Process Mining / Process AnalyticsDabei gibt es viele Hebel für Unternehmen, die Kosten für diese Analysen deutlich zu reduzieren, dabei gesamtheitlicher analysieren zu können und sich von einzelnen Tool-Anbietern unabhängiger zu machen. Denn die Herausforderung beginnt bereits mit denen eigentlichen Zielen von Process Mining für ein Unternehmen, und diese sind oft nicht einmal direkt finanziell messbar.

Process Mining bitte nicht nur auf Prozesskosten reduzieren

Tool-Anbieter werben tendenziell besonders mit der potenziellen Reduktion von Prozesskosten und und mit der Working Capital Optimierung. Bei hohen Lizenzierungskosten für die Tools, insbesondere für die Cloud-Lösungen der Marktführer, ist dies die erfolgversprechendste Marketing-Strategie. Typische Beispiele für die Identifikation von Kostensenkungspotenzialen sind Doppelarbeiten und unnötige Prozessschleifen sowie Wartezeiten in Prozessen. Working Capital- und Cash- Kosten sind in den Standardprozessen Order-to-Cash (z. B. Verspätete Zahlungen) und Procure-to-Pay (z. B. zu späte Zahlungen, nicht realisierte Rabatte) zu finden.

Diese Anwendungsfälle sind jedoch analytisch recht trivial und bereits mit einfacher BI (Business Intelligence) oder dedizierten Analysen ganz ohne Process Mining bereits viel schneller aufzuspüren. Oft bieten bereits ERP-Systeme eine eigene Erkennung hierfür an, die sich mit einfach gestrikter BI leicht erweitern lässt.

Richtige Wirkung, die so eigentlich nur Process Mining mit der visuellen Prozessanalyse erzeugen kann, zeigt sich vor allem bei der qualitativen Verbesserung von Prozessen, denn oft frustrieren eingefahrene Unternehmensprozesse nicht nur Mitarbeiter, Lieferanten und Partner, sondern auch Kunden. Dabei geht es z. B. um die Verbesserung von Prozessen in der Fertigung und Montage, in der Logistik, dem Einkauf, Sales und After Sales. Diese Anwendungszwecke dienen zur zeitlichen Beschleunigung oder Absicherung (Stabilisierung) von Prozessen, und damit zur Erhöhung des Kundennutzens. Jede qualitative Verbesserung wird sich letztendlich auch im quantitativen, finanziellen Maße auswirken, wenn auch nicht so einfach messbar.

Die Absicherung von Prozessen aus der Compliance-Perspektive ist eines der typischen Einsatzgebiete, für die Process Mining prädestiniert ist. Audit Analytics und Betrugserkennung gehören zu den häufigsten Anwendungsgebieten. Das senkt zwar grundsätzlich keine Prozesskosten, ist jedoch in Anbetracht immer komplexerer Prozessketten bittere Notwendigkeit.

Prozess Mining kann ferner auch zur Dokumentation von Geschäftsprozessen genutzt werden, als Vorlage für Sollprozesse. Die Analyse von bestehenden Prozessen kann dann dabei helfen, den aktuellen Zustand eines Prozesses zu dokumentieren und Unternehmen können diese Informationen nutzen, um Prozessdokumentationen zu aktualisieren und zu verbessern. Mit Process Mining können Vor- und Nachher-Vergleiche durchgeführt sowie situative Worst- und Best-Practise herausextrahiert werden. Dies bietet sich insbesondere vor und nach Migrationen von ERP-Systemen an.

Process Mining muss nicht (zu) teuer sein

Bei hohen Kosten für Process Mining ist der Druck einer Organisation sehr hoch, diese Kosten irgendwie mit hohen potenziellen (!) Einsparungen zu rechtfertigen. Die Prozesse mit dem höchsten Kostensenkungsversprechen erhalten dadurch den Vorzug, oft auch dann, obwohl andere Prozesse die nötige Prozesstransparenz eigentlich noch viel nötiger hätten.

Zumindest der Einstieg in Process Mining kann mit den richtigen Tools sehr leichtfüßig und günstig erfolgen, aber auch die Etablierung dieser Analysemethodik im weltweiten Konzern kann mit einigen Stellhebeln erheblich günstiger und (in Anbetracht der hohen Dynamik unter den Tool-Anbietern) nachhaltiger realisiert werden, als wie es von den größeren Anbietern vorgeschlagen wird.

Unabhängiges und Nachhaltiges Data Engineering

Die Arbeit hinter Process Mining kann man sich wie einen Eisberg vorstellen. Die sichtbare Spitze des Eisbergs sind die Reports und Analysen im Process Mining Tool. Das ist der Teil, den die meisten Analysten und sonstigen Benutzer des Tools zu Gesicht bekommen. Der andere Teil des Process Minings ist jedoch noch viel wesentlicher, denn es handelt sich dabei um das Fundament der Analyse: Die Datenmodellierung des Event Logs. Diese Arbeit ist der größere, jedoch unter der Oberfläche verborgene Teil des Eisbergs.

Jedes Process Mining Tool benötigt pro Use Case mindestens ein Event Log. Dabei handelt es sich um ein Prozessprotokoll mit universeller Mindestanforderung: Case, Activity, Timestamp

Diese Event Logs in einem Process Mining Tool zu modellieren und individuell anzupassen, ist langfristig keine gute Idee und erinnert an die Anfänge der Business Intelligence, als BI-Analysten Daten direkt in Tools wie Qlik Sense oder Power BI luden und für sich individuell modellierten.

Wie anfangs erwähnt, haben Unternehmen bei der Einführung von Process Mining die Qual der Wahl. Oft werden langwierige und kostenintensive Auswahlprozesse für die jeweiligen Tools angestoßen, damit die Wahl auf der augenscheinlich richtige Tool fällt.

Eine bessere Idee ist es daher, Event Logs nicht in einzelnen Process Mining Tools aufzubereiten, sondern zentral in einem dafür vorgesehenen Data Warehouse zu erstellen, zu katalogisieren und darüber auch die grundsätzliche Data Governance abzusichern. Die modellierten Daten können dann jedem Process Mining Tool zur Verfügung gestellt werden. Während sich Process Mining Tools über die Jahre stark verändern, bleiben Datenbanktechnologien für Data Warehousing über Jahrzehnte kompatibel und können in ihnen aufbereitete Event Logs allen Tools zur Verfügung stellen. Und übrigens lässt sich mit diesem Ansatz auch sehr gut eine gesamtheitlichere Verknüpfung realisieren und die Perspektive dynamisch verändern, was neuerdings als Object-centric Process Mining beworben wird, mit der richtigen Datenmoedellierung in einem Process Mining Data Warehouse für jedes Tool zu erreichen ist.

Nicht alles um jeden Preis in die Public Cloud

Unter der häufigen Prämisse, dass alle ERP-Rohdaten in eine Cloud geladen werden müssen, entstehen Kosten, die durchaus als überhöht und unnötig angesehen werden können. Daten-Uploads in eine Cloud-Lösung für Process Mining sollten nach Möglichkeit minimal ausfallen und lassen sich durch genaueres Anforderungsmanagement in den meisten Fällen deutlich reduzieren, verbunden mit Einsparungen bei Cloud-Kosten. Idealerweise werden nur fertige Event-Logs bzw. objekt-zentrische Datenmodelle in die Cloud geladen, nicht jedoch die dafür notwendigen Rohdaten.

Für besonders kritische Anwendungsfälle kann es von besonderem Stellenwert sein, einen Hybrid-Cloud-Ansatz anzustreben. Dabei werden besonders kritische Daten in ihrer granularen Form in einer Private Cloud (i.d.R. kundeneigenes Rechenzentrum) gehalten und nur die fertigen Event Logs in die Public Cloud (z. B. Celonis Process Mining) übertragen.

Mit AI ist mehr möglich als oft vermutet

Neben den einfachen Anwendungsfällen, die einige Tool-Anbieter bereits eingebaut haben (z. B. Matching von Zahlungsdaten zur Doppelzahlungserkennung oder die Vorhersage von Prozesszeiten), können mit Machine Learning bzw. Deep Learning auch anspruchsvollere Varianten-Cluster und Anomalien erkannt werden.

Unstrukturierte Daten können dank AI in Process Mining mit einbezogen werden, dazu werden mit Named Entity Recognition (NER, ein Teilgebiet des NLP) Vorgänge und Aktivitäten innerhalb von Dokumenten (z. B. Mails, Jira-Tickets) extrahiert und gemeinsam mit den Meta-Daten (z. B. Zeitstempel aus dem Dokument) in ein strukturiertes Event Log für Process Mining transformiert. Ähnliches lässt sich mit AI für Computer Vision übrigens auch auf Abläufe aus Videoaufnahmen durchführen. Dank AI werden damit noch viel verborgenere Prozesse sichtbar. Diese AI ist in noch keiner Process Mining Software zu finden, kann jedoch bausteinartig dem Process Mining Data Warehouse vorgeschaltet werden.


Nicht all zu selten ist Process Mining den anwenden Unternehmen in Summe zu teuer, denn bereits einige Unternehmen sind über die Kosten gestolpert. Andere Unternehmen begrenzen die Kosten mit dem restriktiven Umgang mit Benuter-Lizenzen oder Anwendungsfällen, begrenzen damit jedoch auch den Analyseumfang und schöpfen nicht das volle Potenzial aus. Dies muss jedoch nicht sein, denn Kosten für Data Loads, Cloud-Hosting und Benutzerlizenzen für Process Mining lassen sich deutlich senken, wenn Process Mining als die tatsächliche Analyse-Methode verstanden und nicht auf ein bestimmtes Tool reduziert wird.

Zu Beginn kann es notwendig sein, Process Mining in einer Organisation überhaupt erst an den Start zu bringen und erste Erfolge zu erzielen. Unternehmen, die Process Mining und die damit verbundene Wirkung in Sachen Daten- und Prozesstransparenz, erstmals erlebt haben, werden auf diese Analysemethodik so schnell nicht mehr verzichten wollen. Schnelle erste Erfolge lassen sich mit nahezu jedem Tool erzielen. Nach Pilot-Projekten sollte der konzernweite Rollout jedoch in Sachen Performance, Kosten-Leistungsverhältnis und spätere Unabhängigkeit überdacht werden, damit Process Mining Initiativen langfristig mehr wirken als sie kosten und damit Process Mining auch bedenkenlos und ohne Budget-Engpässe qualitative Faktoren der Unternehmensprozesse verbessern kann.

Mit den richtigen Überlegungen fahren Sie die Kosten für Process Mining runter und den Nutzen hoch.

Interview Benjamin Aunkofer - Business Intelligence und Process Mining ohne Vendor-Lock-In

Interview – Business Intelligence und Process Mining ohne Vendor Lock-in!

Das Format Business Talk am Kudamm in Berlin führte ein Interview mit Benjamin Aunkofer zum Thema “Business Intelligence und Process Mining nachhaltig umsetzen”.

In dem Interview erklärt Benjamin Aunkofer, was gute Business Intelligence und Process Mining ausmacht und warum Unternehmen in jedem Fall daran arbeiten sollten, den gefürchteten Vendor Lock-In zu vermeiden, der gerade insbesondere bei Process Mining droht, jedoch leicht vermeidbar ist.

Nachfolgend das Interview auf Youtube sowie die schriftliche Form zum Nachlesen:

Interview – Process Mining, Business Intelligence und Vendor Lock

1 – Herr Aunkofer, wir wollen uns heute über Best Practice bei der Verarbeitung von Daten unterhalten. Welche Fehler sollten Unternehmen unbedingt vermeiden, wenn sie ihre Daten zur Modellierung aufbereiten?

Mittlerweile weiß ja bereits jeder Laie, dass die Datenaufbereitung und -Modellierung einen Großteil des Arbeitsaufwandes in der Datenanalyse einnehmen, sei es nun für Business Intelligence, also Reporting, oder für Process Mining. Für Data Science ja sowieso. Vor einen Jahrzehnt war es immer noch recht üblich, sich einfach ein BI Tool zu nehmen, sowas wie QlikView, Tableau oder PowerBI, mittlerweile gibt es ja noch einige mehr, und da direkt die Daten reinzuladen und dann halt loszulegen mit dem Aufbau der Reports.

Schon damals in Ansätzen, aber spätestens heute gilt es zu recht als Best Practise, die Datenanbindung an ein Data Warehouse zu machen und in diesem die Daten für die Reports aufzubereiten. Ein Data Warehouse ist eine oder eine Menge von Datenbanken.

Das hat den großen Vorteil, dass die Daten auf einer Ebene modelliert werden, für die es viele Experten gibt und die technologisch auch sehr mächtig ist, nicht auf ein Reporting Tool beschränkt ist.
Außerdem veraltet die Datenbanktechnologie nur sehr viel langsamer als die ganzen Tools, in denen Analysen stattfinden.

Im Process Mining sind ja nun noch viele Erstinitiativen aktiv und da kommen die Unternehmen nun erst so langsam auf den Trichter, dass so ein Data Warehouse hier ebenfalls sinnvoll ist. Und sie liegen damit natürlich vollkommen richtig.

2 – Warum ist es so wichtig einen Vendor Lock zu umgehen?

Na die ganze zuvor genannte Arbeit für die Datenaufbereitung möchte man keinesfalls in so einem Tool haben, das vor allem für die visuelle Analyse gemacht wird und viel schnelleren Entwicklungszyklen sowie einem spannenden Wettbewerb unterliegt. Sind die ganzen Anbindungen der Datenquellen, also z. B. dem ERP, CRM usw., sowie die Datenmodelle für BI oder Process Mining direkt an das Tool gebunden, dann fällt es schwer z. B. von PowerBI nach Tableau oder SuperSet zu wechseln, von Celonis nach Signavio oder welches Tool auch immer. Die Migrationsaufwände sind dann ein ziemlicher Showstopper.

Bei Datenbanken sind Migrationen auch nicht immer ein Spaß, die Aufwände jedoch absehbarer und vor allem besteht selten die Notwendigkeit dazu, die Datenbanktechnologie zu wechseln. Das ist quasi die neutrale Zone.

3 – Bei der Nutzung von Daten fallen oft die Begriffe „Process Mining“ und „Business Intelligence“. Was ist darunter zu verstehen und was sind die Unterschiede zwischen PM und BI?

Business Intelligence, oder BI, geht letztendlich um die zur Verfügungstellung von guten Reports für das Management bis hin zu jeden Mitarbeiter des Unternehmens, manchmal aber sogar bis zum Kunden oder Lieferanten, die in Unternehmensprozesse inkludiert werden sollen. BI ist gewissermaßen schon seit zwei Jahrzehnten ein Trend, entwickelt sich aber auch immer weiter, mit immer größeren Datenmengen, in Echtzeit usw.

Process Mining ist im Grunde eng mit der BI verwandt, man kann auch sagen, dass es ein BI für Prozessanalysen ist. Bei Process Mining nehmen wir uns die Log-Daten von operativen IT-Systemen vor, in denen Unternehmensprozesse erfasst sind. Vornehmlich ERP-Systeme, CRM-Systeme, Dokumentenmangement-Systeme usw.
Die Daten bereiten wir in sogenannte Event Logs, also Prozessprotokolle, auf und laden sie dann ein eines der vielen Process Mining Tools, egal in welches. In diesen Tools kann man dann Prozess wirklich visuell betrachten, filtern und analysieren, rekonstruiert aus den Daten, spiegeln sie die tatsächlichen operativen Vorgänge wieder.

Auch bei Process Mining tut sich gerade viel, Machine Learning hält Einzug ins Process Mining, Prozesse können immer granularer analysiert werden, auch unstrukturierte Daten können unter Einsatz von AI mit in die Analyse einbezogen werden usw.
Der Markt bereinigt sich übrigens auch dadurch, dass Tool für Tool von größeren Software-Häusern aufgekauft werden. Also der Tool-Markt ist gerade ganz krass im Wandel und das wird die nächsten Jahre auch so bleiben.

4 – Wie ist denn die Best Practice bei der Speicherung, Aufbereitung und Modellierung von Daten?

BI und Process Mining sind eigentlich eher Methoden der Datenanalytik als einfach nur Tools. Es ist ein komplexes System. Ganz klar hierfür ist der Aufbau eines Data Warehouses, dass aus Datensicht quasi so eine Art Middleware ist und Daten zentral allen Tools bereitstellt. Viele Unternehmen haben ja um einiges mehr als nur ein Tool im Haus, die kann man dann auch alle weiterhin nutzen.

Was gerade zum Trend wird, ist der Aufbau eines Data Lakehouses. Ein Lakehouse inkludiert auch clevere Art und Weise auch einen Data Lake.

Den Unterschied kann man sich wie folgt vorstellen: Ein Data Warehouse ist wie das Regel zu Hause mit den Ordnern zum Abheften aller wichtigen Dokumente, geordnet nach … Ordner, Rubrik, Sortierung nach Datum oder alphabetisch. Allerdings macht es auch große Mühe, diese Struktur zu verwalten, alles ordentlich abzuheften und sich überhaupt erstmal eine Logik dafür zu erarbeiten. Ein Data Lake ist dann sowas wie die eine böse Schublade, die man eigentlich gar nicht haben möchte, aber in die man dann alle Briefe, Dokumente usw. reinwirft, bei denen man nicht weiß, ob man diese noch braucht. Die Inhalte des Data Lakes sind bestenfalls etwas vorsortiert, aber eigentlich hofft man ja nicht, da wieder irgendwas drin wiederfinden zu müssen.

5 – Sie haben ja einen guten Marktüberblick: Wie gut sind deutsche Unternehmen in diesen Bereichen aufgestellt?

Grundsätzlich schon mal gar nicht so schlecht, wie oft propagiert wird. In beinahe jedem deutschen Unternehmen existiert mittlerweile ein Data Warehouse sowie Initiativen zur Einführung von BI, Process Mining und Data Science bzw. KI, in Konzernen natürlich stets mehrere. Was ich oft vermisse, ist so eine gesamtheitliche Sicht auf die Dinge, es gibt ja viele Nischenexperten, die sich auf eines dieser Themen stürzen, es aber nicht in Verbindung zu den anderen Themen betrachten. Z. B. steht auch KI nicht für sich alleine, sondern kann sowohl der Business Intelligence als auch Process Mining über den Querverweis befähigen, z. B. zur Berücksichtigung von unstrukturierten Daten, oder ausbauen mit Vorhersagen, z. B. Umsatz-Forecasts. Das ist alles eine Datenevolution, vom ersten Report von Unternehmenskennzahlen über die Analyse von Prozessen bis hin zu KI-getriebenen Vorhersagesystemen.

6 – Wo sehen Sie den größten Nachholbedarf?

Da mache ich es kurz: Unternehmen brauchen Datenstrategien und ein Big Picture, wie sie Daten richtig nutzen, dabei dann auch die unterschiedlichen Methoden der Nutzung dieser Daten richtig kombinieren.

Sehen Sie die zwei anderen Video-Interviews von Benjamin Aunkofer:

Interview Benjamin Aunkofer – Datenstrategien und Data Teams entwickeln!








6 Faktoren, wie Process Mining Projekte zum Erfolg werden

Zuerst wollte ich diesen Artikel mit “6 Gründe, warum Process Mining Projekt scheitern” betiteln, das würde dann aber doch etwas zu negativ klingen. Kein Process Mining Projekt muss scheitern oder überhaupt in Verzögerungen geraten, denn das lässt sich mit etwas Erfahrung und der richtigen Einstellung zum Projekt immer verhindern.

Process Mining - Process Flow ChartNach dutzenden Process Mining Projekten mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen gebe ich hier nun sechs handfeste Hinweise, wie Process Mining Projekte generell zum Erfolg werden:

1. Richtige Erwartungshaltung setzen und kommunizieren

Dieser Punkt mag banal klingen, das ist jedoch nicht der Fall. Ich habe schon einige Process Mining Projekte gesehen, die deswegen gescheitert sind, weil dem Vorstand oder anderen Entscheidern gegenüber falsche Versprechungen abgegeben wurden. Tatsächlich werden Process Mining Projekte oft mit ambitionierten Zielen gestartet, wie dem Herabsenken von Prozesskosten um konkrete 10% oder dem Reduzieren der Durchlaufzeit eines bestimmten Prozesses um 20%. Es sei den Entscheidern nicht zu verübeln, dass Budgets gestrichen und Projekte eingestampft werden, wenn diese konkreten Versprechen nicht realisiert werden können.

Dabei können exakt diese Ziele oftmals doch erreicht werden, nur nicht gleich bei den ersten Projektiterationen, denn oft fehlen Datenpunkte, die wichtige Prozessaktivitäten in operativen Prozessketten dokumentieren. Das Event Log kann anfangs – gerade für exotischere Prozesse in weniger verbreiteten IT-Systemen – oft noch nicht sofort vollständig erstellt werden.

Aber eben genau diese Lücken in der Prozessdatenerfassung sind ein “Finding”, denn sie zeigen erst auf, an welchen Stellen es blinde Flecken in der Daten- und Prozesstransparenz noch gibt. Somit ist im Process Mining auch der Weg der datenbasierten Prozesstransparenz ein oder sogar DAS große Ziel.

Konkretes Beispiel: Eine Krankenversicherung wollte die Prozesse der Reha-Bewilligung für ihre Versicherte analysieren. Unter Einsatz eines umfangreichen Process Mining Tools sollten die Prozesse tiefgehend analysiert und unnötige Prozessschleifen identifizieren, aber auch den Prozess abkürzen, indem Ausschlusspunkte frühzeitig im Prozess entdeckt werden. Das war das Versprechen an den Vorstand, der das Budget einfror, auf Grund nicht erreichter Ziele.

In der Tat gab es bei der Rekonstruktion der Prozesse aus den Legacy-Systemen, die über Jahrzehnte von der IT der Krankenkasse selbst entwickelt wurden, viele Lücken in den Daten und somit blinde Flecken in der Prozessen. Die Aufdeckung aber genau dieser Lücken führt dazu, dass diese geschlossen werden können und die vollständige Transparenz über Daten damit erst hergestellt wird. Erst dann, im zweiten Schritt, können die Prozesse ausführlich genug auf Optimierungspotenziale untersucht werden.

Process Mining nicht zu betreiben, weil die Prozesse nicht lückenlos getrackt werden, ist im Grunde unterlassene Hilfeleistung gegenüber des Unternehmens.

2. Process Mining als Methode, nicht als Tool verstehen

Viele Process Mining Projekte drehen sich vor allem um die Auswahl und die Einführung der richtigen Process Mining Tools. Auf das richtige Tool zu setzen, ist natürlich ein wichtiger Aspekt im Process Mining Projekt. Abhängig davon, ob es sich beim Vorhaben der Prozessanalyse um eine einmalige Angelegenheit oder ein tägliches Monitoring von Prozessen handelt, kommen unterschiedliche Tools in die Vorauswahl. Auch ob beispielsweise bereits ein BI-System etabliert ist und ob ein ausgeklügeltes Berechtigungskonzept für die Prozessanalysen notwendig ist, spielen für die Auswahl eine Rolle, sowie viele weitere Faktoren.

Dennoch sollte nicht vergessen werden, dass Process Mining in erster Linie kein Tool, sondern eine Analysemethodik ist, bei der es im ersten Abschnitt um die Rekonstruktion der Prozesse aus operativen IT-Systemen in ein resultierendes Prozessprotokoell (Event Log) geht, im zweiten Schritt um eine (im Kern) Graphenanalyse zur Visualisierung der Prozessflüsse mit weiteren Analyse-/Reporting-Elementen. Wird diese Perspektive auf Process Mining nicht aus den Augen verloren, können Unternehmen viele Kosten sparen, denn es erlaubt die Konzentration auf lösungsorientierte Konzepte.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen plante die Einführung von Process Mining über einen marktführenden Tool-Anbieter. Nahezu alle Ressourcen wurden für die Tool-Einführung allokiert, das eigentliche Vorhaben schien rein in der Tool-Einführung aufgehen zu müssen, bis Projektanforderungen sogar zu Gunsten des auserwählten Tools angepasst wurden, um es realisieren zu können.
Zudem kann das Unternehmen noch vor der umfangreichen Tool-Einführung, erste Schritte oder Zumindest erste Machbarkeitstests mit einem günstigeren Tool durchführen, oder sogar gänzlich kostenlos z. B. mit PM4Py (Python Package für Process Mining).

Oftmals sind die Tools der Marktführer auf Grund der Preismodelle schädlich für die Durchdringung von Process Mining im Unternehmen, denn nicht alle Abteilungen verfügen über die notwendigen Budgets und gerade experimentelle Projekte finden keinen Sponsor. Umso wichtiger ist es, diese Analysetechnik als Methodik zu verstehen, die auch mit einem Tool-Mix funktionieren kann. Ich kenne mehrere Unternehmen, die aus verschiedenen Gründen nicht ein, nicht zwei, sondern gleich mehrere Tools im Unternehmen im Einsatz haben.

3. Auf Unabhängigkeit und Wiederverwendbarkeit setzen

Wie zuvor bereits erwähnt, kann für ein Unternehmen ein Mix aus mehreren Tools infrage kommen und eigentlich sollte dieser Punkt sich um die richtige Tool-Auswahl drehen. Der Markt für Process Mining Software Tools in einem turbulenten Umfeld, die Tools, Funktionsumfänge und Konditionen ändern sich häufig und sind noch nicht vollends ausgereift. Viele der höherpreisigen Process Mining Tools wollen die Erstellung des Event Logs übernehmen und setzen dabei meistens auf vorgefertigte SQL-Skripte, die in der Plattform (also dem Tool) laufen und dort an kundenindividuelle Prozesse (z. B. durch ERP-Customizing) angepasst werden können.

Wie bereits erwähnt, besteht das Verfahren für Process Mining aus zwei Abschnitten, der erste ist die Erstellung des Event Logs, der zweite die eigentliche Analyse im Process Mining Tool, in welches das Event Log geladen wird. Soll das Tool auch den ersten Abschnitt übernehmen, steckt viel unternehmensindividuelles Prozess-Know-How im Tool, welches nicht für andere Tools verwendet werden kann. Es entsteht eine Abhängigkeit vom Tool, eine Migration zu einem anderen Tool wird schwieriger.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen starten einen Proof of Concept für die Einführung eines Process Mining Tools, dabei wird ein Budget i.H.v. hundertausenden bereit gestellt, um drei Tools von unterschiedlichen Software-Herstellern gegeneinander antreten zu lassen. Die Tools sollen jeweils eine Gesamtlösung darstellen und Process Mining komplett liefern können, inklusive Event Logs.

Das Unternehmen könnte sich den Proof of Concept zum überwiegenden Teil sparen, wenn der erste Abschnitt des Process Minings – die Erstellung der Event Logs – vom Unternehmen selbst durchgeführt werden würde. Die Tools der Anbieter würden dann nur noch der eigentlichen Analyse der Event Logs dienen, die Anforderungen verringern sich und die Tools werden austauschbarer.

Unternehmen können Event Logs selbst herstellen und in ein Data Warehouse speisen, die dann alle Process Mining Tools mit Prozessdaten versorgen können. Die investierten Aufwände in Process Mining würden somit nachhaltiger (weil länger nutzbar) werden und die Abhängigkeit von bestimmter Software würde sich auf ein Minimum reduzieren, wir riskieren keinen neuen Aufwand für Migration von einem Anbieter zum nächsten. Übrigens können die Event Logs dann auch in andere Tools z. B. für Business Intelligence (BI) geladen und anderweitig analysiert werden.

4. Den richtigen Fokus setzen

Für Process Mining sollte nicht nur im Generellen eine realistische Erwartungshaltung kommuniziert werden, sondern auch im Speziellen, durch Selektion der besten Prozesse für den Start der Process Mining Vorhaben. Auf den ersten Blick sind das sicherlich die Prozesse, die aus Führungssicht als besonders kritisch betrachtet werden, für manche Unternehmen mögen das besondere Prozesse der Logistik sein, der Wareneinkauf bzw. die Materialbereitstellung, bei anderen Unternehmen vielleicht bestimmte Verwaltungs- oder Genehmigungsprozesse. Es sind meistens Prozesse, die entweder eine besondere Kostenbedeutung für das Unternehmen haben oder für die Kundenbindung wichtig sind. Da ist es verständlich, dass erste Projekte sich exakt diesen Prozessen widmen.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen der Werkzeugmaschinen-Branche plant einen erstmaligen Einsatz von Process Mining. Der für das Unternehmen besonders kritische Prozess ist die Fertigung und Montage von Maschinen, denn hier liegen die größten Potenziale verborgen. Das Vorhaben gerät jedoch schnell ins Stocken, denn die Erhebung der Daten nicht nur aus ERP- und MES-Systemen, sondern auch von Machinen und Arbeitsplätzen erweist sich als zeitaufwändig.

Das Unternehmen startet eine zweite Kampagne zur Untersuchung eines Einkaufsprozesses, das zwar geringere Potenziale bietet, jedoch schneller und reibungsloser durchführbar ist. Das Projekt wird zum Erfolg und motiviert die Geschäftsführung, mehr Aufwände für Process Mining auch für schwieriger zu untersuchende Prozesse freizugeben.

Sofern Process Mining noch nicht im Unternehmen etabliert ist, sollten Sie die “low hanging Fruits” finden, damit Ihre Initiative zu einem nachhaltigen Erfolg für das ganze Unternehmen werden kann, beginnen Sie möglichst nicht gleich mit der größten “Baustelle”.

5. Datenanforderung und Datenrestriktionen frühzeitig klären

Dass der Erfolg Ihrer Process Mining Initiative auch vom zu analysierenden Prozess abhängt und damit auch die Datenverfügbarkeit vorab untersucht worden sein sollte, hatten wir schon erörtert. Aber selbst für gängigere Prozesse verzögern sich Process Mining Vorhaben auf eigentlich vermeidbarer Weise, weil die Anforderung an die Daten nicht vorab festgelegt worden sind. In der Tat ist die Definition der Datenanforderung, also welche Datentabellen mit Filterung auf Spalten und Zeilen für das Event Log benötigt werden, vorab manchmal gar nicht so einfach, besonders bei exotischeren Quellsystemen. Es sollte zumindest jedoch die grobe Anforderung beschrieben werden, unter Nennung der Datenbanken und einer Metabeschreibung, um welche Daten es geht. Auch deswegen, um den Datenschutzbeauftragten und sonstige Genehmiger frühzeitig einbinden zu können. Bei gängigen Quellsystemen und Standardprozessen (z. B. Procure to Pay oder Order to Cash eines SAP ERPs) kann die Anforderung bereits früh auf hohem Detaillevel vorab geschehen.

Konkretes Beispiel: Ein Unternehmen hat gerade sein Process Mining Projekt gestartet, steckt jedoch seit Tagen in der Datenbeschaffung fest. Die IT-Systemintegratoren weigern sich, Daten ohne genaue Anforderung aus den Quellsystemen zu exportieren oder einen API-Zugang bereit zu stellen und die Freigabe des Datenschutzbeauftragten sowie der IT-Sicherheit fehlen.

Neben der Anforderungsdefinition sollte also auch die Kommunikation mit den Administratoren der Quellsysteme frühzeitig erfolgen.

6. Das Big Picture vor Augen haben

Insbesondere wenn Process Mining nicht nur eine einmalige Ad-Hoc Analyse bleiben, sondern unternehmensweit eingeführt werden soll, sollte eine verlässliche, integrative und nachhaltige Architektur überlegt werden. Process Mining ist – wir wiederholen uns – eine Methodik, die mit Business Intelligence, Data Science (Machine Learning) und RPA in Verbindung gebracht werden kann.

Konkretes Beispiel: Eine Fachabteilung eines Unternehmens führte ein Process Mining Tool als eigenständige Lösung ein, um Prozesse hinsichtlich ihrer Automatisierbarkeit zu untersuchen. Dabei werden NLP-Algorithmen aus dem Machine Learning bei der Datenextraktion aus Texten eine Rolle spielen. Das ausgewählte Process Mining Tool wurde auch auf Grund seiner inhouse-Lösung für Machine Learning ausgesucht. In einer benachbarten Abteilung ist bereits ein RPA-Tool im Einsatz und auf der globalen Unternehmensebene ist ein bestimmtes BI-Tool der Standard für Reporting und Datenanalysen.

Statt vieler Einzellösungen, könnte die Fachabteilung das konzernweite BI-Tool mit Process Mining Erweiterung (Plugin zum BI-Tool, z. B. für Qlik Sense oder Power BI erhältlich) nutzen und dabei auch die RPA-Lösung mit dieser verbinden. Ein Data Warehouse für BI ist ebenfalls vorhanden und könnte ggf. zu einem für Process Mining erweitert werden. Für den Einsatz von Machine Learning können Data Scientists die Daten im Process Mining Data Warehouse zum Training verwenden und Prädiktionsergebnisse direkt in dieses zurückspielen.

Achten Sie auf die Gesamtarchitektur. Process Mining kann für sich alleine stehen, es kann jedoch auch sinnvoll sein, eine Datenstrategie zu entwickeln, die das Projekt im Kontext vorhandener Daten-Initiativen betrachtet und einen integrativen Ansatz erlaubt.

Process Mining Tools – Artikelserie

Process Mining ist nicht länger nur ein Buzzword, sondern ein relevanter Teil der Business Intelligence. Process Mining umfasst die Analyse von Prozessen und lässt sich auf alle Branchen und Fachbereiche anwenden, die operative Prozesse haben, die wiederum über operative IT-Systeme erfasst werden. Um die zunehmende Bedeutung dieser Data-Disziplin zu verstehen, reicht ein Blick auf die Entwicklung der weltweiten Datengenerierung aus: Waren es 2010 noch 2 Zettabytes (ZB), sind laut Statista für das Jahr 2020 mehr als 50 ZB an Daten zu erwarten. Für 2025 wird gar mit einem Bestand von 175 ZB gerechnet.

Hier wird das Datenvolumen nach Jahren angezeit

Abbildung 1 zeigt die Entwicklung des weltweiten Datenvolumen (Stand 2018). Quelle: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/

Warum jetzt eigentlich Process Mining?

Warum aber profitiert insbesondere Process Mining von dieser Entwicklung? Der Grund liegt in der Unordnung dieser Datenmenge. Die Herausforderung der sich viele Unternehmen gegenübersehen, liegt eben genau in der Analyse dieser unstrukturierten Daten. Hinzu kommt, dass nahezu jeder Prozess Datenspuren in Informationssystemen hinterlässt. Die Betrachtung von Prozessen auf Datenebene birgt somit ein enormes Potential, welches in Anbetracht der Entwicklung zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Was war nochmal Process Mining?

Process Mining ist eine Analysemethodik, welche dazu befähigt, aus den abgespeicherten Datenspuren der Informationssysteme eine Rekonstruktion der realen Prozesse zu schaffen. Diese Prozesse können anschließend als Prozessflussdiagramm dargestellt und ausgewertet werden. Die klassischen Anwendungsfälle reichen von dem Aufspüren (Discovery) unbekannter Prozesse, über einen Soll-Ist-Vergleich (Conformance) bis hin zur Anpassung/Verbesserung (Enhancement) bestehender Prozesse. Mittlerweile setzen viele Firmen darüber hinaus auf eine Integration von RPA und Data Science im Process Mining. Und die Analyse-Tiefe wird zunehmen und bis zur Analyse einzelner Klicks reichen, was gegenwärtig als sogenanntes „Task Mining“ bezeichnet wird.

Hier wird ein typischer Process Mining Workflow dargestellt

Abbildung 2 zeigt den typischen Workflow eines Process Mining Projektes. Oftmals dient das ERP-System als zentrale Datenquelle. Die herausgearbeiteten Event-Logs werden anschließend mittels Process Mining Tool visualisiert.

In jedem Fall liegt meistens das Gros der Arbeit auf die Bereitstellung und Vorbereitung der Daten und der Transformation dieser in sogenannte „Event-Logs“, die den Input für die Process Mining Tools darstellen. Deshalb arbeiten viele Anbieter von Process Mining Tools schon länger an Lösungen, um die mit der Datenvorbereitung verbundenen zeit -und arbeitsaufwendigen Schritte zu erleichtern. Während fast alle Tool-Anbieter vorgefertigte Protokolle für Standardprozesse anbieten, gehen manche noch weiter und bieten vollumfängliche Plattform Lösungen an, welche eine effiziente Integration der aufwendigen ETL-Prozesse versprechen. Der Funktionsumfang der Process Mining Tools geht daher mittlerweile deutlich über eine reine Darstellungsfunktion hinaus und deckt ggf. neue Trends sowie optimierte Einsteigerbarrieren mit ab.

Motivation dieser Artikelserie

Die Motivation diesen Artikel zu schreiben liegt nicht in der Erläuterung der Methode des Process Mining. Hierzu gibt es mittlerweile zahlreiche Informationsquellen. Eine besonders empfehlenswerte ist das Buch „Process Mining“ von Will van der Aalst, einem der Urväter des Process Mining. Die Motivation dieses Artikels liegt viel mehr in der Betrachtung der zahlreichen Process Mining Tools am Markt. Sehr oft erlebe ich als Data-Consultant, dass Process Mining Projekte im Vorfeld von der Frage nach dem „besten“ Tool dominiert werden. Diese Fragestellung ist in Ihrer Natur sicherlich immer individuell zu beantworten. Da individuelle Projekte auch einen individuellen Tool-Einsatz bedingen, beschäftige ich mich meist mit einem großen Spektrum von Process Mining Tools. Daher ist es mir in dieser Artikelserie ein Anliegen einen allgemeingültigen Überblick zu den üblichen Process Mining Tools zu erarbeiten. Dabei möchte ich mich nicht auf persönliche Erfahrungen stützen, sondern die Tools anhand von Testdaten einem praktischen Vergleich unterziehen, der für den Leser nachvollziehbar ist.

Um den Umfang der Artikelserie zu begrenzen, werden die verschiedenen Tools nur in Ihren Kernfunktionen angewendet und verglichen. Herausragende Funktionen oder Eigenschaften der jeweiligen Tools werden jedoch angemerkt und ggf. in anderen Artikeln vertieft. Das Ziel dieser Artikelserie soll sein, dem Leser einen ersten Einblick über die am Markt erhältlichen Tools zu geben. Daher spricht dieser Artikel insbesondere Einsteiger aber auch Fortgeschrittene im Process Mining an, welche einen Überblick über die Tools zu schätzen wissen und möglicherweise auch mal über den Tellerand hinweg schauen mögen.

Die Tools

Die Gruppe der zu betrachteten Tools besteht aus den folgenden namenhaften Anwendungen:

Die Auswahl der Tools orientiert sich an den „Market Guide for Process Mining 2019“ von Gartner. Aussortiert habe ich jene Tools, mit welchen ich bisher wenig bis gar keine Berührung hatte. Diese Auswahl an Tools verspricht meiner Meinung nach einen spannenden Einblick von verschiedene Process Mining Tools am Markt zu bekommen.

Die Anwendung in der Praxis

Um die Tools realistisch miteinander vergleichen zu können, werden alle Tools die gleichen Datengrundlage benutzen. Die Datenbasis wird folglich über die gesamte Artikelserie hinweg für die Darstellungen mit den Tools genutzt. Ich werde im nächsten Artikel explizit diese Datenbasis kurz erläutern.

Das Ziel der praktischen Untersuchung soll sein, die Beispieldaten in die verschiedenen Tools zu laden, um den enthaltenen Prozess zu visualisieren. Dabei möchte ich insbesondere darauf achten wie bedienbar und anpassungsfähig/flexibel die Tools mir erscheinen. An dieser Stelle möchte ich eindeutig darauf hinweisen, dass dieser Vergleich und seine Bewertung meine Meinung ist und keineswegs Anspruch auf Vollständigkeit beansprucht. Da der Markt in Bewegung ist, behalte ich mir ferner vor, diese Artikelserie regelmäßig anzupassen.

Die Kriterien

Neben der Bedienbarkeit und der Anpassungsfähigkeit der Tools möchte ich folgende zusätzliche Gesichtspunkte betrachten:

  • Bedienbarkeit: Wie leicht gehen die Analysen von der Hand? Wie einfach ist der Einstieg?
  • Anpassungsfähigkeit: Wie flexibel reagiert das Tool auf meine Daten und Analyse-Wünsche?
  • Integrationsfähigkeit: Welche Schnittstellen bringt das Tool mit? Läuft es auch oder nur in der Cloud?
  • Skalierbarkeit: Ist das Tool dazu in der Lage, auch große und heterogene Daten zu verarbeiten?
  • Zukunftsfähigkeit: Wie steht es um Machine Learning, ETL-Modeller oder Task Mining?
  • Preisgestaltung: Nach welchem Modell bestimmt sich der Preis?

Die Datengrundlage

Die Datenbasis bildet ein Demo-Datensatz der von Celonis für die gesamte Artikelserie netter Weise zur Verfügung gestellt wurde. Dieser Datensatz bildet einen Versand Prozess vom Zeitpunkt des Kaufes bis zur Auslieferung an den Kunden ab. In der folgenden Abbildung ist der Soll Prozess abgebildet.

Hier wird die Variante 1 der Demo Daten von Celonis als Grafik dargestellt

Abbildung 4 zeigt den gewünschten Versand Prozess der Datengrundlage von dem Kauf des Produktes bis zur Auslieferung.

Die Datengrundlage besteht aus einem 60 GB großen Event-Log, welcher lokal in einer Microsoft SQL Datenbank vorgehalten wird. Da diese Tabelle über 600 Mio. Events beinhaltet, wird die Datengrundlage für die Analyse der einzelnen Tools auf einen Ausschnitt von 60 Mio. Events begrenzt. Um die Performance der einzelnen Tools zu testen, wird jedoch auf die gesamte Datengrundlage zurückgegriffen. Der Ausschnitt der Event-Log Tabelle enthält 919 verschiedene Varianten und weisst somit eine ausreichende Komplexität auf, welche es mit den verschiednene Tools zu analysieren gilt.

Folgender Veröffentlichungsplan gilt für diese Artikelserie und wird mit jeder Veröffentlichung verlinkt:

  1. Celonis
  2. PAFnow
  4. Fluxicon Disco
  5. Lana Labs (erscheint demnächst)
  6. Signavio (erscheint demnächst)
  7. Process Gold (erscheint demnächst)
  8. Aris Process Mining der Software AG (erscheint demnächst)

Im Interview mit Henny Selig zu Process Mining: “Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll“

Henny Selig ist Spezialistin für Process Mining und verfügt über umfassende Erfahrung bei der Umsetzung von Process-Mining-Lösungen und der Unterstützung von Kunden bei der Prozessanalyse. Als Solution Owner bei Signavio ist Henny auch mit der Implementierung von Signavio Process Intelligence bei Unternehmen jeglicher Größe bestens vertraut. In diesem Interview geht Henny auf die Herausforderungen und Chancen von Process Mining ein. 

Read this interview in English:

Looking for the ‘aha moment’: An expert’s insights on process mining


Henny, wie würdest du das Konzept „Process Mining“ erklären?

Process Mining ist eine Kombination aus Datenanalyse und Business Process Management. Nahezu jeder Geschäftsprozess stützt sich auf IT-Systeme und hinterlässt digitale Spuren. Aus diesen IT-Systemen extrahieren wir alle Daten, die einen bestimmten Prozess betreffen, visualisieren sie und werten diese dann mithilfe von Data Science-Technologien aus.

Kurz gesagt: Process Mining bildet eine wichtige Brücke zwischen Fachabteilungen, Prozessverantwortlichen und dem Management. Damit sind datengestützte und faktenbasierte Diskussionen zur Optimierung von Geschäftsprozessen möglich. So lassen sich vor allem Übergaben und abteilungsübergreifende Schritte transparent gestalten und Silo-Denken vermeiden.

Welche Fragen beschäftigen Unternehmen, die mit Process Mining beginnen? Gibt es bestimmte Erwartungen, die durch den Einsatz von Process Mining erfüllt werden sollen?

Jedes Unternehmen ist anders und hat unterschiedliche Fragen und Erwartungen. Ein Beispiel: Ein Beschaffungsmanager, mit dem ich vor Kurzem zusammengearbeitet habe, war von den analysierten Daten überrascht. Denn es stellte sich heraus, dass zu einem bestimmten Zeitpunkt im Prozess eine Genehmigung vorlag, die eigentlich in einem anderen Moment erfolgen sollte. Für den Kunden sind solche Aha-Momente toll. Sie treten ganz automatisch auf, wenn man eine objektive und transparente Sicht auf den jeweiligen Prozess hat. 

Es wurden auch Fragen von uns aufgeworfen, die das Unternehmen bisher nicht berücksichtigt hatte, z. B. wie sich der Prozessablauf bei einem Bestellbetrag unter 1.000 Euro gestaltet und wie oft dies vorkommt. Fragen, die einem Außenstehenden klar erscheinen, die sich Prozessverantwortliche aber oft nicht stellen.

Ahnen Unternehmen häufig nur, dass ein Prozess nicht wie gewünscht läuft? Oder wissen die Meisten um spezifische Probleme in einem Bereich? 

Es gibt Unternehmen, die wissen, dass ein Prozess prinzipiell gut läuft, ein bestimmtes Problem aber immer wieder auftritt. Die involvierten Mitarbeiter sagen in diesen Fällen häufig, dass sie kein bestimmtes Anliegen oder keine konkrete Frage haben. Das stimmt natürlich nicht: Bei genauerem Nachfragen äußern sie dann erste Vermutungen oder Ideen.

Wenn man Mitarbeiter eines Unternehmens direkt fragt, wie sie bestimmte Dinge erledigen, sorgt das oft völlig unbeabsichtigt für Stress. Viele halten zunächst Informationen zurück, weil sie das Gefühl haben, dass der von ihnen beschriebene Prozess oder Workflow nicht perfekt ist. So wollen sie Vorwürfe vermeiden. 

Das oben erwähnte Genehmigungsbeispiel ist mein Favorit, weil es so eindeutig ist. Im betreffenden Unternehmen gab es zum Beispiel ein Team, das immer wieder sagte: „Diese Art von Anträgen genehmigen wir nicht.“ Die Daten sagten jedoch etwas ganz anderes – dem Team war das überhaupt nicht bewusst. 

Wir sprachen dann mit dem Manager. Dieser hatte sich bisher über ganz andere Dinge Gedanken gemacht wie etwa Risiken, den Prozessfluss im Allgemeinen und vieles andere. Nur allein durch dieses Gespräch konnten wir schon die Unstimmigkeiten zwischen dem Management und dem Team beseitigen, noch bevor der eigentliche Prozess selbst optimiert wurde. 

Gibt es noch andere Aspekte, die Unternehmen beachten sollten, wenn sie mit ihrer Process Mining-Initiative beginnen?

Nicht jede Varianz jenseits des Soll-Modells eines Prozesses ist automatisch negativ. Die wenigsten Prozesse, die nicht rein automatisiert ablaufen, sind zu 100% prozesskonform – selbst wenn die Rahmenbedingungen ideal sind. Daher wird es immer Ausnahmen geben, die einen anderen Ansatz erfordern. Und genau das ist die Herausforderung im Projekt: Man muss herausfinden, welche Variationen gewünscht und wo notwendige Ausnahmen zu treffen sind.

Würdest du sagen, dass eine datenbasierte Prozessanalyse eine Teamleistung ist?

Absolut! In jeder Phase eines Process Mining-Projekts sind ganz unterschiedliche Projektmitglieder involviert. Die IT stellt die Daten bereit und hilft bei deren Interpretation. Analysten führen dann die Prozessanalyse durch und diskutieren die gefundenen Auffälligkeiten mit der IT, den Prozessverantwortlichen und den Experten aus den Fachabteilungen. Denn manchmal gibt es gute Gründe für ein bestimmtes Prozessverhalten, das ohne das Wissen der Experten nicht erklärbar ist. 

Bei der Diskussion hilft es natürlich ungemein, den Gedankengang des Teams mit technischen Mitteln wie Signavio Process Intelligence zu dokumentieren. Auf diese Weise ist es möglich, die Analyse auf einzelne Prozesse herunterzubrechen und die richtige Person an der richtigen Stelle in die Diskussion einzubeziehen. So verliert man auch nicht den roten Faden. Und der nächste Kollege, der sich mit dem Thema beschäftigt, kann die Analyse nachvollziehen und das Ergebnis richtig einordnen.

Weitere Informationen dazu, wie Sie mit Process Mining Ihre Geschäftsprozesse besser verstehen und optimieren können, finden Sie auf der Produktseite von Signavio Process Intelligence. Oder melden Sie sich noch heute für eine kostenlose  bei Signavio an und legen Sie direkt los.

Mit den richtigen Prozessen zum Erfolg: vier Schritte zum Business-IT Alignment

Digitalisierung, Agilität, Tech-basiert: Sowohl in der IT-Transformation als auch im Business-Alignment stecken diese drei strategischen Schlagworte. Häufig sorgen sie jedoch nur für oberflächliche Veränderungen. Tatsächlich ist die Abstimmung von Business und IT für viele Unternehmen nach wie vor eine Herausforderung. Die Transformation ist schließlich keine einmalige Umstellung von A auf B, sondern ein dauerhafter Zustand der ständigen Veränderungen.

Read this article in English:

Stop processing the same mistakes! Four mistakes to business & IT alignment

Für ein erfolgreiches Business-IT Alignment benötigen Unternehmen vor allem adaptive Technologien. Nur so können sie mit den Entwicklungen in der Branche und dem zunehmend geforderten Kundenerlebnis auf Technologiebasis Schritt halten. Alignment bedeutet also, die bis dato als getrennt wahrgenommenen Bereiche Business und Technologie miteinander zu verbinden.

Von der Informations- zur Business-Technologie

Ob es um die Organisation von Geschäftsprozessen, die Kommunikation mit Kunden oder die Erbringung von Dienstleistungen geht: Informationstechnologie sorgt in all diesen Bereichen für Veränderungen. Dabei ist die Abstimmung von Business und IT für den Markteinfluss und das Wachstum mehr denn je von entscheidender Bedeutung. Auch wenn es keine vorherrschende Reorganisationsstrategie gibt, tendieren die meisten Unternehmen dazu, ihre IT zu dezentralisieren. Dadurch wird sie näher an die Endnutzer gebracht, die Wissensbasis verschmilzt zudem häufig mit der Geschäftsstrategie. 

Bei dieser Taktik stehen die Geschäftsziele im Mittelpunkt: Die IT kann die Dynamik des Unternehmens schneller mit permanenten Lösungen unterstützen und aufrechterhalten. Technologischer Fortschritt und Verbesserungen werden wiederum in aktuelle und zukünftige Strategien und Initiativen integriert. Besonders erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie strenge Organisationsstrukturen hinter sich lassen – die traditionelle Frage „In welcher Abteilung arbeiten Sie?“ wird zu „Wie arbeiten Sie?“.

Aber wie beweist die IT ihren Wert und gewinnt das Vertrauen der C-Suite? Laut Gartner haben fast 20% der Unternehmen bereits in Tools investiert, mit denen geschäftsrelevante Kennzahlen überwacht werden können. Bis 2021 sollen es voraussichtlich 60% sein. Das Problem ist jedoch, dass viele I&O-Führungskräfte nicht wissen, wo sie ansetzen sollen, wenn sie eine IT-Überwachungsstrategie initiieren. 

Vier Herausforderungen des Business-IT Alignments

CIOs stehen unter dem zunehmenden Druck, die wachsenden und sich verändernden digitalen Anforderungen zu erfüllen. Zugleich sollen sie auch die Betriebsumgebung mit neuen Funktionen ausstatten und nachweisen, dass die IT einer bestimmten Geschäftsstrategie entspricht. Unabhängig von der Größe eines Unternehmens gilt: Zukunftsorientierten Organisationen kann die Technologie konkrete Vorteile (wie Geschwindigkeit und Leistung) bieten, um operative und Umsatzziele effizient zu erreichen und die Innovationserwartungen ihrer Kunden zu erfüllen. Eine gute technologische Infrastruktur bereichert die Kultur, Effizienz und Kundenbeziehungen eines Unternehmens.

Von 0 auf 100: Business- und IT Alignment

Wer eine kontinuierliche Strategie implementiert, wird mit einer besser funktionierenden Organisation, mehr Gewinn und einem besseren ROI belohnt. Schließlich erreicht man seine Ziele mit weniger Aufwand und agiert dadurch effizienter. Natürlich gibt es keine Standardmethode für eine erfolgreiche Abstimmung. Eine Organisation, in der sich die IT- und Geschäftsstrategie im Einklang befindet, kann ihre Flexibilität und betriebliche Effizienz mit einer maßgeschneiderten Strategie deutlich verbessern. Dieser Kampf zwischen Effizienz und Effektivität war noch nie so entscheidend für das Überleben von Unternehmen wie heute.

In der Tat sind es vor allem erfolgreiche Unternehmen, die sich umfassend mit den Zusammenhängen zwischen IT und Business befassen und die Bedeutung dieser Synergie verstehen. Hervorragende Beispiele hierfür sind Amazon und Apple. Bei beiden Konzernen sind Technologie und technologische Innovation integraler Bestandteil der Betriebsstruktur. In einigen Fällen haben sie ihre Technologie- und Geschäftsstrategien sogar selbst entwickelt.

Konvergenz und Integration

Viele erfolgreiche Unternehmen haben die Effizienz ihrer Technologieinvestitionen gesteigert und die finanziellen und operativen Risiken, die mit geschäftlichen und technologischen Veränderungen einhergehen, erheblich reduziert.

Wenn das Tempo von Veränderungen und geschäftlicher Agilität derart hoch ist, muss man jedoch auch die Konvergenz und Integration einbeziehen und nicht nur die Abstimmung von IT und Business. Mit anderen Worten: Unternehmen müssen ihre Denkweise verändern und auf eine neue Ebene bringen, sodass sich alle Mitarbeiter auf die gemeinsame Schaffung von „echtem Mehrwert“ konzentrieren und schnell auf Kunden und Nutzer reagieren können.

Granulare Strategien

Fehlt eine granulare Strategie, können abweichende Abteilungsziele, Kulturen und Anreize dazu führen, dass Unternehmen zu viel Geld für Technologie ausgeben, ohne dadurch ihre geschäftlichen Herausforderungen zu lösen. Einfacher ausgedrückt: Beim Business-IT Alignment sollte die Technologie in die Strategie, Mission und Ziele eines Unternehmens integriert werden, um folgende Ziele zu erreichen: 

  • Schnellere Markteinführungszeit
  • Höhere Rentabilität
  • Besseres Kundenerlebnis
  • Bessere Zusammenarbeit
  • Mehr Unternehmens- und IT-Agilität
  • Strategische, technologische Transformation

Hot Topic

Sehen Sie sich die Webinaraufzeichnung Empowering Collaboration Between Business and IT mit Fabio Gammerino, Signavio Pre-Sales Consultant, an.

Das Potenzial von Prozessen: vier Schritte zum optimalen Business-IT Alignment

Business-IT Alignment erscheint vielen Organisationen als intuitiver Prozess. Dennoch haben  viele Unternehmen Schwierigkeiten, dieses hochgesteckte Ziel auch tatsächlich zu erreichen. Das liegt nicht nur daran, dass die Abstimmung von IT und Fachbereichen ein aufwendiger und langwieriger Prozess ist. 

Darüber hinaus besteht der Gesamtprozess aus vielen kleineren Teilprozessen. Diese Teilprozesse haben keinen definitiven Start- und Endpunkt, sondern beinhalten einige Lern- und Umsetzungszyklen, die das Gesamtziel schrittweise vorantreiben. Sie sind also keine simplen Lösungen. Durch den Aufbau einer gemeinsamen Sprache und abteilungsübergreifender Beziehungen, die Gewährleistung von Transparenz und die Entwicklung präziser, unternehmensweiter Maßnahmepläne wird eine Brücke zwischen den beiden Bereichen geschaffen.

Vier Schritte zur optimalen Positionierung Ihrer Business-IT Alignment-Strategie:

  1. Planen: Wandeln Sie Geschäftsziele in messbare IT-Services um, sodass Ressourcen effektiv zur Verbesserung von Umsatz und ROI genutzt werde können – dieser Schritt erfordert eine kontinuierliche Kommunikation zwischen den Unternehmens- und IT-Verantwortlichen.
  2. Modellieren: Die IT-Abteilung entwirft eine Infrastruktur zur Optimierung und Verbesserung der geschäftlichen Prozesse. Die IT-Abteilung muss die geschäftlichen Anforderungen verstehen und sicherstellen, dass sie Systeme implementiert, die für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind.
  3. Verwalten: Der Service erfolgt auf Basis der Unternehmensziele und -erwartungen. Die IT muss als zentraler Ansprechpartner für Serviceanfragen fungieren und auf diese Anfragen entsprechend der vordefinierten Prioritäten eingehen.
  4. Messen: Verbesserung der organisationsweiten Transparenz und der Service Level Commitments. Obgleich Kennzahlen von entscheidender Bedeutung sind, ist es weitaus wichtiger, dass die IT einen Geschäftskontext für die von ihnen gemessenen Daten und eine klare Beziehung zwischen den gemessenen Parametern und den Geschäftszielen sicherstellt.

Die Meinung von Signavio

Die vorübergehende Rotation von IT-Mitarbeitern innerhalb des Unternehmens ist eine der Hauptstrategien für die Ausrichtung von Business und IT, da hierdurch internes Wissen im Unternehmen geteilt wird. Diese Wissensweitergabe sorgt für eine bessere Beziehung zwischen der IT-Abteilung und anderen Unternehmensbereichen und erweitert die Kompetenzen, insbesondere bei neuen Mitarbeitern. Profunde Kenntnisse geben der Organisation mehr Flexibilität, gut ausgebildete Mitarbeiter bei Bedarf in anderen Rollen einzusetzen.


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Erfahren Sie, wie Signavio mit der Signavio Business Transformation Suite Ihr Unternehmen bei der IT-Transformation und operativen Exzellenz unterstützen kann. 

Mit Dashboards zur Prozessoptimierung

Geschäftlicher Erfolg ergibt sich oft aus den richtigen Fragen – zum Beispiel: „Wie kann ich sicherstellen, dass mein Produkt das beste ist?“, „Wie hebe ich mich von meinen Mitbewerbern ab?“ und „Wie baue ich mein Unternehmen weiter aus?“ Moderne Unternehmen gehen über derartige Fragen hinaus und stellen vielmehr die Funktionsweise ihrer Organisation in den Fokus. Fragen auf dieser Ebene lauten dann: „Wie kann ich meine Geschäftsprozesse so effizient wie möglich gestalten?“, „Wie kann ich Zusammenarbeit meiner Mitarbeiter verbessern?“ oder auch „Warum funktionieren die Prozesse meines Unternehmens nicht so, wie sie sollten?“

Read this article in English: 
“Process Paradise by the Dashboard Light”

Um die Antworten auf diese (und viele andere!) Fragen zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Process Mining. Process Mining hilft Unternehmen dabei, den versteckten Mehrwert in ihren Prozessen aufzudecken, indem Informationen zu Prozessmodellen aus den verschiedenen IT-Systemen eines Unternehmens automatisch erfasst werden. Auf diese Weise kann die End-to-End-Prozesslandschaft eines Unternehmens kontinuierlich überwacht werden. Manager und Mitarbeiter profitieren so von operativen Erkenntnissen und können potenzielle Risiken ebenso erkennen wie Möglichkeiten zur Verbesserung.

Process Mining ist jedoch keine „Wunderwaffe“, die Daten auf Knopfdruck in Erkenntnisse umwandelt. Eine Process-Mining-Software ist vielmehr als Werkzeug zu betrachten, das Informationen erzeugt, die anschließend analysiert und in Maßnahmen umgesetzt werden. Hierfür müssen die generierten Informationen den Entscheidungsträgern jedoch auch in einem verständlichen Format zur Verfügung stehen.

Bei den meisten Process-Mining-Tools steht nach wie vor die Verbesserung der Analysefunktionen im Fokus und die generierten Daten müssen von Experten oder Spezialisten innerhalb einer Organisation bewertet werden. Dies führt zwangsläufig dazu, dass es zwischen den einzelnen Schritten zu Verzögerungen kommt und die Abläufe bis zur Ergreifung von Maßnahmen ins Stocken geraten.

Process-Mining-Software, die einen kooperativeren Ansatz verfolgt und dadurch das erforderliche spezifische Fachwissen verringert, kann diese Lücke schließen. Denn nur wenn Informationen, Hypothesen und Analysen mit einer Vielzahl von Personen geteilt und erörtert werden, können am Ende aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden.

Aktuelle Process-Mining-Software kann natürlich standardisierte Berichte und Informationen generieren. In einem sich immer schneller ändernden Geschäftsumfeld reicht dies jedoch möglicherweise nicht mehr aus. Das Erfolgsgeheimnis eines wirklich effektiven Process Minings besteht darin, Herausforderungen und geschäftliche Möglichkeiten vorherzusehen und dann in Echtzeit auf sie zu reagieren.

Dashboards der Zukunft

Nehmen wir ein analoges Beispiel, um aufzuzeigen, wie sich das Process Mining verbessern lässt. Der technologische Fortschritt soll die Dinge einfacher machen: Denken Sie beispielsweise an den Unterschied zwischen der handschriftlichen Erfassung von Ausgaben und einem Tabellenkalkulator. Stellen Sie sich nun vor, die Tabelle könnte Ihnen genau sagen, wann Sie sie lesen und wo Sie beginnen müssen, und würde Sie auf Fehler und Auslassungen aufmerksam machen, bevor Sie überhaupt bemerkt haben, dass sie Ihnen passiert sind.

Fortschrittliche Process-Mining-Tools bieten Unternehmen, die ihre Arbeitsweise optimieren möchten, genau diese Art der Unterstützung. Denn mit der richtigen Process-Mining-Software können individuelle operative Cockpits erstellt werden, die geschäftliche Daten in Echtzeit mit dem Prozessmanagement verbinden. Der Vorteil: Es werden nicht nur einzelne Prozesse und Ergebnisse kontinuierlich überwacht, sondern auch klare Einblicke in den Gesamtzustand eines Unternehmens geboten.

Durch die richtige Kombination von Process Mining mit den vorhandenen Prozessmodellen eines Unternehmens werden statisch dargestellte Funktionsweisen eines bestimmten Prozesses in dynamische Dashboards umgewandelt. Manager und Mitarbeiter erhalten so Warnungen über potenzielle Probleme und Schwachstellen in Ihren Prozessen. Und denken Sie daran, dynamisch heißt nicht zwingend störend: Die richtige Process-Mining-Software setzt an der richtigen Stelle in Ihren Prozessen an und bietet ein völlig neues Maß an Prozesstransparenz und damit an Prozessverständnis.

Infolgedessen können Transformationsinitiativen und andere Verbesserungspläne jederzeit angepasst und umstrukturiert werden und Entscheidungsträger mittels automatisierter Nachrichten sofort über Probleme informiert werden, sodass sich Korrekturmaßnahmen schneller als je zuvor umsetzen lassen. Der Vorteil: Unternehmen sparen Zeit und Geld, da Zykluszeiten verkürzt, Engpässe lokalisiert und nicht konforme Prozesse in der Prozesslandschaft der Organisation aufgedeckt werden.

Dynamische Dashboards von Signavio

 Testen Sie Signavio Process Intelligence und erleben Sie selbst, wie die modernste und fortschrittlichste Process-Mining-Software Ihnen dabei hilft, umsetzbare Einblicke in die Funktionsweise Ihres Unternehmens zu erhalten. Mit Signavios Live Insights profitieren Sie von einer zentralen Ansicht Ihrer Prozesse und Informationen, die in Form eines Ampelsystems dargestellt werden. Entscheiden Sie einfach, welche Prozesse und Aktivitäten Sie innerhalb eines Prozesses überwachen möchten, platzieren Sie Indikatoren und wählen Sie Grenzwerte aus. Alles Weitere übernimmt Signavio Process Intelligence, das Ihre Prozessmodelle mit den Daten verbindet.

Lassen Sie veraltete Arbeitsweisen hinter sich. Setzen Sie stattdessen auf faktenbasierte Erkenntnisse, um Ihre Geschäftstransformation zu unterstützen und Ihre Prozessmanagementinitiativen schneller zum Erfolg zu führen. Erfahren Sie mehr über Signavio Process Intelligence oder registrieren Sie sich für eine kostenlose 30-Tage-Testversion über www.signavio.com/try.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Whitepaper mehr über erfolgreiches Process Mining mit Signavio Process Intelligence.

Process Mining als Radar: So spüren Sie Optimierungspotenziale auf!

Unklare Prozesse können den Erfolg einer digitalen Transformation schnell behindern. Process Mining kann an dieser Stelle der Initiative zum Erfolg verhelfen. 

Process Mining, funktioniert wie ein Radar. Mithilfe dieser Methode lassen sich Prozesse überwachen und Schwachstellen identifizieren. Dabei werden Prozessoptimierung und Data Mining kombiniert. Unternehmen sind so in der Lage, bessere und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Dadurch erhalten Sie einen beispiellosen „Zugriff“ auf den versteckten Mehrwert in Ihren Prozessen. Es ist, als ob Sie auf Schatzsuche sind und genau wissen, wo Sie suchen müssen – mit einem „Bodenradar“ als Vorteil. Die Technologie bietet wertvolle, detaillierte Erkenntnisse für Ihre Entscheidungsfindung und zeigt zugleich verborgene Schätze und Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung bei bisher unentdeckten Transformationsinitiativen auf.


Prozesse für geschäftliche Erkenntnisse in Echtzeit

Die Ermittlung von Prozessen basierend auf Ihren Daten kann über die Standards Ihrer Mitbewerber hinausgehen, sodass Sie diesen einen Schritt voraus sind. Mithilfe von Process Mining können Sie in digitalen Transformationsprojekten genau nachvollziehen, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht. Die umfangreichen digitalen Daten zu tatsächlichen Ereignissen, Entscheidungen und Prozesspfaden zeigen Ihnen auf, was initiiert oder bereits realisiert wurde. Aus den Analysen lassen sich anschließend konkrete Ansätze ableiten, wie etwa Maßnahmen zur Kosteneinsparung oder einem genau definierten ROI.

Dies kann sogar auf ein ganzheitliches digitales Managementsystem für die dynamische und kontinuierliche Nutzung von Erkenntnissen aus einem Unternehmen ausgeweitet werden. Process Mining ist die Grundlage der digitalen Transformation und der erforderlichen neuen Strategien, um zu verstehen, wie ein Unternehmen funktioniert.


Ticktack: Zeit, den Ist-Zustand des Prozesses zu ermitteln

Mit einem expansiven Process-Mining-Ansatz wird die Optimierung zu einem Kernelement der DNA Ihres Unternehmens. Durch das Aufspüren spezifischer Abläufe, die mit herkömmlichen Methoden in der Regel unentdeckt bleiben, erleichtert Process Mining das Steuern der Prozesspfade. Dies bedeutet, dass die Funktionsweise eines Unternehmens besser analysiert und gesteuert werden kann, sodass die Prozessentwicklung und -optimierung zum Wegweiser von Unternehmen wird.

Der erste Schritt zur kontinuierlichen Verbesserung besteht darin, die besten Prozesse zu ermitteln, die gemeinsam in einem Unternehmen genutzt werden können, oder die Engpässe und Ineffizienzen zu ermitteln, die sich negativ auf Ihr Unternehmensergebnis auswirken.

Neue (Prozess-) Landschaften entdecken

Im Wesentlichen ist Process Mining der nächste Baustein für den Aufbau eines effizienten Prozessmanagements sowie für Prozessoptimierungsprojekte, die Mehrwert schaffen. Es kombiniert auf innovative Weise bewährte Methoden aus Prozessmodellierung und Business Intelligence. Process Mining verbessert die Effizienz und reduziert Risiken, sodass Sie von einem signifikant höheren Mehrwert profitieren können.

Was Process Mining für Initiativen zur digitalen Transformation jedoch noch spannender macht, ist die Möglichkeit, durch unentdeckte Bereiche der Prozesslandschaft zu navigieren. Auf diese Weise können Sie den Prozesswildwuchs reduzieren und genau die Prozesse und Zusammenhänge untersuchen, die bisher auf der Strecke geblieben sind. Hierzu zählen beispielsweise unterschiedliche Abläufe, Extremfälle, Ineffizienzen, Schwachstellen und ähnliches. In der Tat müssen im Rahmen von Initiativen zur Prozessoptimierung und -transformation genau diese Prozessarten am häufigsten ermittelt und analysiert werden. Denn am Ende ist ein Unternehmen nur so stark wie sein schwächster Prozess.

Nur, wenn wir Prozesse über ihre Grenzen hinweg genau analysieren, können wir Engpässe und Schwachstellen aufdecken und die Gründe hierfür verstehen. Ist das Problem beispielsweise ein Mitarbeiter, der Standort oder der Prozess selbst? Oder sind Prozesse immer durch den geschäftlichen Kontext gerechtfertigt  – sollten Fertigungsmaschinen ununterbrochen auch ohne Auftrag anlaufen oder sollten Mitarbeiter die Arbeitsabläufe diktieren?

Versteckter Mehrwert: Verbessern Sie Ihr Kundenerlebnis

Denken Sie daran, dass nicht nur das Datenvolumen wichtig ist, sondern auch, wie Unternehmen diese Daten nutzen. Unternehmen müssen die gewonnenen Informationen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einsetzen, z. B. mithilfe von Customer Journey Mapping (CJM), um die tägliche Entscheidungsfindung zu optimieren und um kontinuierlich Innovationen zu entwickeln. Damit Unternehmen in der Digital Economy von heute wettbewerbsfähig bleiben und gleichzeitig den zukünftigen Erfolg sicherstellen können, müssen sie Prozesse effektiv nutzen und steuern. Jetzt! Zum Beispiel:

  • Sie sorgen für mehr Transparenz und Sichtbarkeit Ihrer operativen Abläufe, überwinden Abteilungssilos und fördern die Kommunikation und Zusammenarbeit.
  • Sie standardisieren bestimmte Aktivitäten in Ihrer Organisation, sodass alle Mitarbeiter/innen sich an verbindliche Abläufe halten und Verantwortlichkeiten wirklich geklärt sind.
  • Sie bringen das ganze Team an einen Tisch und bieten Ihrem Team die Möglichkeit, Teilaufgaben zu automatisieren.

Unternehmen, die der technologischen Entwicklung immer einen Schritt voraus sind, können agile Abläufe aufbauen, um unterschiedliche und anspruchsvollere Kundenerwartungen zu erfüllen. Zugleich können sie die Effizienz der operativen Lieferkette durch bessere Strategien für die Zusammenarbeit und Einbeziehung der Lieferanten gewährleisten.


Prozesse für das neue digitale Transformationszeitalter (DTx)

Ob Ihr Unternehmen bereit ist oder nicht, das digitale Transformationszeitalter ist da und die Konvergenz von Mobilität und Cloud-Speicher hat zu einer wahren Explosion an digitalen Daten geführt. Benutzer haben jederzeit, überall und auf unzähligen Geräten Online-Zugriff und generieren jede Minute Unmengen an Informationen. Einer der führenden IT-Marktanalysten, International Data Corporation (IDC), prognostiziert, dass die Welt bis 2025 rund 160 Billionen Gigabyte an Daten erzeugen wird!

Um mit der verbesserten digitalen Kohärenz Schritt zu halten, können Experten für Digitale Transformation und Excellence mithilfe von Process-Mining-Daten faktenbasierte Entscheidungen treffen und schnell auf Veränderungen reagieren. Hierzu zählen eine leichtere Integration transformativer digitaler Technologien, bessere operative Agilität und Flexibilität, optimierte Unternehmensführung und -kultur sowie die Mitarbeiterförderung. Solch ein selbsttragender Ansatz führt zu nachhaltigen Ergebnissen und schafft eine Prozesskultur innerhalb des gesamten Unternehmens.

Aufbau einer Prozesskultur in Ihrem Unternehmen

Process Mining bietet weit mehr als Erkennen, Visualisieren, Analysieren: Anhand Ihrer vorhandenen Daten können Sie die Ausführung von Prozessen automatisch in Echtzeit überwachen. Diese einfache Bewertung per Mausklick ermöglicht ein sofortiges Verständnis komplexer Prozesse. Innerhalb von Transformationsprojekten, die aufgrund ihrer Natur tiefgreifende Änderungen in geschäftlichen und organisatorischen Aktivitäten, Prozessen, Kompetenzen und Modellen erfordern, liefert Process Mining die visuelle Übersicht und ermöglicht sofortige Maßnahmen.

Mit diesen Einsichten gewinnen Sie wertvolle Gesichtspunkte zu Fragen wie:

  • Wie können Sie digitale Datenspuren nutzen, um fundiertere Entscheidungen auf Ihrem Weg der Prozessverbesserung zu treffen?
  • Wie kann die Prozessleistung überwacht und der Soll- mit dem Ist-Zustand verglichen werden?
  • Wie können überflüssige Prozesse beseitigt werden, während die Prozesse erhalten bleiben, die einen echten Mehrwert bieten?

Die Zukunft des Prozesses verstehen

Je weiter die Globalisierung voranschreitet, desto mehr ist von Führungskräften die Bereitschaft gefordert, Prozesse ganzheitlich zu verstehen und sich neuen Denkweisen zu öffnen. Eine Investition in Systeme, Verfahren, Menschen und Technologien wird nur dann erfolgreich sein, wenn es eine progressive Führung und die Offenheit für Veränderungen gibt. 

Process Mining zeichnet sich nicht nur durch umfassende Vorteile aus, sondern auch durch komplexe Möglichkeiten. Der Zugriff auf Prozesse kann jedoch einfach sein. Das Verständnis und die Anpassung an sich schnell ändernde Umstände muss über einmalige, kopflastige Prozesskorrekturen hinausgehen. Stattdessen müssen kontinuierlich Verbesserung stattfinden. Dies bedeutet jedoch auch, dass sich die DNA eines Unternehmens ständig verändert, um für neue Herausforderungen gewappnet zu sein. Ein Entwicklungsprozess, so revolutionär, dynamisch und kontinuierlich wie die konstante Veränderung des Geschäfts … und des Lebens selbst.

Starten Sie Ihre eigene Schatzsuche!

Schöpfen Sie mit Signavio Process Intelligence das Potenzial von Process Mining voll aus und erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen den versteckten Mehrwert von Prozessen für sich nutzen, neue Ideen generieren und Zeit und Geld sparen kann. 

Body and Soul: Software-Roboter und datenbasierte Prozessauswertung

Software-Roboter liegen im Trend. Immer mehr Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen setzen auf Robotic Process Automation (RPA), um zeitintensive manuelle Tätigkeiten zu automatisieren, effizienter zu gestalten und von den Schultern ihrer Belegschaft zu nehmen.

Doch so vielversprechend diese Ambitionen auch klingen: Noch heute scheitern viele RPA-Projekte an der Vorbereitung. Ein Prozessschritt lässt sich schnell automatisieren, doch wurde der Prozess vorher nicht optimiert, resultiert dies oft in hohen Kosten und frustrierten Mitarbeitern. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie eine RPA-Initiative richtig angehen, ihren Erfolg messen und langfristige Erfolge erzielen. Lernen Sie, wie Sie Process Mining gewinnbringend einsetzen, um RPA vorzubereiten. Anhand eines Service-Prozesses zeigen wir auf, warum eine Prozessoptimierung das entscheidende Erfolgskriterium für Ihre RPA-Initiative ist.

1.       Die Digitalisierung der Unternehmen: RPA und Process Mining gehen Hand in Hand

Process Mining und Robotic Process Automation (RPA) zählen zu den wichtigsten Werkzeugen für Unternehmen, die auf Digitalisierung setzen, so eine Befragung des deutschen Wirtschaftsmagazins „Computerwoche“ (2019).

Rund die Hälfte der deutschen Unternehmen hat bereits mit der Analyse von Geschäftsprozessen begonnen, während 25% der Unternehmen dem Thema RPA einen hohen Stellenwert beimessen. Innovative Unternehmen verknüpfen beide Methoden miteinander: Sie setzen Software-Roboter als leistungsstarke Automatisierungstechnologie ein; die Richtung gibt die datengestützte Prozessauswertung an.

2.       Anwendungsfall: Wie ein Service-Prozess optimiert und automatisiert wird

Unternehmen aller Branchen stehen vor der Herausforderung, ihre Prozesse zu digitalisieren und effizienter zu gestalten. Signavio unterstützt mehr als 1.000 Organisationen aller Größen und Branchen bei diesem Ziel. Die cloudbasierte Software-Lösung ermöglicht Prozessverantwortlichen und Führungskräften, ihre Prozesse zu verstehen, zu analysieren und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. 

Wie sich die Prozessoptimierung gestaltet, wird im Folgenden an einem Anwendungsbeispiel gezeigt: Ein Unternehmen der Telekommunikationsindustrie verfügt über zahlreiche Service-Prozesse, darunter auch die Problembehebung im Falle einer gestörten Internetverbindung. Der Prozess gestaltet sich wie folgt:

Sobald sich ein Kunde über eine gestörte Internetverbindung beschwert, wird im Unternehmen ein Service-Prozess ausgelöst. Dieser Prozess besteht aus verschiedenen Teilschritten: Ist das Problem nach mehreren Schritten der internen Prüfung nicht behoben, ist ein Vor-Ort-Besuch eines Service-Mitarbeiters beim Kunden vorgesehen.

Dieser Service-Prozess führte im Unternehmensalltag des Telekommunikationsanbieters in der Vergangenheit regelmäßig zu internen Diskussionen. Die Prozessverantwortlichen äußerten die Vermutung, dass der Service zu viel Zeit benötige und intern hohe Kosten verursache. Im Rahmen einer Prozessinitiative wollten sie dieser Vermutung nachgehen und neue Möglichkeiten der Prozessoptimierung erarbeiten. Die folgenden Fragen waren dabei relevant:

  • Wie identifizieren wir den aktuellen Ist-Zustand des Prozesses?
  • Auf welchem Wege stoßen wir Verbesserungen an?
  • Wo lassen sich Service-Roboter einsetzen, um den Arbeitsalltag des Teams zu erleichtern?

Signavios Technologie bot den Prozessverantwortlichen die Möglichkeit, den kritischen Serviceprozess datenbasiert auszuwerten, zu optimieren und die Automatisierung von Teilschritten durch den Einsatz von Software-Robotern vorzubereiten. Im Kontext dieses Fallbeispiels erhalten Sie im Folgenden einen Einblick in die innovative SaaS-Lösung. 

2.1   Den Service-Prozess im Kontext der Customer Journey verstehen: Operative Abläufe und die Customer Experience visualisieren

Die Bearbeitung einer Kundenanfrage ist nur einer von Hunderten oder sogar Tausenden alltäglichen Prozessen in einer Organisation. Die Signavio Business Transformation Suite ermöglicht Unternehmen aller Branchen, die gesamte Prozesslandschaft zu betrachten und konstant weiterzuentwickeln.

Anhand der unterschiedlichen Komponenten dieser Technologie erarbeiteten die Prozessverantwortlichen des Telekommunikationsunternehmens eine 360°-Grad-Sicht auf alltägliche operative Abläufe:

  • Modellierung, Dokumentation und Visualisierung von Geschäftsprozessen im Kontext der Customer Journey (Signavio Process Manager) 
  • Automatisierung von Prozessschritten (Signavio Workflow Accelerator)
  • Datengestützte Auswertung von Prozessen (Signavio Process Intelligence)
  • Teamübergreifende Prozesssicht entlang der gesamten Value Chain (Signavio Collaboration Hub)

Die Mitarbeiter des Telekommunikationsunternehmens sehen im Signavio Collaboration Hub die gesamte Wertschöpfungskette ihres Unternehmens mitsamt allen Management-, Kern- und Serviceprozessen. Mit Blick auf die Prozesslandkarte navigieren sie die Ansicht auf den jeweils gesuchten Prozess: In unserem Beispiel besteht der Prozess in der Prüfung der Internetverbindung über das Glasfaserkabel.

Im Signavio Process Manager kann dieser Prozess entlang der gesamten Customer Journey eingesehen werden: Eine Persona symbolisiert den Kunden mit dem Problem der gestörten Internetverbindung. So wird seine gesamte Reise entlang unterschiedlicher Prozessschritte bis zur Lösung des Problems visualisiert.


Ein weiterer Klick auf den jeweiligen Prozessschritt führt zum hinterlegten Prozessmodell: Dort sind alle operativen Abläufe hinterlegt, die zur Lösung des Problems beitragen. Durch die integrierte Möglichkeit der Prozesssimulation gelingt es, den Prozess anhand verschiedener Datensätze zu prüfen und die Kosten, Durchlaufzeiten und Bottlenecks im Voraus zu berechnen. Dies ist bereits ein guter erster Schritt, um herauszufinden, wie effizient ein Prozess tatsächlich verläuft. Doch um die Ursachen der bestehenden Probleme zu ergründen, bedarf es einer datengestützten Methode der Prozessauswertung.

2.2   Von der datenbasierten Auswertung zur Prozessverbesserung: Process Mining

Die Methode des Process Minings ermöglicht Prozessverantwortlichen einen akkuraten Einblick in alltägliche operative Abläufe: Anhand datenbasierter Auswertungen gelingt es, Schwachstellen in Geschäftsprozessen sowie Optimierungspotenziale zu erkennen und herauszufinden, welche Prozesse sich tatsächlich für die Automatisierung eignen.

In unserem Beispiel wenden die Prozessverantwortlichen des Telekommunikationsunternehmens Process Mining an, um herauszufinden, an welchen Stellen der Prozess der gestörten Internetverbindung dysfunktional ist. Sie möchten herausfinden, ob sich Teilschritte durch den Einsatz von Software-Robotern automatisieren lassen.

Dafür nutzen die Prozessverantwortlichen Process Intelligence, das Analysemodul der Signavio Business Transformation Suite. In einer sogenannten Investigation erhalten sie einen detaillierten Einblick in den kritischen Prozess und können die Erfolgskennzahlen anhand unterschiedlicher Faktoren auswerten: Performance, Time, Occurrence, Variants, Loops usw.

So sehen sie beispielsweise, welche Prozessvarianten im Unternehmensalltag auftreten und auf welche Ursachen sie zurückzuführen sind. Sie greifen auf die Daten aus den ERP-Systemen der Organisation zu, um beispielsweise die Durchlaufzeiten des Prozesses zu bestimmen. Dabei sehen die Prozessverantwortlichen den tatsächlichen Ablauf eines Prozesses – und finden heraus, ob er wirklich funktioniert, wie gewünscht.

In unserem Beispiel zeigt die Datenauswertung etwa: Der Service-Prozess tritt in mehr als 240 Varianten auf – und weicht im Unternehmensalltag somit deutlich von seinem modellierten Idealzustand ab.

In der Signavio Business Transformation Suite können die erhobenen transaktionalen Daten als Overlay direkt auf das Prozessmodell gelegt werden, um die realen Zeiten für einzelne Prozessschritte anzuzeigen. Diese Visualisierung zeigt auf: Obwohl zunächst eine interne Prüfung der Störung vorgesehen ist, wird dieser Schritt im Unternehmensalltag häufig übersprungen: Dies führt dazu, dass zumeist sofort ein Außendienst-Mitarbeiter zu den Kunden fährt und eine Vor-Ort-Analyse durchführt. Dieser Schritt erweist sich häufig als unnötig und verursacht somit regelmäßig Kosten und Prozessverzögerungen.

Mit Blick auf die Ergebnisse der Datenanalyse schlussfolgern die Prozessverantwortlichen, dass Teilschritte der internen Prüfung durch Software-Roboter automatisiert werden können.

2.3   Soul meets Body: Die RPA-Implementierung planen         

Die operativen Daten aus den ERP-Systemen des Unternehmens wurden mit der Prozessdokumentation zusammengebracht. Auf diesem Wege konnte das Telekommunikationsunternehmen wertvolle Erkenntnisse zur Prozessoptimierung gewinnen und herausfinden, an welchen Stellen sich die Automatisierung durch Robotic Process Automation als sinnvoll erweist. Im Collaboration Hub kann nun die RPA-Implementierung geplant und das hinterlegte Prozessmodell angepasst werden:

Im geänderten Prozessmodell ist nun zu sehen: Prozessschritte wie „Netzwerkverbindung prüfen“ werden nicht mehr manuell durchgeführt. Ein Software-Roboter wurde so programmiert, dass er die Aktivität automatisiert anhand von vorgegebenen Eingabeinformationen übernehmen kann. Um zu prüfen, ob die Automatisierung dieser und weiterer Teilschritte sinnvoll ist, kann eine Simulation im Signavio Process Manager gestartet werden und als Testlauf mit den Daten aus Process Intelligence durchgeführt werden. So werden diese Fragen beantwortet:

  • Ist die Automatisierung sinnvoll?
  • Wie verändern Software-Roboter die Performance?
  • Wie hoch sind die Kosten, Durchlaufzeiten und der Ressourcenbedarf?
  • Erhöht sich der Return on Investment? 

3.       Signavio bringt die Prozessdokumentation mit den operativen Daten zusammen

Mit der Signavio Business Transformation Suite ist es dem Telekommunikationsunternehmen gelungen, den Prozess der gestörten Internetverbindung zu analysieren, zu optimieren und durch den Einsatz externer Software-Roboter zu automatisieren. Im Rahmen der Auswertung wurden zudem weitere Aktivitäten gefunden, die perspektivisch von Software-Robotern übernommen werden können: zum Beispiel ein Funktions-Check der Devices oder einzelne Kommunikationsaufgaben wie Bestätigungen. Somit ist der Prozess digitaler und effizienter geworden.

Das Besondere an diesem Anwendungsfall: Erst durch die Visualisierung des Prozesses in der Customer Journey und die folgende Auswertung der ERP-Daten konnte das bestehende Problem identifiziert und eine Lösung gefunden werden. Daher erwies sich der Einsatz der RPA-Technologie erst nach der Untersuchung des Ist-Zustandes als wirklich sinnvoll.

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