Process Mining für Einsteiger: Aus Daten werden Insights

Was ist Process Mining?

Process Mining ist wie ein Röntgenbild für deine Geschäftsprozesse – du erkennst, was wirklich im Hintergrund abläuft. Statt nach Gold oder Kohle zu graben, analysiert Process Mining deine IT-Daten. Die Software liest die digitalen Spuren in deinen IT-Systemen aus (Logs: wer, was, wann gemacht hat) und setzt daraus die echten Prozessabläufe zusammen. So bekommst du einen objektiven, datenbasierten Einblick, wie die Arbeit tatsächlich erledigt wird – oft ganz anders als in den hübschen Flowcharts, die im Schrank verstauben. Manche nennen es ein “MRI” deiner Prozesse: Du erkennst, wie Prozesse wirklich ablaufen – nicht, wie du es nur vermutest. Kurz gesagt: Process Mining analysiert IT-Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und versteckte Probleme aufzudecken.

Stell dir vor, du hast einen Prozess zur Bearbeitung von Kundenaufträgen: Jeder Schritt – wie Auftragseingang, Freigabe oder Versand – hinterlässt Spuren im System. Process Mining verbindet diese Spuren, sodass die echte Reise jedes Auftrags aufgedeckt wird. Statt auf Interviews oder Annahmen zu bauen, erhältst du ein datenbasiertes Bild des Ablaufs. Es ist, als könntest du die Videoaufzeichnung deines Workflows ansehen – du siehst jede Wendung, Schleife, Umleitung und Abkürzung.

Für Einsteiger: Stell dir vor, dein Geschäftsprozess ist ein Wanderweg. Process Mining zeichnet den tatsächlichen Pfad basierend auf Fußspuren in der MAP nach, nicht den perfekten Weg aus dem Prospekt. Und ja, manchmal sieht dieser Weg mehr wie eine unordentliche Kurve als eine gerade Linie aus (dazu später mehr!).

(P.S. Keine Sorge – weder Geologie noch Spitzhacken nötig, das “Mining” ist komplett digital.)

Wie Process Mining funktioniert

Wie arbeitet dieser digitale Prozess-Detektiv? Grundlage sind Ihre vorhandenen IT-Daten. Die meisten Unternehmen nutzen ERP, CRM, Helpdesk-Software etc., die jede Transaktion bzw. jedes Event protokollieren. Diese Logs enthalten meist drei Schlüsselinformationen: eine Case ID (z.B. Auftragsnummer oder Ticketnummer, um Events zuzuordnen), einen Timestamp (wann der jeweilige Schritt ausgeführt wurde) und einen Activity name (welche Tätigkeit vorgenommen wurde – z. B. „Order Pizza“). Das Process Mining-Tool wertet diese Event Logs aus und ordnet jedem Case die einzelnen Schritte in der exakten Reihenfolge zu. Werden alle Cases verbunden, entsteht eine visuelle Map Ihres Prozesses – mit allen möglichen Varianten und Abläufen.

Im Kern funktioniert Process Mining in mehreren Hauptphasen: Erst werden Rohdaten zu Events aus Ihren Systemen extrahiert. Anschließend wird daraus der tatsächliche Prozessflow rekonstruiert und alle Pfade sowie Varianten sichtbar gemacht. Die ermittelten Abläufe lassen sich dann mit dem Soll-Prozess vergleichen, um Abweichungen und Verbesserungen zu erkennen. Abschließend erhalten Sie umsetzbare Insights und können Ihre Performance laufend überwachen, um Ihre Prozesse effizient zu halten.

Die 5 Schritte des Process Mining

Data Extraction

Zuerst werden Ihre Event-Daten gesammelt – zum Beispiel alle Schritte der letzten 6 Monate im Order-to-Cash-Prozess, extrahiert aus ERP und CRM.

Process Discovery

Danach zeigt die Software automatisch den Ist-Prozess, indem sie Events nach Case ID und Zeit verbindet. So entsteht ein Flowchart des realen Workflows.

Conformance Check

Haben Sie ein BPMN 2.0 Modell, vergleicht das Tool den erfassten Prozess mit dem Soll-Prozess.

Insights & Optimization

Das Tool zeigt Engpässe, Rework-Schleifen oder Ineffizienzen im Ablauf auf.

Monitoring

Process Mining ist kein Einmal-Projekt. Prozesse können laufend überwacht und analysiert werden.

Beispiel: Nach Process Mining für Ihren Beispiel-Order-Prozess erhalten Sie ein Diagramm mit allen Wegen, die Bestellungen vom Start bis zur Auslieferung nehmen. Manche laufen über den “Happy Path” (direkt von Bestellung zu Freigabe und Versand ohne Umwege), viele andere durch Re-Approval-Schleifen, Ping-Pong zwischen Abteilungen oder bleiben wartend in Queues. Das wird schnell komplex – man spricht dann von einem Spaghetti Diagramm. Das Entscheidende: Sie sehen jetzt, dass z. B. 60 % der Orders einen Rework-Schritt durchlaufen oder eine Freigabe-Station der Engpass ist. Mit diesen Fakten können Sie gezielt optimieren.

Es wirkt wie Magie!

Verwandle Transaction Data in ein lebendiges Flowchart und erkenne, wo alles reibungslos läuft und wo es hakt.

Process Mining nutzt die digitalen „Fußspuren“ deiner Prozesse und baut daraus ein interaktives Modell.

Die Magie besteht darin, verborgene Wahrheiten in großen Datenmengen sichtbar zu machen – das bringt dir das echte „Aha!” in der Prozessoptimierung.

Und nein, das ist keine schwarze Magie oder „High-End KI“ (wie manche behaupten) – sondern einfach smarte Algorithmen wie der HeuristicsMiner. Trotzdem fühlt es sich magisch an, wenn du die Ergebnisse siehst!

Warum Prozess Mining wichtig ist

Warum ist Process Mining überhaupt relevant für dich? Im Business zählt Wissen als Macht – und Process Mining verschafft dir Einblicke in deine Abläufe, die du vorher nicht hattest. Hier die wichtigsten Vorteile, warum Process Mining Unternehmen wirklich weiterbringt:

Transparenz & Einblick:

Kennst du das Gefühl, dass im Workflow deines Bereichs irgendetwas nicht rundläuft, du aber nicht genau weißt, wo? Process Mining bringt Licht ins Dunkel. Es zeigt den wahren Prozess – schwarz auf weiß – und offenbart, wo es gut läuft und wo es hakt. Kein Rätselraten oder „Ich denke, so läuft’s ab“ – hier gibt es klare Fakten. Transparenz ist der erste Schritt zur Verbesserung.

Effizienz steigern:

Mit dem Überblick findest du Engpässe, doppelte Arbeit oder unnötige Schritte schnell. Vielleicht bleiben Rechnungen tagelang bei der Freigabe stecken oder Kunden melden sich zweimal beim Support, weil Infos fehlen. Mit solchen Erkenntnissen optimierst du Abläufe – Zykluszeiten werden kürzer, die Produktivität steigt. Viele Unternehmen sparen so 30–50 % Prozesszeit und vermeiden Verzögerungen. Schnellere Prozesse bedeuten zufriedenere Kunden und weniger Stress fürs Team.

Kosten senken:

Zeit ist Geld – deshalb führen bessere Abläufe oft zu weniger Überstunden und Nachbesserungen, schonen also das Budget. Manche Firmen sparen Millionen, indem sie Prozesse mit hohem Volumen wie Order Management oder Einkauf optimieren. Wer rechtzeitig Engpässe behebt oder vermeidet, muss später weniger für größere Probleme zahlen.

Höhere Compliance & Qualität:

Process Mining wirkt wie ein Compliance-Prüfer, indem es zeigt, wenn notwendige Schritte fehlen oder in falscher Reihenfolge laufen. Für regulierte Branchen wie Finance oder Healthcare enorm wichtig – wie ein Wächter, der Regelverstöße früh erkennt. Das schützt vor Bußgeldern und Qualitätsproblemen. Zudem lassen sich Best Practices leichter erkennen und Fehler minimieren – die Qualität steigt insgesamt.

Bessere Customer Experience:

Wenn Prozesse rundlaufen, merken das deine Kunden: Pünktliche Lieferungen, keine Wartezeiten, weniger Fehler – das sorgt für mehr Zufriedenheit. Process Mining spürt die Stolpersteine auf, die das Kundenerlebnis trüben. Wird zum Beispiel ein Approval-Schritt automatisiert statt manuell genehmigt, läuft alles schneller. Ergebnis: Ein reibungsloser, zuverlässiger Service, der Kunden überzeugt.

Data-Driven Culture:

Mit Process Mining wird datenbasiertes Entscheiden anstelle von Bauchgefühl zur Norm. IT und Business schauen gemeinsam auf dieselben Fakten. Daraus wächst eine Kultur, in der gefragt wird: „Was sagen die Daten?“ bevor gehandelt wird. Verbesserungen sind dadurch nachvollziehbar messbar – für einen echten Vorteil im Wettbewerb. So funktioniert Prozessoptimierung heute.

The Good, the Bad, and the Ugly

Sprechen wir offen über Process Mining – die wichtigsten Vorteile, Herausforderungen und mögliche Stolperfallen. Es ist ein bisschen wie im Western-Klassiker:

• The Good: spannende Stärken von Process Mining
• The Bad: Grenzen und wo man aufpassen muss
• The Ugly: hier können Fehler passieren, wenn man nicht aufmerksam ist.

Hier gibt’s die Details auf einen Blick. :

The Good

Process Mining schafft echte Vorteile. Es ist objektiv – du bekommst die tatsächlichen Fakten deiner Prozesse, nicht bloß Meinungen oder veraltete Doku. So erkennst du Probleme schneller und genauer. Es ist zudem sehr schnell – Analysen, die früher wochenlang Interviews und Handarbeit brauchten, laufen in Minuten, sobald die Daten vorliegen. Du findest Quick Wins (z. B. eine Änderung, mit der ein Task automatisch läuft) und überzeugst alle mit datenbasierten Visuals.

Noch ein Plus: Sehr vielseitig einsetzbar – überall, wo strukturierte Prozessdaten vorhanden sind (Sales, Finance, IT, Customer Service usw.). Mehr Beispiele findest du im Use Case Bereich, mit weiteren Details. Neben der Prozessvisualisierung kommen Dashboards und Interfaces dazu, damit alle Business User – nicht nur Data Scientists – daraus profitieren. Kurz: Bessere Transparenz, höhere Effizienz, stärkere Kontrolle.

The Bad

Natürlich ist nicht alles eitel Sonnenschein. Beim Process Mining gibt es einige Einschränkungen und Herausforderungen, die du kennen solltest. Data dependency ist ein großes Thema – die Analyse ist nur so gut wie deine Daten. Wenn in deinen IT-Systemen Schritte fehlen oder Daten unvollständig oder unübersichtlich sind, bekommst du ein falsches Bild. (Garbage in, garbage out – das gilt immer noch! Datenaufbereitung und Bereinigung erfordern oft viel Aufwand.) Außerdem löst Process Mining keine Probleme automatisch – es zeigt dir, wo die Schwachstellen liegen, aber du musst sie selbst beheben. Sieh es als Diagnosetool, nicht als Zauberlösung.

Eine weitere Herausforderung: Komplexität der Interpretation. Ein Process MAP mit vielen Schleifen und Abzweigungen kann schnell unübersichtlich werden. Hier brauchst du Erfahrung und oft auch Unterstützung durch Prozess-Experten, um sinnvolle Maßnahmen zu finden. Hinzu kommt der Kostenfaktor – manche führende Process Mining Software ist teuer in der Lizenzierung und erfordert am Anfang viel IT-Unterstützung.

Warum wir ProcessMind entwickelt haben, ist einfach: Der Markt machte Process Mining oft viel zu komplex, teuer und schwer einzuführen. Wir haben etwas geschaffen, das jahrelange Erfahrung nutzerfreundlich als Self-Service Lösung bündelt – ohne die üblichen IT-Probleme. Und ja, bezahlbar ist es auch.

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

Schließlich: Es wird nie alles abgedeckt – rein manuelle Schritte oder nicht dokumentierte Gespräche erscheinen nicht in der Analyse. Process Mining ersetzt daher nie das komplette Wissen deiner Mitarbeitenden. Diese „negativen“ Aspekte nehmen den Mehrwert nicht – sie zeigen nur: Process Mining ist kein Zauberknopf. Noch ein Grund, ProcessMind zu testen: Mit unserem Process Designer kannst du manuelle Schritte direkt ergänzen und in die Analyse aufnehmen.

The Ugly

Kommen wir zu den Fallstricken – der „uns schönen“ Seite, wenn Process Mining falsch genutzt wird. Ein großes Risiko: Daten werden falsch interpretiert und falsche Schlüsse gezogen. Wer die Erkenntnisse nicht mit Prozess-Kennern abstimmt, löst womöglich das falsche Problem oder verschlimmert es sogar.

Process Mining ist kein Allheilmittel… es ist ein Discovery Tool, ähnlich wie Röntgen oder Ultraschall. Anders gesagt: Es löst Abweichungen nicht von selbst und ersetzt nicht den gesunden Menschenverstand. Ohne gutes Change Management und konsequente Umsetzung bleiben die besten Erkenntnisse wirkungslos.

Eine weitere Gefahr: Process Mining als Kontrollwerkzeug gegen Mitarbeitende zu missbrauchen – z. B. indem auf Einzelne wegen langsamer Fälle gezeigt wird. Das ist ein absolutes No-Go, denn es schafft Angst und Widerstand. Transparenz soll Prozesse verbessern, nicht Menschen bloßstellen. Wenn das Team sich wie unter Überwachung fühlt, leidet die Akzeptanz, und das Vorhaben kann scheitern. Genauso problematisch: Planlos in Daten zu tauchen und den Überblick in „Spaghetti-Diagrammen“ zu verlieren. Wer keine klaren Ziele setzt, sorgt für Verwirrung. Und Process Mining löst nicht auf magische Weise alle Probleme.

How (Not) to Use Process Mining

Wie bei jedem starken Tool kann auch Process Mining optimal oder falsch genutzt werden. Damit Sie auf dem richtigen Weg bleiben, finden Sie hier typische „No-Gos“ (und was Sie stattdessen tun sollten) beim Einsatz von Process Mining in Ihrer Organisation:

Starte nicht ohne klares Ziel.

Behandle Process Mining nicht wie eine Schatzsuche („Mal sehen, was wir finden!“) – du verlierst dich sonst schnell in der Analyse. Lege von Anfang an eine klare Frage oder ein konkretes Ziel fest, zum Beispiel: „Warum dauern unsere Rechnungsfreigaben länger als 10 Tage?“ oder „Können wir die Zeit fürs Kunden-Onboarding um 20 % verkürzen?“. Ein klarer Fokus steuert deine Analyse und hält das Projekt überschaubar.

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Glaube nicht an Zauber-Lösungen.

Ein teures Process Mining Tool löst deine Prozessprobleme nicht von selbst. Es ist ein Diagnosetool, keine One-Click-Lösung. Du musst bereit sein, in die Ergebnisse einzutauchen, mit dem Team zu diskutieren und aktiv Veränderungen umzusetzen. Die Software kann dir zeigen, wo Freigaben lange dauern – die Freigabe zu verbessern, ist deine Aufgabe. Sieh es wie ein Navi: Es zeigt dir den besten Weg, fahren musst du selbst.

Arbeite nicht im Silo.

Process Mining wirkt sehr datenorientiert, aber der Kontext zählt. Als Analyst solltest du nicht allein Zahlen auswerten und das Ergebnis einfach weitergeben. Arbeite im Team – sprich mit Leuten, die die Prozesse täglich leben. Sie wissen, warum es Abweichungen gibt (oft steckt eine berechtigte Business-Logik dahinter). Binde auch die IT für Datenzugang und Prüfungen ein. Process Mining bringt am meisten im Zusammenspiel: Daten + Prozesswissen.

Vernachlässige nicht den Faktor Mensch.

Process Mining dient nicht dazu, Einzelne zu erwischen, sondern den gesamten Prozessfluss zu verbessern. Stelle sicher, dass das alle verstehen. Beziehe Prozessverantwortliche und Mitarbeitende frühzeitig ein und präsentiere das Vorhaben positiv (z.B. „Wir suchen Chancen zur Verbesserung, nicht zur Bewertung von Leistungen.“). Wenn sich herausstellt, dass Aufgaben länger dauern, sprich gemeinsam über mögliche Ursachen – vielleicht erledigt die Person viele andere Aufgaben oder das System ist langsam. Nutze Transparenz zur Prozessverbesserung, nicht zum Anprangern.

Verwende keine schlechten Daten.

Kennst du den Spruch „Garbage in, garbage out“? Wenn du fehlerhafte data für Process Mining verwendest, erhältst du schlechte Insights. Starte erst mit dem Mining, wenn du die data im Griff hast – fehlende timestamps, uneinheitliche Case-IDs oder doppelte Datensätze verfälschen das Ergebnis. Investiere Zeit in die Datenaufbereitung: Logs säubern, Datenquellen abgleichen und genau wissen, was die data aussagt. Das zahlt sich mit deutlich besseren Resultaten aus.

How to Get Started

Ready to take the plunge into process mining? Awesome! Getting started may sound daunting, but it doesn’t have to be. Here’s a beginner-friendly roadmap to adopting process mining in your organization:

Educate and Align

Start by getting the basics down (hey, you’re already doing that by reading this guide!). Make sure key stakeholders understand what process mining is and what it can do.

Share some examples or case studies to get everyone on the same page. It helps to have a small core team or a champion who’s excited about the idea. This could be someone from the process improvement team, an IT analyst, or a business manager who’s keen on fixing a certain pain point.

Build a little buzz: “We have this cool new way to look at our process data – let’s try it!” A touch of enthusiasm goes a long way.

Select a Process (Start Small)

Don’t boil the ocean on Day 1. Pick one process that is important yet manageable as your pilot. Good candidates are those that have known issues or inefficiencies, and have data readily available. For instance, maybe your invoice approval process has complaints about delays, or your customer support ticket process is a bit of a black box. Ensure the process is significant enough to matter, but not so massive that you’ll be overwhelmed analyzing it.

Also, limit the scope: maybe one business unit or product line, not the entire global operation at first. Starting with a well-chosen, contained pilot helps you demonstrate value quickly. It’s like dipping a toe in the water before diving in.

Gather and Prepare Data

Once you’ve got your target process, round up the data for that process. This likely means working with IT to extract event logs from the relevant systems. For example, if you’re analyzing an order-to-cash process, you might pull order events from your ERP, payment events from your finance system, and so on. Don’t be intimidated – many modern process mining tools have connectors or guides for common systems.

After extraction, prep that data: clean up any obvious errors, unify date formats, check that each event has a case ID, etc. Data preparation is arguably the most tedious step, but it’s crucial. (Pro tip: start with a smaller data sample for initial runs – like one month of data – to make sure everything looks right, then scale up.)

If your data isn’t perfect, that’s okay; just get it to a reasonable shape. Remember, you can’t analyze what you can’t trust, so this step sets the foundation.

Choose a Tool and Dive In

Now for the fun part: analyzing your data with process mining software. There are many tools—ranging from open-source to enterprise-grade. Choose one that suits your needs and experience. If you’re just getting started, try a user-friendly tool with a free trial or community edition. (Some cloud-based options let you upload an Excel event log and start right away.)

Load your data and let the software generate a process model—usually an interactive flowchart. This is your moment of truth. Explore the model: check the main flow, branches, time spent, and how many cases follow each path. Use filters or sliders to focus on specific variants (e.g., only orders that took >30 days).

Your goal is to spot bottlenecks or patterns. Maybe 30% of orders go through 3 extra approval steps, causing delays. Or Team A finishes faster than Team B—why? Take notes. Most tools let you export diagrams or screenshots, which will be useful later.

Interpret and Plan Improvements

Data in hand, gather the team to discuss what you found. This should include the people who know the process well (managers, front-line staff, etc.) along with your analysts. Validate the findings: “We see a lot of loops back to ‘data correction’ step – oh yes,” a team member says, “that’s because if the form is filled incorrectly, we send it back.”

Understanding why the process flows as it does is key to planning fixes. Brainstorm solutions for the biggest issues. Maybe you decide, “What if we added a checklist to reduce those form errors up front?” or “Maybe Manager approval could be bypassed for low-value orders to save time.” Prioritize a few improvements that could have the most impact. Also, define some metrics – e.g. “reduce average cycle time by 20%” – so you know what success looks like. Essentially, you’re turning insight into action plans. (It’s a good idea to document this – those before/after comparisons will be satisfying later!)

Implement, Measure, and Scale

Now, go ahead and make those changes in the real process. This might involve updating a procedure, tweaking software, retraining staff, or whatever the improvement requires. Once changes are in place, use process mining again (and/or traditional metrics) to measure the impact. Did the average processing time drop? Are there fewer loops or rework instances? Celebrate the wins – you just closed the process improvement loop using data!

With a successful pilot under your belt, you can now consider scaling up. Tackle the next problem process in line, or expand the mining to other departments. Many organizations build on initial success to create a broader process mining program – sometimes even establishing a Center of Excellence to support it. As you grow, keep in mind the best practices (coming up next) to refine your approach. And maintain that continuous monitoring on the process you improved, so it stays healthy.

Rinse and repeat, and soon process mining will be a natural part of how your company optimizes operations.

Wo ProcessMind ins Spiel kommt

Sie fragen sich vielleicht: „Klingt gut, aber wie geht das einfach in der Praxis?“ Hier kommt ProcessMind ins Spiel – ein Tool, das Process Mining und Prozessoptimierung besonders für Einsteiger:innen so unkompliziert wie möglich macht. Ohne Verkaufspräsentation: ProcessMind zeigt, wie moderne Software die nötigen Schritte fürs Prozessmanagement wirklich einfach macht.

Sie möchten direkt loslegen? Testen Sie ProcessMind kostenlos und sehen Sie, wie schnell Sie echte Einblicke aus Ihren Daten erhalten.

• All-in-One-Plattform: ProcessMind ist nicht nur ein Process Mining Tool, sondern vereint viele Funktionen auf einer Plattform. Sie können Prozessmodelle designen, Prozesse mit Daten minen und Änderungen simulieren – alles in einer Oberfläche. Früher mussten Sie Prozesse in einem Tool modellieren und in einem anderen analysieren. Hier geht beides auf einmal: Sie bauen Workflows ganz einfach per Drag-and-Drop in BPMN 2.0 (dem Standard für Prozessdiagramme) und legen dann die echten Ausführungsdaten auf diese MAP. So sehen Sie live, wie Prozesse ablaufen, und erkennen schnell Soll-Ist-Abweichungen. Kein Wechsel zwischen verschiedenen Tools mehr – alles ist integriert. Das clevere Zusammenspiel aus Mining-Daten auf einem Design-Canvas (mit interaktiven Filtern und Charts) überbrückt die Kluft zwischen Wunsch und Wirklichkeit. Kurz: ProcessMind ist Ihre Steuerzentrale für bessere Prozesse.

• Schnell und anwenderfreundlich: ProcessMind macht vor allem den Einstieg besonders leicht. Die aufwendige Datenextraktion entfällt größtenteils – nahtlose Integration macht es möglich, Daten direkt aus verschiedenen Quellen einzusetzen, ganz ohne großes IT-Projekt. Es muss nicht „perfekte“ Daten geben – laden Sie einfach Ihre bestehende Excel-Datei hoch und legen Sie los. Gerade für Einsteiger:innen ein echter Vorteil: Statt Wochen mit Datenbereinigung oder Aufbau eines Data Warehouses zu verbringen, genügt der schnelle Upload (z. B. aus dem CRM Export). ProcessMind erkennt viele Datenprobleme automatisch und bietet Lösungen an – das spart technische Arbeit. Motto: „Keine perfekten Daten? Kein Problem!“ So sinkt die Einstiegshürde enorm.

• Kollaborativ & intuitive Insights: Sind die Daten einmal geladen, stellt ProcessMind leistungsstarke Analysen und Dashboards direkt bereit. Sie kombinieren das Prozessmodell mit Performance-Zahlen, erstellen individuelle Diagramme und richten Dashboards zur Überwachung Ihrer wichtigsten KPIs (wie Durchlaufzeit, Abweichungen, etc.) ein. Alles ist flexibel anpassbar und teilbar, sodass Teams gemeinsam auf der gleichen Grundlage arbeiten. Zum Beispiel können Sie ein Dashboard für alle Aufträge mit mehr als 5 Tagen Laufzeit einrichten und an das Order Management geben, damit täglich gehandelt wird. Da die Plattform cloudbasiert ist und für Business User gedacht, können mehrere Personen gemeinsam kommentieren, analysieren und Prozesse verbessern. So wird Self-Service und Zusammenarbeit im Prozessmanagement gefördert – und Sie müssen nicht auf einen Report vom Spezialisten warten. Jeder mit Zugriffsrecht erforscht einfach per Oberfläche die Prozesse, stellt intuitive Fragen („Zeige nur Fälle vom letzten Monat“) und bekommt sofort Antworten.

• Durchgängige Verbesserung: ProcessMind bleibt nicht bei der Visualisierung stehen, sondern schließt den Verbesserungszyklus. Mit integrierter Simulation testen Sie direkt „Was-wäre-wenn“-Szenarien (z. B. „Was, wenn hier eine Person mehr arbeitet – wie viel schneller würde es gehen?“). Sie können das Prozessmodell sofort bearbeiten und die Auswirkungen simulieren – Design und Mining laufen zusammen. Weil alles in einer Plattform erfolgt, gestaltet sich Veränderung als Kreislauf: Sie modellieren und kommunizieren die Änderungen (das Tool dient auch als Prozessdokumentation) und überwachen dann per Mining, ob die Optimierung wirkt. Das passt perfekt zu Continuous Improvement und Lean Six Sigma. ProcessMind möchte jeden Schritt – von Analyse bis Umsetzung – so einfach wie möglich machen, damit auch Unternehmen ohne großes Analytics-Team Process Mining nutzen und wirklich profitieren.

Best Practices und Pro-Tipps

Zum Abschluss stellen wir zentrale Best Practices und Pro-Tipps für erfolgreiches Process Mining vor. Diese erprobten Erfahrungen helfen, das Maximum aus Ihren Projekten herauszuholen:

Mit diesen Best Practices legen Sie den Grundstein für nachhaltigen Erfolg im Process Mining. Betrachten Sie sie als „Nordstern“ für Ihre Projekte: Sie vermeiden typische Fehler, erzielen echte Resultate und sichern Verbesserungen dauerhaft ab. Process Mining wird damit zur unverzichtbaren Säule Ihrer Unternehmensentwicklung – und in Kombination mit Kreativität und Engagement sind den Fortschritten kaum Grenzen gesetzt.

Viel Erfolg beim Mining!