Process-Mining-Herausforderungen: So bleibt Ihr Projekt auf Kurs
Eine praktische Checkliste, um Projektfehler zu erkennen und zu vermeiden.
Herausforderungen beim Process Mining zeigen sich oft, bevor ein Projekt offiziell ins Stocken gerät: Die Daten sind schwer verlässlich einzuschätzen, der Umfang wächst stetig oder niemand setzt die Erkenntnisse in Maßnahmen um. Diese Checkliste hilft Ihnen, Anzeichen zu erkennen, Ursachen zu verstehen und vorbeugende Maßnahmen zu wählen.
Welche Herausforderungen bei Process Mining bringen Projekte ins Stocken?
Am häufigsten geraten Projekte wegen Problemen mit Daten, Methode, organisatorischen Zuständigkeiten oder Werkzeugen ins Stocken. Prüfen Sie in jedem Bereich, welche Anzeichen auftreten, was die wahrscheinliche Ursache ist und welche konkrete Maßnahme helfen kann.
Veränderungen sind schwierig. Gut gemeinte Vorhaben verlieren häufig an Schwung oder scheitern, bevor sie richtig begonnen haben. Niemand nimmt sich vor zu scheitern, doch Studien zeigen, dass genau das bei 70 Prozent der Unternehmen passiert.
Data: quality, access, scope, and history
Anzeichen: Cases fehlen in der Analyse, die Reihenfolge der Aktivitäten wirkt falsch oder derselbe Schritt erscheint unter mehreren Namen.
Ursache: Case-Kennungen stimmen möglicherweise nicht systemübergreifend überein. Timestamps können unterschiedliche Zeitzonen oder Genauigkeitsstufen verwenden. Aktivitätsnamen können variieren, und fehlende Ereignisse lassen Cases unvollständig erscheinen. Unklare Zuständigkeiten, Datenschutzanforderungen oder nicht verfügbare Quellfelder können den Datenzugriff ebenfalls verzögern.
Vorbeugung: Beginnen Sie mit einem Prozess. Prüfen Sie, ob eine stabile Case-Kennung, aussagekräftige Aktivitätsnamen, brauchbare Timestamps und genügend vollständige Cases vorliegen, um die Arbeit abzubilden. Klären Sie frühzeitig mit den Datenverantwortlichen, welche Zugriffs- und Datenschutzanforderungen gelten. Dokumentieren Sie Lücken und entscheiden Sie, ob sie für die zu beantwortende Frage relevant sind.
Gehen Sie nicht davon aus, dass ein bestimmtes System automatisch fehlerfreie Daten liefert. Prüfen Sie den vorliegenden Datenauszug unabhängig von seiner Quelle. Ein fokussierter Datensatz mit vollständigen Cases ist meist nützlicher als ein breiter Auszug mit fehlenden Feldern.
Eine Schritt-für-Schritt-Prüfung häufiger Mängel im Event Log finden Sie hier: Prüfen Sie Ihr Log auf die vier häufigsten Mängel.
Methode: keine konkrete Frage, einmalige Analyse oder fehlende Ausgangsbasis
Anzeichen: Ihr Team hat Dashboards, kann sich aber nicht darauf einigen, was verbessert werden soll. Oder es wiederholt die Analyse, ohne zu wissen, ob sich etwas geändert hat.
Ursache: Das Projekt begann mit einem Werkzeug oder Datensatz statt mit einer Entscheidung, die das Team treffen muss. Ohne Ausgangsbasis lässt sich der Prozess vor und nach einer Maßnahme nicht vergleichen. Eine einmalige Analyse verliert außerdem an Aussagekraft, wenn sich der Prozess verändert.
Vorbeugung: Formulieren Sie die Frage anhand konkreter Abläufe. Fragen Sie zum Beispiel, an welchem Prozessschritt es zu Verzögerungen kommt oder welche Varianten die meiste Nacharbeit verursachen. Wählen Sie eine passende KPI, erfassen Sie deren Ausgangswert und vereinbaren Sie einen Termin für die nächste Prüfung. Betrachten Sie Process Mining als wiederholbaren Verbesserungszyklus, nicht als Bericht, der abgelegt wird.
Organisation: keine verantwortliche Person, kein Auftrag oder keine Folgemaßnahmen
Anzeichen: Beteiligte finden die Ergebnisse interessant, aber niemand entscheidet über die nächsten Schritte. Prozessverantwortliche fehlen oder die Unterstützung lässt nach der ersten Präsentation nach.
Ursache: Personen mit Kenntnis der Arbeit sind möglicherweise nicht eingebunden, oder niemand hat die Befugnis und Zeit, Maßnahmen umzusetzen. Ist das Projekt nicht mit geschäftlichen Prioritäten verknüpft, wirkt es wie zusätzliche Arbeit statt wie eine Möglichkeit, ein aktuelles Problem zu lösen.
Vorbeugung: Benennen Sie vor Beginn der Analyse eine Prozessverantwortliche oder einen Prozessverantwortlichen sowie eine Führungskraft als Sponsor. Beziehen Sie die Personen ein, die die Arbeit ausführen und steuern. Vereinbaren Sie, welche Entscheidung die Analyse unterstützen soll, setzen Sie ein realistisches Ziel und planen Sie einen Prüftermin.
Werkzeuge: Einrichtung, Eignung und Komplexität
Anzeichen: Ihr Team verbringt mehr Zeit mit dem Einrichten einer Verbindung oder dem Erlernen des Werkzeugs als mit der Prozessfrage. Für jede Änderung ist spezialisierte Unterstützung nötig.
Ursache: Das Werkzeug passt möglicherweise nicht zu Ihren Datenformaten, den Kompetenzen des Teams oder dem Projektumfang. Eine komplexe Einrichtung kann die erste Analyse verzögern. Passt die Lizenz nicht zur geplanten Nutzung, kann das außerdem die Beteiligung einschränken.
Vorbeugung: Testen Sie den Workflow mit einem einzelnen Datenexport, bevor Sie sich auf eine umfassende Einführung festlegen. Prüfen Sie, ob das Werkzeug mit den verfügbaren Daten funktioniert und ob die für die Analyse zuständigen Personen damit arbeiten können. Klären Sie, was das Werkzeug misst, modelliert oder simuliert. Erwarten Sie nicht, dass es Prozessänderungen für Sie umsetzt.
Das größte Problem, das ich sehe: Projekte beginnen viel zu groß und werden dadurch enorm komplex. Fangen Sie klein an und erweitern Sie den Umfang schrittweise: ein Prozess, eine Entscheidung, eine Ausgangsbasis.
Wie geht ProcessMind mit häufigen Fehlerquellen anders um?
ProcessMind vereint Datenimport, Process Mining, Prozessmodelle, Dashboards, Simulation und Veröffentlichung auf einer Plattform. Das kann die Übergaben zwischen getrennten Analyse- und Dokumentationsvorhaben verringern. Die Entscheidungen über Ihre Prozesse bleiben dabei Ihrem Team überlassen.
| Fehlerquelle | Was häufig passiert | Was ProcessMind anders macht |
|---|---|---|
| Die Datenaufbereitung verzögert die erste Analyse | Teams müssen erst herausfinden, wie sie einen Datenauszug strukturieren und zuordnen, bevor sie den Prozess untersuchen können. | Sie können CSV-/XLSX-Dateien importieren und KI-Datenempfehlungen für die Datenaufbereitung verwenden. Prüfen Sie die Empfehlungen anhand Ihrer Quelle und der Analysefrage. |
| Analyse und Prozessdokumentation entwickeln sich auseinander | Die Event-Daten zeigen, was passiert ist, während ein separates Diagramm beschreibt, was laut Erwartung passieren sollte. | Sie können einen Prozess analysieren und sein Modell im selben Prozesseintrag hinterlegen. So bleiben Analyse und Prozessdokumentation zusammen. |
| Teams fehlt eine gemeinsame Sicht auf die Prozessgesundheit | Erkenntnisse stehen in getrennten Berichten, was eine einheitliche Prüfung der Prozessleistung erschwert. | Dashboards enthalten die Prozessgesundheit und bieten Teams einen gemeinsamen Ort, um Prozesskennzahlen zu prüfen. |
| Teams können mögliche Änderungen vor einer Entscheidung nicht untersuchen | Eine vorgeschlagene Änderung wird diskutiert, ohne ihre möglichen Auswirkungen strukturiert untersuchen zu können. | Mit Simulation können Sie Szenarien prüfen, bevor Sie über Änderungen entscheiden. Die Änderung wird dadurch nicht umgesetzt. |
| Zuständigkeiten für Prozesse und Überarbeitungen sind unklar | Dokumente werden weitergegeben, ohne dass ein klarer Veröffentlichungsverlauf oder Zuständigkeiten erkennbar sind. | Veröffentlichung und Versionsverlauf helfen Teams, Prozessinhalte zu verwalten und Änderungen nachzuverfolgen. |
Sie benötigen weiterhin eine klare Frage, einen geeigneten Datensatz und Personen, die die Erkenntnisse prüfen können. Die Plattform unterstützt die Arbeit, ersetzt aber weder die Zuständigkeit für Prozesse noch die Entscheidung darüber, was Ihre Organisation ändern sollte. Erfahren Sie, wie ProcessMind die Process-Mining-Analyse unterstützt.
Woran erkennen Sie, dass ein Projekt zu scheitern droht?
Bei einer Projektprüfung sollten Sie jedes Anzeichen mit einer Ursache, einer Korrekturmaßnahme und einer namentlich genannten verantwortlichen Person verknüpfen. Mit dieser Liste erkennen Sie Risiken, bevor sie zum normalen Projektalltag werden.
Die erste Analyse wird immer wieder verschoben
Wahrscheinliche Ursache: Zugriffsrechte, Zuständigkeiten oder Anforderungen an die Datenaufbereitung sind noch ungeklärt.
Maßnahme: Klären Sie, wer für die Daten verantwortlich ist, welche Felder benötigt werden und wie der Zugriff erfolgt. Testen Sie einen kleinen Datenauszug.
Das Projekt umfasst immer mehr Prozesse und Fragen
Wahrscheinliche Ursache: Der Umfang wurde nicht an einer einzelnen Entscheidung ausgerichtet.
Maßnahme: Kehren Sie zur ursprünglichen Frage zurück. Stellen Sie weitere Prozesse zurück, bis die erste Analyse abgeschlossen ist.
Die Prozessübersicht stimmt nicht mit den Erfahrungen der Teams überein
Wahrscheinliche Ursache: Ereignisse fehlen, Aktivitätsnamen weichen voneinander ab oder die Prozessgrenze ist unklar.
Maßnahme: Prüfen Sie Beispiel-Cases gemeinsam mit Prozessexperten und korrigieren Sie die Ereignisdefinitionen.
Niemand kann sagen, ob sich der Prozess verbessert hat
Wahrscheinliche Ursache: Dem Team fehlen eine Ausgangsbasis und eine vereinbarte KPI.
Maßnahme: Erfassen Sie die aktuelle KPI und legen Sie fest, wann und wie Sie sie erneut messen.
Die Erkenntnisse werden vorgestellt, aber es folgen keine Änderungen
Wahrscheinliche Ursache: Niemand ist für die Entscheidung oder den nächsten Schritt zuständig.
Maßnahme: Benennen Sie eine verantwortliche Person, vereinbaren Sie eine Maßnahme und legen Sie einen Prüftermin fest.
Die Beteiligten stellen die Analyse infrage oder verwenden sie nicht
Wahrscheinliche Ursache: Das Projekt wurde ohne die Personen geplant, die die Arbeit ausführen.
Maßnahme: Beziehen Sie diese Personen ein, wenn Sie den Prozess prüfen und die Fragestellung festlegen.
Für jede Aktualisierung ist spezialisierte Unterstützung nötig
Wahrscheinliche Ursache: Der Workflow ist zu komplex oder das Wissen liegt bei einer einzelnen Person.
Maßnahme: Dokumentieren Sie die einzelnen Schritte und bauen Sie das nötige Wissen bei den Personen auf, die die Analyse künftig pflegen.
Tritt dasselbe Anzeichen bei mehreren Prüfungen auf, behandeln Sie es als Projektrisiko. Halten Sie Ursache, Maßnahme und verantwortliche Person fest. So erkennen Sie, ob das Projekt vorankommt oder dieselbe Diskussion immer wieder führt.
Welche prozessbezogenen Probleme sollten Sie prüfen?
Prozessbezogene Herausforderungen entstehen häufig durch unklare Grenzen, uneinheitliche Definitionen oder eine Abweichung zwischen dem dokumentierten Prozess und der Arbeit, die in den Event-Daten erfasst ist.
Das Prozessmodell ist zu detailliert, um es sinnvoll auszuwerten
Anzeichen: Ihr Team diskutiert darüber, welche Schritte in die Analyse gehören, oder das Modell ist zu komplex, um eine Entscheidung zu unterstützen.
Ursache: Reale Prozesse umfassen Varianten, Ausnahmen und Übergaben. Jedes Detail abzubilden, bevor eine konkrete Frage gestellt wurde, erhöht die Komplexität. Ein Modell kann außerdem irreführend sein, wenn Sie es als vollständige Beschreibung jedes einzelnen Case betrachten.
Vorbeugung: Legen Sie die Prozessgrenze fest und konzentrieren Sie sich auf die Meilensteine, die für Ihre Frage relevant sind. Nutzen Sie Process Mining, um Unterschiede zwischen Cases zu erkennen, und untersuchen Sie anschließend die für das Problem relevanten Varianten. Lassen Sie die Event-Daten von den Personen prüfen, die die Arbeit ausführen.
Teams sind sich bei Aktivitätsnamen oder dem Abschluss eines Case uneinig
Anzeichen: Verschiedene Teams verwenden unterschiedliche Namen für dieselbe Aktivität oder sind sich uneinig darüber, wann ein Case abgeschlossen ist.
Ursache: Prozessdefinitionen haben sich zwischen Abteilungen, Systemen oder Dokumentationen auseinanderentwickelt. Das erschwert Vergleiche und kann die Ursache einer Verzögerung verdecken.
Vorbeugung: Vereinbaren Sie die Definition eines Case und die Bedeutung wichtiger Aktivitäten, bevor Sie Ergebnisse vergleichen. Dokumentieren Sie Annahmen und Datentransformationen, damit Sie die Analyse prüfen und wiederholen können.
Prozessübersicht und Analyse werden getrennt verwaltet
Anzeichen: Ihr Team hat eine Prozessübersicht, aber keine einheitliche Methode, sie zusammen mit der Analyse zu verwenden.
Ursache: Dokumentation und Event-Daten werden getrennt voneinander behandelt. Ein Diagramm kann den vorgesehenen Prozess beschreiben, während das Event Log zeigt, was tatsächlich passiert ist.
Vorbeugung: Verwenden Sie das Modell als Referenz und vergleichen Sie es anschließend mit dem beobachteten Prozess. Untersuchen Sie Abweichungen, die für die geschäftliche Fragestellung relevant sind, statt jede Variation beseitigen zu wollen.
Welche organisatorischen Probleme können die Arbeit gefährden?
Organisatorische Herausforderungen treten häufig auf, wenn dem Projekt ein klarer geschäftlicher Zweck, ein gemeinsames Verständnis oder ein Plan für die Zeit nach dem Piloten fehlt.
Beteiligte stellen den Nutzen des Projekts infrage
Anzeichen: Mitarbeitende wehren sich gegen Änderungen aufgrund der Erkenntnisse oder bezweifeln, dass die Analyse relevant ist.
Ursache: Das Projekt ist möglicherweise nicht mit einer aktuellen geschäftlichen Priorität verknüpft. Mitarbeitende können den Erkenntnissen auch misstrauen, wenn sie nicht wissen, wie die Analyse zustande kam, oder an der Formulierung der Frage nicht beteiligt waren.
Vorbeugung: Erläutern Sie Zweck, Umfang und Grenzen der Analyse. Beziehen Sie Prozessverantwortliche und Mitarbeitende an der Basis frühzeitig ein und verknüpfen Sie das Vorhaben mit einem konkreten operativen Ziel. Legen Sie die Belege und Annahmen offen, nicht nur die Schlussfolgerungen.
Das Projekt hängt von einer Analystin, einem Analysten oder einem kleinen zentralen Team ab
Anzeichen: Die Arbeit kommt zum Stillstand, wenn eine bestimmte Analystin oder ein bestimmter Analyst nicht verfügbar ist. Andere Teams können die Analyse nicht weiterführen.
Ursache: Das Wissen über Daten, Definitionen und Analyseschritte wurde nicht weitergegeben.
Vorbeugung: Dokumentieren Sie den Prozess, die Datendefinitionen und die getroffenen Entscheidungen. Schulen Sie die Personen, die mit den Erkenntnissen arbeiten werden, und legen Sie ein klares Verfahren fest, um Änderungen anzufordern oder Ergebnisse zu prüfen. Ein Zentrum für Prozessverbesserung kann die Arbeit verschiedener Teams koordinieren, ersetzt aber nicht die Zuständigkeit für den Prozess.
Ein Pilot endet, ohne dass über die nächsten Schritte entschieden wird
Anzeichen: Der Pilot ist abgeschlossen, aber niemand plant, ob das Vorhaben fortgesetzt, angepasst oder beendet werden soll.
Ursache: Das Team betrachtete den Piloten als Ergebnis statt als Test eines wiederholbaren Vorgehens.
Vorbeugung: Legen Sie vor dem Piloten fest, welche Erkenntnisse den nächsten Schritt rechtfertigen würden. Prüfen Sie die Ergebnisse gemeinsam mit dem Sponsor und der Prozessverantwortlichen oder dem Prozessverantwortlichen. Erweitern Sie den Umfang erst, wenn Daten, Methode und Zuständigkeiten ein größeres Vorhaben tragen.
Was kostet es, eine Herausforderung bei Process Mining zu ignorieren?
Wenn Sie eine Fehlerquelle ignorieren, kann das Zeit kosten, ohne Ihrem Team eine verlässliche Grundlage für Maßnahmen zu geben. Die Auswirkungen hängen von Ihrem Prozess, Ihren Daten und den Rahmenbedingungen Ihrer Organisation ab.
| Ungelöste Herausforderung | Mögliche Kosten im Zeitverlauf |
|---|---|
| Mangelhafte Datenqualität | Analysten verbringen Zeit damit, Exporte zu prüfen und zu korrigieren. Teams treffen möglicherweise Entscheidungen auf Grundlage von Ergebnissen, die den Prozess nicht korrekt abbilden. |
| Immer größerer Umfang | Die erste aussagekräftige Analyse verzögert sich. Beteiligte verlieren womöglich das Vertrauen, bevor das Team die ursprüngliche Frage beantwortet. |
| Keine Ausgangsbasis | Sie können nicht feststellen, ob eine Änderung den Prozess verbessert hat. Das Team wiederholt möglicherweise Arbeit oder gibt eine sinnvolle Maßnahme zu früh auf. |
| Keine verantwortliche Person | Erkenntnisse bleiben ungenutzt, während dieselben Verzögerungen, Nacharbeiten oder Ausnahmen weiter auftreten. |
| Ungeeignete Werkzeuge | Einrichtung und fachkundige Unterstützung kosten Zeit, die stattdessen in Analyse und Verbesserung fließen könnte. |
| Kein Plan für wiederholte Analysen | Prozessänderungen bleiben ungemessen. Mit der Weiterentwicklung der Arbeit verlieren die ursprünglichen Erkenntnisse an Relevanz. |
Schätzen Sie die Auswirkungen anhand Ihrer eigenen Daten: den Zeitaufwand für die Vorbereitung von Exporten, die Kosten für Nacharbeiten, die Verzögerung zwischen dem Erkennen eines Problems und dem Ergreifen von Maßnahmen sowie den Aufwand für eine erneute Analyse. Setzen Sie keine Einsparungen an, bevor eine Ausgangsbasis und eine Methode zur Messung von Veränderungen vorliegen.
Was sollten Sie vor der ersten Analyse prüfen?
Verwenden Sie diese Checkliste vor der Analyse und gehen Sie sie bei jeder Projektprüfung erneut durch. Sie kann auch als Ausgangspunkt für Ihren Projektplan dienen.
- Choose one process and define its boundary. Specify where a case starts and ends; keep other processes out of scope until you answer the first question.
- Write the analysis question. State the decision your team needs to make instead of asking generally to find opportunities.
- Name the process owner and sponsor. Confirm who can validate the process, decide on next steps, and support the work.
- Confirm data access and privacy requirements. Identify the data owner, required fields, and restrictions before building the analysis.
- Check data quality. Validate case identifiers, timestamps, activity names, and case completeness.
- Record a baseline. Choose a KPI that matches the question and document its current value before a change.
- Agree on what success means. Set a measurable target and review date; dashboard usage alone does not show process outcomes.
- Involve the people who do the work. Ask them to check whether the event data and process interpretation make sense.
- Keep the analysis repeatable. Document data definitions, assumptions, and steps so your team can run it again.
- Review and act. Assign an owner to each agreed action, then compare the process with the baseline at the next review.
- Scale based on evidence. Expand only when the first process has reliable data, useful analysis, and clear ownership.
Hinweise zur Vorbereitung eines Event Log finden Sie unter So erstellen Sie ein Process-Mining-Event-Log. Wenn Sie den ersten Prozess noch festlegen, beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Prozess.
Wie sieht ein klar abgegrenztes erstes Projekt aus?
Ein klar abgegrenztes Projekt beginnt mit einem Prozess, einer Entscheidung und einer Ausgangsbasis, die das Team später erneut messen kann.
Ein Team könnte beispielsweise Verzögerungen in einem Genehmigungsprozess untersuchen. Es legt die Prozessgrenzen fest und fragt, an welcher Stelle Cases vor der Genehmigung am längsten warten. Prozessverantwortliche und Datenverantwortliche bestätigen die Case-ID, Aktivitätsnamen, Timestamps und Zugriffsanforderungen.
Das Team erfasst einen KPI als Ausgangsbasis und bespricht die erste Analyse mit den Personen, die die Arbeit verantworten und ausführen. Es bestimmt einen konkreten Untersuchungsbereich, vereinbart eine Maßnahme und weist die Verantwortung zu. Bei einer späteren Prüfung führt das Team dieselbe Analyse erneut durch und vergleicht das Ergebnis mit der Ausgangsbasis.
Das erste aussagekräftige Ergebnis ist eine wiederholbare Methode, um nachzuvollziehen, was passiert ist, über weitere Untersuchungen zu entscheiden und die Wirkung einer Änderung zu prüfen. Funktioniert dieser Ansatz für einen Prozess, kann das Team entscheiden, ob es ihn auch auf andere Prozesse anwenden möchte.
Vermeiden Sie Fehlschläge, indem Sie den Ansatz zuerst testen
Testen Sie den Ansatz zunächst mit einem eng abgegrenzten Prozess, einem Export und einer Ausgangsbasis, bevor Sie das Projekt erweitern.
Where to Go From Here
Ihr Projekt droht ins Stocken zu geraten, weil Datenlage, Umfang oder Zuständigkeiten noch nicht geklärt sind.
