Wegweiser: Herausforderungen und Lösungen beim Process Mining

Ein Fahrplan zum Erfolg

Herausforderungen des Process Mining navigieren

In der heutigen schnelllebigen, datengetriebenen Landschaft ist es für Organisationen entscheidend, agil und effizient zu bleiben, um die Wettbewerbsfähigkeit zu wahren. Dies erfordert tiefgehende Einblicke in Geschäftsprozesse und ein Verständnis der wichtigsten Herausforderungen. Process Mining bietet diese Einblicke, indem es Echtzeit-Business-Daten analysiert und den Erfolg ermöglicht, wenn gängige Herausforderungen und Hindernisse effektiv gemeistert werden. Dieser Blogbeitrag beleuchtet die wesentlichen Herausforderungen, die Gründe für Projektausfälle und Best Practices, um Ihre Process Mining-Reise zu leiten und das volle Potenzial dieser transformierenden Technologie auszuschöpfen.

Zentrale Herausforderungen im Process Mining verstehen

Viele Unternehmen erkennen das Potenzial von Process Mining, die Effizienz zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Der Weg ist jedoch oft komplex. Organisationen stehen häufig vor der Herausforderung, ihre Geschäftsprozesse genau abzubilden, was zu fehlerhaften Analysen und verpassten Chancen führen kann. Dieses Problem entsteht normalerweise durch inkonsistente oder unvollständige Daten, die die Erstellung zuverlässiger Prozesskarten erschweren.

Eine weitere erhebliche Herausforderung besteht darin, mit Daten aus verschiedenen Quellen umzugehen. Heutzutage agieren Unternehmen über verschiedene Plattformen hinweg, und die Zusammenführung dieser Daten, während Qualität und Konsistenz sichergestellt werden, ist eine erhebliche Aufgabe. Selbst wenn eine Organisation diese anfänglichen Hindernisse überwindet, ist die nächste Hürde oft die gewaltigste: Erkenntnisse in greifbare Maßnahmen umzusetzen. Allein das Verständnis, wie Prozesse ablaufen, reicht nicht—Unternehmen müssen effektive Wege finden, um diese Erkenntnisse umzusetzen und reale Verbesserungen zu erzielen.

Um diese Herausforderungen anzugehen, müssen Unternehmen damit beginnen, zwei grundlegende Fragen zu stellen: Wie können sie wesentliche Daten vom Rauschen unterscheiden, und welche Art von technischer Infrastruktur ist nötig, um Process Mining effizient zu gestalten? Die Beantwortung dieser Fragen bildet ein solides Fundament für eine erfolgreiche Process Mining-Initiative. Tools wie Datenauszug und Robotic Process Automation (RPA) können diese Einrichtungsphase optimieren. Effiziente Datenauszüge stellen sicher, dass Kerndaten korrekt integriert werden, während RPA routinemäßige Aufgaben automatisiert und es Teams ermöglicht, sich auf strategischere Tätigkeiten zu konzentrieren.

Warum Process Mining-Projekte scheitern

Laut McKinsey erreichen etwa 70 % der Transformationsprogramme nicht die gewünschten Ergebnisse, und Process Mining-Projekte sind davon nicht ausgenommen. Ein häufiges Scheitern liegt in der schlechten Datenqualität begründet. Wenn die in das System eingegebenen Daten ungenau, unvollständig oder veraltet sind, werden die daraus gewonnenen Erkenntnisse gleichermaßen unzuverlässig sein. Das gilt insbesondere dann, wenn Unternehmen keine integrierten Systeme wie SAP nutzen, die sauberere, besser strukturierte Daten liefern können. Die Lösung hier ist einfach, aber essenziell: in Datenbereinigung, Validierung investieren und robuste Governance-Rahmenwerke etablieren, um die Datenqualität zu erhalten.

Die Transformationsreise kann schwierig sein, und gut gemeinte Bemühungen werden oft entgleist oder scheitern, bevor sie überhaupt ins Rollen kommen. Niemand setzt sich das Scheitern zum Ziel, aber Forschung zeigt, dass 70 Prozent der Unternehmen genau das tun. Nach unserer Erfahrung liegt es nicht an mangelndem Wissen, dass Ergebnisse ausbleiben. Gut gesinnte Managementteams wissen im Allgemeinen, was zu tun ist. Wir haben Hunderte von umfassenden, groß angelegten Transformationen geleitet und dabei vier der häufigsten Fallstricke identifiziert, die den Erfolg untergraben.

Jon Garcia - Senior Partner und Leiter der Transformation Practice von McKinsey

Ein weiteres Hindernis ist der Mangel an Stakeholder-Einbindung. Wenn Projekte wesentliche Änderungen innerhalb einer Organisation erfordern, gibt es oft Widerstand, sei es aufgrund von Missverständnissen oder Ängsten vor dem Umfang der Transformation. Um dies zu überwinden, müssen Unternehmen die Stakeholder frühzeitig einbinden, für offene Kommunikation sorgen und die klaren Vorteile von Process Mining aufzeigen. Durch die Einbeziehung wichtiger Akteure von Anfang an können Organisationen Unterstützung aufbauen und eine gemeinsame Vision für den Erfolg schaffen.

Fehlausrichtungen der Erwartungen und unrealistische Zeitpläne können ein Process Mining-Projekt ebenfalls zum Scheitern bringen. Es ist leicht, zu optimistisch bezüglich der benötigten Zeit und Ressourcen zu sein, aber solche Fehleinschätzungen können zu Frustration und Projektabbruch führen. Realistische Ziele setzen, klare Vorgaben definieren und Stakeholder über den Fortschritt informiert halten sind essenzielle Praktiken, die helfen können, Projekte auf Kurs zu halten.

Darüber hinaus leiden Projekte oft unter einem schlecht definierten Umfang. Ohne ein klares Verständnis darüber, auf welche Prozesse man sich konzentrieren soll, werden die Bemühungen zerstreut und unfokussiert. Erfolgreiche Initiativen basieren auf klar definierten Umfängen, die spezifische Prozesse, erwartete Ergebnisse und erforderliche Ressourcen umreißen. Durch die Beibehaltung dieses Fokus können Organisationen sicherstellen, dass das Projekt bedeutungsvolle, umsetzbare Ergebnisse liefert.

Letztlich kann ein Mangel an den richtigen Fähigkeiten und Ressourcen die Bemühungen im Process Mining deutlich behindern. Diese Technologie erfordert eine Mischung aus technischen, analytischen und fachlichen Kompetenzen. Organisationen müssen bereit sein, in Schulungen und Kompetenzentwicklung zu investieren oder die Einrichtung eines dedizierten Centers of Excellence (CoE) in Betracht ziehen, das das erforderliche Talent zusammenführt, um den Erfolg voranzutreiben.

Herausforderungen im Process Mining überwinden

Die Reise endet nicht, wenn die grundlegenden Probleme behoben sind. Oft fehlen die für die Analyse benötigten Daten oder sind unzugänglich, was den Fortschritt erheblich behindern kann. Beispielsweise können wichtige Datenfelder nicht verfügbar sein oder Teams haben Schwierigkeiten, aufgrund interner Barrieren auf spezifische Datensätze zuzugreifen. Um dies zu überwinden, ist ein proaktiver Ansatz—frühe Einbindung von Datenexperten und Aufbau starker Beziehungen zu Dateninhabern notwendig, was einen erheblichen Einfluss haben kann. Darüber hinaus kann die Einbeziehung von Datenanforderungen in die Gestaltung zukünftiger IT-Systeme verhindern, dass diese Probleme erneut auftreten.

Eine weitere Herausforderung ist der Mangel an Datenkompetenz. Das Extrahieren, Aufbereiten und Verstehen von Daten erfordert ein spezifisches Set an Kompetenzen, die nicht alle Teams besitzen. Um dies anzugehen, sollten Organisationen klein anfangen, sich auf die wesentlichen Datensätze konzentrieren und ihre Bemühungen allmählich ausweiten. Die Investition in die Entwicklung von Datenkompetenzen kann zudem die Vorbereitung effizienter und wiederholbarer machen, was auf lange Sicht Zeit und Ressourcen spart.

Die Datenqualität bleibt eine wiederkehrende Herausforderung, die die Genauigkeit der Erkenntnisse beeinflussen kann. Unternehmen sollten Validierungsprozesse priorisieren und Qualitätschecklisten verwenden, um sicherzustellen, dass die analysierten Daten zuverlässig sind. Zudem wird die Qualität durch den Ausbau der Datenerfassungsmethoden im Laufe der Zeit verbessert. Sicherheits- und Datenschutzbedenken spielen hier ebenfalls eine Rolle; Organisationen könnten zögern, Daten aufgrund von regulatorischen Anforderungen oder Bedenken hinsichtlich der Offenlegung zu teilen. Die frühzeitige Anpassung dieser Bedenken durch robuste Datenzugangsrichtlinien und Anonymisierungsverfahren kann diese Sorgen zerstreuen und eine bessere Zusammenarbeit fördern.

vertraut machen

Herausforderungen im Prozessbereich meistern

Über Daten hinaus gibt es Herausforderungen, die den Prozessen selbst innewohnen. Viele Geschäftsprozesse sind von Natur aus komplex und der Versuch, sie ohne angemessene Vorbereitung zu analysieren, kann sich wie die Navigation durch ein Labyrinth anfühlen. Um dies zu bewältigen, sollten Unternehmen ihre Prozessansichten vereinfachen, indem sie sich auf wichtige Meilensteine konzentrieren, anstatt jeden einzelnen Schritt abzubilden. Referenzmodelle können auch helfen, indem sie ein klareres Bild der wesentlichen Prozessstufen bieten, was die Identifizierung von Verbesserungsbereichen erleichtert.

Unerfahrenheit mit Process Mining-Tools kann ebenfalls eine Herausforderung darstellen. Wenn Teams nicht wissen, wie sie die Software effektiv nutzen können, leidet die Analyse darunter. Deshalb sind Übung und Schulung so wichtig. Teams sollten sich mit den verfügbaren Tools vertraut machen und Funktionen wie Animationen und Filter nutzen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.

Schließlich kann ein Mangel an strukturierter Methodik zu verstreuten Bemühungen führen. Ohne einen klaren Ansatz können Projekte leicht die Richtung verlieren. Der Beginn mit kleineren, gut definierten Prozessen kann Teams dabei helfen, schnelle Erfolge zu demonstrieren, was Vertrauen und Dynamik aufbaut. Die Ausrichtung dieser Bemühungen auf übergeordnete Geschäftsziele stellt sicher, dass die Erkenntnisse aus dem Process Mining in greifbare Vorteile umgesetzt werden.

Organisatorische Herausforderungen meistern

Selbst mit den richtigen Tools und Techniken können Process Mining-Projekte ohne angemessene organisatorische Unterstützung scheitern. Stakeholder-Einbindung ist entscheidend; ohne sie kann das Projekt ins Stocken geraten oder nicht voranschreiten. Die frühzeitige Identifizierung von Schlüsselakteuren und ihre kontinuierliche Einbindung in das Projekt können diese Unterstützung festigen. Workshops und Demonstrationen veranschaulichen effektiv die potenziellen Vorteile, was die Begeisterung fördert.

Eine häufige Herausforderung ist der Aufbau eines soliden Business Case für Process Mining. Ohne klare Beispiele für dessen Wert könnten Stakeholder zögern, zu investieren. Relevante Fallstudien präsentieren, zusammen mit Metriken, die die Auswirkungen von Prozessänderungen belegen, kann das Argument stärken, warum Process Mining eine lohnende Investition ist.

Die Ausrichtung von Process Mining-Projekten an den Unternehmensstrategien ist ein weiterer wichtiger Schritt. Projekte, die von den übergeordneten Zielen des Unternehmens getrennt sind, verlieren oft ihre Relevanz. Durch die Ausrichtung von Process Mining-Bemühungen an spezifischen Geschäftsanforderungen, wie der Nutzung von OKRs (Objectives and Key Results), können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Initiativen zum Gesamterfolg beitragen.

Um Process Mining in einem Unternehmen wirklich zu skalieren, ist der Aufbau und die Aufrechterhaltung der notwendigen Kapazitäten unerlässlich. Pilotprojekte ermöglichen es Unternehmen, zu experimentieren, zu lernen und ihren Ansatz zu verfeinern. Frühe Erfolge anerkennen hilft, Dynamik aufzubauen, die durch kontinuierliche Schulungen, die Schaffung von Communities of Practice und die Etablierung eines dedizierten Center of Excellence (CoE) aufrechterhalten werden kann.