Effizienter arbeiten: Process Mining Herausforderungen & Lösungen

Der Weg zum Erfolg

Process Mining: Herausforderungen meistern

Im heutigen schnellen, datengetriebenen Umfeld sind Agilität und Effizienz entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dafür braucht es tiefe Einblicke in die operativen Prozesse und das Verständnis zentraler Herausforderungen. Process Mining liefert diese Insights durch Analyse von Echtzeit-Geschäftsdaten – so lassen sich Hürden gezielt überwinden. Dieser Blog beleuchtet die wichtigsten Probleme, Gründe für das Scheitern von Projekten sowie Best Practices, um den vollen Nutzen dieser Technologie auszuschöpfen.

Die größten Herausforderungen im Process Mining verstehen

Viele Unternehmen sehen im Process Mining großes Potenzial für Effizienz, bessere Entscheidungen und einen Wettbewerbs­vorteil. Doch der Weg dorthin ist oft anspruchsvoll. Besonders das exakte Mapping der eigenen Geschäftsprozesse sorgt immer wieder für Probleme – ungenaue Analysen oder verpasste Chancen sind die Folge. Häufig ist uneinheitliche oder unvollständige data die Ursache. Das erschwert verlässliche Prozess-Maps.

Eine weitere große Herausforderung ist die Integration von data aus verschiedenen Quellen. Unternehmen nutzen viele Plattformen; dabei die Qualität und Konsistenz sicherzustellen, ist aufwendig. Selbst wenn diese Stolpersteine überwunden sind, bleibt die größte Hürde: Aus Insights müssen konkrete Verbesserungen abgeleitet werden. Es reicht nicht, die Abläufe zu verstehen – Unternehmen brauchen Wege, diese Erkenntnisse effektiv umzusetzen.

Für einen erfolgreichen Start sollten Unternehmen zwei Schlüsselfragen stellen: Wie lassen sich die entscheidenden data von unwichtigen trennen? Und welche technische Infrastruktur braucht es für effizientes Process Mining? Wer darauf Antworten findet, legt das Fundament für den Erfolg. Tools wie data extraction und Robotic Process Automation (RPA) erleichtern das Setup: Effiziente data extraction integriert die wichtigsten Daten, RPA automatisiert Routineaufgaben – so können Teams sich auf strategische Themen konzentrieren.

Warum scheitern Process Mining Projekte?

Laut McKinsey erreichen rund 70 % aller Transformations­programme ihre Ziele nicht – und Process Mining Projekte sind davon nicht ausgenommen. Ein Hauptgrund ist schlechte Datenqualität. Sind die Daten ungenau, unvollständig oder veraltet, sind auch die Insights nicht verlässlich. Insbesondere wer keine integrierten Systeme wie SAP verwendet, tut sich schwer, da strukturierte Daten fehlen. Die Lösung: Investieren Sie in Data Cleansing, Validierung und ein solides Data-Governance-Framework.

Der Weg der Transformation ist oft steinig. Selbst gut gemeinte Projekte kommen ins Straucheln oder scheitern, bevor sie Fahrt aufnehmen. Niemand plant ein Scheitern, aber Studien zeigen, dass es 70 Prozent der Unternehmen genau so geht. Unsere Erfahrung: Es liegt selten an fehlendem Wissen – das Management weiß, was zu tun ist. Nach Hunderten erfolgreicher Transformationen haben wir vier Hauptfehler identifiziert, die zum Scheitern führen.

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

Ein weiteres Hindernis ist fehlendes Stakeholder Buy-in. Große Veränderungen stoßen oft auf Widerstand – aus Unsicherheit oder Angst vor dem Ausmaß des Wandels. Die Lösung: Stakeholder früh einbinden, offen kommunizieren und die Vorteile von Process Mining klar machen. Wer Schlüsselpersonen von Beginn an beteiligt, baut Zustimmung und gemeinsame Zielbilder auf.

Auch falsche Erwartungen und unrealistische Timelines bringen Projekte ins Stocken. Zu viel Optimismus bei Zeit und Aufwand führt schnell zu Enttäuschungen. Realistische Ziele, klare Objectives und regelmäßige Updates für alle Stakeholder halten auf Kurs.

Oft fehlt außerdem ein sauber definierter Scope. Unklares Ziel führt zu Zerstreuung der Ressourcen. Erfolgreiche Projekte setzen auf einen fokussierten Scope mit klaren Prozessen, definierten Ergebnissen und Ressourcenbedarf. So bleibt das Team auf das Wesentliche ausgerichtet und erzielt direkt verwertbare Resultate.

Fehlen schließlich Know-how und Ressourcen, stocken Process Mining Initiativen. Die Technologie braucht technisches, analytisches sowie Prozess-Know-how. Unternehmen sollten daher gezielt in Training und Skills investieren oder ein eigenes Center of Excellence (CoE) aufbauen, um alle Kompetenzen zu bündeln und den Erfolg langfristig zu sichern.

Herausforderungen im Process Mining überwinden

Nach Klärung der grundlegenden Themen ist die Arbeit nicht abgeschlossen. Oft fehlen für Analysen nötige Daten oder sie sind schwer zugänglich – das kann Fortschritte deutlich bremsen. Zum Beispiel sind wichtige Datenfelder nicht vorhanden oder Teams stoßen auf Zugangshürden bei den Daten, etwa durch interne Barrieren. Hier hilft ein proaktives Vorgehen—frühe Einbindung von Data-Experten und Aufbau starker Beziehungen zu Datenverantwortlichen machen den Unterschied. Ebenso ist es sinnvoll, Datenanforderungen in die Entwicklung künftiger IT-Systeme zu integrieren, um Probleme dauerhaft zu vermeiden.

Ein weiteres Problem ist fehlende Data-Kompetenz. Für Extraktion, Aufbereitung und Analyse werden spezielle Skills benötigt, die nicht überall vorhanden sind. Die Lösung: Klein anfangen, die wichtigsten Datensätze in den Fokus nehmen und schrittweise ausbauen. Investitionen in Data Skills machen die Vorbereitung effizienter und ermöglichen wiederholbare Prozesse, was Zeit und Ressourcen spart.

Die Datenqualität bleibt ein Dauerthema und kann die Aussagekraft von Insights beeinflussen. Unternehmen sollten daher Validierungsprozesse in den Mittelpunkt stellen und Checklisten nutzen, um zuverlässige Daten sicherzustellen. Bessere Methoden zur Datensammlung sorgen langfristig für höhere Datenqualität in kommenden Projekten. Auch Datenschutz und IT-Security sind entscheidend: Viele Unternehmen sind bei der Datenweitergabe zögerlich – sei es wegen rechtlicher Vorgaben oder Bedenken beim Datenschutz. Werden diese Fragen frühzeitig im Projekt durch klare Datenzugriffsregeln und Anonymisierung adressiert, steigt das Vertrauen und die Kooperationsbereitschaft.

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Herausforderungen rund um Geschäftsprozesse meistern

Neben data gibt es auch Herausforderungen, die direkt aus Prozessen selbst entstehen. Viele Geschäftsprozesse sind von Natur aus komplex – ohne Vorbereitung gleicht die Analyse einem Labyrinth. Unternehmen sollten deshalb ihre Prozessansichten vereinfachen: Konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Meilensteine anstatt jeden einzelnen Schritt. Referenzmodelle bieten zudem mehr Übersicht und machen Verbesserungs­möglichkeiten schnell erkennbar.

Auch mangelnde Erfahrung mit Process Mining Tools kann die Analyse erschweren. Wenn Teams die Software nicht effektiv nutzen, leidet die Qualität der Analyse. Praxis und gezieltes Training sind daher unverzichtbar: Teams sollten sich mit den verfügbaren Tools sowie Features wie Animationen und Filtern vertraut machen, um tiefere Einblicke zu erhalten.

Fehlt eine strukturierte Methodik, werden Projekte schnell unkoordiniert. Ohne klaren Ansatz verlieren Teams rasch die Richtung. Kleine, klar abgegrenzte Prozesse zum Start helfen, schnelle Erfolge sichtbar zu machen – das gibt Motivation. Wer diese Schritte mit den Unternehmenszielen verknüpft, sorgt dafür, dass Insights aus dem Process Mining in messbare Mehrwerte umgesetzt werden.

Organisatorische Herausforderungen meistern

Selbst mit den besten Tools und Methoden können Process Mining-Projekte ins Stocken geraten, wenn die nötige Unterstützung der Organisation fehlt. Stakeholder-Engagement sichern ist dabei entscheidend; ohne Rückhalt kann ein Projekt schnell stagnieren oder nicht vorankommen. Identifizieren Sie frühzeitig die wichtigsten Prozesseigner und binden Sie sie kontinuierlich ein. Workshops und praxisnahe Demos veranschaulichen konkrete Vorteile und erhöhen die Begeisterung.

Eine häufige Herausforderung ist die schwierige Begründung eines Business Case für Process Mining. Fehlende Beispiele für den Mehrwert machen Investitionen für Stakeholder oft schwer nachvollziehbar. Relevante Use Cases sowie Kennzahlen, die die Effekte von Prozessänderungen belegen, stärken die Argumentation für Process Mining als lohnende Investition.

Ebenso wichtig ist die Ausrichtung von Process Mining-Projekten an der Unternehmensstrategie. Projekte ohne Bezug zu den Geschäftszielen verlieren schnell an Bedeutung. Durch die Verbindung zu klaren Business-Zielen, etwa anhand von OKRs (Objectives and Key Results), stellen Unternehmen sicher, dass ihre Initiativen wirklich zum Gesamterfolg beitragen.

Um Process Mining im Unternehmen zu etablieren, ist der Aufbau der nötigen Kapazitäten entscheidend. Mit Pilotprojekten lässt sich der Ansatz testen, Erfahrungen sammeln und optimieren. Frühe Erfolge anerkennen fördert Motivation und kann durch regelmäßige Trainings, Communities of Practice und ein Center of Excellence (CoE) weiter verstärkt werden.