Der Leitfaden: Process Mining: Herausforderungen & Lösungen

Der Weg zum Erfolg

Process Mining: Herausforderungen meistern

Im heutigen schnellen, Datengetriebenen Umfeld sind Agilität und Effizienz wichtig, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dafür braucht es detaillierte Einblicke in die operativen Prozesse und das Verständnis zentraler Herausforderungen. Process Mining liefert diese Erkenntnisse 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 Daten die Ursache. Das erschwert verlässliche Prozess-Maps.

Eine weitere große Herausforderung ist die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Unternehmen einsetzen viele Plattformen; dabei die Qualität und Konsistenz sicherzustellen, ist aufwendig. Selbst wenn diese Stolpersteine überwunden sind, bleibt die größte Hürde: Aus Erkenntnissen 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 wichtigen Daten 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 Datenextraktion und Robotic Process Automatisierung (RPA) ermöglichen das Setup: Effiziente Datenextraktion integriert die wichtigsten Daten, RPA automatisiert Routineaufgaben: so können Teams sich auf strategische Themen konzentrieren.

Warum Process-Mining-Projekte scheitern

Laut McKinsey erreichen rund 70 % aller Transformationsprogramme nicht die gewünschten Ziele: und Process-Mining-Projekte bilden da keine Ausnahme. Einer der häufigsten Gründe für das Scheitern ist schlechte Datenqualität. Sind die Daten im System ungenau, unvollständig oder veraltet, sind auch die daraus abgeleiteten Erkenntnisse unleistungsstark. Das gilt besonders, wenn Unternehmen keine integrierten Systeme wie SAP einsetzen, die saubere und strukturierte Daten liefern. Die Lösung ist einfach, aber wichtig: Investieren Sie in Daten Cleansing, Validierung und schaffen Sie leistungsstarke Governance-Strukturen, um die Datenqualität zu sichern.

Die Transformationsreise kann schwierig sein. Gut gemeinte Initiativen entgleisen oft oder verlaufen im Sande, bevor sie richtig gestartet sind. Niemand plant zu scheitern, aber Studien zeigen, dass es bei 70 Prozent der Unternehmen so kommt. Unserer Erfahrung nach ist fehlendes Wissen selten der Grund für Misserfolg. Kompetente Management-Teams wissen in der Regel, was zu tun ist. Wir haben hunderte groß angelegte Transformationen begleitet und daraus vier häufige Stolpersteine identifiziert, die den Erfolg gefährden.

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

Ein weiteres Hindernis ist fehlendes Stakeholder Buy-in. Wenn Projekte größere Veränderungen im Unternehmen erfordern, stößt das oft auf Widerstand: sei es durch Missverständnisse oder Ängste bezüglich des Umfangs der Transformation. Unternehmen sollten Stakeholder frühzeitig einbinden, offen kommunizieren und die klaren Vorteile von Process Mining aufzeigen. Wer wichtige Akteure von Anfang an einbezieht, schafft Unterstützung und eine gemeinsame Vorstellung vom Erfolg.

Nicht abgestimmte Erwartungen und unrealistische Timelines bringen Process-Mining-Projekte ebenfalls ins Wanken. Oft werden Zeit- und Ressourcenbedarf unterschätzt: was zu Frust oder Abbruch führt. Realistische Ziele, klare Objectives und regelmäßige Infos zum Fortschritt halten Projekte auf Kurs.

Viele Projekte scheitern zudem an einem schlecht definierten Scope. Ohne klares Verständnis, auf welche Prozesse der Fokus liegt, verlieren sich die Bemühungen. Erfolgreiche Initiativen basieren auf einem klaren Scope, der den Antrag bearbeitet.ie betreffenden Prozesse, erwartete Resultate und Ressourcenbedarf eindeutig vorgibt. So bleibt das Projekt zielgerichtet und schafft messbare Resultate.

Fehlende Skills und Ressourcen bremsen Process Mining Vorhaben stark aus. Diese Technologie braucht eine Kombination aus technischer, analytischer und fachlicher Expertise. Organisationen sollten deshalb konsequent in Schulungen und Skills investieren oder ein dediziertes Center of Excellence (CoE) aufbauen, um alle nötigen Kompetenzen zu bündeln: für nachhaltigen Erfolg.

Herausforderungen im Process Mining überwinden

Die Datenqualität bleibt ein Dauerthema und kann die Aussagekraft von Erkenntnissen beeinflussen. Unternehmen sollten daher Validierungsprozesse in den Mittelpunkt stellen und Checklisten einsetzen, um leistungsstarke Daten sicherzustellen. Bessere Methoden zur Datensammlung sorgen langfristig für höhere Datenqualität in kommenden Projekten. Auch Datenschutz und IT-Security sind wichtig: 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.

Herausforderungen rund um Geschäftsprozesse meistern

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-Einbindung sichern ist dabei wichtig; 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 Fälle 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 wichtig. 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.