Process Mining per Principianti: Trasformare i dati in Insight

Che cos’è il Process Mining?

Il Process Mining è un modo per fare una radiografia ai tuoi processi aziendali e vedere cosa succede davvero dietro le quinte. Non si tratta di cercare oro o carbone, ma di scavare nei tuoi dati IT. In pratica, il software di Process Mining analizza le tracce digitali lasciate nei sistemi IT (log di chi ha fatto cosa e quando) e ricostruisce i veri flussi di processo. Così ottieni una visione oggettiva e basata sui dati di come il lavoro viene realmente svolto – spesso molto diversa dai flowchart ordinati lasciati a prendere polvere nel cassetto. Una fonte lo descrive così: “una risonanza magnetica che mostra come funzionano davvero i tuoi processi — non come pensi che funzionino”. In breve, il Process Mining analizza i dati dei sistemi IT per offrire insight e svelare problemi nascosti nei processi.

Immagina di avere un processo per gestire gli ordini dei clienti. Ogni fase (ricezione, approvazione, spedizione, ecc.) lascia una traccia in qualche sistema. Il Process Mining unisce queste tracce per mappare il percorso reale di ogni ordine. Invece di basarti su interviste o ipotesi, ottieni una fotografia guidata dai dati. È come avere una telecamera di sicurezza che ti mostra ogni passaggio, svolta, loop e deviazione nel processo.

Per chi inizia: se il tuo processo fosse un sentiero, il Process Mining disegna il percorso reale sulla MAP partendo dalle impronte, non dal percorso ideale che pensavi di seguire. E sì, a volte quei sentieri sembrano scarabocchi confusi più che linee dritte (ne parleremo tra poco!).

(P.S. Niente geologia o picconi: il “mining” qui è solo digitale.)

Come funziona il Process Mining

Come fa questo detective digitale dell’efficienza a scoprire cosa succede davvero nei tuoi processi? Tutto parte dai dati IT già presenti nei tuoi sistemi. La maggior parte delle aziende usa sistemi come ERP, CRM, helpdesk software, che registrano ogni transazione o event. Questi log contengono tre elementi chiave: un Case ID (ad esempio il numero d’ordine o del ticket che collega gli eventi a uno specifico case), un Timestamp (quando avviene ogni passaggio) e il nome attività (cosa è stato fatto – ad es. “Ordina Pizza”). Il tool di process mining analizza questi event log e ricostruisce la sequenza delle attività di ogni case dall’inizio alla fine. Collegando tutti i case ottieni una MAP visuale del processo: puoi vedere tutti i percorsi seguiti.

In sostanza, il process mining si svolge in alcune fasi chiave. Si parte dall’estrazione dei dati raw dai tuoi sistemi. Questi dati vengono utilizzati per ricostruire il flusso reale del processo, con tutte le varianti. Poi il processo scoperto viene confrontato con quello previsto per trovare deviazioni e aree di miglioramento. Infine ottieni insight azionabili e puoi monitorare costantemente le performance per mantenere i processi efficienti e sotto controllo.

I 5 passaggi del Process Mining

Data Extraction

Per prima cosa raccoglie i dati evento dai tuoi sistemi – per esempio tutti i passaggi degli ultimi 6 mesi dell’Order-to-Cash, estratti da database ERP e CRM.

Process Discovery

Poi il software ricostruisce in automatico il processo “as-is”. Collega gli eventi tramite Case ID e ordine temporale, generando il flowchart del processo reale.

Conformance Check

Se hai un modello standard (come BPMN 2.0), il software confronta il processo ricostruito con quello atteso.

Insights & Optimization

Il tool mostra dove si trovano i colli di bottiglia, le rilavorazioni o le inefficienze.

Monitoring

Il process mining non è un’attività una tantum: puoi monitorare i processi in modo continuo nel tempo.

Ad esempio, dopo aver applicato il process mining a un processo ordini, otterrai un diagramma che mostra i percorsi dall’inizio all’evasione. Alcuni casi seguono la happy path (diretti da ordine ad approvazione e spedizione senza intoppi), ma molti altri prevedono riapprovazioni, ping-pong tra reparti o restano in attesa in coda. Questo diagramma può sembrare complesso – per questo si parla di “spaghetti diagram” quando i flussi sono molto intrecciati. La differenza è che ora puoi vedere la realtà: magari il 60% degli ordini passa per uno step di rework o una fase di approvazione crea un collo di bottiglia. Con questi dati puoi agire dove serve davvero.

Sembra magia!

Trasforma i dati di transazione in un flowchart dinamico che mostra dove tutto scorre e dove si blocca.

Il process mining funziona raccogliendo le “impronte digitali” dei tuoi processi e costruendo un modello interattivo.

La magia è nel rivelare verità prima nascoste tra i dati — e regalarti quel classico momento “aha!” che fa decollare il miglioramento dei processi.

E no, non è magia nera o avanzata AI (come dicono alcuni): sono solo algoritmi smart come HeuristicsMiner. Ma vedere i risultati fa pensare davvero a una magia!

Perché è importante

Perché dovresti interessarti al process mining? Nel business, la conoscenza è potere: il process mining ti dà insight sui tuoi processi operativi che prima non potevi avere. Ecco i vantaggi chiave che spiegano perché il process mining è importante in azienda:

Trasparenza & Insight:

Hai mai avuto la sensazione che qualcosa nel workflow del tuo reparto crei ritardi, ma non riesci a capire cosa? Il process mining illumina questi punti ciechi: mostra il processo reale e rende evidente dove le cose funzionano o si bloccano. Niente più supposizioni o “secondo me funziona così”: avrai dati oggettivi. Questa trasparenza è il primo passo per migliorare.

Guadagni di efficienza:

Con insight chiari, puoi trovare inefficienze, colli di bottiglia e passaggi inutili nei tuoi processi. Magari le fatture restano in attesa di approvazione per giorni o i clienti chiamano il supporto due volte perché non ricevono risposte. Identificando questi aspetti puoi semplificare il workflow. Il risultato? Tempi più rapidi e più produttività. Le aziende che usano il process mining hanno ridotto i tempi di processo del 30–50%, eliminando attese inutili. Processi più veloci significano clienti e dipendenti più felici (e meno stress per tutti!).

Risparmio sui costi:

Il tempo è denaro, quindi questi miglioramenti spesso si traducono in risparmio. Eliminando i colli di bottiglia puoi ridurre gli straordinari, tagliare i costi di rilavorazione e ottimizzare le risorse. Alcune aziende hanno risparmiato milioni trovando modi migliori per gestire processi ad alto volume come order management e procurement. Inoltre, trovando e risolvendo i problemi subito (o prevenendoli), riduci i rischi di spese future più alte.

Compliance & Qualità migliorate:

Il process mining può anche fare da auditor di compliance, evidenziando quando step fondamentali vengono saltati o fatti fuori ordine. Per settori regolati (come finance, healthcare, ecc.) è fondamentale: è una sentinella che assicura il rispetto delle regole. Individuare deviazioni di compliance in tempo può evitarti multe o problemi di qualità. In più, vedere i percorsi più comuni aiuta a standardizzare le best practice e ridurre gli errori, migliorando la qualità dei risultati.

Migliore customer experience:

Quando i processi funzionano bene, i clienti se ne accorgono: ordini spediti in tempo, servizi senza ritardi, meno errori – tutto questo porta clienti più felici. Il process mining aiuta a trovare i punti critici che influenzano la customer experience. Ad esempio, se i clienti aspettano troppo per un’attivazione, puoi scoprire uno step di approvazione da automatizzare o velocizzare. Il risultato è un processo più affidabile e veloce, che fidelizza davvero.

Cultura data-driven:

Usare il process mining stimola decisioni basate sui dati, non sulle sensazioni. È uno strumento che unisce IT e business grazie a insight oggettivi. Così, nasce una cultura dove prima di cambiare ci si chiede: “Cosa dicono i dati?”. Nel lungo periodo l’approccio data-driven è un vantaggio competitivo: i miglioramenti sono dimostrabili e puoi misurare l’impatto. È business process improvement in versione moderna.

The Good, the Bad, and the Ugly

Parliamo senza filtri di process mining: vediamo insieme i vantaggi, le sfide e i possibili rischi. Un po’ come nei classici film Western:

• The Good: i punti di forza di process mining
• The Bad: le sue limitazioni e dove fare attenzione
• The Ugly: cosa può andare storto se non si sta attenti.

Vediamo questi aspetti nel dettaglio. :

I vantaggi

Il process mining offre vantaggi concreti. Prima di tutto è oggettivo: mostra la realtà dei tuoi processi, senza filtri o opinioni. Questo rende la diagnosi dei problemi più rapida e accurata. È anche veloce: analisi che normalmente richiederebbero settimane si risolvono in pochi minuti, una volta disponibili i dati. Puoi individuare subito quick win (come automatizzare task) e stupire tutti con visual data-driven.

Altro punto forte: ampia applicazione – si può usare su qualsiasi processo che abbia “structured process data” (sales, finance, IT, customer service e altri). Per altri esempi vai nella nostra pagina use-case. Oltre alla process visualization puoi usare dashboard e interfacce semplici, rendendo gli insight accessibili anche ai business user, non solo ai data scientist. In breve, il process mining porta: più insight, più efficienza, più controllo.

I limiti

Non è tutto oro quel che luccica. Anche il process mining presenta alcune limitazioni e sfide da considerare. La dipendenza dai dati è cruciale: l’analisi è valida solo quanto i dati disponibili. Se i tuoi sistemi IT non registrano certi step, o i dati sono incompleti o disordinati, i risultati possono essere fuorvianti. (Garbage in, garbage out: la regola vale sempre! Pulire e preparare i dati può richiedere un grande sforzo.) Inoltre, il process mining non risolve automaticamente i problemi: ti dice dove sono le criticità, ma devi comunque lavorare per risolverle. Consideralo uno strumento diagnostico, non una cura miracolosa.

Un’altra sfida: la complessità di interpretazione. Una MAP con decine di loop e rami può confondere. Serve competenza (e lavoro di squadra con chi conosce i processi) per capire i risultati e decidere come agire. C’è anche il tema costi: alcuni software leader per il process mining sono costosi da acquistare e richiedono il supporto IT per la configurazione iniziale.

La ragione per cui abbiamo creato ProcessMind è semplice: il resto del mercato aveva reso il process mining complesso, costoso e difficile da implementare. Abbiamo cambiato le regole con uno strumento self-service che racchiude anni di esperienza, utilizzabile da chiunque — senza i soliti problemi IT. E sì, è anche conveniente.

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

Infine, non rileva tutto: gli step manuali o le conversazioni non registrate restano invisibili, quindi non sostituisce totalmente la conoscenza umana. Questi “aspetti negativi” non annullano il valore, ma ricordano che il process mining non è magia a pulsante. Un motivo in più per provare ProcessMind: puoi aggiungere i tuoi step manuali con il process designer e integrarli subito nelle tue analisi process mining.

Le insidie

Ecco le trappole, ovvero il “lato brutto” del process mining se applicato male. Un rischio concreto è interpretare i dati in modo errato e trarre conclusioni sbagliate. Se non confronti i risultati con chi conosce davvero il processo, rischi di risolvere il problema sbagliato o addirittura peggiorare le cose.

Il process mining non è una panacea, ma uno strumento di discovery, come una radiografia o un’ecografia. Non aspettarti che corregga le deviazioni o sostituisca il giudizio umano in automatico. La realtà è che senza change management e follow-up, anche i migliori insight restano inutili e nulla migliora.

Un altro rischio è usare il process mining per “sorprendere” i dipendenti – ad esempio puntando il dito su chi gestisce casi troppo lenti. Non va fatto: genera paura e opposizione. La trasparenza serve a migliorare i processi, non a colpevolizzare le persone. Se il team percepisce il “Grande Fratello”, diminuisce la collaborazione e l’iniziativa rischia il fallimento. Anche iniziare senza una strategia è rischioso: si rischia di perdersi tra dati e spaghetti diagram senza chiarezza. Molti hanno capito che mancare obiettivi chiari porta confusione. E il process mining non risolve miracolosamente qualsiasi problema: non illuderti.

Come (non) usare il Process Mining

Come ogni strumento potente, il process mining può essere usato al meglio o nel modo sbagliato. Per aiutarti a partire con il piede giusto, ecco alcuni “errori comuni” (e cosa fare invece) quando si utilizza il process mining in azienda:

Non iniziare senza un obiettivo chiaro.

Se affronti il Process Mining come una pesca a caso (tipo “vediamo cosa troviamo!”), rischi di finire in una paralisi da analisi. Definisci invece una domanda o un obiettivo preciso fin dall’inizio—ad esempio, “Voglio capire perché le approvazioni delle fatture richiedono più di 10 giorni” oppure “Possiamo ridurre del 20% il tempo di onboarding clienti?“. Avere una direzione chiara guiderà la tua analisi e manterrà il progetto focalizzato.

Provalo ora!

Non pensare sia una bacchetta magica.

Comprare un software di process mining potente non risolve automaticamente i tuoi problemi di processo. È un aiuto diagnostico, non una soluzione immediata. Devi analizzare i risultati, discuterne col team e applicare i cambiamenti. Il software può mostrarti approval lenti, ma spetta a te snellire il processo o aggiungere risorse. Come un GPS: indica la strada, ma sei tu a guidare.

Non isolarti in un silo.

Il process mining sembra molto data-driven, ma il contesto è fondamentale. Se sei un analyst, non rinchiuderti da solo a lavorare sui numeri per poi mandare un report senza confronto. Collabora: parla con chi vive il processo ogni giorno. Possono spiegarti deviazioni o workaround reali. Coinvolgi anche l’IT per accesso e validazione dei data. Il process mining funziona meglio come lavoro di squadra: combina la forza dei dati con l’esperienza di chi conosce il processo.

Non trascurare il fattore umano.

Il Process Mining non serve a trovare i colpevoli, ma a migliorare il flusso complessivo. Fai capire questo a tutti. Coinvolgi sin da subito process owner e team, e presenta l’iniziativa in modo positivo (es. “Cerchiamo opportunità di miglioramento, non giudichiamo la performance di nessuno”). Se emerge che qualcuno impiega più tempo, analizza insieme le cause: magari sta gestendo molte attività o il sistema è lento. Usa la trasparenza per ottimizzare i processi, non per dare colpe.

Non usare dati di bassa qualità.

Hai mai sentito dire “garbage in, garbage out”? Se inserisci dati sbagliati nel Process Mining otterrai solo insight errati. Non provare ad analizzare un processo finché i dati non sono affidabili: timestamp mancanti, case ID incoerenti o dati duplicati ti porteranno fuori strada. Dedica tempo alla preparazione dei dati: pulisci i log, unisci le fonti e assicurati di capire cosa rappresentano i dati stessi. Questo lavoro iniziale ti darà risultati molto più affidabili.

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.

Dove si inserisce ProcessMind

Potresti chiederti: «Bello tutto questo, ma come si fa davvero in modo semplice?» Qui entra in gioco ProcessMind: un tool pensato per rendere il process mining (e il miglioramento dei processi in generale) semplice e accessibile, specialmente per chi inizia. Niente discorsi commerciali: prendiamo ProcessMind come esempio di come oggi il software può semplificare ogni fase che abbiamo visto.

Non vedi l’ora di provarlo? Testa ProcessMind gratis e scopri quanto è facile ottenere insight dai tuoi dati.

• Piattaforma integrata tutto-in-uno: ProcessMind non è solo un process mining tool: integra più funzioni in una piattaforma. Puoi disegnare un process model, analizzare i dati reali, e simulare cambiamenti—tutto dalla stessa interfaccia. Prima bisognava alternare vari strumenti, ora fai tutto insieme. Ad esempio, puoi mappare un workflow drag-and-drop in BPMN 2.0 e sovrapporre quei dati reali di esecuzione sul MAP. Vedi subito dove la realtà si discosta dal piano. Stop ai salti tra sistemi diversi: qui tutto è integrato. Questo approccio—stratificare i dati mining sul canvas di design con filtri e grafici interattivi—colma il divario tra come immagini il processo e come succede davvero. In sostanza, ProcessMind è il tuo centro di controllo unico per capire e migliorare i processi.

• Partenza rapida e user friendly: Il valore aggiunto? Semplicità all’avvio. Ricordi l’estrazione e la preparazione dati? Qui la maggior parte degli ostacoli si elimina. L’integrazione è diretta: puoi importare dati da più fonti senza grandi progetti IT. Non serve il dato “perfetto”: puoi anche solo caricare i tuoi Excel e cominciare subito a mine i dati. Così, invece di settimane a sistemare dati o creare data warehouse, basta un drag-n-drop (per esempio esporti il log CRM) e ProcessMind genera subito insight. Corregge anche certi problemi comuni automaticamente, evitando tecnicismi inutili. Motto qui: “Dati perfetti? Non servono!”—si parte da quello che hai. Così la barriera d’accesso si abbassa per davvero.

• Collaborazione e Insights: Importati i dati, ProcessMind offre analytics e dashboard pronte all’uso. Puoi unire i process model scoperti a metriche di performance, fare grafici, creare dashboard custom per monitorare KPI (come tempo medio o numero deviazioni). Il bello? Tutto si personalizza e si condivide: i team possono collaborare sulla stessa fonte di verità. Ad esempio, puoi creare una dashboard che mostra tutti gli ordini fermi da oltre 5 giorni e passarla al team di gestione per agire subito. Grazie al cloud, e al focus sulla user experience business, più persone possono commentare, collaborare e migliorare insieme. È davvero self-service: niente attese per report tecnici. Chi ha permessi esplora i dati via una UI intuitiva, fa domande (“Mostrami solo i case dell’ultimo mese”) e trova subito risposte.

• Miglioramento end-to-end: ProcessMind non si ferma alla visualizzazione: chiude il cerchio migliorando il processo. Puoi simulare scenari “what-if” (es. “Cosa succede se aggiungiamo una persona a questo bottleneck?”). Puoi anche modificare il process design e vedere subito gli effetti, fondendo disegno e mining in una soluzione unica. Tutto in piattaforma: migliorare diventa un ciclo fluido—progetti la modifica, la comunichi (funge anche da repository della documentazione) e controlli col mining che funzioni. È pensato proprio per le logiche di continuous improvement (come Lean Six Sigma), offrendo un toolkit concreto per queste metodologie. L’obiettivo di ProcessMind? Semplificare ogni fase, dalla discovery all’implementazione, così anche aziende senza team analytics possono sfruttare i benefici del process mining.

Best Practice e Pro Tips

Per concludere, ecco best practice e consigli fondamentali per un Process Mining di successo. Questi suggerimenti, frutto dell’esperienza di chi opera ogni giorno nei processi aziendali, ti aiutano a ottenere il massimo:

Seguendo queste best practice avrai una guida sicura per le tue iniziative di Process Mining. Sono la tua “stella polare” per evitare errori, ottenere risultati concreti e sostenere i miglioramenti. Quando fatto bene, il mining diventa parte essenziale del toolkit aziendale e ti abitua a verificare la realtà dei processi con il supporto dei dati. Uniscilo a creatività e costanza: non ci sono limiti ai miglioramenti possibili.

Buon mining!