Process Mining: Uitdagingen & Oplossingen

Jouw Routekaart naar Succes

Uitdagingen in Process Mining Overwinnen

In de snelle, data-driven wereld van nu is wendbaar en efficiënt werken onmisbaar om als organisatie de concurrentie voor te blijven. Hiervoor zijn diep inzicht in processen en de belangrijkste uitdagingen van groot belang. Process mining biedt deze inzichten met analyses van real-time business data. Door de belangrijkste uitdagingen te kennen en valkuilen te vermijden, haal je het maximale uit deze technologie. In deze blog ontdek je waarom projecten soms mislukken en wat de best practices zijn om process mining succesvol toe te passen.

Belangrijkste Uitdagingen bij Process Mining Begrijpen

Veel bedrijven zien hoe process mining zorgt voor meer efficiëntie, betere beslissingen en een voorsprong, maar de praktijk is complex. Organisaties hebben moeite om hun businessprocessen goed in kaart te brengen, waardoor analyses minder kloppen en kansen worden gemist. Vaak komt dit door inconsistente of onvolledige data, wat het maken van betrouwbare maps lastiger maakt.

Een grote uitdaging is werken met data uit veel bronnen. Bedrijven gebruiken verschillende platforms en het combineren van data terwijl je kwaliteit bewaakt, is niet eenvoudig. Zelfs na de eerste hobbels volgt het lastigste: inzichten omzetten in echte acties. Alleen inzicht in processen is niet genoeg – je moet ze ook daadwerkelijk verbeteren.

Om deze uitdagingen aan te pakken, begin je met twee vragen: Hoe scheid je belangrijke data van ruis? En welke technische infrastructuur heb je nodig voor efficiënte process mining? Antwoorden geven een stevig fundament. Tools voor data extractie en Robotic Process Automation (RPA) helpen hierbij: data extractie brengt basisdata samen, RPA automatiseert routinetaken zodat het team zich op strategie kan richten.

Waarom Process Mining Projecten Mislukken

Volgens McKinsey behaalt ongeveer 70% van de transformatieprogramma’s hun doelen niet – dit geldt ook voor process mining. Een van de hoofdredenen is slechte datakwaliteit. Foute, incomplete of verouderde data levert onbetrouwbare inzichten op. Vooral bij niet-geïntegreerde systemen; platforms zoals SAP leveren juist schonere, gestructureerde data. Investeer dus in data cleansing, validatie en sterk databeheer voor goede kwaliteit.

De transformatieroute is niet eenvoudig en goede bedoelingen stranden vaak voordat ze op gang komen. Niemand wil falen, maar onderzoek laat zien dat in 70% van de gevallen bedrijven tóch mislukken. Volgens ons ligt mislukking zelden aan kennisgebrek; managers weten meestal wat er moet gebeuren. Uit honderden grote transformaties herkennen wij vier veelvoorkomende valkuilen.

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

Een andere valkuil is weinig stakeholder buy-in. Grote veranderingen roepen vaak weerstand op door onbekendheid of angst voor impact. Betrek stakeholders daarom op tijd, communiceer open en maak de voordelen van process mining duidelijk. Door de belangrijkste partijen direct te betrekken, ontstaat draagvlak en één gezamenlijk doel.

Ook verkeerde verwachtingen en onrealistische deadlines kunnen projecten laten mislukken. Te veel optimisme over tijd en middelen zorgt voor teleurstelling en afhaken. Zet in op realistische doelen, duidelijke doelen en houd stakeholders op de hoogte om betrokkenheid te waarborgen.

Vaak wordt de scope te vaag gedefinieerd. Zolang niet helder is op welke processen je richt, verzandt het project. Een duidelijke scope – met concrete processen, doelen en resources – zorgt dat je project bruikbare resultaten levert.

Tot slot: gebrek aan de juiste vaardigheden en mensen remt process mining enorm. Je hebt technische, analytische en domeinkennis nodig. Investeer dus in training en skill development, of overweeg een Center of Excellence (CoE) waarin kennis samenkomt en projecten slagen.

Process Mining Uitdagingen Overwinnen

De reis stopt niet zodra de grootste issues zijn opgelost. Vaak is data die nodig is voor analyses niet beschikbaar of moeilijk toegankelijk, wat de voortgang kan vertragen. Denk aan belangrijke data fields die ontbreken of teams die moeilijk toegang krijgen tot bepaalde datasets door interne barrières. Dit los je op met een proactieve aanpak: betrek vanaf het begin data experts en bouw sterke relaties op met data owners. Neem daarnaast data requirements direct mee bij het ontwerpen van nieuwe IT-systemen, zodat deze problemen niet steeds opnieuw opduiken.

Een andere uitdaging is het gebrek aan data skills. Data extraheren, voorbereiden en begrijpen vraagt specifieke kennis, die niet elk team al heeft. Begin klein: focus op kern-datasets en schaal geleidelijk op. Investeren in data skills zorgt er ook voor dat het datavoorbereidingsproces efficiënter en herhaalbaar wordt, wat later veel tijd en resources scheelt.

Datakwaliteit blijft een terugkerende uitdaging en beïnvloedt direct de betrouwbaarheid van inzichten. Leg de focus op validatie met kwaliteitschecklists zodat je data betrouwbaar is. Verbeter daarnaast de methoden voor dataverzameling steeds verder, zodat de kwaliteit bij toekomstige projecten toeneemt. Security en privacy zijn ook belangrijk; organisaties zijn soms terughoudend met het delen van data door compliance-eisen of zorgen over privacy. Pak deze kwesties al aan het begin van het project aan met duidelijke data access policies en anonimiseringstechnieken, waardoor de samenwerking verbetert en het vertrouwen groeit.

Omgaan met Procesgerelateerde Uitdagingen

Uitdagingen zitten niet alleen in de data, maar ook in de processen zelf. Veel bedrijfsprocessen zijn best complex. Zonder goede voorbereiding voelt analyseren als dwalen in een doolhof. Maak de procesweergave eenvoudiger door te focussen op belangrijke mijlpalen in plaats van elk detail te mappen. Referentiemodellen geven duidelijk inzicht in de hoofd­fases, zodat je makkelijker verbeter­punten vindt.

Gebrek aan ervaring met process mining tools kan ook een probleem zijn. Als teams de software niet goed gebruiken, levert de analyse weinig op. Oefening en training zijn daarom belangrijk. Laat teams wennen aan tools en gebruik functies zoals animaties en filters om meer inzicht te krijgen.

Zonder gestructureerde aanpak raken inspanningen makkelijk versnipperd. Zonder heldere methode verliezen projecten snel de richting. Begin met kleinere, duidelijke processen voor snelle successen – dat geeft vertrouwen en vaart. Koppel deze stappen aan de bredere businessdoelen om met process mining tastbare winst te realiseren.

Organisatorische Uitdagingen Aanpakken

Zelfs met de juiste tools en technieken kunnen process mining-projecten vastlopen zonder voldoende support binnen de organisatie. Het verkrijgen van draagvlak bij stakeholders is cruciaal; zonder dit kan het project stagneren of zelfs niet van de grond komen. Identificeer op tijd de belangrijkste process owners en betrek hen actief gedurende het hele traject. Workshops en demo’s helpen om de mogelijke voordelen duidelijk te maken en enthousiasme aan te wakkeren.

Een veelvoorkomende uitdaging is het opstellen van een overtuigende business case voor process mining. Zonder duidelijke voorbeelden van toegevoegde waarde, kunnen stakeholders twijfelen om te investeren. Door relevante praktijkcases te tonen en metrics te delen over het effect van procesverbeteringen, wordt duidelijk waarom process mining waardevol is.

Het is ook essentieel dat process mining-projecten aansluiten bij de strategie van de organisatie. Projecten die niet gekoppeld zijn aan de bedrijfsdoelen verliezen snel hun nut. Door process mining te richten op concrete business objectives, bijvoorbeeld via OKR’s (Objectives and Key Results), lever je tastbare bijdragen aan het bedrijfsresultaat.

Wil je process mining organisatiebreed opschalen, dan is het bouwen en behouden van capaciteit noodzakelijk. Begin met pilot-projecten om te leren en je aanpak te verbeteren. Vier vroege successen om het momentum vast te houden, zet continu in op training, communities of practice en het opzetten van een Center of Excellence (CoE).