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Best Practice bei der Implementierung von Process Mining

Process Mining ist ein datengetriebener Ansatz, um tatsächliche Prozessabläufe in Organisationen zu rekonstruieren, ihre Konformität mit Vorgaben transparent zu machen sowie Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Es ist damit die ideale Grundlage, um in digitalisierten Unternehmensprozessen ein zielgerichtetes Management zu etablieren. Der Erfolg von Process Mining hängt von den Daten ab, die für die Analyse zur Verfügung stehen. Somit ist der erste und einer der wichtigsten Schritte bei der Umsetzung von Process-Mining-Projekten die Datenbereitstellung, das heißt der Bezug von Daten aus den Source-Systemen und die anschließende Aufbereitung und Transformation in ein für das Process-Mining-Tool verarbeitbares Event Log.

Im nachfolgenden Beitrag werden ein Best-Practice-Vorgehen vorgestellt sowie die Vor- und Nachteile respektive die Chancen und Risiken bei der Wahl der Datenbereitstellung beleuchtet.

Process Mining befasst sich mit der Analyse von Geschäftsprozessen auf der Basis großer Datenmengen. Dabei werden spezifische Algorithmen eingesetzt, um Prozesse aus in Unternehmenssystemen gespeicherten Transaktionsdaten automatisch zu rekonstruieren und zu durchleuchten. So können riesige Datenmengen effizient v…