Process Mining & Task Mining: Business Understanding auf Nutzer- und Systemebene

Process Mining und Task Mining – beide Begriffe tauchen in der Diskussion um Automatisierung, künstliche Intelligenz und modernes Prozessmanagement immer wieder auf. Beide Methoden sollen ein besseres Verständnis ablaufender Prozesse im Unternehmen schaffen. Aber worin unterscheiden sich die Methoden zur Prozessvisualisierung und welche sollten Unternehmen implementieren?

Herausforderungen moderner Prozesse im Unternehmen

Das Prozessmanagement im Unternehmen befindet sich mit der Digitalisierung im Wandel. Durch die zunehmende Verlagerung wesentlicher Geschäftsvorgänge in die digitale Welt sind Entscheider mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert:

  • Komplexität

Ein End-to-End-Prozess beinhaltet viele verschiedene Schritte und betrifft oft unterschiedliche Bereiche im Unternehmen. Dadurch wird der Prozess komplex und kann von einer einzelnen Person innerhalb des Prozesses kaum überblickt werden.

  • Definition und Realität

Im Rahmen der Einführung von Qualitätsmanagement- oder ERP-Systemen entstehen Prozessdefinitionen. Aber nicht immer entspricht die Definition auch der tatsächlichen Praxis innerhalb des Unternehmens. Immer wieder entstehen in Unternehmen Schattenprozesse. Mitarbeiter umgehen die standardisierten Vorgehen; zum Beispiel, weil die Definition ineffizient oder nicht praxistauglich ist.

  • RPA einführen

Prozessautomatisierung hat das Potenzial, viele Aufgaben zu automatisieren, die interne Effizienz, die Kunden- und die Mitarbeiterzufriedenheit zu verbessern sowie Fehler zu verringern. Die Voraussetzung für die Prozessautomatisierung ist allerdings eine genaue Kenntnis des zu automatisierenden Prozesses.

Das Verständnis für die kritischen Geschäftsprozesse ist die zentrale Herausforderung des Prozessmanagements. Process Mining und Task Mining sind zwei Werkzeuge, um diese Herausforderung zu bewältigen.

Process- und Task Mining: Zwei Zugänge zu Geschäftsprozessen im Unternehmen

Dynamische Teams, komplexe Strukturen: Gegenüber Kunden und Partnern konsistente Prozesse zu erreichen, ist eine große Herausforderung im digitalisierten Unternehmen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass mehr als die Hälfte der befragten Entscheider in faktischen Prozessinformationen den größten Mehrwert sieht.

Prozessmanager sind in dieser Hinsicht Detektive. Process und Task Mining sind zwei Wege, den Fall zu lösen. Wie bei einem Kriminalfall untersuchen sie den Tatort und beantworten die Frage: Was ist hier passiert? Der Unterschied liegt im Ermittlungsansatz. Jeder Prozess hinterlässt Spuren in Form von Daten:

  • Business-Daten, die als Event-Logs von den beteiligten IT-Systemen gespeichert werden
  • Nutzerdaten, die am einzelnen Arbeitsplatz aufgezeichnet werden

Process Mining: Prozesse durch IT-Systeme verstehen

Logfiles waren lange Zeit maximal für den System-Administrator von Interesse, wenn er eine fehlerhafte Konfiguration beheben musste. Aber Logfiles beinhalten wesentliche Informationen, von denen aus sich Rückschlüsse auf den zugrunde liegenden Prozess ziehen lassen. Process Mining nutzt Event Logs, um den zugrunde liegenden Prozess zu rekonstruieren.

Process Mining ist im Prinzip ein softwaregestütztes Process-Audit. Die Daten aus den Event-Logs werden gesammelt, ausgelesen, analysiert und visualisiert. Daraus ergeben sich 3 Vorteile des Process Minings:

  • Prozesse vollständig darstellen

Digitale Prozesse lassen sich durch Process Mining vom ersten Kontaktpunkt bis zum Ende erfassen und analysieren. Das ist eine wesentliche Voraussetzung für End-to-End-Automatisierung mit RPA.

  • Historische Daten nutzen

Durch die Auswertung von Event-Logs stehen auch historische Daten zu den analysierten Prozessen zur Verfügung, die zu einem besseren Gesamtbild beitragen und die Basis für die Entwicklung tragfähiger Vorhersagemodelle bildet.

  • Wertvolle Einsichten gewinnen

Die Auswertung der Event-Logs und die Visualisierung der Prozesse gewährt einen Einblick in die innere Struktur wesentlicher Geschäftsprozesse und erlaubt so eine datenbasierte Priorisierung der Optimierungsmaßnahmen.

Process Mining besitzt naturgemäß eine klare Limitierung. Da beim Process Mining Event-Logs von IT-Systemen analysiert werden, fallen alle Prozesse und Prozessschritte, die keine Spuren in den Systemen hinterlassen, aus der Analyse heraus.

Task Mining: Prozesse durch den Nutzer verstehen

Statt Prozesse auf Serverebene zu analysieren, setzt Task Mining beim einzelnen Desktop des Users an. Auf dem Rechner des Nutzers wird eine Software installiert, die alle Interaktionen des Users aufzeichnet. Dazu gehören alle Tastatureingaben, Mausklicks und sonstigen Eingaben. Gegenüber Process Mining zäunt Task Mining das Pferd also von hinten auf. Das sind 4 Vorteile des Task Minings:

  • Prozessschritte außerhalb von IT-Systemen erfassen:

Event-Logs speichern nur Prozessschritte, die innerhalb des IT-Systems ablaufen. Allerdings ist eine vollständig digitale Prozesskette in den meisten Anwendungsfällen und Unternehmen nicht real. Auch bei einem hohen Digitalisierungsgrad finden wesentliche Prozessschritte außerhalb von CRM, ERP oder Marketing-Suite statt. Diese Schritte werden im Process Mining nicht berücksichtigt. Aktivitäten wie der Rechnungseingang bleiben außen vor. Task Mining ist in der Lage, genau diese Schritte abzubilden und so ein vollständigeres Bild des Prozesses zu liefern

  • Optimierung aller Prozesse

Damit ergibt sich eine robuste Datenbasis zur Optimierung auch jener Prozesse, die nicht innerhalb der IT-Systeme ablaufen. Sinnlose Maßnahmen zur Prozessoptimierung werden vermeiden, während sinnvolle Fälle besser und genauer identifiziert werden können.

  • Schatten-IT identifizieren

Nicht jeder Prozess funktioniert in der Realität so, wie die IT-Systeme es vorsehen. Nutzer sind gut darin, Wege zu finden, als ineffizient empfundene Vorgehensweisen zu umgehen – zum Beispiel durch die Nutzung alternativer Softwarelösungen (Schatten-IT). Prozesse können dann auf Organisationsebene nicht mehr korrekt erfasst und optimiert werden.

  • Systemische Probleme lokalisieren

Durch Task Mining zeigen sich individuelle Abweichungen von den bestehenden Prozessdefinitionen. Treten diese Abweichungen häufig auf, verweist das oft auf ein systemisches Problem in der Prozessdefinition. Möglicherweise ist der Prozess so überhaupt nicht durchführbar oder nur extrem umständlich. Findige Mitarbeiter haben schnell einen Workaround gefunden, der werden so identifiziert.

Der userzentrierte Ansatz in der softwaregestützten Prozessanalyse ist kein Allheilmittel. Für die Automatisierung komplexer Prozesse von Ende zu Ende ist das Task Mining nicht ausreichend. RPA-Tools müssen später exakt die nötigen Schritte durchführen. Echte Menschen funktionieren aber anders als Computer. Sie gehen individuell vor und sind in ihren Aktionen flexibel. Die per Task Mining generierten Daten sind für den Softwarerroboter daher nicht ausreichend. Zwar ist auch eine Automatisierung von manuellen Klicks und Eingaben möglich, häufig ist die Automatisierung auf Softwareebene allerdings effizienter und belastbarer.

Task Mining oder Process Mining: Eine falsche Alternative

Aus nachvollziehbaren Gründen werden Task Mining und Process Mining häufig gegeneinander diskutiert. Insbesondere das Process Mining ist im ersten Schritt ressourcenintensiv. Da wollen Unternehmen die Maßnahmen priorisieren, die einen kurzfristigen Nutzen versprechen. Aber: Process Mining und Task Mining beschäftigen sich mit derselben Fragestellung – nur aus zwei verschiedenen Perspektiven.

Während Task Mining vom einzelnen Nutzer und seinen Handlungen ausgeht und von dort aus die einzelnen Prozessschritte erschließt, erfasst Process Mining den Prozess vom Resultat her. Für RPA und umfassende End-to-End-Automatisierungen ist Process Mining notwendig, um die Schritte innerhalb des IT-Systems zu verstehen. Task Mining kann dabei helfen, Abweichungen auf Benutzerebene zu identifizieren und in die zukünftige Gestaltung von Prozessen einzubeziehen.

Beide Methoden verfolgen das übergeordnete Ziel, ein umfassendes Verständnis der Geschäftsprozesse zu entwickeln. Nur der Einsatz beider Methoden führt zu einem umfassenden Bild der im Unternehmen ablaufenden Prozesse. Für Unternehmen lohnt es sich mittelfristig also, sowohl Task Mining als auch Process Mining im Unternehmen zu verankern.

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