--- title: "Process Mining: Eventdaten, Discovery und Verbesserung" description: "Process Mining rekonstruiert tatsächliche Abläufe aus Zeitstempel-Events und zeigt Varianten, Verzögerungen, Rework und Kontrolllücken." canonical: "https://zephior.com/de/glossary/process-mining" last-updated: 2026-07-28 --- # Process Mining: Eventdaten, Discovery und Verbesserung > Process Mining rekonstruiert tatsächliche Abläufe aus Zeitstempel-Events und zeigt Varianten, Verzögerungen, Rework und Kontrolllücken. Von [George Manolas](https://zephior.com/de/authors/george-manolas). Published 2026-07-28; updated 2026-07-28. 4 minute read. ## Definition Process Mining bezeichnet Techniken, die Eventdaten aus operativen Systemen zur Rekonstruktion, Analyse und zum Vergleich von Prozessausführung nutzen. Ein Event Log verbindet jedes Ereignis mit Case, Activity und Timestamp sowie optionalen Attributen. ## Problem Der dokumentierte Prozess ist selten die reale Arbeit. Eventdaten sind aber auch keine neutrale Wahrheit: Systeme lassen Offline Work weg und nutzen Timestamps oder IDs inkonsistent. Eine eindrucksvolle Process Map kann Extraction-Fehler verstärken oder simple Urteile über Menschen erzeugen. ## Perspektive Process Mining verbindet Data Lineage mit operativer Frage. Validieren Sie Case- und Eventmodell, interpretieren Sie Varianten mit Process Ownern und Frontline Staff, quantifizieren Sie Ursache und Folge und testen Sie eine Intervention statt das häufigste Diagramm zu automatisieren. ## Case, Activity und Time definieren die Prozesssicht Case ID gruppiert Events einer Instanz wie Order, Claim oder Request. Activities benennen State Changes. Timestamps ordnen und messen. Attributes ergänzen Betrag, Produkt, Ort, Team oder Outcome. Modellwahl verändert das Bild. Ein Request erzeugt mehrere Orders und eine Order mehrere Lines. Ein Event entsteht beim Öffnen, Speichern oder Batchabschluss. Dokumentieren und testen Sie Semantik vor Bottleneck-Interpretation. | Element | Zweck | Validation | | --- | --- | --- | | Case ID | Prozessinstanz gruppieren | Können fremde Cases joinen? | | Activity | Meaningful Step | Ist Naming konsistent? | | Timestamp | Ordnen und messen | Welcher Moment wird erfasst? | | Attributes | Variation erklären | Sind Definition und Permission stabil? | | Outcome | Pfad mit Wert verbinden | Zeigt er das Business Result? | ## Eine Process Map ist Gesprächsevidenz und nicht die Antwort Ein dichtes Diagramm zeigt Varianten, aber nicht warum. Sprechen Sie mit ausführenden und empfangenden Personen, prüfen Sie Sample Cases und trennen Sie Policy, System Constraint, Data Defect und Kundenversion. Quantifizieren Sie Volumen und Outcome. Wählen Sie Interventionen nach Value und Controllability. Ein Data Fix entfernt mehr Rework als KI, ein klares Approval Limit schlägt einen Bot. Process Mining zählt, wenn der Loop von Event zu getestetem Change schliesst. - Mit einer operativen Frage starten. - Eventsemantik gegen Sources prüfen. - Varianten vor Bewertung segmentieren. - Daten mit Praktikerkontext verbinden. - Nach Intervention erneut minen. ## Ablauf 1. **Die operative Frage rahmen.** Wählen Sie ein messbares Thema wie Late Approval, Duplicate Handling, Rework oder SLA. Definieren Sie Grenze, Case Start und End, Population und Outcome Metrics. Beginnen Sie nicht mit Mine Everything. 2. **Event Log bauen und validieren.** Mappen Sie Sources, Case IDs, Activities, Timestamps und Attributes. Testen Sie Uniqueness, Ordering, Timezone, Missing Events und Joins. Tracen Sie Samples zu Source Records und vergleichen Sie mit der Praxis. 3. **Varianten und Ursachen analysieren.** Entdecken Sie Paths, Cycle Times, Queues, Rework und Handoffs. Segmentieren Sie nach Produkt, Kunde, Kanal, Team oder Risiko. Nutzen Sie Conformance gegen ein begründetes Modell, ohne jede Abweichung als schlecht zu markieren. 4. **Intervenieren und messen.** Priorisieren Sie eine beeinflussbare Ursache. Redesignen, klären Sie Policy, verbessern Sie Daten oder automatisieren Sie einen begrenzten Schritt. Pilotieren Sie und vergleichen Sie Cycle, Quality, Load und Side Effects. Re-minen Sie zur Wirkungskontrolle. ## Wichtige Entscheidungen - Welche Business Question und welches Outcome stützt die Analyse? - Was ist ein Case über Sources hinweg? - Welche Timestamps zeigen Work, Queue oder Batch? - Ist eine Variante Exception, Präferenz oder Defekt? - Welche Intervention löst Ursache statt Symptom? ## Risiken - Falsche Case Joins erzeugen unrealistische Paths. - Missing Manual Work überschätzt Automation. - System Timestamps zeigen Entry statt Activity. - Varianten werden ohne Kontext zur Personalbewertung. - Automation des Main Path lässt wichtige Exceptions zurück. ## Kennzahlen - Event Coverage und Source Accuracy - Cycle und Waiting Time je Variante - Rework-, Loop- und Handoff-Frequenz - Conformance Deviation nach Ursache - Intervention Effect auf Quality, Time und Cost - neue Exceptions und Displacement ## Häufige Fragen ### Was ist Process Mining? Die Nutzung von Zeitstempel-Events aus operativen Systemen zur Rekonstruktion und Analyse tatsächlicher Prozesspfade, Delays, Variants, Rework und Conformance. ### Welche Daten braucht Process Mining? Mindestens Case ID, Activity und Timestamp je Event. Attribute wie Team, Betrag, Produkt und Outcome ermöglichen Segmentierung bei kontrollierten Definitionen und Rechten. ### Ist Process Mining Task Mining? Process Mining analysiert Events über Systeme und Cases, Task Mining detaillierte Userinteraktionen am Desktop. Beide ergänzen sich, unterscheiden sich aber in Scope und Privacy. ### Findet Process Mining Automation Candidates? Es zeigt Evidenz zu Volumen, Wiederholung, Wait und Varianten. Root Cause, Exceptions, Integration, Risiko und Alternativen brauchen einen separaten Entscheid. ## Primärquellen - [IEEE Task Force on Process Mining](https://www.tf-pm.org/), IEEE Task Force on Process Mining - [Business Process Model and Notation Version 2.0.2](https://www.omg.org/spec/BPMN/2.0.2/), Object Management Group