„Die Erwartungen an Process Mining nehmen stark zu. Es heute nicht mehr ausreichend, Ist-Prozesse einfach nur zu visualisieren. Unternehmen erwarten hier einen Mehrwert, etwa im Bereich der Schwachstellenanalyse und Prozessoptimierung. Dies erfordert die Kombination von Process Mining mit klassischen Data-Analytics- und Machine-Learning-Methoden. Das Zusammenspiel dieser Komponenten ist Voraussetzung für den langfristigen Erfolg der Methode Process Mining. Zudem ist es wichtig, keine überzogenen Erwartungen zu schüren, etwa in Bezug auf Kosteneinsparungen. Der Erfolg von Process Mining und Prozessautomatisierung hängt mittel-bis langfristig davon ab, ob konkrete Problemlösung für komplexe Prozesse entwickelt werden können. Ein Beispiel ist die Entwicklung von datenbasierten Entscheidungsmodellen in Prozessen.“
(Foto: Michaela Handrek-Rehle)