Exklusiv für AbonnentenProjekte richtig angehen
Woran Process Mining oft scheitert
Wo sich Prozesse verbessern lassen, schlummert Potenzial. Doch wer Abläufe optimieren oder automatisieren will, muss sie genau kennen. Process Mining vermittelt solches Wissen. Doch die Projekte sind durchaus komplex und folgende Untiefen sollten Firmen tunlichst vermeiden.
(Bild: Sopra Steria SE)
Nicht nur in Krisenzeiten ist es wichtig, die eigenen Prozesse genau zu kennen. Aber besonders in diesen Zeiten kommt es darauf an, Abläufe zu optimieren und Ergebnisse kurzfristig zu verbessern, um gestärkt aus den schwierigen Situationen hervorgehen zu können. Process Mining kann ein wichtiger Hebel sein, um auch bei verteiltem Arbeiten für verbesserte Abläufe zu sorgen. Process-Mining-Projekte scheitern aber oft an Untiefen, die es zu umschiffen gilt.
Nicht einfach so beginnen
Process-Mining-Projekte laden dazu ein, Abläufe im Unternehmen ‘einfach mal’ zu erkunden, Prozesse zu erleben und nach Gründen für ganz unterschiedliche Auffälligkeiten zu forschen. Doch wenn Ziele nicht vorab klar definiert und entsprechende Rahmenbedingungen geschaffen wurden, sterben Process-Mining-Projekte einen schnellen Tod. Jede spätere Anpassung eines Projekts führt nämlich zu neuen Datenabfragen, Richtigstellungen und Neuordnungen in Datenmodellen. Wer ein Process-Mining-Projekt beginnt, sollte sich also immer fragen: Auf welches übergreifende Unternehmensziel zahlt das Vorhaben ein? Ab wann rentiert sich das Vorhaben für das Gesamtunternehmen – und welche Daten benötige ich dazu?
Datenverfügbarkeit klären
Für ein datengetriebenes Thema braucht es Daten. Entsprechend muss zu Beginn geklärt werden, welche Daten verfügbar sind oder wie sie verfügbar werden. Bleibt das aus, werden Erwartungen unweigerlich enttäuscht, sobald sich herausstellt, dass die Projektidee zwar gut, aber nicht mit den vorhandenen Datenstrukturen umsetzbar ist. Daher ist es für Fachbereiche, die ein solches Projekt initiieren, wichtig, von vornherein eng mit der IT zu kooperieren. Ein gutes Process-Mining-Vorhaben hat im Idealfall mindestens ein zweiflügliges Team aus Fachbereichen und IT.
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