Prozessmining bezeichnet die Anwendung von Techniken zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen mithilfe von Daten. Es handelt sich um eine Kombination aus Data-Mining und Prozessmanagement, bei der Daten aus IT-Systemen genutzt werden, um den Ablauf von Prozessen zu verstehen, zu visualisieren und zu verbessern. Prozessmining ist besonders in Bereichen wie der Betriebswirtschaft, der Informatik und dem Operations Research von Bedeutung.
Die Grundlage von Prozessmining bildet die Erfassung von Ereignisdaten, die während der Ausführung von Prozessen in IT-Systemen wie ERP-, CRM- oder Workflow-Management-Systemen generiert werden. Diese Daten werden dann mithilfe spezieller Algorithmen und Tools analysiert, um den tatsächlichen Ablauf der Prozesse sichtbar zu machen. Dazu gehören beispielsweise die Darstellung von Prozesspfaden, die Identifizierung von Engpässen oder die Analyse von Durchlaufzeiten.
Ein zentraler Vorteil von Prozessmining ist die Fähigkeit, transparent zu machen, wie Prozesse in der Praxis ablaufen – oft sehr unterschiedlich von den ursprünglich geplanten oder dokumentierten Prozessen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ineffiziente Stellen zu identifizieren, Ressourcen besser zu allozieren und die Gesamteffizienz zu steigern. Darüber hinaus kann Prozessmining dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften und Standards zu gewährleisten, indem es Abweichungen vom erwarteten Prozessverhalten aufdeckt.
Prozessmining ist eng mit anderen Disziplinen wie dem Business Process Management (BPM) und der Digitalen Transformation verbunden. Durch die Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen können Prozessmining-Tools noch weiter verbessert werden, um nicht nur die Vergangenheit zu analysieren, sondern auch zukünftige Szenarien vorherzusagen und automatisierte Maßnahmen zu ergänzen.