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Ratgeber · Prozesse

Process Mining einfach erklärt — die Daten-Brille auf Ihre Prozesse

Lesezeit ca. 9 Min. · Aktualisiert Juni 2026 · von Martin Hofmann

Statt Mitarbeitende zu fragen, wie ein Prozess läuft, liest Process Mining die digitalen Spuren in Ihren Systemen und rekonstruiert daraus den tatsächlichen Verlauf. Diese Erklärung kommt ohne Enterprise-Sprache aus und zeigt, was für den Mittelstand wirklich relevant ist.

Kurz erklärt

Process Mining ist die datengestützte Analyse von Geschäfts-Prozessen. Statt Mitarbeitende zu fragen, wie ein Prozess läuft (subjektiv), liest Process Mining die Log-Daten aus ERP, CRM, DMS — die digitalen Spuren, die jede Transaktion hinterlässt — und rekonstruiert daraus den tatsächlichen Prozess-Verlauf. Marktführer ist Celonis (Enterprise-Fokus, hochpreisig). Pragmatische Mittelstand-Alternativen: UpDoc Pro, Apromore, PM4Py (Open Source), ProDiscovery, bupaR. Typische KMU-Investition: 5.000–25.000 € für ein Pilot-Projekt, nicht 100.000+ € wie bei der Großberatung. Sinnvoll bei Prozessen mit hoher Stückzahl, klaren Log-Daten und Optimierungs-Druck.
Analytics-Dashboard mit Diagrammen – Prozessdaten aus IT-Systemen visualisiert

Was Process Mining ist

Stellen Sie sich vor: Jede Aktion in Ihrem ERP-System hinterlässt eine digitale Spur — eine Zeile in einer Log-Tabelle. Wer hat wann was gemacht. Bei tausenden Aktionen pro Tag wächst diese Spur zu einem reichhaltigen Datenschatz. Process Mining liest diesen Datenschatz und macht daraus ein visualisiertes Prozess-Bild — automatisch, ohne dass jemand vorher modelliert.

Definition

Process Mining

Die automatisierte Rekonstruktion von Geschäfts-Prozessen aus den Log-Daten der beteiligten IT-Systeme. Drei Hauptfunktionen: Discovery (Wie läuft mein Prozess wirklich? — Ist-Visualisierung), Conformance Checking (Wo weicht die Realität vom Soll-Prozess ab? — Compliance-Analyse) und Enhancement (Wo sind Engpässe, Schleifen, Verzögerungen? — Optimierungs-Hinweise).

Was Process Mining nicht ist

  • Keine KI im engeren Sinne — es ist Data Mining, nicht Machine Learning (auch wenn moderne Tools ML-Komponenten haben).
  • Keine Software-Implementation — es ist Analyse, nicht Automation.
  • Kein Ersatz für eine Prozessaufnahme — ergänzend, nicht ersetzend.

Wie Process Mining technisch funktioniert

Vier Phasen führen von den Roh-Logs zum Maßnahmen-Plan:

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    Phase 1

    Event-Log extrahieren

    Aus dem Quell-System (SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, DocuWare etc.) werden Log-Daten extrahiert. Jede Zeile enthält mindestens eine Case-ID (welcher Vorgang? z.B. Rechnungs-Nr. 4711), eine Activity (was wurde gemacht? z.B. „angelegt", „freigegeben", „gebucht"), einen Timestamp (wann?) und optional eine Resource (wer?).

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    Phase 2

    Daten in Tool laden

    Das Event-Log wird in ein Process-Mining-Tool importiert — per CSV oder direkter Datenbank-Anbindung.

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    Phase 3

    Visualisierung

    Das Tool erstellt automatisch ein Prozess-Diagramm: Knoten für Aktivitäten, Pfeile für Übergänge. Häufige Pfade werden dick dargestellt, seltene dünn. Niemand muss vorher modellieren.

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    Phase 4

    Analyse

    Bottleneck-Erkennung (wo wartet der Prozess am längsten?), Schleifen-Erkennung (wo läuft Re-Work?), Varianten-Analyse (wie viele Pfade gibt es?) und Compliance-Analyse (wo weicht die Realität vom Soll ab?).

Praxis-Beispiel — Eingangs-Rechnungs-Prozess

Der Soll-Prozess für eine Eingangs-Rechnung lautet: empfangen → ins DMS erfassen → sachliche Prüfung → Buchungs-Vorschlag → Freigabe → Buchung → Bezahlung. Was Process Mining in einem anonymisierten Beispiel zeigt:

  • 32 % der Rechnungen laufen genau diesen Pfad in unter 5 Tagen
  • 28 % laufen den Pfad in 5–14 Tagen
  • 18 % gehen zurück zur „Sachlichen Prüfung" (Rückfragen)
  • 11 % werden mehrfach freigegeben (Vertretungs-Regelungen)
  • 7 % laufen 30+ Tage (vergessen)
  • 4 % überspringen die sachliche Prüfung (Compliance-Verstoß)

Daraus ergeben sich konkrete Maßnahmen: eine Eskalations-Automatik nach 14 Tagen, eine Workflow-Anpassung für Vertretungs-Regelungen, eine Schulung zur sachlichen Prüfung und ein Compliance-Check der 4 %, die die Prüfung umgehen.

Anbieter-Landschaft 2026

Enterprise-Tier:

AnbieterStärkenPricing indikativ
CelonisMarktführer global, sehr breit, SAP-starkEnterprise-Lizenzen ab 100.000 €/Jahr
SAP Signaviotiefe SAP-Integrationab 80.000 €/Jahr
IBM Process MiningKonzern-fokussiertindividuell, sehr hoch
Microsoft Process Insights / MinitMicrosoft-Stack-Integrationim Power-Platform-Tarif
UiPath Process MiningRPA-Bezugab 50.000 €/Jahr

Mittelstand-Tier (z1-Empfehlungs-Cluster):

AnbieterStärkenPricing indikativ
UpDoc ProDACH-Lösung, mittelstandsorientiert5.000–20.000 €/Projekt
Apromoreaustralische Lösung, gute UXmittel-preisig
ProDiscoveryeuropäische Mittelstand-Lösungmittel-preisig
Lana Process MiningDACH-orientiertmittel-preisig
Mehrwerk Process MiningDACH-Mittelstandmittel-preisig

Open Source:

ToolStärkenPricing
PM4PyPython-Bibliothek, sehr flexibelkostenfrei (Code-Setup nötig)
bupaRR-Bibliothekkostenfrei
ProMForschungs-Toolkostenfrei
Disco (Fluxicon)Desktop-Toolkostenfreie Test-Version, kommerziell ab ~990 €/Jahr

Wann Process Mining sinnvoll ist

Sinnvolle Anwendungen:

  • Eingangs-Rechnungs-Workflow — wo Engpässe vermutet werden
  • Auftrags-Abwicklung — wo die Durchlauf-Zeit kritisch ist
  • Reklamations- und Service-Prozesse — wo die Customer Experience leidet
  • Personal-Onboarding — wo die Komplexität hoch ist
  • Beschaffungs-Prozesse (Procure-to-Pay) — wo viele Stakeholder beteiligt sind
  • Quartals- und Jahres-Abschlüsse — wo Termin-Druck herrscht

Nicht sinnvoll:

  • Prozesse ohne digitale Logs (z.B. rein telefonische Abläufe)
  • sehr kleine Prozess-Mengen (unter 100 Vorgänge/Monat — zu wenig Daten)
  • reine Strategie-Fragen (Process Mining ist operativ)
  • schlecht strukturierte Quellsysteme (wenn die Logs unbrauchbar sind)

Was kostet Process Mining für KMU

ClusterSetup einmaligLaufend pro JahrGeeignet für
Pilot (1–2 Prozesse, Open Source / Disco)5.000–12.000 €0–2.000 €KMU bis 100 MA, Erst-Erfahrung
Standard (3–5 Prozesse, UpDoc Pro / Apromore)12.000–25.000 €5.000–15.000 €Mittelstand, regelmäßige Analyse
Premium (>5 Prozesse, Enterprise-Tool)50.000+ €80.000+ €/JahrKonzerne, dauerhafte Compliance

Mittelstand-Realität: Pilot- oder Standard-Cluster reichen in 90 % der Fälle. Mit Förderung (siehe Förderung) liegt der Eigenanteil ab rund 1.000 € für einen Pilot und ab 3.000 € für ein Standard-Projekt.

So gehen wir das an

Wir starten mit einem klar abgegrenzten Pilot auf einem Prozess mit echtem Optimierungs-Druck — ehrliche Tool-Wahl statt Enterprise-Lizenz, wo ein KMU-Tool reicht. Wie so ein Pilot konkret abläuft und was er kostet, steht auf unserer Leistungsseite Process Mining für den Mittelstand. Aus den Erkenntnissen wird ein Maßnahmen-Plan, der direkt in Beratung & Prozesse weiterläuft, von der Optimierung bis zur Automatisierung. Siehe auch RPA vs. Prozessautomatisierung.

FAQ

Häufige Fragen

Brauchen wir SAP für Process Mining?
Nein. Process Mining funktioniert mit jedem Quellsystem, das strukturierte Logs liefert — Microsoft Dynamics, Sage, Haufe X360, weclapp, DATEV, DocuWare, eigene Datenbanken. Die SAP-Integration ist die häufigste, aber nicht die einzige.
Wie unterscheidet sich Process Mining von einer Prozessaufnahme?
Eine Prozessaufnahme ist qualitativ (Interviews, BPMN-light). Process Mining ist quantitativ (Log-Daten-Analyse). Beide ergänzen sich: Process Mining zeigt was passiert, die Prozessaufnahme erklärt warum.
Was unterscheidet Process Mining von Task Mining?
Process Mining analysiert Logs aus IT-Systemen. Task Mining beobachtet Mitarbeiter-Aktionen direkt am Arbeitsplatz (Klicks, Tastatur). Task Mining ist datenschutz-rechtlich heikel und im KMU selten verwendet.
Wie lange dauert ein Process-Mining-Pilot?
Typisch 4–8 Wochen ab Daten-Extraktion bis zu Erkenntnissen und Maßnahmen-Plan. Bei sauberen Quell-Daten schneller (2–4 Wochen), bei schmutzigen Logs länger (8–12 Wochen).
Brauchen wir interne IT-Kenntnisse?
Für die Daten-Extraktion ja — jemand muss die Logs aus dem Quell-System bekommen. Bei Standard-ERPs (SAP, Microsoft Dynamics) gibt es Standard-Konnektoren. Bei Eigen-Entwicklungen ist der Aufwand höher.
Welche Daten-Schutz-Aspekte sind zu beachten?
Personen-bezogene Daten in Logs (z.B. „Mitarbeiter X hat Aktion Y durchgeführt") sind datenschutz-relevant. Vor dem Projekt: Verfahrens-Verzeichnis erweitern, Betriebsrat einbinden, ggf. Daten pseudonymisieren.
Lohnt sich Celonis für einen 50-MA-Mittelständler?
Selten. Die Celonis-Lizenz-Kosten allein sind oft höher als der erwartete Optimierungs-Gewinn. UpDoc Pro, Apromore oder PM4Py-Setups sind für KMU deutlich preis-effizienter.
Wer ist mein Ansprechpartner?
Stefan Lausch, Geschäftsführer von z1Digital. Mehr zur Person und zum Vorgehen unter Über uns.

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