Process Mining vs. Process Analytics: Wo liegt der Unterschied – und wann braucht man was?
Beide Ansätze schaffen Transparenz über Prozesse. Der Unterschied liegt vor allem in Datenlogik, Erkenntnistiefe und typischem Einsatzszenario.
Process Mining und Process Analytics: Wo liegt der Unterschied?
Im Markt werden Process Mining und Process Analytics oft fast synonym verwendet. Gleichzeitig werden die Begriffe nicht überall einheitlich benutzt. Für Entscheider ist das unpraktisch.
Deshalb verwenden wir im Folgenden eine pragmatische Arbeitsdefinition, um unterschiedliche Ansätze sauberer einordnen zu können.
Was Process Mining typischerweise leistet
Process Mining dient dazu, reale Prozessverläufe auf Basis von Event Logs sichtbar zu machen. Jeder Fall – etwa eine Bestellung, Rechnung oder Kundenanfrage – wird über Zeitpunkte und Aktivitäten nachvollziehbar.
Dadurch lassen sich Varianten, Schleifen, Rework, Wartezeiten und Abweichungen vom Standardprozess erfassen.
Der Ansatz ist besonders stark, wenn Prozesse transaktional, wiederholbar und systemseitig gut erfasst sind. Typische Beispiele sind Purchase-to-Pay, Order-to-Cash, Ticketing oder Lagerprozesse.
Was Process Analytics typischerweise leistet
In dieser Arbeitsdefinition beschreibt Process Analytics vor allem die Analyse und Bewertung von Prozessen, etwa in Bezug auf Volumina, Durchlaufzeiten, SLA-Einhaltung, Liegezeiten, Übergaben, Auslastungen oder Regelverstöße.
Je nach Anbieter und Marktverständnis kann der Begriff aber auch breiter oder anders verwendet werden.
In der Praxis kann Process Analytics deshalb auch dort sinnvoll sein, wo keine perfekten Event Logs vorliegen. Teilweise reichen verdichtete Daten, Statuswechsel, operative KPIs oder strukturierte Erhebungen aus, um problematische Muster zu analysieren und zu bewerten.
Wann welches Vorgehen sinnvoll ist
Process Mining ist typischerweise dann besonders sinnvoll, wenn ein klar abgrenzbarer End-to-End-Prozess in Systemen sauber protokolliert wird und der tatsächliche Ist-Ablauf transparent gemacht werden soll.
Process Analytics ist in dieser Abgrenzung oft geeigneter, wenn Unternehmen erhobene Prozessinformationen gezielt auswerten, heterogene Datenquellen kombinieren oder stärker auf Leistungskennzahlen, Engpassbilder und operative Entscheidungsunterstützung fokussieren wollen.
Kurz zusammengefasst:
- Process Mining: vor allem Rekonstruktion realer Prozessverläufe
- Process Analytics: vor allem Analyse und Bewertung von Prozessen und Leistungskennzahlen
- Process Mining: braucht meist sauberere Datengrundlagen
- Process Analytics: ist oft flexibler in der Auswertung unterschiedlicher Datenquellen
Warum die Abgrenzung für die Tool-Auswahl wichtig ist
Viele Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an falschen Erwartungen.
Ein Unternehmen sucht schnelle Transparenz über Freigaben, Liegezeiten und Verantwortungsübergaben, kauft aber ein Tool, das vor allem tiefes Event-Log-Engineering voraussetzt. Oder umgekehrt: Man braucht echte Variantenanalyse, bekommt aber nur Dashboards mit Kennzahlen.
Deshalb sollte am Anfang nicht die Frage stehen, welches Tool modern wirkt, sondern welche Entscheidungsfragen beantwortet werden müssen.
Wo die Software PULSE von Novemcore in dieses Bild passt
Die Software PULSE von Novemcore kann insbesondere dort sinnvoll unterstützen, wo Unternehmen Prozesswissen strukturiert erfassen, Schwachstellen systematisch vergleichen und auch ohne perfekte Event Logs belastbarere Transparenz aufbauen wollen.
Das kann vor allem für Unternehmen wertvoll sein, die nicht monatelang auf ideale Datenlagen warten wollen.
Fazit
Die sinnvolle Entscheidung lautet selten entweder oder. Viele Unternehmen brauchen beides – aber in unterschiedlicher Reihenfolge.
Erst die richtige Problemdefinition, dann die passende Methodik.
Call to Action
Sie möchten einschätzen, ob Ihr Thema eher ein Process-Mining- oder ein Process-Analytics-Case ist? Dann lohnt sich eine kurze fachliche Einordnung vor jeder Tool-Entscheidung.
Process Mining vs. Process Analytics: Wo liegt der Unterschied – und wann braucht man was?
Beide Ansätze schaffen Transparenz über Prozesse. Der Unterschied liegt vor allem in Datenlogik, Erkenntnistiefe und typischem Einsatzszenario.
Process Mining und Process Analytics: Wo liegt der Unterschied?
Im Markt werden Process Mining und Process Analytics oft fast synonym verwendet. Gleichzeitig werden die Begriffe nicht überall einheitlich benutzt. Für Entscheider ist das unpraktisch.
Deshalb verwenden wir im Folgenden eine pragmatische Arbeitsdefinition, um unterschiedliche Ansätze sauberer einordnen zu können.
Was Process Mining typischerweise leistet
Process Mining dient dazu, reale Prozessverläufe auf Basis von Event Logs sichtbar zu machen. Jeder Fall – etwa eine Bestellung, Rechnung oder Kundenanfrage – wird über Zeitpunkte und Aktivitäten nachvollziehbar.
Dadurch lassen sich Varianten, Schleifen, Rework, Wartezeiten und Abweichungen vom Standardprozess erfassen.
Der Ansatz ist besonders stark, wenn Prozesse transaktional, wiederholbar und systemseitig gut erfasst sind. Typische Beispiele sind Purchase-to-Pay, Order-to-Cash, Ticketing oder Lagerprozesse.
Was Process Analytics typischerweise leistet
In dieser Arbeitsdefinition beschreibt Process Analytics vor allem die Analyse und Bewertung von Prozessen, etwa in Bezug auf Volumina, Durchlaufzeiten, SLA-Einhaltung, Liegezeiten, Übergaben, Auslastungen oder Regelverstöße.
Je nach Anbieter und Marktverständnis kann der Begriff aber auch breiter oder anders verwendet werden.
In der Praxis kann Process Analytics deshalb auch dort sinnvoll sein, wo keine perfekten Event Logs vorliegen. Teilweise reichen verdichtete Daten, Statuswechsel, operative KPIs oder strukturierte Erhebungen aus, um problematische Muster zu analysieren und zu bewerten.
Wann welches Vorgehen sinnvoll ist
Process Mining ist typischerweise dann besonders sinnvoll, wenn ein klar abgrenzbarer End-to-End-Prozess in Systemen sauber protokolliert wird und der tatsächliche Ist-Ablauf transparent gemacht werden soll.
Process Analytics ist in dieser Abgrenzung oft geeigneter, wenn Unternehmen erhobene Prozessinformationen gezielt auswerten, heterogene Datenquellen kombinieren oder stärker auf Leistungskennzahlen, Engpassbilder und operative Entscheidungsunterstützung fokussieren wollen.
Kurz zusammengefasst:
- Process Mining: vor allem Rekonstruktion realer Prozessverläufe
- Process Analytics: vor allem Analyse und Bewertung von Prozessen und Leistungskennzahlen
- Process Mining: braucht meist sauberere Datengrundlagen
- Process Analytics: ist oft flexibler in der Auswertung unterschiedlicher Datenquellen
Warum die Abgrenzung für die Tool-Auswahl wichtig ist
Viele Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an falschen Erwartungen.
Ein Unternehmen sucht schnelle Transparenz über Freigaben, Liegezeiten und Verantwortungsübergaben, kauft aber ein Tool, das vor allem tiefes Event-Log-Engineering voraussetzt. Oder umgekehrt: Man braucht echte Variantenanalyse, bekommt aber nur Dashboards mit Kennzahlen.
Deshalb sollte am Anfang nicht die Frage stehen, welches Tool modern wirkt, sondern welche Entscheidungsfragen beantwortet werden müssen.
Wo die Software PULSE von Novemcore in dieses Bild passt
Die Software PULSE von Novemcore kann insbesondere dort sinnvoll unterstützen, wo Unternehmen Prozesswissen strukturiert erfassen, Schwachstellen systematisch vergleichen und auch ohne perfekte Event Logs belastbarere Transparenz aufbauen wollen.
Das kann vor allem für Unternehmen wertvoll sein, die nicht monatelang auf ideale Datenlagen warten wollen.
Fazit
Die sinnvolle Entscheidung lautet selten entweder oder. Viele Unternehmen brauchen beides – aber in unterschiedlicher Reihenfolge.
Erst die richtige Problemdefinition, dann die passende Methodik.
Call to Action
Sie möchten einschätzen, ob Ihr Thema eher ein Process-Mining- oder ein Process-Analytics-Case ist? Dann lohnt sich eine kurze fachliche Einordnung vor jeder Tool-Entscheidung.
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