Process Mining trotz unperfekter Datenlage: Warum sich ein pragmatischer Start oft lohnt

Viele Unternehmen verschieben Prozessinitiativen mit dem Argument, dass die Datenlage noch nicht ausreiche. Das ist nachvollziehbar, aber oft zu defensiv.

Denn in der Praxis ist die Ausgangslage selten perfekt. Wer nur unter Idealbedingungen startet, verliert häufig wertvolle Zeit.

Warum perfekte Daten selten Realität sind

Prozesse verlaufen über mehrere Systeme, Teams und Hilfslösungen hinweg.

Fall-IDs fehlen, Zeitstempel sind nicht einheitlich, Sonderwege laufen über E-Mail oder Excel. Diese Realität ist eher die Regel als die Ausnahme.

Deshalb ist die bessere Frage nicht, ob die Daten perfekt sind, sondern ob sie für einen sinnvollen ersten Erkenntnisgewinn ausreichen.

Wie ein pragmatischer Start gelingt

Der Einstieg sollte mit einer engen Fragestellung erfolgen.

Statt den gesamten End-to-End-Prozess perfekt modellieren zu wollen, ist es oft sinnvoller, ein klar abgegrenztes Problemfeld zu betrachten – etwa Freigaben, Liegezeiten, Ausnahmefälle oder Rückfragen.

Je nach Datenlage ist das zunächst eher eine pragmatische Prozessanalyse als sofort ein vollständiges Process-Mining-Szenario.

Dann werden die verfügbaren Informationen kombiniert: Systemdaten, operative Kennzahlen, strukturierte Interviews und Prozesswissen aus dem Fachbereich.

Worauf es dabei ankommt:

• enge Fragestellung
• fokussierter Pilotprozess
• Kombination aus Daten und Fachwissen
• klare Grenze zwischen erster Transparenz und späterer Vertiefung

Welche Fehler vermieden werden sollten

Problematisch ist vor allem der Versuch, trotz schwacher Datenlage sofort ein vollständiges Mining-Szenario aufzubauen.

Ebenso wenig hilfreich ist es, auf Analyse ganz zu verzichten. Beides führt in der Regel zu Frust.

Besser ist deshalb meist ein gestufter Ansatz: pragmatisch starten, erste Transparenz gewinnen und die Datenbasis anschließend gezielt verbessern.

Warum dieser Weg oft sogar besser ist

Ein früher Einstieg schafft Klarheit darüber, welche Daten wirklich fehlen und wo sich zusätzliche Strukturierung lohnt.

So wird Datenverbesserung nicht abstrakt, sondern use-case-orientiert priorisiert.

Wo die Software PULSE von Novemcore in dieses Bild passt

Die Software PULSE von Novemcore kann für solche Situationen besonders interessant sein.

PULSE kann helfen, Prozesswissen auch ohne perfekte Systemdaten strukturiert zu erfassen und dadurch schneller zu belastbarer Transparenz zu kommen.

Fazit

Eine nicht perfekte Datenlage ist kein Grund, auf Prozessanalyse zu verzichten.

Oft ist ein pragmatischer Start der bessere Weg, um überhaupt erst zu erkennen, wo die größten Hebel und Datenlücken liegen.

Call to Action

Sie möchten mit Prozessanalyse beginnen, obwohl Ihre Datenlage noch nicht ideal ist? Dann lohnt sich ein fokussierter Einstieg mit klarer Fragestellung und pragmatischer Methodik.

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