Welche Datenquellen sich für Process Mining und Process Analytics wirklich eignen

Viele Unternehmen unterschätzen, dass nicht jede Datenquelle gleich gut für Prozessanalyse geeignet ist.

Manche Systeme liefern saubere Event Logs, andere nur Statusinformationen oder KPI-Aggregate. Genau deshalb ist ein realistischer Blick auf die Datenbasis entscheidend.

Welche Datenquellen besonders wertvoll sind

Am stärksten für klassisches Process Mining sind operative Quellsysteme mit sauber ableitbarer Falllogik, Aktivität und Zeitstempel.

Dazu gehören etwa ERP-, CRM-, Ticketing-, Workflow-, Logistik- oder Service-Management-Systeme.

Für Process Analytics können zusätzlich verdichtete Daten, Statuswechsel, Zeitstempelketten, Reporting-Daten oder strukturierte Erhebungen relevant sein – sofern sie die Prozessfrage sinnvoll beantworten.

Besonders relevante Datenquellen sind:

• ERP- und Finanzsysteme
• CRM- und Service-Systeme
• Ticketing- und Workflow-Lösungen
• Einkaufs- und Logistiksysteme
• ergänzende KPI- und Reporting-Daten

Welche Eigenschaften gute Datenquellen haben

Wichtig sind eine identifizierbare Falllogik, nachvollziehbare Prozessschritte, ausreichende Zeitbezüge und konsistente Definitionen.

Ohne diese Elemente wird Rekonstruktion schwierig oder Aussagen bleiben unscharf. ERP-Daten allein sind deshalb nicht automatisch mining-ready.

Ebenso wichtig ist fachliche Relevanz. Nicht jede vorhandene Tabelle ist für die eigentliche Prozessfrage nützlich.

Wo Unternehmen häufig Probleme haben

Typische Herausforderungen sind fehlende Fall-IDs, uneinheitliche Zeitstempel, Medienbrüche, lokale Sonderlogiken und Dateninseln.

In solchen Fällen ist es oft sinnvoll, nicht nur technisch, sondern auch fachlich-pragmatisch vorzugehen.

Gerade hier trennt sich tieferes Event-Mining von breiterer Process-Analytics-Praxis.

Wie man Datenquellen sinnvoll bewertet

Statt nur auf Vollständigkeit zu schauen, sollten Unternehmen drei Fragen stellen:

Beantwortet die Quelle unsere Kernfrage? Ist sie ausreichend konsistent? Und ist ihr Aufbau im Verhältnis zum erwarteten Nutzen sinnvoll?

Wo die Software PULSE von Novemcore in dieses Bild passt

PULSE von Novemcore kann besonders dort relevant sein, wo relevante Prozessinformation nicht nur in Systemen, sondern auch im operativen Wissen der Mitarbeitenden steckt.

PULSE kann klassische Datenquellen damit um strukturierte, fachliche Transparenz ergänzen.

Fazit

Die beste Datenquelle ist nicht automatisch die größte, sondern diejenige, die die gewünschte Prozessfrage belastbar unterstützt.

Gute Prozessanalyse beginnt deshalb mit Datenrealismus statt Datenromantik.

Call to Action

Sie möchten prüfen, welche Ihrer Datenquellen sich tatsächlich für Process Mining oder Process Analytics eignen? Dann lohnt sich eine strukturierte Bewertung entlang von Falllogik, Zeitbezug und fachlicher Relevanz.

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