Kritische Erfolgsfaktoren für echten Mehrwert durch Process Intelligence

Seit Beginn der Industriellen Revolution erwartet man von technologischen Innovationen, dass sie greifbare Vorteile bringen: höhere Effizienz, geringere Kosten, bessere Qualität. Und je mehr Unternehmen in Systeme investieren, desto wichtiger wird es, den tatsächlichen Beitrag dieser Technologien zur Produktivität, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit messbar zu machen [1]. Genau hier setzt auch das Forschungsfeld Information Systems (IS) an: Es untersucht seit Jahrzehnten, wie sich der Erfolg von IT-Initiativen konkret bewerten lässt [2].

Mit dem wachsenden Hype um Process Mining (PM) – bekannt für bessere Prozesseffizienz, geringere Kosten und zufriedenere Kund:innen – steigt das Interesse, die Technologie sinnvoll einzuführen. Aber wie stellt man sicher, dass sich diese Investition auch lohnt? Die Antwort liegt unter anderem im Konzept der „Critical Success Factors“, geprägt von John Rockart aus dem Projektmanagement: Ein paar wenige, aber entscheidende Bereiche, die über Erfolg oder Misserfolg entscheiden [3]. Und genau diese Erfolgsfaktoren haben auch in der Welt von Business Process Management (BPM) und Process Mining Einzug gehalten – sowohl in der Forschung [4–6] als auch in der Praxis [7, 8].

Mittlerweile haben die Tool-Anbieter ordentlich aufgerüstet: Neben klassischem Process Mining können moderne Tools heute auch Task Mining, Prozesssimulation sowie Machine-Learning- und AI-basierte Analysen abbilden. Dieser erweiterte Werkzeugkasten läuft unter dem Begriff Process Intelligence (PI). In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Erfolgsfaktoren für eine erfolgreiche PI-Implementierung – basierend auf Erkenntnissen aus Wissenschaft und Praxis. Die Faktoren lassen sich in drei Gruppen einteilen: fundamental, vermittelnd und unterstützend.

Fundamentale Erfolgsfaktoren – Ohne sie geht’s nicht

1. Rückhalt der Entscheider:innen
   Wenn das Management nicht mitzieht, wird’s schwer. PI-Initiativen müssen mit der IT-Strategie abgestimmt sein – auch was Budgetfragen angeht. Gleichzeitig braucht man Prozessverantwortliche, die wissen, wie Abläufe tatsächlich laufen und welche Rolle etwa externe Partner wie Lieferanten spielen.
2. Daten, Daten, Daten
   Ohne Event-Daten läuft im PI-Kontext gar nichts. Deshalb muss klar sein, ob und wie digitale Spuren wie Logfiles oder KPI-Daten verfügbar sind – inklusive begleitender Infos wie Geschäftsregeln oder Richtlinien. Ebenso wichtig: Datenschutz, ethische Standards und regulatorische Vorgaben, besonders bei Daten aus mehreren Quellen.
3. Das richtige Tool
   Ein PI-Tool muss mehr können als nur Visualisierung. Funktionen wie Process Discovery, Conformance Checking oder Predictive Analytics gehören zum Standard. Genauso wichtig sind Filterfunktionen, Drill-downs und Integrationen mit anderen Enterprise-Systemen, Data-Analytics-Tools oder AI-Anwendungen.
4. Technisches Know-how
   PI ist kein Selbstläufer. Man braucht:

• Spezialist:innen, die das Tool beherrschen und Insights aus Daten ziehen können,
• Profis, die Event- und Kontextdaten aus Alt-Systemen extrahieren und aufbereiten,
• Prozessanalyst:innen, die Prozesse optimieren und neu denken können.
  Oft deckt eine Person mehrere dieser Rollen ab – aber alle Skills müssen im Team vorhanden sein.

Vermittler-Faktoren – Die Brücke zwischen Basis und Umsetzung

5. Eine klare Methodik
   Wer Erfahrung mit IT-Projekten hat, kennt Methoden wie Agile, Scrum oder Waterfall. Auch bei PI-Projekten sollte es eine strukturierte Vorgehensweise geben – von der Planung über die Datenextraktion bis zur Analyse und Umsetzung. Iteratives Arbeiten mit enger Abstimmung zwischen Fach- und IT-Seite hilft, schnell erste Erfolge zu liefern. Wichtig: Es braucht eine klare Fragestellung oder Hypothese als Leitlinie für die Analyse.
6. Change Management
   PI ist letztlich ein Change-Projekt. Es reicht nicht, Erkenntnisse zu gewinnen – man muss sie auch umsetzen. Deshalb gehört Change Management von Anfang an auf die Agenda. Besonders hilfreich: interne „Champions“ und Communities, die Erfolge teilen und andere motivieren. Ebenso wichtig: Schulungen für Endnutzer:innen, damit sie das Tool richtig nutzen und Ergebnisse verstehen können. Der Austausch unter Anwender:innen ist besonders bei laufenden Projekten wertvoll.

Unterstützende Faktoren – Die Wirkungstreiber

7. Das richtige Team
   Unternehmen mit eigenem Know-how stellen oft ein internes Team zusammen – bestehend aus IT-Expert:innen und Fachverantwortlichen wie Prozess- oder Change Manager:innen. Das kann eine Ad-hoc-Gruppe für ein einzelnes Projekt oder ein dauerhaftes Center of Excellence sein. Wer nicht das nötige Know-how im Haus hat, holt sich für Pilotprojekte externe Beratung, um intern Kompetenz aufzubauen.
8. Projektmanagement & strategische Einbettung
   PI ist selten ein isoliertes Projekt – meistens Teil einer größeren Digitalstrategie. Deshalb braucht es klassisches Projektmanagement: klare Ziele, Zeitrahmen, Budget, Verantwortlichkeiten. Prozessverantwortliche müssen den Wandel begleiten, Fortschritte messen und sicherstellen, dass PI-Initiativen langfristig Nutzen bringen.

Food for Thought

PI-Anwender:innen:

• Welche dieser Erfolgsfaktoren waren bei eurem ersten Process-Mining-Projekt entscheidend?

• Was müsste zusätzlich investiert werden, um PI im Unternehmen zu skalieren?

PI-Neulinge:

• Inwieweit sind diese Erfolgsfaktoren in eurem Unternehmen schon gegeben – und beeinflusst das eure Entscheidung, Process Mining einzuführen?

Fazit

Wer PI nicht nur ausprobieren, sondern nachhaltig nutzen will, muss die entscheidenden Erfolgsfaktoren im Blick behalten – und regelmäßig hinterfragen. Mit einem durchdachten und gut unterstützten Setup lässt sich eine individuelle Umsetzungsstrategie entwickeln, die echten Mehrwert bringt. Und das ist im digitalen Wettbewerb oft der entscheidende Vorteil.

Quellen

[1]             S. Petter, W. DeLone, and E. R. McLean, “The Past, Present, and Future of “IS Success”,” J Assoc Inf Syst, vol. 13, pp. 341-362, 2012.

[2]             M. Tate, D. Sedera, E. McLean, and A. Burton-Jones, “Information Systems Success Research: The “20-Year Update?” Panel Report from PACIS, 2011,” Communications of the Association for Information Systems, vol. 34, pp. 1235-1246, 2014.

[3]             J. F. Rockart, “Chief executives define their own data needs,” Harvard Business Review, vol. 57, pp. 81-93, 1979.

[4]             R. Mans, H. Reijers, H. Berends, W. Bandara, and R. Prince, “Business process mining success,” in 21st European Conference on Information Systems, Utrecht, Netherlands, 2013.

[5]             A. Alibabaei, W. Bandara, and M. Aghdasi, “Means of achieving Business Process Management success factors,” in 4th Mediterranean Conference on Information Systems, Athens, Greece, 2009.

[6]             A. Mamudu, W. Bandara, M. T. Wynn, and S. J. J. Leemans, “Process Mining Success Factors and Their Interrelationships,” Business & Information Systems Engineering, 2024/03/07 2024.

[7]             L. Biermann, “Deloitte Global Process Mining Survey 2021,” Centre for Bionics2021. Available: www2.deloitte.com/de/de/pages/finance/articles/global-process-mining-survey-2021.html

[8]             L. Reinkemeyer and T. Davenport. (2023) Transform Business Operations with Process Mining. Harvard Business Review.