Was ist Process Mining?
Process Mining ist eine Familie von Techniken, die die Bereiche Datenwissenschaft und Prozessmanagement miteinander verbinden, um die Analyse von betrieblichen Prozessen auf der Grundlage von Ereignisprotokollen zu unterstützen. Das Ziel von Process Mining ist es, aus Ereignisdaten Erkenntnisse und Maßnahmen abzuleiten. Process Mining ist ein integraler Bestandteil der Datenwissenschaft, der durch die Verfügbarkeit von Ereignisdaten und den Wunsch, Prozesse zu verbessern, vorangetrieben wird. Process Mining-Techniken nutzen Ereignisdaten, um zu zeigen, was Menschen, Maschinen und Organisationen wirklich tun. Process Mining liefert neue Erkenntnisse, die dazu genutzt werden können, den Ausführungspfad von betrieblichen Prozessen zu identifizieren und deren Leistungs- und Compliance-Probleme zu lösen.

Process Mining beginnt mit Ereignisdaten. Der Input für Process Mining ist ein Ereignisprotokoll. Ein Ereignisprotokoll betrachtet einen Prozess aus einem bestimmten Blickwinkel. Jedes Ereignis im Protokoll sollte (1) einen eindeutigen Identifikator für eine bestimmte Prozessinstanz (die so genannte Fall-ID), (2) eine Aktivität (Beschreibung des Ereignisses, das gerade stattfindet) und (3) einen Zeitstempel enthalten. Es kann zusätzliche Ereignisattribute geben, die sich auf Ressourcen, Kosten usw. beziehen, aber diese sind optional. Mit etwas Aufwand können solche Daten aus jedem Informationssystem, das betriebliche Prozesse unterstützt, extrahiert werden. Process Mining nutzt diese Ereignisdaten, um eine Vielzahl von prozessbezogenen Fragen zu beantworten.
Process Mining verbindet Data Mining, Data Science und Prozessmanagement, um die Effizienz von Prozessen zu steigern.
What is process mining?
Process mining is a family of techniques relating the fields of data science and process management to support the analysis of operational processes based on event logs. The goal of process mining is to turn event data into insights and actions. Process mining is an integral part of data science, fueled by the availability of event data and the desire to improve processes.Process mining techniques use event data to show what people, machines, and organizations are really doing. Process mining provides novel insights that can be used to identify the executional path taken by operational processes and address their performance and compliance problems.

Process mining starts from event data. Input for process mining is an event log. An event log views a process from a particular angle. Each event in the log should contain (1) a unique identifier for a particular process instance (called case id), (2) an activity (description of the event that is occurring), and (3) a timestamp. There may be additional event attributes referring to resources, costs, etc., but these are optional. With some effort, such data can be extracted from any information system supporting operational processes. Process mining uses these event data to answer a variety of process-related questions.
Process mining brings together data mining, data science and process management to find process efficiencies.