Wissen Sie, wie viele Schritte Sie benötigen, um eine einfache Aufgabe wie das Hinzufügen von Daten zu einem Datensatz zu erledigen? Wie lange dauert es, eine E-Mail zum Nachfassen zu senden?
Die meisten von uns streben bei ihrer Arbeit nach Effizienz, aber wir verfolgen sie nicht. Hier können uns Task Mining und Process Mining weiterhelfen. Mit diesen Tools können Sie sehen, wie die Arbeit verbessert werden kann und wo der größere Prozess, in den sie eingebunden ist, optimiert werden kann. Je komplexer der Prozess, desto mehr Vorteile ergeben sich daraus.
In diesem Blog befassen wir uns mit Process Mining und Task Mining, definieren die beiden Begriffe, erläutern die wichtigsten Unterschiede zwischen Process Mining und Task Mining und zeigen auf, wann die beiden Ansätze im Rahmen einer Prozessautomatisierungsstrategie eingesetzt werden sollten.
Was ist Process Mining?
Process Mining verwendet Event Logs des Systems, um Prozesse zu entdecken, zu überwachen und zu verbessern. Es handelt sich um eine objektive Methode zur Visualisierung der Funktionsweise von Geschäftsprozessen, die eine durchgängige Prozessoptimierung ermöglicht, Möglichkeiten zur Automatisierung aufdeckt und für eine kontinuierliche Prozessverbesserung sorgt. Dieser Ansatz kann in jeder Branche für jeden Prozess verwendet werden und wird häufig in der Fertigungsindustrie, bei Finanzdienstleistungen, Versicherungen und in der Life Science für Prozesse wie Order-to-Cash (O2C) und Procure-to-Pay (P2P) eingesetzt.
[ Lesen Sie den Process Mining Leitfaden mit Tipps zum Start Ihrer Prozessentdeckungsreise. ]
Was ist Task Mining?
Task Mining nutzt Desktop-Daten oder Daten über Benutzerinteraktionen, um die Effizienz zu messen und zu analysieren, wie Menschen ihre Arbeit erledigen. Es kann bei der Prozesserkennung (einem Teil des Process Mining) verwendet werden, um weiteren Kontext über die Arbeit zu liefern, die außerhalb der Systeme stattfindet. Dabei werden Daten wie Mausklicks, Tastenanschläge, Dateneingaben und die in Anwendungen verbrachte Zeit ausgewertet. Dieser Ansatz lässt sich auf eine Vielzahl von Branchen anwenden und ist besonders nützlich in Fällen, in denen menschliche Arbeitskräfte digitale Arbeit verrichten. So kann Task Mining zum Beispiel im Kundenservice eingesetzt werden, um die Interaktionen der Servicemitarbeiter mit den Kunden (z. B. per E-Mail und Chat) zu verfolgen und Möglichkeiten zur Verkürzung der Antwortzeiten zu ermitteln.
Process Mining vs. Task Mining: Die 3 wichtigsten Unterschiede
Process Mining und Task Mining haben das gemeinsame Ziel der Optimierung, aber sie nähern sich diesem Ziel aus unterschiedlichen Richtungen.
1. Beim Process Mining werden End-to-End-Prozesse analysiert. Beim Task Mining werden einzelne Aufgaben analysiert.
Die Granularität des Task Mining ist hilfreich, wenn man wissen möchte, wie bestimmte Arbeiten innerhalb eines Prozesses erledigt werden. Aber es ist nur begrenzt geeignet, wenn man Empfehlungen für die Optimierung von End-to-End-Prozessen geben will. Aus diesem Grund wird es als Teil der Prozessentdeckungsphase beim Process Mining betrachtet.
2. Beim Process Mining werden Event Logs von IT-Systemen verwendet. Task Mining verwendet Daten aus Benutzeraktivitätsprotokollen oder Bildschirmaufzeichnungen.
Da es beim Process Mining darum geht, einen End-to-End-Prozess aufzudecken und zu optimieren, stützt es sich auf Daten aus Systemen wie ERP- und CRM-Software, die ein vollständiges Bild des Prozesses liefern können. Task Mining beruht auf Daten auf Mikroebene über Benutzeraktionen, um Analysen für bestimmte Aufgaben innerhalb eines Prozesses zu erstellen.
3. Process Mining zielt auf die Verbesserung eines gesamten Prozesses ab. Task Mining hat lediglich zum Ziel, die Effizienz von menschlichen Aufgaben zu verbessern.
Da das Task Mining nur auf Daten über Benutzerinteraktionen beruht, kann es nur begrenzt Erkenntnisse über die menschliche Arbeit liefern. Und weil Process Mining mit Systemdaten arbeitet, kann es Ineffizienzen an jeder Stelle eines Prozesses aufspüren, unabhängig davon, ob sie auf menschliche oder Computerarbeit zurückzuführen sind.
Wann sollte man Task Mining statt Process Mining einsetzen?
Sowohl Task Mining als auch Process Mining sind wertvolle Werkzeuge zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Es gibt jedoch bestimmte Situationen, in denen eine der beiden Lösungen besser geeignet ist. Im Allgemeinen empfiehlt sich eine Task-Mining-Lösung, wenn Sie bestimmte Aufgaben innerhalb eines größeren Prozesses optimieren müssen, und eine Process-Mining-Lösung, wenn Sie einen gesamten End-to-End-Prozess optimieren müssen.
Wann sollte man Task Mining einsetzen?
Task Mining ist ideal für die Analyse und Optimierung bestimmter Aufgaben innerhalb eines größeren Prozesses. Wenn Sie etwa die Dateneingabe verbessern möchten, kann eine Task Mining Software dabei helfen, Bereiche zu ermitteln, in denen Mitarbeiter zusätzliche Unterstützung benötigen oder in denen eine Automatisierung zur Optimierung der Aufgabe eingesetzt werden könnte. Dies kann dazu beitragen, die Erfahrung der Mitarbeiter zu verbessern, die menschliche Effizienz zu steigern und menschliche Fehler zu reduzieren. Darüber hinaus ist Task Mining besonders nützlich für Aufgaben, die sich wiederholen, zeitaufwendig sind oder ein hohes Maß an Genauigkeit erfordern.
Wann sollte man Process Mining einsetzen?
Process Mining eignet sich besser für die Analyse und Optimierung eines gesamten End-to-End-Prozesses. Wenn Sie beispielsweise den Prozess des Lieferkettenmanagements verbessern möchten, können Sie mithilfe von Process-Mining-Tools Engpässe und Ineffizienzen in sämtlichen Phasen des Prozesses – von der Beschaffung bis zur Auslieferung – identifizieren. Die kann dazu beitragen, Verschwendung zu reduzieren, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Process Mining ist besonders nützlich, um Verbesserungsbereiche zu erkennen, die Ursache von Ineffizienzen zu analysieren und die Prozesseffizienz im Laufe der Zeit zu überwachen.
Möchten Sie Experten-Tipps? Lesen Sie den Process Mining Leitfaden mit Tipps für eine erfolgreiche Prozessoptimierung.
