Vorteile von Process Mining für das IT Service Management

Erfahren Sie mehr über die Technologie von Process Mining und die Vorteile davon für ITSM.

In der heutigen, zunehmend digitalisierten IT-Landschaft ist eine effiziente Verwaltung von Service-Prozessen unerlässlich. IT Service Management (ITSM) umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Incident- und Problemmanagement, Serviceanfragen sowie das Change-Management. Trotz der Implementierung standardisierter Prozesse stossen Unternehmen häufig auf Engpässe, ineffiziente Abläufe und unvorhergesehene Verzögerungen. Diese Herausforderungen erschweren nicht nur eine optimale Ressourcennutzung, sondern können auch die Kundenzufriedenheit und die Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) beeinträchtigen.

Hier setzt Process Mining an. Diese Technologie bietet eine datengetriebene Herangehensweise zur Analyse und Optimierung von ITSM-Prozessen. Durch die systematische Erfassung und Visualisierung realer Prozessabläufe können Unternehmen verborgene Ineffizienzen aufdecken, Engpässe eliminieren und ihre Servicequalität verbessern. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Process Mining ITSM-Prozesse transparenter, effizienter und kostengünstiger macht. Dabei werden sowohl die grundlegenden Prinzipien als auch die konkreten Vorteile und Best Practices beleuchtet.

Was ist Process Mining?

Process Mining ist eine fortschrittliche Technologie zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen auf der Grundlage digitaler Spuren, die IT-Systeme in Form von Log-Daten hinterlassen. Dabei kombiniert Process Mining die Stärken von Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz (KI) und Business Process Management (BPM), um reale Prozesse detailliert abzubilden und Verbesserungspotenziale aufzuzeigen.

Definition und Grundprinzipien von Process Mining

Process Mining nutzt Ereignisdaten aus IT-Systemen, um reale Abläufe in Unternehmen zu visualisieren und Schwachstellen aufzudecken. Im Gegensatz zu herkömmlichen Prozessanalysen, die auf Interviews oder Workshops basieren, bietet Process Mining einen faktenbasierten und objektiven Blick auf tatsächliche Arbeitsabläufe.

Die wichtigsten Grundprinzipien sind:

• Prozessentdeckung: Anhand von Event-Logs wird der tatsächliche Ablauf von Prozessen rekonstruiert.
• Prozessanalyse: Ineffizienzen, Engpässe und Abweichungen von definierten Standards werden erkannt.
• Prozessverbesserung: Datenbasierte Optimierungsvorschläge helfen dabei, Prozesse zu verschlanken und zu automatisieren.

Durch den Einsatz von ky2help^® als ITSM-Tool können Unternehmen Process Mining gezielt nutzen, um Service-Prozesse transparenter zu machen und Fehlerquellen frühzeitig zu identifizieren.

Abgrenzung zu verwandten Ansätzen wie Business Process Management (BPM)

Process Mining und Business Process Management (BPM) verfolgen ähnliche Ziele, unterscheiden sich jedoch in ihrer Herangehensweise:

• BPM setzt auf Modellierung und Optimierung von Prozessen basierend auf theoretischen Annahmen und Best Practices.
• Process Mining basiert auf realen Prozessdaten und deckt auf, wie Prozesse tatsächlich in der Praxis ablaufen.

Während BPM vor allem auf prozessuale Gestaltung und Steuerung abzielt, nutzt Process Mining Echtzeit-Datenanalysen, um ineffiziente Abläufe in bestehenden ITSM-Prozessen zu identifizieren und zu optimieren.

Wie Process Mining mit ITSM-Prozessen verbunden ist

IT Service Management umfasst zahlreiche Prozesse, die oft durch komplexe IT-Umgebungen, manuelle Bearbeitungsschritte und unklare Verantwortlichkeiten verlangsamt werden. Process Mining bietet Unternehmen die Möglichkeit, folgende ITSM-Bereiche gezielt zu analysieren und zu optimieren:

• Incident Management: Reduktion von Ticket-Bearbeitungszeiten durch automatisierte Ursachenanalyse.
• Problem Management: Identifikation von wiederkehrenden Störungen und deren Ursachen.
• Change Management: Erhöhung der Transparenz bei Änderungsprozessen, um Risiken zu minimieren.
• Service Request Management: Optimierung der Workflows für eine effizientere Bearbeitung von Anfragen.

Durch die Verknüpfung von Process Mining mit ITSM-Tools wie ky2help^® können Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Service-Prozesse gewinnen und datenbasierte Entscheidungen treffen, um Effizienz und Qualität ihrer IT-Services nachhaltig zu steigern.

Warum Process Mining im IT Service Management wichtig ist

In vielen Unternehmen sind IT-Service-Prozesse durch manuelle Abläufe, veraltete Strukturen und intransparente Workflows geprägt. Obwohl IT Service Management (ITSM) Frameworks wie ITIL standardisierte Vorgehensweisen bieten, bleibt die praktische Umsetzung oft hinter den Erwartungen zurück. Gründe dafür sind versteckte Engpässe, ineffiziente Eskalationswege und mangelnde Transparenz über den tatsächlichen Ablauf von Serviceprozessen.

Process Mining schliesst diese Lücke, indem es datenbasierte Einblicke in ITSM-Prozesse liefert und Unternehmen hilft, Optimierungspotenziale zu identifizieren. Durch die Analyse von Echtzeit-Log-Daten aus ITSM-Tools wie ky2help^® können Unternehmen ineffiziente Abläufe erkennen, Engpässe beseitigen und den IT-Support nachhaltig verbessern.

Identifikation versteckter Engpässe und Prozessblockaden

Viele ITSM-Prozesse enthalten ineffiziente Abläufe, die mit herkömmlichen Analysemethoden schwer zu erkennen sind. Häufige Probleme sind:

• Lange Wartezeiten bei Ticket-Bearbeitungen durch unnötige Eskalationen.
• Fehlende Automatisierung führt zu hoher manueller Arbeitsbelastung.
• Mehrfachbearbeitung von Incidents durch schlechte Dokumentation oder fehlende Transparenz.

Mit Process Mining werden diese Probleme sichtbar gemacht, indem alle Prozessschritte systematisch analysiert werden. So kann beispielsweise ermittelt werden, welche Eskalationswege unnötige Verzögerungen verursachen oder wo Mitarbeiter regelmässig doppelte Arbeit leisten.

Verbesserung der Effizienz durch datenbasierte Optimierung

Herkömmliche Prozessoptimierungen beruhen oft auf Annahmen oder subjektiven Einschätzungen von Mitarbeitenden. Process Mining eliminiert dieses Problem, indem datenbasierte Erkenntnisse genutzt werden:

• Automatisierte Prozessvisualisierung zeigt reale Abläufe auf – nicht nur die theoretischen Prozessbeschreibungen.
• Systematische Identifikation von Prozessabweichungen hilft, ineffiziente Routinen gezielt zu verbessern.
• Kontinuierliche Prozessoptimierung durch Echtzeit-Analysen ermöglicht eine agile Anpassung an neue Anforderungen.

Besonders im Incident Management kann dies zu erheblichen Verbesserungen führen: Unternehmen erkennen, wo sich Bearbeitungsschleifen befinden und wie sie durch gezielte Massnahmen die First-Time-Fix-Rate (FTFR) steigern können.

Reduktion der Abhängigkeit von Bauchgefühl und subjektiven Einschätzungen

Traditionell basiert die Optimierung von ITSM-Prozessen auf Erfahrungswerten und Expertenwissen. Diese Herangehensweise ist jedoch fehleranfällig, da:

• Unterschiedliche Einschätzungen zu variierenden Massnahmen führen können.
• Wichtige Muster übersehen werden, weil die Analyse zu oberflächlich bleibt.
• Langfristige Prozessveränderungen schwierig zu messen sind.

Process Mining nutzt objektive Daten statt subjektiver Einschätzungen und ermöglicht Unternehmen, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Dies führt zu nachhaltig verbesserten Service-Prozessen und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Prozessvisualisierung zur besseren Entscheidungsfindung

Ein zentraler Vorteil von Process Mining ist die Fähigkeit, komplexe ITSM-Prozesse visuell darzustellen. Anstatt sich durch Tabellen und Ticketprotokolle zu kämpfen, können Unternehmen mithilfe von ky2help^®:

• Prozessabläufe in Echtzeit visualisieren und Engpässe auf einen Blick erkennen.
• Simulationen durchführen, um verschiedene Optimierungsszenarien zu bewerten.
• Messbare KPIs (z. B. Durchlaufzeiten, SLA-Erfüllung, Ticket-Volumen) analysieren, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Die Visualisierung ermöglicht es Entscheidungsträgern, Schwachstellen intuitiv zu verstehen und gezielte Massnahmen zur Prozessoptimierung einzuleiten.

Wie Process Mining zur Optimierung von Incident Management beiträgt

Das Incident Management ist einer der zentralen Prozesse im IT Service Management (ITSM), da es sich mit der schnellen Identifikation, Analyse und Lösung von Störungen befasst. Eine ineffiziente Bearbeitung von Incidents kann zu langen Ausfallzeiten, unzufriedenen Kunden und hohen Betriebskosten führen.

Trotz etablierter ITSM-Frameworks gibt es in vielen Unternehmen weiterhin Engpässe und ineffiziente Abläufe in der Ticket-Bearbeitung. Typische Herausforderungen sind:

• Lange Bearbeitungszeiten und ineffiziente Eskalationen, die die Lösung von Incidents verzögern.
• Mangelnde Transparenz über den Ticket-Workflow, wodurch ungenutzte Optimierungspotenziale bestehen bleiben.
• Hohe Wiederholungsraten bei Incidents, da zugrunde liegende Probleme nicht systematisch behoben werden.

Process Mining liefert datenbasierte Einblicke in den tatsächlichen Bearbeitungsprozess von Incidents und hilft Unternehmen, Ineffizienzen zu erkennen und zu beseitigen.

Identifikation der häufigsten Ursachen für lange Bearbeitungszeiten

Viele Unternehmen analysieren Incident-Prozesse basierend auf manuellen Berichten oder subjektiven Einschätzungen. Das führt häufig dazu, dass wichtige Verzögerungsfaktoren übersehen werden.

Mit Process Mining und ky2help^® lassen sich folgende Ursachen für lange Bearbeitungszeiten identifizieren:

• Hohe Anzahl an Eskalationen: Tickets werden unnötig oft an verschiedene Support-Level weitergeleitet.
• Lange Wartezeiten zwischen Prozessschritten: Verzögerungen entstehen durch fehlende Reaktionszeiten oder Abstimmungen zwischen Teams.
• Komplexe Bearbeitungswege: Manche Incidents durchlaufen unnötig viele Stationen, bevor eine Lösung gefunden wird.
• Doppelbearbeitung von Tickets: Unklare Verantwortlichkeiten führen dazu, dass verschiedene Mitarbeitende am selben Ticket arbeiten.

Durch die detaillierte Prozessanalyse mit Process Mining können Unternehmen erkennen, welche Schritte den grössten Zeitverlust verursachen und gezielte Massnahmen zur Optimierung einleiten.

Automatisierte Analyse von Ticketvolumen und Bearbeitungszeit

Process Mining ermöglicht es, grosse Mengen an Ticket-Daten aus ky2help^® automatisiert zu analysieren. Dabei werden Muster und Auffälligkeiten sichtbar, die mit manuellen Methoden oft übersehen werden.

Vorteile der automatisierten Analyse:

• Erkennen von Stosszeiten: Unternehmen können nachvollziehen, wann das höchste Ticketaufkommen besteht und ihre Ressourcen entsprechend anpassen.
• Analyse von Ticket-Backlogs: Identifikation von Tickets, die besonders lange offen bleiben oder häufiger eskaliert werden.
• Optimierung der Reaktionszeiten: Unnötige Wartezeiten zwischen den Bearbeitungsschritten werden erkannt und minimiert.

Beispiel:  
Ein Unternehmen stellt durch Process Mining fest, dass viele Tickets zu bestimmten Zeiten unbearbeitet bleiben, weil zu wenig Personal im First-Level-Support vorhanden ist. Durch eine optimierte Personalplanung kann die Bearbeitungszeit erheblich reduziert werden.

Erkennung von ineffizienten Eskalationswegen („Multi-Hops“)

Eskalationen sind ein notwendiges Mittel, um komplexe Incidents zu lösen – jedoch führen ineffiziente Eskalationswege oft zu unnötigen Verzögerungen. Ein häufiges Problem sind sogenannte „Multi-Hops“ oder "Ping-Pong-Tickets":

• Tickets werden mehrfach zwischen Support-Teams hin- und hergeschoben, bevor eine endgültige Lösung gefunden wird.
• Fehlende Dokumentation und unklare Verantwortlichkeiten verlängern die Bearbeitungszeit.
• Kunden müssen mehrfach dieselben Informationen bereitstellen, da Tickets nicht vollständig dokumentiert sind.

Process Mining hilft, ineffiziente Eskalationen zu erkennen und zu optimieren. Durch die Analyse von Ticketverläufen kann festgestellt werden, welche Eskalationswege am häufigsten vorkommen und ob Tickets unnötig oft weitergeleitet werden.

Massnahmen zur Reduzierung von Multi-Hops:

• Automatische Zuweisung an die richtige Support-Gruppe basierend auf historischen Daten.
• Optimierung von Wissensmanagement-Systemen, um wiederkehrende Probleme im First-Level-Support schneller zu lösen.
• Verbesserung der Ticket-Kategorisierung, um falsch zugewiesene Tickets zu vermeiden.

Verbesserung der Ticket-Priorisierung durch datenbasierte Entscheidungsfindung

Eine falsche Priorisierung von Incidents führt dazu, dass kritische Störungen nicht schnell genug gelöst werden und weniger wichtige Tickets unnötig viele Ressourcen binden.

Process Mining analysiert historische Ticket-Daten und hilft dabei, eine bessere Priorisierungsstrategie zu entwickeln. Dabei werden unter anderem folgende Faktoren berücksichtigt:

• Welche Ticketarten führen zu den grössten Auswirkungen auf Geschäftsprozesse?
• Welche Incidents treten besonders häufig auf und sollten schneller bearbeitet werden
• Wie oft werden Tickets fälschlicherweise als „niedrige Priorität“ eingestuft, obwohl sie eskalieren?

Durch den Einsatz von Process Mining und ky2help^® können Unternehmen datenbasierte Entscheidungsprozesse implementieren, die sicherstellen, dass kritische Tickets schneller bearbeitet und weniger dringende Anfragen effizient priorisiert werden.

Konkrete Vorteile von Process Mining für ITSM

Process Mining bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, indem es Transparenz in komplexe ITSM-Prozesse bringt und datenbasierte Optimierungsmöglichkeiten aufzeigt. Durch den Einsatz dieser Technologie lassen sich ineffiziente Abläufe aufdecken, Kosten senken und die Qualität des IT-Supports nachhaltig verbessern. In diesem Abschnitt gehen wir auf die wichtigsten Vorteile von Process Mining im IT Service Management ein.

Reduzieren Sie die Kosten

Kostenoptimierung ist eines der Hauptziele vieler IT-Organisationen. Ineffiziente Prozesse und manuelle Bearbeitungsschritte verursachen unnötige Kosten und binden wertvolle Ressourcen. Process Mining hilft dabei, diese Kostentreiber zu identifizieren und gezielt zu eliminieren.

• Eliminierung ineffizienter Prozesse: Durch die Analyse von Ticket-Workflows lassen sich redundante Bearbeitungsschritte und unnötige Eskalationen erkennen und vermeiden.
• Erhöhung der Automatisierung: Wiederkehrende Prozesse, wie die Bearbeitung häufig auftretender Incidents, können automatisiert werden, um den manuellen Aufwand zu reduzieren.
• Optimierung der Ressourcenallokation: Unternehmen können nachvollziehen, welche Teams oder Support-Level überlastet sind und gezielt Massnahmen zur effizienteren Verteilung von Arbeitsaufgaben ergreifen.

Mit ky2help^® können IT-Teams ihre Prozesse detailliert analysieren und automatisierte Workflows so anpassen, dass sich die Betriebskosten nachhaltig senken lassen.

Einfaches Erstellen eines „Shift Left"

Das „Shift Left“-Prinzip zielt darauf ab, Incidents und Service-Anfragen schneller auf einer niedrigeren Support-Ebene zu lösen – idealerweise durch Self-Service oder den First-Level-Support.

• Automatisierte Erkennung häufiger Vorfälle: Process Mining analysiert, welche Incidents regelmässig auftreten und für Self-Service-Lösungen geeignet sind.
• Verbesserung des Wissensmanagements: Durch datenbasierte Analysen können Unternehmen Dokumentationen und FAQs gezielt verbessern, um wiederkehrende Probleme eigenständig durch Benutzer lösen zu lassen.
• Förderung des First-Level-Supports: Erkenntnisse aus Process Mining helfen dabei, First-Level-Agenten gezielt zu schulen, um mehr Incidents direkt zu lösen, ohne diese an höhere Support-Level weiterzuleiten.

Durch den gezielten Einsatz dieser Massnahmen lassen sich Kosten reduzieren und die Bearbeitungszeit für Endnutzer verkürzen, da weniger Tickets eskaliert werden müssen.

Erfüllen von SLA-Anforderungen

Service Level Agreements (SLAs) sind essenziell für ein leistungsfähiges ITSM, da sie festlegen, in welchem Zeitraum Incidents und Service-Anfragen gelöst werden müssen. Eine Nichteinhaltung von SLAs kann zu Vertragsstrafen und unzufriedenen Kunden führen.

• Echtzeit-Überwachung der SLA-Erfüllung: Process Mining ermöglicht die kontinuierliche Analyse von SLA-relevanten Tickets und erkennt frühzeitig Verzögerungen.
• Identifikation von Engpässen: Unternehmen können herausfinden, welche Faktoren SLA-Verletzungen verursachen – sei es eine zu lange Wartezeit auf Genehmigungen oder ineffiziente Eskalationswege.
• Verbesserung der Reaktionszeit: Durch datenbasierte Optimierungen können Workflows angepasst werden, um Engpässe zu vermeiden und kritische Tickets schneller zu bearbeiten.

Mit ky2help^® erhalten Unternehmen eine transparente Übersicht über ihre SLA-Performance und können sicherstellen, dass vereinbarte Service-Level konsequent eingehalten werden.

Reduzieren Sie Multi-Hops

Multi-Hops bezeichnen die unnötige Weiterleitung von Tickets zwischen verschiedenen Support-Ebenen oder Abteilungen. Jedes zusätzliche „Hop“ verlängert die Bearbeitungszeit und erhöht die Unzufriedenheit der Endnutzer.

• Erkennung ineffizienter Weiterleitungen: Process Mining analysiert Ticket-Daten und zeigt auf, wo und warum Tickets unnötig oft weitergeleitet werden.
• Optimierung von Routing-Strategien: Unternehmen können durch datenbasierte Anpassungen sicherstellen, dass Incidents direkt an die richtige Support-Gruppe weitergeleitet werden.
• Verbesserung der First-Time-Fix-Rate: Eine genauere Zuweisung von Tickets reduziert die Anzahl der Weiterleitungen und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass ein Incident direkt beim ersten Bearbeiter gelöst wird.

Durch die Reduzierung von Multi-Hops lassen sich Bearbeitungszeiten erheblich verkürzen und die Effizienz des gesamten Incident-Workflows steigern.

Erhöhung der Transparenz

Einer der grössten Vorteile von Process Mining ist die umfassende Transparenz über ITSM-Prozesse. Unternehmen erhalten detaillierte Einblicke in ihre Service-Prozesse und können datenbasierte Entscheidungen treffen.

• Visualisierung der gesamten Prozesskette: Unternehmen sehen auf einen Blick, welche Abläufe effizient laufen und wo es Engpässe gibt.
• Identifikation von Compliance-Verstössen: Abweichungen von definierten ITSM-Prozessen können frühzeitig erkannt und korrigiert werden.
• Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur: Entscheidungen basieren nicht mehr auf subjektiven Einschätzungen, sondern auf präzisen Datenanalysen.

Mit ky2help^® können Unternehmen ihre ITSM-Prozesse in Echtzeit überwachen und kontinuierlich verbessern, um eine höhere Servicequalität zu gewährleisten.

Wichtige Fragestellungen, die Process Mining beantwortet

Process Mining liefert nicht nur detaillierte Analysen von IT Service Management (ITSM)-Prozessen, sondern hilft Unternehmen auch, zentrale geschäftliche Fragen zu beantworten. Durch die Auswertung realer Prozessdaten erhalten IT-Teams eine präzise Übersicht über die Performance ihrer Abläufe und können gezielt Massnahmen zur Optimierung ergreifen.

Im Folgenden werden einige der wichtigsten Fragen vorgestellt, die durch den Einsatz von Process Mining beantwortet werden können.

Welche Wertschöpfungsmöglichkeiten habe ich erkannt, und wie kann ich sie erfassen?

Viele Unternehmen setzen ITSM-Tools ein, ohne genau zu wissen, wo das grösste Optimierungspotenzial liegt. Process Mining hilft dabei, Prozesse mit hohem Kosten- oder Zeiteinsatz zu identifizieren und gezielt zu verbessern.

• Welche Support-Prozesse laufen effizient und wo gibt es Verbesserungspotenzial?
• Wo entstehen unnötige Kosten durch ineffiziente Bearbeitungsschritte?
• Welche Abläufe lassen sich durch Automatisierung oder ein Shift-Left-Modell effizienter gestalten?

Durch die Analyse von Echtzeit-Daten können Unternehmen genau ermitteln, welche Serviceprozesse den grössten Mehrwert bieten und wo Ressourcen optimal eingesetzt werden sollten.

Welche Vorfälle möchte ich sofort erkennen, um proaktiv darauf zu reagieren?

Ein reaktives Incident Management führt oft zu langen Bearbeitungszeiten und SLA-Verletzungen. Process Mining ermöglicht es Unternehmen, kritische Muster in Echtzeit zu erkennen und gezielt Massnahmen zu ergreifen.

• Welche Incidents treten regelmässig auf und können durch präventive Massnahmen reduziert werden?
• Gibt es Cluster von Vorfällen, die auf tiefer liegende Probleme hindeuten?
• Wie kann der Support-Workflow angepasst werden, um Verzögerungen bei kritischen Tickets zu vermeiden?

Mit ky2help^® können Unternehmen durch Echtzeit-Analysen automatisierte Alarme einrichten, um frühzeitig auf kritische Vorfälle zu reagieren und Eskalationen zu vermeiden.

Wo würde eine Priorisierung von Aufgaben helfen, die Gesamtleistung zu verbessern?

Die falsche Priorisierung von Tickets führt dazu, dass kritische Incidents zu spät bearbeitet werden, während weniger wichtige Anfragen unnötig Ressourcen binden. Process Mining hilft dabei, ein effizienteres Priorisierungsmodell zu entwickeln.

• Welche Ticketarten haben die grösste Auswirkung auf den Geschäftsbetrieb?
• Wie oft werden Tickets mit niedriger Priorität später doch eskaliert?
• Wie kann eine bessere Aufgabenverteilung dazu beitragen, SLAs einzuhalten?

Unternehmen können auf Basis dieser Analysen ihre Service-Level-Prioritäten optimieren und Engpässe gezielt vermeiden.

Wo könnte eine erhöhte Transparenz kostspielige Fehler und ineffizientes Verhalten vermeiden?

Viele Ineffizienzen entstehen durch mangelnde Transparenz in den Prozessen. Process Mining macht Serviceabläufe sichtbar und zeigt auf, wo es zu Verzögerungen, Fehlern oder Abweichungen von definierten Standards kommt.

• Wo entstehen Fehler durch unklare Verantwortlichkeiten oder fehlende Dokumentation?
• Welche Prozesse weichen systematisch von den definierten ITSM-Richtlinien ab?
• Wie kann eine datenbasierte Transparenzstrategie dazu beitragen, kostspielige Fehler zu vermeiden?

Mit ky2help^® erhalten Unternehmen eine vollständige Visualisierung ihrer ITSM-Prozesse, sodass Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden können.

Nutzung von Process Mining zur Beantwortung dieser Fragen mit Echtzeitdaten und Analysen

Die Beantwortung dieser Fragen ist mit klassischen Analysemethoden oft schwierig, da viele IT-Prozesse in Silos ablaufen und eine manuelle Auswertung zeitaufwendig ist. Process Mining ermöglicht eine kontinuierliche, datenbasierte Optimierung durch Echtzeit-Analysen.

Durch den Einsatz von ky2help^® können Unternehmen:

• Automatisierte Dashboards erstellen, die kritische Prozesskennzahlen anzeigen.
• Echtzeit-Benachrichtigungen einrichten, um auf Engpässe oder SLA-Verletzungen zu reagieren.
• Historische Daten auswerten, um zukünftige Prozessoptimierungen gezielt zu planen.

Process Mining ist somit ein essenzielles Werkzeug, um datengetriebenes IT Service Management zu ermöglichen und Prozesse kontinuierlich zu verbessern.

Best Practices für den Einsatz von Process Mining im ITSM

Die Einführung von Process Mining im IT Service Management (ITSM) erfordert eine durchdachte Strategie, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen. Unternehmen, die Process Mining gezielt einsetzen, profitieren von transparenteren Prozessen, schnelleren Reaktionszeiten und einer verbesserten Servicequalität. Allerdings gibt es einige Herausforderungen, die bei der Implementierung berücksichtigt werden sollten. Um typische Fehler zu vermeiden und den Nutzen von Process Mining zu maximieren, sind bewährte Methoden und Best Practices entscheidend.

Integration von Process Mining mit bestehenden ITSM-Tools

Eine der wichtigsten Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von Process Mining ist die nahtlose Integration mit bestehenden ITSM-Plattformen. Tools wie ky2help^® erfassen bereits umfangreiche Log-Daten aus Serviceprozessen, die für Process Mining genutzt werden können. Entscheidend ist dabei, dass die richtigen Datenquellen angebunden werden, um eine möglichst vollständige Analyse der Prozessabläufe zu ermöglichen. Unternehmen sollten darauf achten, dass nicht nur Ticketing-Systeme, sondern auch andere relevante ITSM-Komponenten – wie Change Management oder Asset Management – in die Analyse einbezogen werden.

Eine erfolgreiche Integration setzt zudem eine klare Datenstrategie voraus. Dabei müssen Unternehmen sicherstellen, dass die erfassten Log-Daten vollständig, aktuell und strukturiert sind. Unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu fehlerhaften Analysen und können Optimierungspotenziale verdecken. Ein kontinuierliches Monitoring der Datenqualität ist daher essenziell.

Regelmässige Analyse und Optimierung auf Basis von Echtzeitdaten

Process Mining ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess. Unternehmen sollten regelmässig ihre ITSM-Prozesse anhand von Echtzeitdaten analysieren, um Optimierungspotenziale frühzeitig zu erkennen.

• Engpässe und Verzögerungen in der Ticketbearbeitung können fortlaufend überwacht werden, um Anpassungen an Workflows vorzunehmen.
• Service Level Agreements (SLAs) lassen sich kontinuierlich überprüfen, sodass bei drohenden Verstössen rechtzeitig Gegenmassnahmen ergriffen werden können.
• Muster und Trends in Incidents können identifiziert werden, um wiederkehrende Probleme proaktiv zu lösen, bevor sie eskalieren.

Die regelmässige Überprüfung der Process-Mining-Daten sorgt dafür, dass Unternehmen nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv ihre ITSM-Prozesse verbessern.

Kombination von Process Mining mit Automatisierungslösungen

Eine der grössten Stärken von Process Mining liegt in der Identifikation von Prozessschritten, die sich für eine Automatisierung eignen. ITSM-Prozesse sind oft durch manuelle Bearbeitungsschritte geprägt, die zeitaufwendig und fehleranfällig sind. Durch die Kombination von Process Mining mit Automatisierungslösungen können Unternehmen ihre Effizienz erheblich steigern.

Typische Einsatzbereiche für Automatisierung sind:

• Automatische Ticketzuweisung: Process Mining zeigt, welche Tickets häufig falsch zugewiesen werden. Durch eine KI-gestützte Routing-Lösung lassen sich Tickets direkt an die richtige Supportgruppe weiterleiten.
• Self-Service-Portale und Chatbots: Unternehmen können analysieren, welche wiederkehrenden Anfragen sich durch Self-Service-Lösungen abdecken lassen, um den Support zu entlasten.
• Workflow-Automatisierung: Häufig durchlaufene Prozessschritte, wie das Anfordern zusätzlicher Genehmigungen oder Eskalationen an Vorgesetzte, können durch automatisierte Workflows beschleunigt werden.

Durch die intelligente Nutzung von Automatisierung in Verbindung mit Process Mining wird nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch die Kundenzufriedenheit erhöht, da Serviceanfragen schneller und präziser bearbeitet werden.

Nutzung von KI-gestützten Analysetools für tiefere Erkenntnisse

Neben der klassischen Prozessanalyse ermöglicht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Process Mining eine noch genauere und vorausschauende Optimierung von ITSM-Prozessen. Unternehmen können mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen erkennen, welche Prozessabweichungen zu Problemen führen, und präventive Massnahmen ergreifen.

Ein Beispiel hierfür ist die Vorhersage von SLA-Verletzungen, bevor sie tatsächlich eintreten. Durch eine Analyse historischer Daten kann KI frühzeitig Muster erkennen, die auf Verzögerungen hindeuten. Service-Teams können so rechtzeitig eingreifen, um Engpässe zu vermeiden.

Ebenso können KI-gestützte Analysetools dabei helfen, ungewöhnliche Prozessabweichungen zu identifizieren, die auf potenzielle Sicherheitsprobleme oder Compliance-Risiken hinweisen. Unternehmen erhalten dadurch eine datengetriebene Entscheidungsgrundlage, um ihre ITSM-Prozesse nicht nur effizienter, sondern auch sicherer zu gestalten.

Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur

Der Erfolg von Process Mining hängt nicht nur von der richtigen Technologie ab, sondern auch von der Akzeptanz und Nutzung innerhalb der Organisation. Unternehmen sollten eine datengetriebene Kultur fördern, in der Mitarbeiter die gewonnenen Erkenntnisse aktiv nutzen, um Prozesse zu verbessern.

Dazu gehört eine klare Kommunikation der Vorteile von Process Mining, um mögliche Widerstände in der Belegschaft abzubauen. IT-Teams sollten regelmässig in den neuen Analysemöglichkeiten geschult werden, damit sie die gewonnenen Daten sinnvoll interpretieren und in ihren Arbeitsalltag integrieren können.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Einbindung des Managements in die Prozessoptimierung. Führungskräfte sollten die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und gezielte Massnahmen zur Verbesserung von ITSM-Prozessen zu ergreifen.

Letztlich ist Process Mining mehr als nur ein technisches Analysetool – es ist eine grundlegende Veränderung der Art und Weise, wie Unternehmen ihre IT-Services steuern und kontinuierlich verbessern.

Herausforderungen und Lösungsansätze bei der Implementierung von Process Mining

Die Einführung von Process Mining im IT Service Management (ITSM) kann für Unternehmen einen erheblichen Mehrwert bieten, bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert nicht nur die richtige Technologie, sondern auch eine klare Strategie, um Hürden zu überwinden und den maximalen Nutzen aus der Analyse zu ziehen. In diesem Kapitel gehen wir auf die wichtigsten Herausforderungen ein und zeigen, wie Unternehmen diese gezielt lösen können.

Datenerfassung und -integration: Wie lassen sich Datenquellen effizient einbinden?

Eine der grössten Herausforderungen bei der Einführung von Process Mining ist die Datenverfügbarkeit und -qualität. ITSM-Prozesse erzeugen täglich grosse Mengen an Daten, die oft in verschiedenen Systemen gespeichert sind. Damit Process Mining eine realistische und vollständige Prozessanalyse ermöglichen kann, müssen alle relevanten Datenquellen integriert werden.

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Event-Logs aus unterschiedlichen ITSM-Tools oder anderen relevanten Systemen in eine einheitliche Form zu bringen. Daten liegen oft in verschiedenen Formaten vor, sind unvollständig oder enthalten Fehler, die die Analyse verfälschen können.

Ein erfolgreicher Lösungsansatz ist die frühzeitige Definition einer Datenstrategie, die festlegt, welche Daten für die Analyse notwendig sind, wo sie gespeichert werden und wie sie bereinigt und harmonisiert werden können. Durch den Einsatz von ky2help^® können Unternehmen sicherstellen, dass ITSM-Daten in einer strukturierten Form erfasst und für Process Mining nutzbar gemacht werden.

Überwindung von Widerständen im Unternehmen: Förderung einer datengetriebenen Kultur

Jede Veränderung in der Arbeitsweise bringt Widerstände mit sich – das gilt auch für die Einführung von Process Mining. Viele Mitarbeitende sind es gewohnt, Entscheidungen auf Basis von Erfahrung und Intuition zu treffen, anstatt datenbasierte Analysen zu nutzen.

Ein häufiger Einwand ist die Befürchtung, dass Process Mining zur Überwachung von Mitarbeitern genutzt wird, was Unsicherheit und Ablehnung auslösen kann. Es ist daher entscheidend, von Anfang an eine klare Kommunikation über die Ziele von Process Mining zu etablieren. Statt einzelne Mitarbeiter zu bewerten, sollte der Fokus darauf liegen, Prozesse als Ganzes zu optimieren und Schwachstellen in den Abläufen zu identifizieren.

Schulungen und Workshops können helfen, das Bewusstsein für die Vorteile von Process Mining zu schärfen. Führungskräfte sollten die neue Technologie aktiv unterstützen und zeigen, wie datenbasierte Entscheidungen die tägliche Arbeit erleichtern.

Sicherstellung der Datenqualität für zuverlässige Analysen

Genauso wichtig wie die Datenerfassung ist die Qualität der erfassten Daten. Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten können die Ergebnisse von Process Mining verfälschen und zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Um eine hohe Datenqualität sicherzustellen, sollten Unternehmen:

• Automatisierte Datenvalidierung einführen, um fehlerhafte oder doppelte Einträge zu vermeiden.
• Regelmässige Audits und Datenbereinigungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Daten vollständig und aktuell sind.
• Standardisierte Prozesse für die Dateneingabe und -pflege implementieren, um inkonsistente Formate zu verhindern.

Eine zentrale Rolle spielt hier die Wahl eines geeigneten ITSM-Tools. ky2help^® bietet integrierte Funktionen zur strukturierten Datenerfassung, die die Qualität der Informationen verbessern und eine präzisere Analyse ermöglichen.

Umgang mit komplexen IT-Infrastrukturen und heterogenen Systemen

Viele Unternehmen setzen über Jahre gewachsene IT-Systemlandschaften ein, in denen verschiedene ITSM-Tools, Monitoring-Lösungen und Ticketing-Systeme parallel existieren. Diese heterogenen Systemlandschaften erschweren die Einführung von Process Mining, da Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden müssen.

Eine Lösung besteht darin,*zunächst mit einem klar definierten Anwendungsfall zu starten, anstatt sofort alle ITSM-Prozesse in die Analyse einzubeziehen. Unternehmen können beispielsweise mit dem Incident Management beginnen und nach ersten Erfolgen schrittweise weitere Prozesse in die Analyse aufnehmen.

Durch den Einsatz von standardisierten Schnittstellen und Integrationslösungen lassen sich Daten aus verschiedenen Systemen effizient zusammenführen. Moderne ITSM-Tools wie ky2help^® bieten APIs und Konnektoren, die eine reibungslose Anbindung an Process-Mining-Plattformen ermöglichen.

Skalierung und nachhaltige Nutzung von Process Mining

Nach der erfolgreichen Einführung von Process Mining stellt sich die Frage, wie das Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse langfristig nutzen kann. Ein einmaliger Einsatz von Process Mining bringt nur begrenzten Nutzen – der wahre Mehrwert entsteht durch eine kontinuierliche Prozessoptimierung.

Unternehmen sollten:

• Regelmässige Analysen durchführen, um neue Engpässe und Ineffizienzen zu identifizieren.
• Dashboards und Reporting-Funktionen nutzen, um KPIs im Blick zu behalten und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
• Mitarbeiter befähigen, Process-Mining-Analysen eigenständig zu nutzen, um eine datengetriebene Unternehmenskultur zu fördern.

Indem Process Mining nicht als einmalige Massnahme, sondern als kontinuierlicher Bestandteil des ITSM-Optimierungsprozesses betrachtet wird, können Unternehmen langfristig effizientere, kostengünstigere und leistungsfähigere IT-Services bereitstellen.

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Zukunft von Process Mining im IT Service Management

Die Technologie des Process Mining entwickelt sich rasant weiter und eröffnet Unternehmen immer neue Möglichkeiten zur Optimierung ihrer IT Service Management (ITSM)-Prozesse. Während die aktuelle Anwendung bereits erhebliche Effizienzgewinne ermöglicht, werden zukünftige Entwicklungen dazu beitragen, ITSM-Prozesse noch intelligenter, automatisierter und vorausschauender zu gestalten. Besonders durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Predictive Analytics wird Process Mining in den kommenden Jahren eine noch zentralere Rolle im ITSM spielen.

Fortschrittliche KI-gestützte Analysen zur Vorhersage von Engpässen

Ein wesentlicher Trend in der Weiterentwicklung von Process Mining ist die Integration von Künstlicher Intelligenz zur Vorhersage von Engpässen und ineffizienten Prozessschritten. Während heutige Systeme vor allem vergangene und aktuelle Prozessdaten analysieren, wird sich der Fokus zunehmend auf Predictive Process Mining verlagern.

Statt lediglich Engpässe in Ticket-Workflows oder Eskalationen zu identifizieren, werden Unternehmen künftig in der Lage sein, kritische Verzögerungen vorauszusagen und präventive Massnahmen einzuleiten, bevor sie eintreten. Das bedeutet, dass ITSM-Teams nicht mehr nur auf Probleme reagieren müssen, sondern aktiv eingreifen können, um Engpässe zu vermeiden.

Besonders im Incident Management können diese KI-gestützten Analysen dazu beitragen, dass wiederkehrende Störungen frühzeitig erkannt werden und automatisierte Lösungen aktiviert werden. Unternehmen, die ky2help^® mit Process Mining verknüpfen, können so eine vorausschauende ITSM-Strategie entwickeln, die Reaktionszeiten weiter reduziert und Servicequalität verbessert.

Echtzeit-Optimierung von Service-Prozessen durch Machine Learning

Bisherige Process-Mining-Analysen beruhen auf einer rückblickenden Betrachtung von ITSM-Prozessen. Die nächste Entwicklungsstufe wird darin bestehen, dass Machine-Learning-Algorithmen ITSM-Prozesse in Echtzeit analysieren und Optimierungen automatisiert vorschlagen oder umsetzen.

Diese Echtzeit-Optimierung könnte beispielsweise in folgenden Bereichen zum Einsatz kommen:

• Dynamische Ressourcenzuweisung: Wenn das System erkennt, dass ein Support-Team überlastet ist, können Tickets automatisch an verfügbare Teams mit entsprechender Expertise weitergeleitet werden.
• Adaptive SLA-Management-Strategien: Wenn ein SLA-Verstoss droht, kann das System automatisch Priorisierungen ändern oder Eskalationsprozesse anpassen, um die Einhaltung der SLAs zu sichern.
• Automatische Eskalationssteuerung: Anhand von Echtzeit-Daten wird geprüft, ob ein Ticket wirklich eskaliert werden muss oder ob alternative Lösungen effizienter wären.

Durch den zunehmenden Einsatz von Machine Learning wird Process Mining immer mehr zu einem intelligenten Steuerungsinstrument, das nicht nur bestehende Prozesse verbessert, sondern auch deren automatische Optimierung in Echtzeit ermöglicht.

Prozessautomatisierung auf Basis von Process Mining-Erkenntnissen

Ein weiteres Zukunftsthema ist die stärkere Verzahnung von Process Mining und Robotic Process Automation (RPA). Während Process Mining bisher hauptsächlich zur Analyse und Optimierung von Abläufen genutzt wurde, wird es künftig verstärkt dazu beitragen, automatisierte Workflows zu entwickeln und kontinuierlich zu verbessern.

Beispielsweise kann ein Unternehmen mithilfe von Process Mining feststellen, dass ein bestimmter ITSM-Prozess regelmässig manuelle Arbeitsschritte erfordert, die sich durch RPA automatisieren lassen. Das System könnte dann:

• Automatische Ticket-Zuweisungen verbessern, indem es aus historischen Daten lernt, welche Anfragen am besten von welchem Team bearbeitet werden sollten.
• Genehmigungsprozesse beschleunigen, indem es Verzögerungen in Workflow-Freigaben identifiziert und automatisch alternative Eskalationswege vorschlägt.
• Benutzer-Self-Service stärken, indem häufige Serviceanfragen automatisch verarbeitet und gelöst werden, ohne dass ein menschlicher Agent eingreifen muss.

Durch die Kombination von Process Mining mit Automatisierungstechnologien werden ITSM-Prozesse nicht nur effizienter, sondern können sich dynamisch an neue Anforderungen anpassen.

Kombination mit Predictive Analytics zur proaktiven Fehlervermeidung

Neben der Echtzeit-Optimierung wird Process Mining zunehmend mit Predictive Analytics kombiniert, um nicht nur bestehende Prozesse zu verbessern, sondern auch zukünftige Probleme frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.

In der Praxis könnte das bedeuten, dass ein System durch Analyse vergangener Incident-Daten erkennt, dass bestimmte Konfigurationsänderungen in der IT-Infrastruktur regelmässig zu Ausfällen führen. Anstatt abzuwarten, bis diese Störungen erneut auftreten, könnten präventive Massnahmen ergriffen werden, um das Problem zu verhindern – beispielsweise durch gezielte Konfigurationsanpassungen oder verbesserte Wartungsprozesse.

Ein weiteres Einsatzgebiet ist die automatische Erkennung von Anomalien in Service-Prozessen. Wenn beispielsweise Process Mining feststellt, dass sich bestimmte Bearbeitungszeiten plötzlich verlängern oder bestimmte Anfragen ungewöhnlich oft eskaliert werden, kann das System automatisch Alarme auslösen und Vorschläge zur Prozessanpassung machen.

Mit der zunehmenden Integration von Predictive Analytics wird sich Process Mining von einer reinen Analysetechnologie zu einem entscheidenden Steuerungselement im ITSM entwickeln, das Unternehmen hilft, proaktiv ihre Servicequalität zu verbessern und Risiken zu minimieren.

Fazit: Die Zukunft gehört datengetriebenen ITSM-Prozessen

Die Entwicklung von Process Mining im IT Service Management steht erst am Anfang. Die Kombination mit KI, Machine Learning, RPA und Predictive Analytics wird dazu führen, dass Unternehmen ihre IT-Prozesse immer präziser steuern und in Echtzeit optimieren können.

In Zukunft werden ITSM-Prozesse nicht nur transparenter und effizienter, sondern auch vorausschauender. Unternehmen, die bereits heute Process Mining in ihre ITSM-Strategie integrieren, werden langfristig einen erheblichen Wettbewerbsvorteil haben, da sie auf Basis von Echtzeit-Daten dynamisch auf Veränderungen reagieren können.

Durch die Nutzung von Lösungen wie ky2help^®in Verbindung mit Process Mining können Unternehmen ihre IT-Service-Prozesse nicht nur optimieren, sondern intelligent und automatisiert steuern, um Servicequalität, Effizienz und Kundenzufriedenheit auf ein neues Level zu heben.