Task Mining vs. Process Mining: Wesentliche Unterschiede und wie man sie kombinieren kann

Man sagt, wenn Sie wissen wollen, wie chaotisch Ihr Unternehmen ist, sollten Sie niemals die Bilanz überprüfen! Beobachten Sie, wie lange Steve aus der Buchhaltung braucht, um die richtige Registerkarte in der Tabelle zu finden. Das ist das Problem, das Task Mining und Process Mining zu lösen versuchen. Sie beseitigen die tägliche Unübersichtlichkeit von Prozessen, sodass Sie Ineffizienzen identifizieren, intelligenter automatisieren und Entscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten statt der Meinungen des Managements treffen können.

Beide klingen zwar ähnlich, arbeiten jedoch auf sehr unterschiedlichen Ebenen der Transparenz. 

Task Mining zoomt in die Mikroperspektive, wie Mitarbeitende Aufgaben Schritt für Schritt ausführen, während Process Mining einen Überblick darüber gibt, wie gesamte Geschäftsprozesse über Systeme hinweg ablaufen. Wir zeigen die Unterschiede zwischen Task Mining und Process Mining auf, wann welche Technologie zu verwenden ist und ihre jeweiligen Anwendungsfälle.

Warum ist der Vergleich zwischen Task Mining und Process Mining gerade jetzt so wichtig?

Allzu oft verlassen sich Unternehmen auf Annahmen darüber, wie Arbeit erledigt wird. Task Mining und Process Mining ersetzen Vermutungen durch reale Daten.

Komplexität hybrider Arbeit

Um eine einzelne Aufgabe zu erledigen, können Mitarbeitende verschiedene Tools wie CRM-Systeme, Tabellenkalkulationen, Messaging-Anwendungen und ihre eigenen Programme verwenden.

• Task Mining zeichnet die Mikroaktionen auf, darunter die von Mitarbeitenden geöffneten Fenster, die Reihenfolge der Klicks und die Zeit, die sie beim Wechsel zwischen Anwendungen benötigen.
• Process Mining zeigt das Gesamtbild, wie diese Aktivitäten über ERP-, Kundenbeziehungsmanagement- (CRM) und Finanzsysteme hinweg ablaufen, um durchgängige Workflows zu schaffen.

Hohe Abhängigkeit von KI und Automatisierung

Robotic Process Automation (RPA), Workflow-Orchestrierung und KI-Assistenten sind Investitionen, die eine Überlegung wert sind. Automatisierungsprojekte scheitern jedoch oft aufgrund mangelnder Kenntnisse darüber, wie man effektiv automatisiert.

• Task Mining hilft Unternehmen dabei, fehlerhafte Schritte zu automatisieren (z. B. die Beschleunigung eines manuellen Kopier- und Einfügevorgangs, der gar nicht erst stattfinden sollte).
• Process Mining hilft Ihnen dabei, das Risiko zu verstehen, das mit dem Ignorieren größerer Engpässe verbunden ist (wie z. B. Rechnungsfreigaben, die sich über mehrere Abteilungen hinweg verzögern).

Notwendigkeit von Compliance und Datenschutz

Branchen wie das Bankenwesen, das Versicherungswesen und das Gesundheitswesen sehen sich einer zunehmenden Kontrolle hinsichtlich der Verwendung und Dokumentation von Daten ausgesetzt.

• Task Mining zeichnet detaillierte Benutzerinteraktionen auf und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug, um riskante manuelle Schritte (wie den Export sensibler Daten in Tabellenkalkulationen) zu erkennen.
• Process Mining arbeitet auf Systemebene und rekonstruiert Ereignisprotokolle aus Anwendungen. Es kann jedoch keine menschlichen Abkürzungen erfassen, die häufig zu Compliance-Lücken führen.

Wirtschaftlichkeit durch Effizienz

CIOs, COOs und CFOs stehen unter ständigem Druck, digitale Investitionen mit einem konkreten ROI zu rechtfertigen.

• Task Mining liefert schnelle Erfolge, indem es sich wiederholende, manuelle Schritte identifiziert, die für die Automatisierung reif sind.
• Process Mining zeigt systemische Ineffizienzen auf, die schwieriger zu beheben sind.

Was ist Task Mining?

Schnell einsetzbar, ideal für taktische Erfolge

Was ist also die Definition von Task Mining? Task Mining zeichnet die Aktionen auf, die Ihre Mitarbeitenden während der Arbeit Schritt für Schritt auf ihren Desktops und in ihren Anwendungen ausführen, und untersucht diese. Beim Task Mining betrachten Sie den tatsächlichen Prozess der Aufgabenausführung auf individueller Ebene unter die Lupe, d. h. Mausklicks, Tastenanschläge, Kopieren und Einfügen, die Verwendung einer Anwendung, das Wechseln zwischen Bildschirmen und die in einer Anwendung verbrachte Zeit.

So funktioniert es

Task-Mining-Tools wie Paxray installieren Desktop-Agenten, um aufzuzeichnen, wie Mitarbeitende mit Systemen interagieren, einschließlich Tastenanschlägen, Klicks und Anwendungsnutzung. Dies ist ideal, um einen detaillierten Einblick in die tatsächlichen Arbeitsabläufe zu erhalten.

Und wie Forrester in seinem Bericht „Task and Process Mining for Business Value” aus dem Jahr 2023 feststellt:

„Unternehmen, die neu im Bereich Process Intelligence sind, beginnen oft mit Task Mining, um Schattenarbeit aufzudecken, und verwenden dann Process Mining, um zu validieren, wo diese Aufgaben in das Gesamtbild passen.”

Was ist Process Mining?

Langsamer, aber ideal für die End-to-End-Optimierung

Process Mining nutzt Data-Mining-Methoden, um Geschäftsprozesse zu identifizieren, zu analysieren und zu optimieren. Es ist die Schnittstelle zwischen Geschäftsprozessmanagement (BPM) und Datenwissenschaft und bietet eine datengesteuerte und objektive Möglichkeit, den tatsächlichen Status von Arbeitsabläufen in einem Unternehmen zu analysieren und zu bewerten. Dieser Mining-Ansatz ist strategischer und bietet einen ganzheitlichen Überblick über vollständige Prozesse, indem Daten aus Kernsystemen wie SAP, Oracle oder Salesforce abgerufen werden, die integriert werden können.

Diese Tools interagieren mit den Softwaresystemen des Unternehmens, um Prozessinformationen zu erhalten. Diese Informationen helfen Ihnen, Geschäftsprozesse zu entdecken und zu verbessern. Die End-to-End-Prozessansicht liefert eine Fülle von Daten für die Verbesserung von Geschäftsprozessen und kann zur Verbesserung der gesamten Geschäftsleistung genutzt werden.

Wie funktioniert Process Mining?

Process Mining extrahiert Ereignisprotokolle aus IT-Systemen, z. B. Aufzeichnungen darüber, wann und wie etwas geschehen ist (z. B. eine Rechnung versandt, eine Genehmigung erteilt). Diese Protokolle werden zusammengesetzt, um die tatsächlichen Prozessabläufe abzubilden.

Task Mining vs. Process Mining – ein direkter Vergleich

Datenquellen

Die beiden Ansätze basieren auf sehr unterschiedlichen Datenströmen. 

Task Mining nutzt eigene Datenaufzeichnungen aus dem realen Tagesgeschäft, ohne dieses zu stören. Die Quellen befinden sich auf Desktop-Ebene, wie z. B. Lightweight Agents, UI-Ereignisprotokolle, Bildschirmaufzeichnungen oder -snapshots, Zwischenablage- und Fensterfokusprotokolle und manchmal OCR-Ausgaben für Daten, die aus älteren Bildschirmen erfasst wurden. Diese Quellen ermöglichen es Task Mining, Aktivitäten über mehrere Anwendungen hinweg zu verknüpfen, die sonst keine zentralen Spuren hinterlassen würden. Die Daten werden völlig unabhängig von IT-Systemen oder Browsern über die gesamte Softwarelandschaft hinweg in einem bestimmten Format und einem definierten Umfang aufgezeichnet. Dies gewährleistet eine einheitliche Qualität ohne Abhängigkeit von Drittanbietern.

Process Mining extrahiert aufgezeichnete Ereignisdaten aus bestehenden IT-Systemprotokollen („Ereignisprotokollen“). Es nutzt sogar Daten aus Transaktionsaufzeichnungen, Datenbanktabellen, Audit-Trails, Nachrichtenwarteschlangen, BPM-/Workflow-Protokollen und API-Aufrufhistorien aus Kernsystemen (ERP, CRM, Auftragsverwaltung, Rechnungsstellung). Das bedeutet, dass eine direkte Abhängigkeit von der Qualität und Struktur der aufgezeichneten Daten eines Drittanbieters besteht. In der Praxis hat sich gezeigt, dass dies zum Scheitern zahlreicher Process-Mining-Projekte oder zu ungeplanten Ausgaben führen kann.

Granularitätsgrad

Task Mining erfasst die feinen Details zwischen größeren Prozessschritten. Mithilfe von Snapshots, Aufzeichnungen oder anderen Erfassungstechniken zeigt Task Mining die einzelnen Schritte, die Nutzerinnen und Nutzer bei der Arbeit an ihren Arbeitsplätzen ausführen. Diese detaillierte Ansicht ermöglicht ein tieferes Verständnis der tatsächlichen Arbeitsabläufe und deckt ineffiziente Praktiken oder Verbesserungspotenziale auf.

Process Mining bietet eine Makroperspektive auf Geschäftsprozesse. Es zeichnet wichtige Schritte im Prozess auf, für die Ereignisprotokolle verfügbar sind. Beispielsweise kann Process Mining den Ablauf in der Kreditorenbuchhaltung dokumentieren: von der eingehenden Rechnung über die Prüfung und Genehmigung bis hin zur Zahlung an Lieferanten. Es bietet jedoch nur begrenzte Einblicke in die Details zwischen diesen Schritten.

Anwendungsfälle

Task Mining ist ideal, wenn Sie den tatsächlichen Arbeitsablauf auf Arbeitsebene verstehen möchten. Durch die Darstellung der spezifischen Schritte, die einzelne Personen ausführen, einschließlich jedes Mausklicks, Tastenanschlags und Workarounds, wird es viel einfacher, Aufgaben zu identifizieren, die automatisiert werden könnten, unnötigen Aufwand zu reduzieren, die Benutzererfahrung zu verbessern und sogar Bereiche zu ermitteln, die durch zusätzliche Schulungen verbessert werden können. 

Process Mining ist ideal, wenn Sie einen Überblick über das Gesamtbild benötigen. Es ist nützlich für die Compliance und die Vorbereitung auf Audits, da es Systemereignisprotokolle und Transaktionsdaten verwendet. Process Mining vermittelt Teams ein Bild davon, wie Prozesse innerhalb des Unternehmens tatsächlich ablaufen, sodass sie die Leistung leichter überwachen können.

ROI

Task Mining ist ein relativ neues Konzept, das jedoch rasch an Bedeutung und Popularität gewinnt. Laut Deloitte (2021), Intelligent Automation with Task Mining, umfasst Task Mining:

• die Beschleunigung der Automatisierungserkennung um 30–50 %
• das Aufdecken ineffizienter Prozesse, die in Prozessprotokollen nicht sichtbar sind
• die Erzielung eines RIO von bis zu 300% innerhalb von 12 Monaten

Da es menschliche Aktivitäten erfasst, entdeckt Task Mining die „letzte Meile“ der Arbeit, die beim Process Mining oft übersehen wird. Eine Studie in Information Systems Frontiers (Baryannis et al., 2019) hebt Verbesserungen bei der Prognose, der Priorisierung der Automatisierung und der Verkürzung von Transformationszyklen hervor.

Process Mining zeigt durchweg einen guten ROI. Laut einer Studie von Forrester Consulting hat sich Process Mining innerhalb von sechs Monaten amortisiert und einen ROI von 383 % erzielt. Zu den Vorteilen, die zu einem höheren ROI beitragen, gehören:

• Schnellere Auditzyklen
• Frühzeitige Erkennung von Compliance-Lücken
• Reduzierte Prozessabweichungen und Nacharbeiten

Bereitstellungszeit

Task Mining lässt sich schneller bereitstellen, da es keine komplexen Integrationen und nur wenig Datenvorbereitung erfordert und einfacher zu testen ist.

Durchschnittliche Bereitstellungsdauer:

• Pilotprojekt in kleinem Maßstab: 2–8 Wochen 
• Vollständige Bereitstellung (mehrere Benutzer): 3–6 Monate 

Beim Process Mining dauert die Bereitstellung aufgrund komplexer Systemintegrationen, umfangreicher Datenzuordnung und der erforderlichen stärkeren Einbindung der Stakeholder länger.

Durchschnittliche Bereitstellungszeit

• Implementierung eines einzelnen Prozesses: 3–6 Monate 
• Unternehmensweite Einführung: 6–18 Monate

FAQs

Entscheidung zwischen Task Mining und Process Mining

Hier ist Ihre Entscheidungsmatrix: eine klare Anleitung zur Wahl zwischen Task Mining und Process Mining, basierend auf Ihren tatsächlichen Anforderungen.

Task Mining ist Ihr schneller Weg zum ROI. Und wenn Sie ein Tool benötigen, das speziell auf Geschwindigkeit, Einfachheit und Skalierbarkeit ausgelegt ist, ist Paxray die richtige Wahl. Paxray bietet eine schnellere Bereitstellung, transparente Datenerfassung und umsetzbare Erkenntnisse ohne den hohen Integrationsaufwand herkömmlicher Process-Mining-Plattformen. Buchen Sie eine Demo, um mehr zu erfahren.