Process Mining in der öffentlichen Verwaltung: Datenbasierte Transparenz für wirksame Prozesssteuerung

Vom Datenprotokoll zum transparenten Ist-Prozess

Viele Verwaltungsprozesse verlaufen über mehrere Fachverfahren und Organisationseinheiten hinweg und sind zugleich von Medienbrüchen geprägt – von der Antragserfassung über fachliche Prüfungen bis hin zur abschließenden Bescheiderteilung. Klassische Erhebungsmethoden wie Interviews oder Workshops liefern für die Prozessanalyse wichtige Einblicke, bilden jedoch häufig nur Momentaufnahmen ab. Varianten, Ausnahmen und informelle Sonderwege, die im operativen Alltag tatsächlich auftreten, bleiben dabei oftmals unerkannt.

Process Mining setzt genau hier an: Auf Grundlage einer eindeutigen Fall-ID, beispielsweise einer Vorgangs- oder Aktennummer, einzelner Prozessaktivitäten und Zeitstempel wird der in den Systemdaten dokumentierte Ablauf datenbasiert rekonstruiert und visualisiert. Ergänzend können Transaktionen oder verantwortliche Rollen in die Analyse einbezogen werden.

Damit unterscheidet sich Process Mining deutlich vom klassischen Data Mining: Während Data Mining große Datenbestände umfassend nach Mustern durchsucht, konzentriert sich Process Mining gezielt auf Ereignisdaten konkreter Abläufe, um Prozesse sichtbar zu machen, mit Sollvorgaben abzugleichen und systematisch zu verbessern. Voraussetzung hierfür sind auswertbare Protokolldaten, eine ausreichende Datenqualität sowie ein fundiertes fachliches Prozessverständnis.

Abweichungen erkennen und Optimierungspotenziale ableiten

Der zentrale Mehrwert von Process Mining entsteht im systematischen Vergleich: Der aus den Daten rekonstruierte Ist-Prozess wird einem definierten Soll- oder Referenzprozess gegenübergestellt. Dadurch werden Abweichungen in Reihenfolge, Bearbeitungsdauer oder Verantwortlichkeit ebenso sichtbar wie Rückschleifen, Doppelbearbeitungen und ungeplante Sonderwege.

Für die öffentliche Verwaltung ergeben sich daraus insbesondere vier Vorteilsdimensionen:

• Effizienzsteigerung: Engpässe und Ineffizienzen können datenbasiert identifiziert und gezielt adressiert werden.
• Verbesserte Servicequalität: Problematische Prozessschritte lassen sich frühzeitig erkennen und optimieren, wodurch die Qualität für Antragstellende erhöht werden kann.
• Fundierte Ressourcenzuteilung: Die Analyse macht geeignete Ansatzpunkte für Automatisierung und effizientere Ressourcennutzung sichtbar.
• Stärkung von Compliance: Nicht regelkonforme Abläufe können erkannt und korrigiert werden, bevor rechtliche oder finanzielle Risiken entstehen. 

Darüber hinaus lässt sich nachvollziehen, ob definierte Vorgaben, beispielsweise Vier-Augen-Prinzipien, Fristen oder Freigabewege, im Verwaltungsalltag tatsächlich eingehalten werden. Auswertungen zu Durchlaufzeiten und Fallzahlen je Prozessvariante schaffen eine belastbare Grundlage, um Verbesserungsmaßnahmen zu priorisieren. Ergänzend können Kostendaten einbezogen werden, um wirtschaftliche Effekte einzelner Bearbeitungsschritte transparent zu machen.

Process Mining liefert damit nicht unmittelbar die Lösung, wohl aber eine objektive Diagnose, auf deren Basis Prozessverbesserungen gezielt entwickelt und umgesetzt werden können.

Von der Diagnose zur dauerhaften Prozesssteuerung

Seinen vollen Nutzen entfaltet Process Mining, wenn es nicht als einmalige Analyse, sondern als wiederkehrender Bestandteil des Prozesscontrollings verankert wird. Dazu werden Zielwerte für zentrale Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Fallaufkommen oder Fehlerquoten definiert, die Ist-Werte kontinuierlich aus den Systemdaten ermittelt und Abweichungen systematisch ausgewertet.

So entsteht ein Regelkreis, der Auffälligkeiten frühzeitig sichtbar macht, bevor sie sich in Beschwerden, Rückständen oder zusätzlichen Aufwänden niederschlagen. Unterstützt wird dies durch geeignete Auswertungswerkzeuge: Ereignisdaten können aus Fachverfahren, Datenbanken oder Protokolldatenquellen extrahiert und Prozessabläufe regelmäßig oder nahezu in Echtzeit visualisiert werden. Dadurch lassen sich Berichte flexibel anpassen, Prozessvarianten vergleichen, Ursachen von Ineffizienzen identifizieren und Kennzahlen dauerhaft überwachen.

Ergänzend gewinnen KI-gestützte Auswertungen an Bedeutung. Prozessdaten lassen sich zunehmend über natürlichsprachliche Abfragen analysieren, wodurch auch Fachbereiche ohne vertieftes technisches Vorwissen einen niedrigschwelligen Zugang erhalten.

Zugleich wird Process Mining zu einer wichtigen Grundlage für Automatisierungsvorhaben. Bevor Workflows oder KI-gestützte Anwendungen Verwaltungsschritte unterstützen oder teilweise automatisieren, zeigt die Analyse der tatsächlichen Prozessrealität, welche Rahmenbedingungen maßgeblich sind und wo Zielkonflikte bestehen. Damit bildet Process Mining die Brücke zwischen Prozessverständnis, kontinuierlicher Verbesserung und verantwortungsvoller Automatisierung.

Für Kommunen, Landesbehörden und andere öffentliche Organisationen bietet Process Mining einen datenbasierten Einstieg in die Prozessoptimierung, der subjektive Einschätzungen um objektive Fakten ergänzt. Wer die eigenen Abläufe nicht nur beschreibt, sondern anhand realer Systemdaten versteht, kann Schwachstellen gezielter beheben, Automatisierungsvorhaben fundierter priorisieren und die Einhaltung fachlicher Vorgaben nachvollziehbar belegen.

Grant Thornton in Deutschland unterstützt öffentliche Einrichtungen dabei, geeignete Anwendungsfälle für Process Mining zu identifizieren, Prozessdaten strukturiert auszuwerten und daraus konkrete Optimierungs- und Steuerungsmaßnahmen abzuleiten.

Dieser Artikel wurde von unseren Experten Dr. Dennis R. Metzler und Vinzenz Gessnitzer verfasst.