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12/16/2025 16:51

NEGZ-Studie: Process Mining macht Verwaltungsprozesse sichtbar und effizienter

Julia Mitrach Geschäftsstelle
NEGZ · Kompetenznetzwerk Digitale Verwaltung

    Ob Bürgeranträge, Beschaffungen oder interne Abstimmungen: In öffentlichen Verwaltungen laufen täglich unzählige Prozesse ab – oft digital, aber selten vollständig nachvollziehbar. Process Mining macht diese Abläufe sichtbar, deckt Engpässe auf und schafft so die Grundlage für mehr Effizienz und Transparenz. Eine neue NEGZ-Kurzstudie zeigt, wie Verwaltungen das Potenzial dieser datenbasierten Analyse nutzen können.

    In nahezu allen Fachverfahren der öffentlichen Verwaltung entstehen bei der Bearbeitung von Vorgängen digitale Spuren, sogenannte Logdaten. Sie halten fest, wann ein Antrag eingeht, geprüft oder abgeschlossen wird. Process Mining nutzt diese Daten, um tatsächliche Verwaltungsabläufe zu rekonstruieren und sichtbar zu machen. So lassen sich Engpässe in standardisierten Abläufen, Medienbrüche und überflüssige Arbeitsschritte aufdecken, um Abläufe gezielt zu verbessern.

    In ihrer Studie „Drei Fallstudien zum Process Mining | Gestaltung geeigneter Voraussetzungen für das Erschließen von verborgenem Prozesswissen in der öffentlichen Verwaltung“ untersuchen die Autoren vom Deutschen Institut für Künstliche Intelligenz und der Humboldt-Universität zu Berlin, welche Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz von Process Mining in Verwaltungen gegeben sein müssen. Ziel ihrer Studie ist, die Effizienz von Verwaltungsprozessen zu analysieren und konkrete Handlungsempfehlungen für Akteur:innen zu geben.

    „In den IT-Systemen der Verwaltungen liegen bereits zahlreiche Prozessinformationen, die bislang ungenutzt bleiben. Process Mining kann helfen, dieses Wissen sichtbar und nutzbar zu machen.“ (Gutermuth, Benke, Fettke, Reisig)

    Drei Praxisbeispiele aus der Verwaltung

    Gemeinsam mit dem Amt für IT und Digitalisierung der Stadt Hamburg (ITD) analysierten die Forschenden drei Fachverfahren aus der Praxis: KoPers, eine HR-Plattform für digitale Personalprozesse, das IT-Beschaffungsverfahren der Hamburger Behörden BUKEA und BWS sowie die Anwendung JUS-IT (aus dem Bereich Jugendwesen). Die Analysen zeigen: Die Daten sind vorhanden, aber häufig unvollständig, unstrukturiert oder inkonsistent. Dennoch liefert Process Mining auch bei eingeschränkter Datenlage wertvolle Einblicke, sofern Verwaltungen gezielt auf Datenqualität, Dokumentation und Standards achten.

    Handlungsempfehlungen für den erfolgreichen Einsatz

    Die Autor:innen formulieren vier zentrale Handlungsempfehlungen, um Process Mining in Verwaltungen wirkungsvoll einzusetzen:

    1. Ausgangslage erfassen: Bestehende Abläufe, Datenquellen und Rollen systematisch dokumentieren.

    2. Prozesse dokumentieren und abstimmen: Prozesswissen verständlich und modellhaft festhalten, z. B. mit der HERAKLIT-Notation, eine Methode, die Abläufe, Systeme und Daten integriert abbildet.

    3. Qualität der Prozessdaten sichern: Prozessprotokolle müssen vollständig, strukturiert und vergleichbar vorliegen.

    4. Standards und Governance etablieren: Einheitliche Anforderungen an Datenqualität, Schnittstellen und Dokumentation erleichtern den behördenübergreifenden Einsatz von Process Mining

    Relevanz für Verwaltung und Wissenschaft

    Die Studie zeigt: Process Mining ermöglicht eine objektive, datenbasierte Sicht auf reale Prozessabläufe, um damit Engpässe und Ineffizienzen, wie z. B. unnötige Wartezeiten oder überflüssige Arbeitsschritte zu identifizieren und Ressourcen gezielter einzusetzen. Zudem kann das Verfahren die digitale Transformation von Verwaltungen unterstützen, indem es mehr Transparenz schafft und die Zufriedenheit von Bürger:innen und Mitarbeitenden erhöht.

    Hier geht es zum Download der Studie:
    https://negz.org/publikation/drei-fallstudien-zum-process-mining/

    Die Studie „Drei Fallstudien zum Process Mining | Gestaltung geeigneter Voraussetzungen für das Erschließen von verborgenem Prozesswissen in der öffentlichen Verwaltung“ wurde von Oliver Gutermuth, Alessandro Benke, Peter Fettke und Wolfgang Reisig vom Institut für Wirtschaftsinformatik (IWi) im Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowie der Humboldt-Universität zu Berlin verfasst.


    Contact for scientific information:

    Peter Fettke peter.fettke@dfki.de


    More information:

    https://negz.org/publikation/drei-fallstudien-zum-process-mining/


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    Criteria of this press release:
    Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
    Information technology, Media and communication sciences, Politics
    transregional, national
    Research results, Scientific Publications
    German


     

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