Power BI Process Mining: Prozesse sichtbar machen
Du nutzt Power BI, um Process Mining aus Prozessdaten zu machen – vom Event Log bis zur Prozessmap im Dashboard.
- Event Log sauber aufsetzen
- Prozessvarianten und Durchlaufzeit analysieren
- Insights direkt im Reporting nutzen
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Wenn du Prozesse nur „glaubst“, statt sie zu messen
Viele Teams optimieren Abläufe über Workshops, Bauchgefühl und Excel-Auswertungen. Das Problem: Du siehst selten den echten Ist-Prozess – inklusive Schleifen, Wartezeiten und Varianten.
Process Mining in Power BI schließt diese Lücke. Du visualisierst, was wirklich passiert – basierend auf einem Event Log mit Case ID, Aktivität und Timestamp (Event Start / Event End).
Warum Process Mining in Power BI spannend ist
Weil du Analyse und Kommunikation zusammenbringst: Process Mining liefert Fakten, Power BI macht sie verständlich – für Operations, Finance und IT.
Transparenz über Prozessvarianten
Du erkennst Prozessvarianten, häufige Schleifen und Ausreißer – statt dich auf eine „Happy Path“-Dokumentation zu verlassen.
Performance messbar machen
Du trackst Durchlaufzeit, Liegezeiten und Lead Times je Schritt – und findest Bottlenecks mit Visualisierung statt Diskussion.
Vom Insight zur Verbesserung
Du leitest konkrete Improvement-Maßnahmen ab – und nutzt Power Automate, um Aufgaben und Freigaben zu automatisieren.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Power BI Process Mining?
Für Unternehmen, die viele Transaktionen, viele Fälle (Cases) und viele Abweichungen haben – und die Prozesse nicht nur reporten, sondern verbessern wollen.
Typische Startpunkte sind Purchase-to-Pay (Purchase Pay), Order-to-Cash, Tickets/Service, Produktion/Logistik-Flows oder Finance-Prozesse rund um Abschluss und Freigaben.
Was steckt im Paket?
5-Schritte-Guideline: von Logs bis Prozessmap in Power BI
1) Zielbild & Fragen klären
Welche Prozesse willst du understand und improve? Wir definieren Cases, KPIs (z. B. Durchlaufzeit), relevante Varianten und das Reporting-Layout in Power BI.
2) Event Log vorbereiten
Wir bauen ein belastbares Event Log: Case ID, Activity (Aktivität), Event Start / Event End (Timestamp) und optional Attribute wie Verantwortliche, Betrag, Produkt, Kanal.
3) Daten modellieren & integrieren
Mit Power Query werden Logs aus ERP/CRM, SQL, Dataverse oder Dateien vereinheitlicht. Wichtig: Integration, Datenqualität, eindeutige Schlüssel und saubere Zeitzonen.
4) Prozessmaps & Dashboards bauen
Wir visualisieren den Prozess als Process Map (Process Map Visual) und ergänzen klassische BI: Variants, Zeiten, Performance, Drilldowns bis Fall-Ebene und Management-Insights.
Willst du Process Mining in Power BI pragmatisch starten?
- Use Case auswählen und Scope schärfen
- Event Log-Check: Case ID, Aktivitäten, Timestamps
- Nächste Schritte für Power BI definieren
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Ausgangslagen und Ergebnisse)
Purchase-to-Pay: Medienhaus findet Freigabe-Bottlenecks
Ausgangslage
- Purchase Pay: viele manuelle Freigaben
- Uneinheitliche Prozessdaten aus ERP und Excel
- Keine Transparenz über Lead Times je Schritt
- KPIs im Report ohne Prozesskontext
Ergebnis
- Event Log mit Case ID und Aktivitäten harmonisiert
- Prozessvarianten und Schleifen sichtbar gemacht
- Durchlaufzeit je Freigabe-Stufe visualisiert
- Power BI Dashboard für Finance & Operations
Service-Prozess: IT-Unternehmen reduziert Ping-Pong-Tickets
Ausgangslage
- Viele Prozessinstanzen pro Monat im Ticketsystem
- Unklare Übergaben zwischen Teams und Rollen
- Event Logs vorhanden, aber nicht nutzbar
- Reporting zeigt Volumen, nicht Ursachen
Ergebnis
- Event Log standardisiert und validiert
- Process Map Visual zeigt Übergaben und Rework
- Performance-Ansicht für Lead Times je Pfad
- Governance über Purview für Datenherkunft
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
So setzen wir Process Mining mit Power BI typischerweise auf
Erstgespräch
Wir klären Prozess, Zielgruppe und Fragen: Was willst du identify? Welche Entscheidungen sollen aus den Insights folgen? Danach legen wir Case-Definition und Datenquellen fest.
Setup
Wir bauen das Event Log, modellieren Prozessdaten in Power Query und prüfen Datenqualität (Case ID, Aktivität, Timestamps). Ergebnis ist ein belastbarer, reproduzierbarer Dataflow.
Training
Wir zeigen euch, wie ihr Logs weiterpflegt, Varianten interpretiert und Visuals richtig lest. Optional: Power Automate-Ansätze diskutieren, um Folgeaufgaben zu automatisieren.
Skalierung
Wenn der erste Prozess sitzt, übertragen wir das Muster auf weitere Prozesse, Quellsysteme und Bereiche – mit Standards für Modell, Visualisierung und Betrieb.
Vom Prozess-Bauchgefühl zur messbaren Verbesserung
Process Mining ergänzt klassisches BI: Du siehst nicht nur Ergebnisse, sondern den Weg dorthin.
- Prozessdokumentation zeigt nur Soll-Ablauf
- Abweichungen werden Einzelfall-Debatten
- Wartezeiten sind schwer zu prove
- Reporting ohne Prozesskontext
- Verbesserungen sind schwer zu track
- Ist-Prozess als Process Map visualisiert
- Prozessvarianten und Rework klar sichtbar
- Durchlaufzeit und Lead Times messbar
- Power BI Dashboard mit Drilldown je Case
- Improvement-Maßnahmen werden nachvollziehbar
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete für euren Einstieg – passend zum Use Case
Der Umfang hängt davon ab, wie reif eure Logs sind und wie viel Integration nötig ist.
- Use Case & KPI-Definition
- Event Log-Check inkl. Case ID
- Erste Process Map Visualisierung
- Power BI Report-Prototyp
- Event Log Aufbau aus mehreren Quellen
- Modellierung in Power Query
- Prozessvarianten & Durchlaufzeit-Analyse
- Dashboard mit Rollen-Views
- Mehrere Prozesse und gemeinsame Plattform
- Governance/Lineage konzeptionell mitdenken
- Standard-Template für neue Logs
- Enablement für Betrieb & Weiterentwicklung
Willst du Process Mining in Power BI pragmatisch starten?
- Use Case auswählen und Scope schärfen
- Event Log-Check: Case ID, Aktivitäten, Timestamps
- Nächste Schritte für Power BI definieren
Häufige Fragen
Geht Process Mining wirklich in Power BI?
Ja – wenn du ein sauberes Event Log hast. Power BI übernimmt Modellierung, Analyse und Visualisierung. Für die Prozessdarstellung nutzt ihr typischerweise ein Process Map (Process Map Visual) bzw. passende Visuals aus dem Power BI visuals marketplace.
Welche Daten brauche ich für Process Mining (Event Log)?
Minimum: Case ID, Activity (Aktivität) und ein Timestamp. Für genauere Analysen sind Event Start / Event End (Timestamp) sinnvoll. Dazu kommen Attribute wie Organisationseinheit, Betrag, Lieferant, Produkt oder Kanal – je nach Use Case (z. B. Purchase-to-Pay).
Wie groß ist der Implementierungsaufwand?
Der Aufwand hängt weniger an Power BI selbst, sondern an deinen Logs und der Integration. Wenn Events bereits sauber im System stehen, ist der Einstieg schnell. Wenn Prozessdaten fragmentiert sind (ERP, CRM, Excel), braucht es mehr Datenaufbereitung in Power Query und ein klares Datenmodell.
Wie ist der Vergleich zu Celonis oder Alternativen?
Celonis ist ein spezialisiertes Process-Mining-Tool mit starkem Funktionsumfang. Power BI Process Mining ist attraktiv, wenn ihr bereits im Microsoft-Ökosystem arbeitet, Process Mining eng mit eurem Reporting verbinden wollt und pragmatisch starten möchtet. Für sehr tiefe Process-Discovery- oder Conformance-Checking-Szenarien kann ein Spezialtool besser passen – oft ist der echte Engpass aber zuerst das Event Log.