Digitalisierung ist Segen und Fluch zugleich: schnell und modern für die Nutzer einerseits, komplex im Hintergrund andererseits. Wenn Abläufe in der Bearbeitung angepasst werden müssen, sind Abhängigkeiten meist nicht direkt ersichtlich, Anpassungen an Software und IT-System aber aufwändig. Und überhaupt: Wie ist sichergestellt, dass der Prozess optimal ist? Wurde womöglich ein ineffizienter analoger Prozess 1:1 digitalisiert? Antworten kann eine Analyse mit Process Mining geben.
Früher waren Protokoll-Dateien, sogenannte Logfiles, von Software und IT-Systemen vor allem eine Versicherung für die Technikteams: Sie helfen bei der Ursachenforschung, wenn irgendwo etwas nicht funktioniert, wenn Fehler oder Abstürze auftreten. Die besten Logfiles waren also die, die niemals benötigt wurden.
Inzwischen haben Logfiles eine zusätzliche Funktion, die sie dauerhaft noch wertvoller macht: Sie sind das Futter für Process Mining, also für die datengetriebene Optimierung von Prozessen in Unternehmen und Verwaltungen.
Process Mining: Basis für OZG 2.0
Die digitalisierte Prozessoptimierung bietet gerade in der Verwaltung große Potenziale und eine nachhaltige Strategie. Denn zwar werden aktuell landauf, landab Services und Fachverfahren für Bürgerinnen, Bürger und Unternehmen digitalisiert, allerdings selten parallel und iterativ auf strukturierte Weise optimiert. Auch ein Mitdenken von späteren Optimierungsrunden geschieht meist noch wenig ambitioniert.
Zu sehr liegt der Fokus auf die OZG-Erfüllung, zu wenig Weitsicht auf ein OZG 2.0 und zukünftige Gesetzesvorhaben. Je höher aber der Reifegrad einer Umsetzung ist, desto mehr Kraft steckt in einer datenbasierten Auswertung, um einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu etablieren.
Schließlich sind im öffentlichen Sektor Prozessänderungen systemimmanent: Durch neue oder geänderte Gesetze und Verordnungen kann es immer wieder zu Anpassungen bei der erforderlichen Bearbeitung von Verwaltungsakten und damit in einzelnen Prozessschritten kommen. Ist dann aber noch der Gesamtprozess Ende-zu-Ende optimal digitalisiert? Die hohen Erwartungen an digitale Services werden auch für Behörden zunehmend wichtig.
Hinzu kommt ein Fachkräftemangel, der vermutlich auch in den Verwaltungen gleiche und immer mehr Arbeit auf weniger Angestellte bedeutet. Gerade in Massenverfahren in Kommunen und Ländern können sich auch ineffiziente digitale Prozesse zu negativen Folgen aufsummieren.
Daten statt Erfahrungswerte und Bauchgefühl
Wo früher allein Prozesssprachen wie EPK (Ereignisgesteuerte Prozesskette) und BPMN (Business Process Model and Notation) dabei halfen, große Prozesscharts zu zeichnen und in Workshops nach bestem Wissen mit allen am Prozessablauf Beteiligten zu optimieren, kann Process Mining auf Logfile-Basis datenbasierte Erkenntnisse liefern: Wie viele Vorgänge gibt es zu welchen Zeiten, über welche Kanäle kommen diese?
Wo liegen dann überall Bearbeitungsschritte, was passiert dort, wie lange sind Liege-, Bearbeitungs- und Antwortzeiten? Werden zusätzlich zu den Ereignisdaten noch weitere Metadaten integriert können Regelmäßigkeiten erkannt und daraus präzise Verbesserungsoptionen abgeleitet werden.
Für die Verknüpfungen von Prozessschritten und Logfiles gibt es unterschiedliche Tools und Anbieter. Entsprechend geschulte Spezialistinnen und Spezialisten können die visualisierten und aufgelisteten Ergebnisse dann interpretieren sowie die stärksten Optimierungsmöglichkeiten identifizieren. Auch Empfehlungen der Tools selbst sind möglich. Das Ergebnis sind am Ende in der Regel konkrete Maßnahmen zur Verbesserung der Abläufe innerhalb der Verwaltungen und damit entlastete Verwaltungsmitarbeiter und eine bessere Dienstleistung für Bürgerinnen, Bürger und Unternehmen.
NEGZ-Studie mit Erkenntnissen aus der Berliner Bezirksverwaltung
So ein Process Mining-Projekt lässt sich einmalig aufsetzen, um initial komplexe Prozesse zu optimieren. Bei Prozessen mit hoher Wahrscheinlichkeit für wesentliche Änderungen, wie Verfahren aus dem Sozialgesetzbuch oder der Steuergesetzgebung, kann auch ein dauerhaft eingerichtetes Monitoring Sinn ergeben.
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