Task-Mining nutzt Benutzerinteraktionsdaten, auch bekannt als Desktop-Daten, um die Effizienz einer Aufgabe innerhalb eines größeren Prozesses zu bewerten. Diese Art von Daten umfasst Tastenanschläge, Mausklicks und Dateneingaben, die im Rahmen der Durchführung einer bestimmten Operation erfolgen. Diese Technologie verwendet dann  optische Zeichenerkennung  (OCR),  die Verarbeitung natürlicher Sprache  (NLP) und  maschinelle Lernalgorithmen  zur Interpretation und Analyse dieser Daten, was es wiederum Analysten und anderen Beteiligten ermöglicht, betriebliche Ineffizienzen zu identifizieren. Task-Mining-Lösungen werden als Teil von Process-Discovery, einer Teilmenge von Process-Mining, betrachtet. Laut  Gartners „Market Guide for Process Mining“   wächst der Markt für diese Technologie rasant. Während die COVID-19-Pandemie weiter Bemühungen um die  digitale Transformation  anheizt, wird erwartet, dass die Einführung der Task-Mining-Technologie nur zunehmen wird, wenn die Vorteile davon vollständig realisiert werden. 

Process-Mining konzentriert sich auf die End-to-End-Prozessoptimierung, wie beispielsweise eines gesamten Beschaffungsprozesses, während sich Task-Mining auf die einzelnen Aufgaben konzentriert, die zu diesem größeren Prozess führen, wie z. B. die Genehmigung des Budgets für die Kreditorenbuchhaltung. Sie unterscheiden sich auch hauptsächlich in den Arten von Daten, die sie für jede Analyse verwenden. Process-Mining stützt sich in erster Linie auf Geschäftsmetriken und Ereignisprotokolldaten aus Informationssystemen wie Enterprise Resource Planning (ERP) oder Customer Relationship Management (CRM)-Tools. Task-Mining hingegen kann Benutzerinteraktionsdaten nutzen, zu denen Tastenanschläge, Mausklicks oder Dateneingaben auf einem Computer gehören. Es kann auch Benutzeraufzeichnungen und Screenshots mit unterschiedlichen Zeitstempelintervallen enthalten. Diese Datenpunkte helfen Analysten und Forschern zu verstehen, wie Einzelpersonen mit einem Prozess und Teilprozess interagieren, um eine Aufgabe abzuschließen. Beide nutzen auch datenwissenschaftliche Techniken, um zu diesen Erkenntnissen zu gelangen und Prozesse zu optimieren. Task-Mining ermöglicht dies nur auf einer granulareren Ebene.

Während Task-Mining und  RPA  sich auf die Prozessautomatisierung konzentrieren, sind beide Technologien unterschiedlich, ergänzen sich aber gut. Die Task-Mining-Technologie hilft Unternehmen dabei, Engpässe in ihren Prozessabläufen zu identifizieren, während RPA-Tools die Automatisierungsmöglichkeiten implementieren und ausführen, die durch diese Analysen entdeckt werden. 

Task-Mining-Tools sammeln zunächst Daten von den Computern der Benutzer, darunter Tastenanschläge, Klicks, Benutzereingaben, Aufzeichnungen, Screenshots und mehr. Von dort aus können Funktionen zur optischen Zeichenerkennung zusätzlichen Kontext darüber hinzufügen, was der Benutzer tut. Beispielsweise könnten dies Zeitstempeldaten sein, die bei der Zusammenstellung einer allgemeinen Zeitachse der Aktivitäten in einem Teilprozess helfen. Sobald diese Daten entsprechend strukturiert sind, können maschinelle Lernalgorithmen genutzt werden, um Daten in bestimmten Aufgaben im Teilprozess zu gruppieren, wie z. B. „Eine Bestellung aufgeben“. Die Daten können dann mit Ereignisprotokolldaten kombiniert werden, um die Kontextualisierung der Leistung zu unterstützen. Dieser Einblick in die Daten ermöglicht es Unternehmen dann, Engpässe zu erkennen und diese entsprechend zu beheben. 

Task-Mining-Techniken wurden verwendet, um Prozessabläufe in einer Vielzahl von Branchen zu verbessern. Process-Maps können Unternehmen helfen, sich mehr auf die wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) zu konzentrieren, die wichtig sind, und sie anzuspornen, ihre betrieblichen Ineffizienzen durch Process-Mining und Task-Mining erneut zu untersuchen.

Einige Anwendungsfälle von Task-Mining sind:

• Aufgabendokumentation:  Wenn neue Teammitglieder an Bord sind, wird die Dokumentation häufig überprüft, um Wissenslücken zu schließen. Je nach Projekt und verfügbaren Ressourcen ist die Dokumentation jedoch möglicherweise nicht immer verfügbar oder aktuell. Task-Mining-Tools bieten Teams eine Möglichkeit, Einblicke in eine Aufgabe in einem größeren Prozess zu gewinnen und so eine Ausrichtung im gesamten Team zu schaffen. Es reduziert auch die Notwendigkeit individueller Abhängigkeiten und bietet eine einfache Möglichkeit, Dokumentationen und Visualisierungen durch Prozessabbildung und andere Automatisierungstools zu erstellen. 
• Governance und Compliance:  Da Unternehmen strengeren staatlichen Vorschriften ausgesetzt sind, kann Task-Mining dazu beitragen, Unternehmen zur Rechenschaft zu ziehen, indem Bereiche identifiziert werden, in denen Compliance-Fehler auftreten. Diese Transparenz kann einen Weg zur schnelleren Lösung dieser Probleme bieten und Unternehmen möglicherweise Kosten wie Anwaltskosten und negative Markenwerbung einsparen.
• Aufgabenautomatisierung:  Da Task-Mining einen klareren Einblick in bestimmte Teilprozesse bietet, können Programmmanager und Personalmanager auch verstehen, welche Teile des Prozesses durch Tools wie RPA automatisiert werden können. 

Während Task-Mining viele Vorteile bringen kann, sind die häufigsten, die realisiert werden können, Folgende:

• Erhöhte Effizienz:  Task-Mining konzentriert sich auf die Identifizierung betrieblicher Engpässe, um die Prozessverbesserung zu beschleunigen. Wenn diese Ineffizienzen gefunden und behoben werden, erleben Unternehmen eine erhöhte Geschwindigkeit bei allen Aufgaben. Wenn eine Aufgabe in einem Prozess mit zu vielen Ressourcen ausgestattet wurde, kann dies auch zu einer Umverteilung des Personals auf andere vorrangige Aufgaben führen und möglicherweise die Moral der Mitarbeiter verbessern, indem sie sinnvollere Arbeit finden.
• Bessere Compliance:  Tasking-Mining-Tools sammeln Daten von Benutzern und ermöglichen Governance-Teams, Compliance-Ausfälle während bestimmter Aufgaben zu ermitteln. Diese Fähigkeit, Probleme zu lokalisieren und schnell zu lösen, kann zu einer besseren Governance und Compliance im gesamten Unternehmen beitragen. 
• Mehr Transparenz:  Task-Mining kann Mitarbeitereinblicke auf individueller Ebene liefern, sodass Manager während der Leistungskontrolle wertvolles Feedback geben und Mitarbeiter fair für ihre Arbeit belohnen können. Es kann ihnen auch helfen, Mitarbeiter einer anderen Arbeit zuzuweisen, wenn dies nicht gut zu passen scheint. 

Task-Mining ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Einige von ihnen beinhalten Folgendes: 

• Datenprivatsphäre:  Da Task-Mining die Fähigkeit hat, Benutzeraktionen aufzuzeichnen und zu protokollieren, kann es auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwerfen. Daher sollten diese Tools vor der Aktivierung vom Nutzer genehmigt werden und zudem die personenbezogenen Daten der Nutzer durch entsprechende Anonymisierung schützen.
• Fehlender Kontext:  Da sich Task-Mining auf einen Teilprozess innerhalb eines größeren konzentriert, kann der größere Kontext der Leistung manchmal verloren gehen. Es ist wichtig, die Task-Mining-Technologie in Verbindung mit  Process-Mining  zu nutzen, um sich ein umfassenderes Bild von der Leistung der Teams zu machen. Andernfalls riskieren Unternehmen, Aufgabenoptimierungen zu priorisieren, die nicht die größten Auswirkungen auf das Geschäft haben.
• Konzeptdrift:  Da sich Unternehmen schnell auf das digitale Zeitalter einstellen, können sich Aufgaben und Prozesse in Echtzeit ändern. Änderungen in Aufgaben und Prozessen können sich auf Analysen auswirken und zu Konzeptabweichungen führen.