Process Mining (PM) ist eine Methode an der Schnittstelle zwischen Geschäftsprozessmanagement (BPM) und datengetriebenen Analyseverfahren (Stefanovic et al. 2020). Während sich BPM typischerweise auf die Gestaltung, Implementierung und Optimierung idealisierter Geschäftsprozessmodelle konzentriert, nutzt PM reale Prozessdaten (Ereignisprotokolle), um Ist-Prozessmodelle automatisch zu rekonstruieren und diese auf Konformität und Effizienz zu analysieren (ebd.; Lee et al. 2025). Dabei kombiniert PM Methoden aus BPM, Data Mining und Machine Learning, um mit Algorithmen auf Event-Logs zuzugreifen, präzise Prozessmodelle zu erstellen und Ineffizienzen aufzudecken. Typische Aufgaben sind die Prozessentdeckung (Discovery), die Konformitätsprüfung (Conformance Checking) und die Prozessverbesserung (Enhancement) anhand von Logdaten. Vorteile sind beispielsweise die Transparenz realer Abläufe, die Detektion von Engpässen und Verbesserungsmöglichkeiten (ebd.).