Die besten Process-Mining-Tools 2026 – ein praxisnaher Marktüberblick

Process Mining und Process Intelligence haben sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Was früher vor allem als Analysewerkzeug für einzelne ERP-Prozesse eingesetzt wurde, ist heute ein zentraler Bestandteil datengetriebener Unternehmenssteuerung. Prozesse verlaufen längst nicht mehr linear in einem System, sondern über mehrere Anwendungen, Datenplattformen und Organisationseinheiten hinweg.

Für 2026 lässt sich klar festhalten: Unternehmen benötigen Process Mining nicht mehr nur zur Transparenz, sondern als Grundlage für fundierte Entscheidungen, Automatisierung und kontinuierliche Prozessverbesserung. Gleichzeitig ist der Markt unübersichtlich geworden. Zahlreiche Anbieter versprechen ähnliche Ergebnisse, unterscheiden sich aber deutlich in Architektur, Funktionsumfang, Kostenstruktur und Nutzererlebnis.

Dieser Artikel gibt einen strukturierten Überblick über die wichtigsten Process-Mining-Tools 2026 und zeigt, worauf Unternehmen bei der Auswahl wirklich achten sollten.

Kurzfassung für Leser mit wenig Zeit

Process Mining ist 2026 ein zentraler Bestandteil von modernen, digitalisierten Unternehmen. Der Markt bietet zahlreiche Tools, die sich jedoch stark in Architektur, Funktionsumfang und Kosten unterscheiden. Während Celonis, SAP Signavio und UiPath als etablierte Marktführer gelten, positioniert sich mpmX als datenplattform-zentrierte Alternative mit Fokus auf OCPM, Skalierbarkeit und geringeren Betriebskosten. Entscheidend für die Toolauswahl sind fünf Kriterien: Unternehmensgröße, Funktionsumfang, technische Integration, Budget und User Experience.

Worauf Unternehmen bei der Auswahl eines Process-Mining-Tools achten sollten

Die Wahl eines geeigneten Tools sollte nicht von Marktpräsenz oder Einzel-Features abhängen, sondern von klaren Kriterien. Fünf Aspekte haben sich in der Praxis als besonders entscheidend erwiesen.

Unternehmensgröße und organisatorische Reife

Nicht jedes Tool ist für jede Unternehmensgröße geeignet. Während einige Plattformen klar auf große Konzerne mit globalen Transformationsprogrammen ausgerichtet sind, eignen sich andere besser für den Mittelstand oder spezialisierte Fachbereiche.

Funktionsumfang

• Process Discovery und Conformance Checking
• Root-Cause-Analysen und KPI-Auswertungen
• Simulation und What-if-Analysen
• Task Mining
• Objekt-zentriertes Process Mining (OCPM)
• Automatisierungs- und Execution-Möglichkeiten

Wichtig ist dabei nicht die Anzahl der Features, sondern deren Relevanz für die eigenen Use Cases.

Technische Kriterien

• Integration in bestehende System- und Datenlandschaften
• Verfügbarkeit von Konnektoren und Schnittstellen
• Deployment-Optionen (Cloud, On-Prem, Hybrid)
• Performance bei großen Datenmengen
• Datensicherheit, Governance und Compliance

Gerade die Einbindung moderner Datenplattformen gewinnt stark an Bedeutung.

Budget und Lizenzmodell

Die Preisspannen im Markt sind erheblich. Neben den reinen Lizenzkosten sollten Unternehmen auch Implementierungsaufwand, Betriebskosten und langfristigen Total Cost of Ownership berücksichtigen.

User Experience und Akzeptanz

Ein leistungsfähiges Tool entfaltet nur dann Wirkung, wenn es auch genutzt wird. Intuitive Oberflächen, kurze Lernkurven und gute Service- und Supportstrukturen sind daher entscheidend für den nachhaltigen Erfolg.

Die wichtigsten Process-Mining-Anbieter im Überblick

Im Folgenden sind die relevanten Anbieter aus dem Gartner Magic Quadrant™ for Process Mining Platforms eingeordnet.

Celonis

• Sehr umfangreiches Funktionsspektrum
• Process Discovery, Conformance Checking, Root-Cause-Analyse und Simulation
• Task Mining über Zusatzmodule
• OCPM nur eingeschränkt und proprietär
• Starke Automatisierungs- und Execution-Funktionen

• Eigene Plattform mit separater Datenhaltung
• Sehr viele Standardkonnektoren
• Hohe Performance
• Integration mit Datenplattformen möglich, aber nicht nativ

Budget: Groß, hoher Total Cost of Ownership

• Leistungsfähig, aber komplex
• Hohe Lernkurve
• Stark Analysten-getrieben

• Für große Transformationsprogramme mit starkem Fokus auf Execution
• Wenn Budget und Ressourcen kein limitierender Faktor sind

• Für Organisationen mit schlanker IT- und Datenarchitektur
• Wenn Process Mining direkt auf bestehenden Datenplattformen stattfinden soll

UiPath

UiPath positioniert Process Mining klar als Enabler für Automatisierung und RPA innerhalb der eigenen Plattform.

Unternehmensgröße: Mittelgroße bis große Unternehmen

• Process Discovery, Conformance Checking und Root-Cause-Analyse
• Sehr starkes Task Mining
• Sehr starke Automatisierung und RPA-Integration
• Keine Simulation
• Kein OCPM

• Cloud-first-Architektur
• Optimiert für Automatisierungspipelines
• Weniger geeignet für strategisches End-to-End-Process-Mining

Budget: Mittel bis groß

• Moderne Benutzeroberflächen
• Sehr gut für Automation- und Operations-Teams

• Wenn Process Mining primär zur Identifikation von Automatisierungspotenzialen genutzt wird
• Für bestehende UiPath-RPA-Kunden

• Für strategische, objektübergreifende Prozessanalysen
• Wenn Automatisierung nicht im Fokus steht

SAP Signavio

SAP Signavio kombiniert Process Mining mit Prozessmanagement und Transformation und ist besonders in SAP-zentrierten Organisationen verbreitet.

Unternehmensgröße: Große Unternehmen mit starkem SAP-Fokus

• Process Discovery und Benchmarking
• Conformance Checking primär für SAP-Prozesse
• Kein Task Mining
• Kein OCPM
• Automatisierung indirekt über SAP Build

• Sehr tiefe SAP-Integration
• Begrenzte Eignung außerhalb von SAP-Landschaften
• Hohe Sicherheits- und Compliance-Standards

Budget: Groß

• Sehr gut für Management und Transformationsprogramme
• Begrenzte analytische Tiefe

• Für SAP-Transformationen und S/4HANA-Programme
• Wenn strategische Prozesssicht wichtiger ist als operative Detailanalyse

• Für heterogene IT-Landschaften
• Für OCPM oder Process Intelligence direkt auf Datenplattformen

mpmX

mpmX verfolgt einen offenen Plattform-Ansatz und setzt auf objekt-zentrierte Process Intelligence (OCPM). mpmX fügt sich nativ in bestehende Infrastrukturen (z. B. vorhandene Datenplattformen) ein, wodurch Daten noch performanter und kostenschonend verarbeitet werden können.

Unternehmensgröße: Mittlere bis große Unternehmen

• Process Discovery und Conformance Checking
• KI-gestützte Root-Cause-Analyse und KPI-Analysen
• Object-Centric Process Mining (OCPM) als Kernfunktion
• Kein Task Mining
• Automatisierungsmöglichkeiten und Integration in bestehende Tools

• Nativer Plattform-Ansatz (Integration in Snowflake, Databricks, Qlik, Power BI usw.)
• mpmX Standalone auch ohne vorhandene Plattform nutzbar
• Freiheit beim Deployment (Cloud, Hybrid oder On-Premises)
• Keine Datenkopien oder proprietären Datensilos
• Native Nutzung bestehender Datenmodelle
• Sehr hohe Performance bei großen Datenmengen
• Enterprise-Security über vorhandene Datenplattform

• Mittel
• Faire Lizenzmodelle für uneingeschränke Skalierbarkeit (Neue Uses Cases kosten nicht mehr)
• Geringerer Total Cost of Ownership als klassische Enterprise-Tools

• Self-Service Analytics, Erkenntnisse für alle zugänglich
• Sehr gut für Fachbereiche und Data-Teams gleichermaßen

• Für Unternehmen mit moderner Datenplattform und komplexen End-to-End-Prozessen
• Wenn OCPM, Skalierbarkeit und Kostenkontrolle entscheidend sind

• Wenn ein integriertes RPA- oder Workflow-Ökosystem erwartet wird (über Partnernetzwerk dennoch möglich)
• Für reine Task-Mining-Anwendungsfälle

ABBYY Timeline

ABBYY ist besonders für seine starke Kombination aus Process Mining und Task Mining bekannt und wird häufig zur Optimierung operativer Backoffice- und Shared-Service-Prozesse eingesetzt.

Unternehmensgröße: Mittelgroße bis große Unternehmen, besonders Shared Services, Backoffice, Operations

• Process Discovery und Conformance Checking
• Root-Cause-Analyse und KPI-Analysen
• Sehr starkes Task Mining
• Simulation eingeschränkt
• Kein OCPM
• Sehr gute Automatisierungsanbindung (RPA, IDP)

• Cloud- und On-Prem-Deployment
• Gute Standardkonnektoren
• Starker Fokus auf Desktop- und User-Interaktionsdaten
• Enterprise-Sicherheits- und Governance-Funktionen

Budget: Mittel, modulares Lizenzmodell

• Sehr intuitive Benutzeroberflächen
• Hohe Akzeptanz bei Fachbereichen
• Use-Case-orientierte Darstellung

• Wenn operative Prozesse mit hohem manuellen Anteil analysiert und automatisiert werden sollen
• Wenn Task Mining ein zentraler Bestandteil der Analyse ist

• Für strategisches End-to-End-Process-Mining über mehrere Systeme hinweg
• Wenn objekt-zentrierte Prozessanalysen im Fokus stehen

Appian

Appian verbindet Process Mining mit Low-Code, Workflow und Case Management und positioniert Process Mining als Teil einer umfassenden Automatisierungsplattform.

Unternehmensgröße: Mittelgroße bis große Unternehmen mit Fokus auf Low-Code und Case Management

• Process Discovery und KPI-Analyse
• Conformance Checking eingeschränkt
• Keine Simulation
• Kein Task Mining
• Kein OCPM
• Sehr starke Automatisierungs- und Workflow-Funktionen

• Stark in die Appian-Plattform integriert
• Begrenzte Offenheit gegenüber externen Datenplattformen
• Cloud-first-Architektur

Budget: Mittel bis groß, plattformbasiertes Lizenzmodell

• Sehr gut für Business-User
• Begrenzte Tiefe für Prozessanalysten

• Wenn Process Mining eng mit Workflow-Design und Case Management verzahnt werden soll
• Für Organisationen mit klarer Low-Code-Strategie

• Für tiefgehende, datengetriebene Prozessanalysen
• Wenn Process Mining unabhängig von einer Plattform genutzt werden soll

Apromore

Apromore ist ein analytisch geprägter Anbieter mit besonderer Stärke im objekt-zentrierten Process Mining und wird häufig in komplexen, nicht-linearen Prozesslandschaften eingesetzt.

Unternehmensgröße: Kleine bis große Unternehmen

• Process Discovery, Conformance Checking und Root-Cause-Analyse
• Simulation auf Prozessebene
• Sehr starkes OCPM
• Task Mining eingeschränkt
• Automatisierung nicht im Fokus

Technische Kriterien:

• Cloud- und On-Prem-Deployment
• Sehr flexible Datenmodellierung
• Geeignet für komplexe, objektzentrierte Prozesse

Budget: Klein bis mittel

• Analytisch geprägt
• Sehr gut für Experten und Data Scientists
• Weniger auf Business-Storytelling ausgelegt

• Für komplexe End-to-End-Prozesse mit mehreren Objektarten
• Wenn analytische Tiefe wichtiger ist als einfache Bedienbarkeit

• Für Fachbereiche ohne Process-Mining-Erfahrung
• Wenn ein stark geführtes, managementorientiertes UI erwartet wird

ARIS (Software AG)

ARIS stammt aus dem klassischen BPM-Umfeld und kombiniert Prozessmodellierung, Governance und Process Mining in einer integrierten Suite.

Unternehmensgröße: Große Unternehmen

• Process Discovery und KPI-Analyse
• Conformance Checking gut
• Modellgetriebene Simulation
• Kein Task Mining
• Kein OCPM
• Automatisierung indirekt über BPM

• Starkes BPM- und Governance-Framework
• Klassische Enterprise-Architektur
• Begrenzter Fokus auf moderne Datenplattformen

Budget: Groß

• Sehr gut für Prozessmanager und Governance-Teams
• Geringere Flexibilität für explorative Analysen

• Für Governance-, Risiko- und Compliance-getriebene Organisationen
• Wenn Prozessmodellierung und Standards im Vordergrund stehen

• Für datengetriebene Prozessanalysen in Echtzeit
• Für operative Prozessoptimierung mit hohem Analysebedarf

iGrafx

iGrafx verbindet Process Mining mit klassischem BPM, Risikomanagement und Governance und wird häufig in regulierten Branchen eingesetzt.

Unternehmensgröße: Mittelgroße bis große Unternehmen, häufig regulierte Branchen

• Process Discovery und KPI-Analyse
• Starke BPM- und modellgetriebene Simulation
• Conformance Checking eingeschränkt
• Kein Task Mining
• Kein OCPM

• Governance- und modellzentrierter Ansatz
• Weniger stark eventlog- und datengetrieben
• Integration in bestehende BPM-Landschaften

Budget: Mittel bis groß

• Gut für Governance-, Risiko- und Compliance-Teams
• Weniger intuitiv für operative Prozessanalysen

• Wenn Prozessgovernance, Risiko- und Compliance-Themen im Vordergrund stehen
• Für Organisationen mit starkem BPM-Fokus

• Für explorative, datengetriebene End-to-End-Analysen
• Wenn objekt-zentriertes Process Mining benötigt wird

Pegasystems

Pegasystems integriert Process Mining eng in seine Case-Management- und Automatisierungsplattform und adressiert vor allem fallbasierte Prozesse.

Unternehmensgröße: Große Unternehmen

• Process Discovery und KPI-Analyse
• Integriertes Task Mining
• Sehr starke Automatisierung über Case Management
• Keine Simulation
• Kein OCPM

• Tiefe Integration in das Pega-Ökosystem
• Begrenzte Offenheit für externe Datenplattformen

Budget: Groß

• Sehr gut für Case-basierte Prozesse
• Hohe Plattformkomplexität

• Für Unternehmen mit starkem Fokus auf Case Management
• Wenn Process Mining direkt in operative Workflows eingebettet werden soll

• Für strategisches, systemübergreifendes Process Mining
• Wenn eine offene, datenplattform-nahe Architektur gefordert ist

Proxverse

Proxverse ist ein vergleichsweise junger Anbieter mit Fokus auf leichtgewichtige Process-Mining-Analysen und Forschungsnähe.

Unternehmensgröße: Kleine bis mittlere Unternehmen, innovations- und forschungsnahe Umgebungen

• Process Discovery und Basisanalysen
• Conformance Checking eingeschränkt
• OCPM teilweise experimentell
• Keine Automatisierung

• Leichtgewichtige Architektur
• Begrenzte Enterprise-Funktionalität

Budget: Klein

• Einfach
• Funktional begrenzt

• Für erste Process-Mining-Initiativen
• Für experimentelle oder akademisch geprägte Anwendungsfälle

• Für skalierte Enterprise-Szenarien
• Wenn umfangreiche Integrationen oder Governance-Anforderungen bestehen

QPR Software

QPR ist ein etablierter Anbieter mit klassischem Process-Mining-Ansatz und Fokus auf Stabilität und bewährte Methoden.

Unternehmensgröße: Mittelgroße bis große Unternehmen

• Process Discovery, Conformance Checking und KPI-Analysen
• Keine Simulation
• Kein Task Mining
• Kein OCPM

• Klassische Process-Mining-Architektur
• Solide Standardkonnektoren

Budget: Mittel

• Zweckmäßig
• Weniger modern als Marktführer

• Für klassische Process-Mining-Anwendungsfälle
• Wenn Stabilität und bewährte Methoden im Vordergrund stehen

• Für moderne, objekt-zentrierte Prozessanalysen
• Wenn hohe Anforderungen an UX und Self-Service bestehen

ServiceNow

ServiceNow adressiert Process Mining primär im Kontext von IT-, Service- und Supportprozessen innerhalb der Now Platform.

Unternehmensgröße: Große Unternehmen mit Fokus auf IT- und Serviceprozesse

• Process Discovery und KPI-Analyse
• Starker Fokus auf ITSM- und Serviceprozesse
• Keine Simulation
• Kein OCPM
• Sehr starke Automatisierung innerhalb der Now Platform

• Sehr starke Integration in das ServiceNow-Ökosystem
• Begrenzte Offenheit für externe Datenplattformen

Budget: Groß

• Sehr gut für bestehende ServiceNow-Nutzer
• Begrenzte Flexibilität außerhalb des Plattformkontexts

• Für Unternehmen mit starkem ServiceNow-Footprint
• Wenn IT- und Serviceprozesse optimiert werden sollen

• Für unternehmensweites End-to-End-Process-Mining
• Wenn Geschäftsprozesse außerhalb von ITSM im Fokus stehen

Minit (Microsoft)

Minit ist ein klassischer Process-Mining-Anbieter mit Fokus auf schnelle Ergebnisse und gute Benutzerfreundlichkeit.

Unternehmensgröße: Mittelgroße Unternehmen

• Process Discovery, Conformance Checking und Root-Cause-Analyse
• Simulation eingeschränkt
• Kein Task Mining
• Kein OCPM

• Klassische Architektur
• Gute Performance und Stabilität

Budget: Mittel

• Sehr gute Usability
• Schneller Time-to-Value

• Für schnelle Process-Mining-Einstiege
• Wenn Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund steht

• Für sehr große, komplexe Prozesslandschaften
• Für objekt-zentrierte oder datenplattform-zentrierte Ansätze

LanaLabs

LanaLabs bietet klassisches Process Mining mit Fokus auf Transparenz, Conformance und Analyse operativer Prozesse.

Unternehmensgröße: Mittelgroße bis große Unternehmen

• Process Discovery, Conformance Checking und Root-Cause-Analyse
• Simulation eingeschränkt
• Kein Task Mining
• Kein OCPM

• Solide Standardkonnektoren
• Klassischer Event-Log-basierter Ansatz

Budget: Mittel

• Moderne, übersichtliche Oberfläche
• Gute Analysten-Erfahrung

• Für klassische Process-Mining-Szenarien
• Wenn strukturierte Event-Logs gut verfügbar sind

• Für hochkomplexe, objektübergreifende Prozesse
• Wenn moderne Datenplattformen zentraler Bestandteil der Architektur sind

Zusammenfassung: Das richtige Tool hängt von den richtigen Fragen ab

Die Marktübersicht zeigt deutlich, dass es kein universell bestes Process-Mining-Tool gibt. Unternehmen sollten ihre Auswahl konsequent an den fünf zentralen Kriterien ausrichten und dabei insbesondere Architektur, Skalierbarkeit und langfristige Wirtschaftlichkeit berücksichtigen.

Gerade in datengetriebenen Organisationen gewinnt die Frage an Bedeutung, ob Process Mining als zusätzliche Plattform betrieben wird oder als integraler Bestandteil der bestehenden Datenlandschaft.

Warum mpmX eine überzeugende Alternative zu den Marktführern ist

Viele etablierte Marktführer bieten sehr leistungsfähige Plattformen, gehen jedoch mit hohen Kosten, komplexen Lizenzmodellen und zusätzlichen Datensilos einher. mpmX setzt bewusst auf einen anderen Ansatz: Process Intelligence direkt auf der vorhandenen Datenplattform, objekt-zentriert, skalierbar und ohne Lock-in.

Für Unternehmen, die Process Mining langfristig, wirtschaftlich und datengetrieben etablieren wollen, stellt mpmX damit eine strategisch relevante Alternative zu den klassischen Enterprise-Lösungen dar.