Phaseneinteilung der Unternehmensdigitalisierung
Die Digitalisierung eines Unternehmens ist ein schrittweiser Prozess, der sich in der Regel in mehrere Schlüsselphasen unterteilen lässt, wobei jedes Stadium unterschiedliche Ziele und zentrale Aufgaben aufweist. Zunächst gelangt das Unternehmen in die Phase der Online-Umsetzung von Prozessen, in der traditionelle manuelle Abläufe mithilfe digitaler Technologien in systematische Prozesse überführt werden, um Effizienz zu steigern und menschliche Fehler zu reduzieren. In dieser Phase muss das Unternehmen einen einheitlichen Rahmen für Geschäftsprozesse etablieren, damit Daten und Vorgänge aller Geschäftsbereiche systematisch verwaltet werden können.
Als nächstes folgt die Phase der Datenverwaltung und Stammdatenmanagement. Das Unternehmen muss einheitliche Standards für Stammdaten festlegen, um sicherzustellen, dass alle geschäftlichen Daten einheitlich definiert und strukturiert sind – eine Grundlage für nachfolgende Datenanalysen und Entscheidungen. Das Management von Stammdaten (MDM) bildet den Kern dieser Phase; es umfasst die Erfassung, Bereinigung, Integration und Wartung von Daten, um deren Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.
In der Phase der Prozessanalyse nutzt das Unternehmen automatisierte Tools, um bestehende Geschäftsprozesse zu analysieren und Engpässe, redundante Schritte sowie potenzielle Risiken zu identifizieren. Durch diese Prozessanalyse erhält das Unternehmen ein klareres Bild vom aktuellen Stand der Geschäftsabläufe und erhält wichtige Anhaltspunkte für spätere Optimierungen und Verbesserungen der Prozesse.
Schließlich gelangt das Unternehmen in die Phase des Betriebscockpits
, in der mithilfe von Datenvisualisierung und intelligenter Analyse eine zentrale Plattform für Geschäftsanalysen aufgebaut wird, die dem Unternehmen ermöglicht, Schlüsselkennzahlen in Echtzeit zu überwachen und strategische Entscheidungen zu unterstützen. Der Kern dieser Phase besteht darin, ein datengestütztes Entscheidungssystem zu entwickeln, das es dem Unternehmen erlaubt, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und die Gesamteffizienz des Betriebs zu steigern.
Die Digitalisierung eines Unternehmens verläuft schrittweise und lässt sich in der Regel in vier Phasen einteilen: Online-Umsetzung von Prozessen, datengestützte Entscheidungsfindung, intelligente Entscheidungsunterstützung sowie der Aufbau einer digitalen Ökosystemlandschaft. Jede Phase weist eigene Merkmale und Herausforderungen auf; Unternehmen sollten entsprechend ihrem Entwicklungsstand schrittweise voranschreiten. Stammdaten sind das zentrale Vermögen der Unternehmensdigitalisierung und umfassen kritische Informationen wie Kunden-, Produkt-, Lieferanten- und Bestellungsdaten.
Die Prozessanalyse erfolgt durch die Untersuchung tatsächlicher Geschäftsprozesse, um Probleme und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Betriebskennzahlen sind das zentrale Instrument zur Messung der Unternehmensleistung und umfassen Finanzkennzahlen, Kundennkennzahlen sowie operative Kennzahlen. Ein Fertigungsunternehmen hat durch die Online-Umsetzung von Prozessen die automatisierte Bearbeitung von Bestellungen realisiert und dabei die Effizienz um 40 % gesteigert; durch das Management von Stammdaten wurden doppelte Dateneingaben reduziert und die Datenkonsistenz auf 98 % erhöht; mittels Prozessanalyse wurden Engpässe im Produktionsprozess identifiziert und nach Optimierung die Effizienz um 25 % gesteigert. Ein Einzelhandelsunternehmen stellte durch die Analyse von Betriebskennzahlen fest, dass die Kundenabwanderungsrate hoch war; nach entsprechenden Optimierungen stieg die Kundenzufriedenheit um 15 %. Bei der digitalen Transformation sollte das Unternehmen nicht nur die Anzahl der eingesetzten Systeme betrachten, sondern vor allem auf Datenqualität, Prozessoptimierung und Organisationsveränderungen achten. Besonders in Situationen, in denen „viele Systeme installiert sind, aber immer noch per Tabelle besprochen wird“, kommt es vielmehr auf datengestützte Entscheidungen und die Intelligenz der Prozesse an – nicht auf bloßes Hinzufügen weiterer Systeme.
Die Bedeutung des Stammdatenmanagements
Stammdaten bilden die Grundlage der Unternehmensdigitalisierung und entscheiden über die Qualität der nachfolgenden Daten sowie die Genauigkeit der Analysen. Das Management von Stammdaten (MDM) umfasst nicht nur die Standardisierung von Daten, sondern auch deren Lebenszyklusverwaltung, um Konsistenz und Nachvollziehbarkeit zwischen verschiedenen Systemen sicherzustellen. Unternehmen müssen ein umfassendes Governance-System für Stammdaten einführen, um deren Vollständigkeit, Richtigkeit und Aktualität zu gewährleisten.
Anwendung der Prozessanalyse
Die Prozessanalyse ist ein wichtiges Instrument der Unternehmensdigitalisierung; sie ermöglicht durch automatisierte Verfahren die Untersuchung von Geschäftsprozessen und die Identifizierung von Problemen und Verbesserungspotenzialen. Mithilfe spezieller Software zur Prozessanalyse können Unternehmen ihre bestehenden Abläufe visuell darstellen, Engpässe und redundante Schritte erkennen und so das Prozessdesign optimieren sowie die betriebliche Effizienz steigern.
Betriebskennzahlen und Organisationsveränderungen
Im Zuge der Digitalisierung muss ein wissenschaftlich fundiertes System von Betriebskennzahlen eingeführt werden, um die Unternehmensleistung und die betriebliche Effizienz zu messen. Zu diesen Kennzahlen gehören Finanzkennzahlen, operative Kennzahlen sowie Kundennkennzahlen; Unternehmen sollten entsprechend ihren jeweiligen Geschäftsanforderungen ein angemessenes Kennzahlensystem entwickeln, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Gleichzeitig bringt die Digitalisierung Herausforderungen im Bereich der Organisationsveränderung mit sich. Unternehmen müssen ihre Organisationsstruktur anpassen, interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern und eine datengesteuerte Unternehmenskultur etablieren, damit die Mitarbeitenden sich an neue Arbeitsweisen gewöhnen können. Organisationsveränderungen sind entscheidend für den Erfolg der Digitalisierung; nur wenn auf organisatorischer Ebene wirksame Veränderungen vorgenommen werden, kann die digitale Transformation des Unternehmens gelingen.
Phaseneinteilung der Unternehmensdigitalisierung
Stammdatenmanagement
Prozessanalyse
Betriebskennzahlen und Organisationsveränderungen
Fallbeispiel
Abschluss
Unternehmens‑Digitalisierungs‑ und Intelligenz‑Roadmap: Von der Digitalisierung von Prozessen bis zum Management‑Dashboard
Mit dem fortschreitenden digitalen Wandel ist die digitale und intelligente Transformation von Unternehmen zu einem entscheidenden Weg geworden, um die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Digitale und intelligente Transformation bedeutet nicht nur eine bloße Hinzufügung neuer Technologien, sondern den gesamten Prozess, in dem Unternehmen von traditionellen Geschäftsmodellen hin zu einer datengesteuerten, intelligenten Transformation übergehen. Dieser Artikel beleuchtet systematisch die Logik und den Weg der Umsetzung digitaler und intelligenter Lösungen – unter anderem durch die Einteilung in Phasen der Unternehmensdigitalisierung, das Management von Stammdaten, Process Mining sowie die Entwicklung betrieblicher Kennzahlen und organisatorischer Veränderungen.
I. Phaseneinteilung der Unternehmensdigitalisierung
Die digitale und intelligente Transformation lässt sich im Allgemeinen in vier Phasen unterteilen, wobei jede Phase unterschiedliche technische Mittel und geschäftliche Ziele aufweist:
1.
Phase der Digitalisierung von Prozessen In dieser Phase wandeln Unternehmen ihre papierbasierten Prozesse in digitale Abläufe um und nutzen Prozessmanagement‑Systeme (wie BPMN), um Prozesse zu visualisieren, nachvollziehbar zu machen und zu automatisieren. Das Hauptziel dieser Phase besteht darin, geschäftliche Prozesse zu optimieren, menschliche Eingriffe zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.- Phase der Datenspeicherung und -verwaltung
Auf der Grundlage der Digitalisierung von Prozessen sammeln Unternehmen schrittweise Geschäftsdaten und etablieren einheitliche Datenstandards sowie Data‑Warehouses. Zu den zentralen Aufgaben dieser Phase gehören Datenerfassung, -bereinigung, -speicherung und -verwaltung, um Datenqualität und -nutzbarkeit sicherzustellen.
- Phase der datengestützten Entscheidungsfindung
In dieser Phase beginnen Unternehmen, Daten für geschäftliche Analysen und Vorhersagen zu nutzen und datengesteuerte Entscheidungsmechanismen zu etablieren. Zu den charakteristischen Technologien dieser Phase zählen Datenvisualisierungstools, maschinelle Lernmodelle und Business‑Intelligence‑Systeme (BI).
- Phase des Management‑Dashboards
Das Endziel besteht darin, ein „Management‑Dashboard“ zu entwickeln, das eine Echtzeitüberwachung und dynamische Anpassungen der Geschäftsprozesse ermöglicht. Das Dashboard integriert Finanz‑, Betriebs‑ und Marketingdaten aus verschiedenen Dimensionen und unterstützt das Management bei strategischen Entscheidungen sowie der Ressourcenallokation.
II. Management von Stammdaten (MDM)
Das Management von Stammdaten bildet die Grundlage der digitalen und intelligenten Transformation. Stammdaten sind die Kern‑Entitätsdaten, die im Rahmen der Unternehmensführung relevant sind, etwa Kunden, Produkte, Lieferanten oder Bestellungen. Eine einheitliche Verwaltung dieser Stammdaten stellt eine wichtige Garantie für Datenqualität und -konsistenz dar.
- Definition von Stammdaten
Stammdaten sind die zentralen Daten eines Unternehmens und bilden die Grundlage für Geschäftsprozesse, Analysen und Entscheidungen. Ihre wichtigsten Merkmale umfassen eindeutige Identifikatoren, Attributsdefinitionen sowie Datenquellen.
- Herausforderungen beim Management von Stammdaten
- Integration und Bereinigung heterogener Daten aus mehreren Quellen
- Versionskontrolle und Änderungsmanagement von Stammdaten
- Echtzeitüberwachung und Frühwarnsysteme für Stammdaten
- Umsetzungspfad für das Management von Stammdaten
- Festlegung von Standards und Richtlinien für Stammdaten
- Erstellung eines Stammdatenkatalogs und eines Datenwörterbuchs
- Einrichtung eines Überwachungs- und Frühwarnsystems für Stammdaten
- Durch Datenverwaltungstools wird eine einheitliche Verwaltung der Stammdaten erreicht
III. Process Mining
Process Mining ist eine Schlüsseltechnologie im Rahmen der digitalen und intelligenten Transformation; sein Hauptziel besteht darin, durch die Analyse des laufenden Zustands von Geschäftsprozessen Engpässe und Optimierungsmöglichkeiten aufzudecken.
- Definition von Process Mining
Process Mining ist eine Methode, mit der mithilfe technischer Mittel aus tatsächlichen Geschäftsprozessen Prozessinformationen extrahiert und anschließend Prozessdiagramme, Prozessprotokolle sowie Prozessmodelle erstellt werden.
- Schlüsseltechnologien von Process Mining
- Ereignisprotokolle (Event Log): Erfassen aller Vorgänge innerhalb eines Prozesses
- Erzeugung von Prozessdiagrammen (Process Diagram Generation): Erstellung von Prozessdiagrammen auf Basis von Ereignisprotokollen
- Prozessanalyse (Process Analysis): Untersuchung von Engpässen, Verzögerungen und Effizienz innerhalb eines Prozesses
- Anwendungsbereiche von Process Mining
- Identifizierung ineffizienter Abschnitte eines Prozesses
- Optimierung der Prozessstruktur und Ressourcenallokation
- Bereitstellung datengestützter Informationen zur Prozessverbesserung
IV. Betriebliche Kennzahlen und organisatorische Veränderungen
Das endgültige Ziel der digitalen und intelligenten Transformation besteht darin, betriebliche Kennzahlen zu visualisieren und dynamisch zu optimieren sowie strukturelle Veränderungen voranzutreiben.
- Definition von betrieblichen Kennzahlen
Betriebliche Kennzahlen sind entscheidende Daten zur Messung des Unternehmens‑Geschäftsstatus, einschließlich finanzieller Kennzahlen (wie Gewinn, Kosten, Cashflow) sowie nicht‑finanzieller Kennzahlen (wie Kundenzufriedenheit, Betriebseffizienz, Marktanteil).
- Aufbau betrieblicher Kennzahlen
- Etablierung eines einheitlichen Systems betrieblicher Kennzahlen
- Festlegung von Berechnungsformeln und Datenquellen für die Kennzahlen
- Realisierung einer Echtzeitüberwachung und Frühwarnung für die Kennzahlen
- Treiber organisatorischer Veränderungen
- Optimierung und Neugestaltung von Geschäftsprozessen
- Datengesteuerte Entscheidungsmechanismen
- Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Prozesskoordination
- Stärkung digitaler Kompetenzen und Talentförderung
- Umsetzungspfad organisatorischer Veränderungen
- Einrichtung eines Anreizsystems für organisatorische Veränderungen
- Optimierung der Organisationsstruktur und der Zuständigkeitsverteilung
- Förderung der breiten Anwendung digitaler Tools und Plattformen
- Stärkung der Organisationskultur und Verbesserung der digitalen Kompetenz der Mitarbeiter
Schlusswort
Die digitale und intelligente Transformation von Unternehmen ist ein systematisches Projekt, das eine umfassende Veränderung von Technologie, Daten, Prozessen und Organisation erfordert. Von der Digitalisierung von Prozessen bis hin zum Management‑Dashboard muss das Unternehmen die digitale Transformation schrittweise vorantreiben und ein datengesteuertes Betriebssystem aufbauen. Das Management von Stammdaten, Process Mining und der Aufbau betrieblicher Kennzahlen sind entscheidende Schritte bei der Umsetzung digitaler und intelligenter Lösungen, während organisatorische Veränderungen die zentrale Garantie für den erfolgreichen Einsatz digitaler Technologien darstellen. In Zukunft wird die digitale Transformation von Unternehmen mit der fortlaufenden Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, Big Data und Cloud‑Computing auf höhere Stufen der Intelligenz und Automatisierung vorstoßen.