Analysephase
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Die Prozessanalyse hat zunächst nichts mit Digitalisierung zu tun, ist aber eine essentielle Voraussetzung, um sinnvolle Digitalisierungsmaßnahmen festlegen zu können.
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Im Rahmen von Workshops und Schattentagen (d.h. in teilnehmender Beobachtung) werden sowohl interne Prozesse und Wechselbeziehungen als auch die Interaktion mit externen Stellen analysiert. In einer ersten Bestandsaufnahme werden alle vorhandenen Prozesse gesammelt. Im Anschluss werden die Wechselwirkungen und Datenflüsse sowie die aufzubringenden Fähigkeiten der für die Prozesse notwendigen Tätigkeiten untersucht. Je nach Unternehmensstruktur und Zielsetzung macht es ggf. Sinn, zunächst auch nur Teilbereiche zu betrachten.
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Die Datenerhebung findet nahezu ausschließlich bei Ihnen vor Ort statt.
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Hierbei ist es sinnvoll, einen direkten Austausch mit den jeweils in den Prozessen involvierten Kollegen zu ermöglichen. Die erste Bestandsaufnahme der Prozesse sowie ein Einführungsworkshop finden gemeinsam statt, die Datenerhebung zu den Tätigkeiten, Wechselwirkungen und Datenflüssen kann nach dem Einführungsworkshop unternehmensintern übernommen werden.
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Situativ kann es sinnvoll werden, die Datenerhebung von S︀O︀L︀U︀M︀i︀D︀O︀.︀D︁i︁G︀i︁T︀A︀L︁ durchführen zu lassen: Mit einem "Blick von außen" sowie mit gezieltem Nachfragen ohne Vorbehalte lassen sich Schwachstellen im Prozess oftmals besser identifizieren.
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Aus den gewonnenen Analysedaten wird ein Geschäftsprozess-Modell (Business Process Model - BPM) erstellt, in welchem auch Schwachstellen der Prozesse visualisiert werden.
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Neben der Identifikation von Potentialen bei den Prozessen, ist für den nachfolgenden Strategieprozess auch eine Analyse von
disruptiven Technologien(das "sind Innovationen, die die Erfolgsserie einer bereits bestehenden Technologie, eines bestehenden Produkts oder einer bestehenden Dienstleistung ersetzen oder diese vollständig vom Markt verdrängen und die Investitionen der bisher beherrschenden Marktteilnehmer obsolet machen" - siehe Wikipedia, abgerufen am 5. Februar 2022, 14:22 MEZ) |
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Die Klärung, wie eine Disruptionsanalyse bei Ihnen durchzuführen ist, hängt eng damit zusammen, wie regelmäßig in Ihrem Unternehmen bereits Markt- und Mitbewerberanalysen betrieben werden, da für die Disruptionsanalyse Marktkenntnisse erforderlich sind. Gegebenenfalls können Sie hier Unterstützung von einem kompetenten S︀O︀L︀U︀M︀i︀D︀O︀-Netzwerkpartner anfordern. Die Disruptionsanalyse in Bezug auf digitale Technologien führt S︀O︀L︀U︀M︀i︀D︀O︀.︀D︁i︁G︀i︁T︀A︀L︁ in einer FMEA-ähnlichen Methodik mit Ihnen durch.
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Die Disruptionsanalyse in Bezug auf digitale Technologien findet in Form eines Workshops vor Ort statt.
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Am Workshop sollten die Personen teilnehmen, die sich am besten mit Ihren Produkten/Dienstleistungen und Ihrem Marktumfeld auskennen.
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Der Blick auf Disruptionen ist für den digitalte Transformationsprozess wichtig! Allerdings sei hier bereits erwähnt, dass es oftmals nicht ganz einfach ist, gravierende disruptive Neuerungen in bestehenden Organisationsstrukturen umzusetzen. Aber auch hierfür erarbeitet S︀O︀L︀U︀M︀i︀D︀O︀.︀D︁i︁G︀i︁T︀A︀L︁ Lösungen mit Ihnen.
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Unabhängig davon, dass mit der Disruptionsanalyse einerseits Marktrisiken angemessen überprüft werden und möglichen Sackgassen in der Digitalisierungs-Roadmap vorgebeugt wird, sollen andererseits eigene disruptive Innovationen aufgespürt werden, um diese in der Strategie entsprechend zu berücksichtigen.
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Die zwischenzeitlich oft zitierte Aussage "Daten sind das Öl der Zukunft" kann sicherlich kontrovers diskutiert werden. Sicher ist jedoch, dass es ohne Daten nicht geht und es für einen echten Informationsvorsprung effizient genutzte Daten benötigt.
In der Prozessanalyse werden die Datenflüsse untersucht. Damit erhält man einen Überblick, wer im Unternehmen welche Daten wie verarbeitet, um den Datenaustausch zu optimieren. Viele Unternehmen sind sich gar nicht bewusst, wie viele Daten vorhanden sind, deren Potentiale aber nicht genutzt werden. Auch wenn die Datenanalyse oftmals erst im Bereich der Digitalisierungsmaßnahmen intensiver verfolgt wird, soll dieser bereits in der Analysephase mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden, um beim Thema "Daten" und damit auch "Datensicherheit" bereits in der Prozessanalyse eine höhere Aufmerksamkeit zu haben. |
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In der Analysephase geht es v.a. darum, zu Erfassen, wo welche Daten in welcher Form generiert, erfasst, verarbeitet und gespeichert werden. Ebenso aber auch, wie verfügbar diese Daten sind und wie diese gesichert und geschützt (Datensicherheit) werden. Darauf aufbauend können im weiteren Verlauf tiefergehende Analysen aus dem Bereich des Data Sciene (u.a. Verfahren aus dem maschinellen Lernen) definiert werden.
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Die genannte Erhebung der Daten findet als flankierende Maßnahme mit der Prozessanalyse bei Ihnen vor Ort statt. Ggf. weitere daraus resultierende Maßnahmen (Data Science) werden i.d.R. durch S︀O︀L︀U︀M︀i︀D︀O︀.︀D︁i︁G︀i︁T︀A︀L︁ durchgeführt.
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siehe Prozessanalyse
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Je nach Kapazität, Komplexität und Veränderungsgeschwindigkeit der zu analysierenden Daten macht es ggf. Sinn, unternehmensinterne Mitarbeiter frühzeitig in die Data-Science-Analysemethoden einzubinden, um diese auch unabhängig von S︀O︀L︀U︀M︀i︀D︀O︀.︀D︁i︁G︀i︁T︀A︀L︁ durchführen zu können (siehe dazu auch im Bereich Mitarbeiterschulung).
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Frühzeitige Sensibilisierung sowie belastbare Informationen in Bezug auf "Daten" und "Datensicherheit", um daraus sinnvolle Maßnahmen ableiten zu können.
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