Komplexe IT-Vorhaben erfordern eine unabhängige Analyse, ganzheitliche Planung und maßgeschneiderte Lösungen.
Unternehmen stehen vor den Herausforderungen:
Eine fehlende IT-Strategie oder unzureichende Anpassungen können zu ineffizienten Strukturen und unnötigen Risiken führen. Wir beraten Sie neutral, kritisch und lösungsorientiert mit über 25 Jahren spezifischer Erfahrung.
Ob Sie neue Technologien einführen oder bestehende Systeme optimieren – unser Ansatz sichert den nachhaltigen Erfolg Ihrer IT-Projekte:
Setzen Sie mit uns die Segel – wir navigieren Sie sicher durch Ihre IT-Projekte. FREIHAFEN IT ist Ihr verlässlicher Partner in einer dynamischen Welt.
Freihafen IT GmbH
Major-Hirst-Str. 11
38442 Wolfsburg
Tel: +49 (0)173 6739527
E-Mail: dock(ät)freihafen.it
Lassen Sie uns die Frage andersherum betrachten. Ihr Unternehmen braucht keine Data Governance wenn…
Wenn Sie alle diese Punkte mit einem „Ja“ beantworten können, gratulieren wir Ihnen ausdrücklich und bitten Sie, bevor Sie diese Seite verlassen, mit uns in Kontakt (angelika.rinck@freihafen.it) zu treten, damit wir von Ihnen lernen können!
Wenn Sie einige der Punkte mit „Nein“ beantworten, empfehlen wir Ihnen genauer zu schauen, ob eine Data Governance sinnvoll für Ihr Unternehmen ist. Gerne beraten wir Sie dazu.
Der Ausgangspunkt von Data Governance sind immer Daten. In den meisten Fällen - insbesondere für Unternehmen, die im Hinblick auf Data Governance am Anfang stehen - ist es sinnvoll, mit Stammdaten zu beginnen. Sie stellen wichtige, zentrale Daten eines jeden Unternehmens dar und zeichnen sich dadurch aus, dass sie über einen längeren Zeitraum in den betrieblichen Abläufen nahezu unverändert bleiben.
Das von uns entwickelte Zeitbasierte Stammdaten-Entstehungsmodell gibt Antworten auf die Frage nach der Reihenfolge und empfiehlt - zusätzlich dazu mit Stammdaten zu beginnen - nach dem Entstehungszeitpunkt in der Wertschöpfungskette vorzugehen. Insbesondere Material- und Produktstammdaten haben eine hohe Relevanz für nachgelagerte Bereiche, weil sie dort Folgeprozesse anstoßen (z.B. Auditprozesse) und als Basis für die Ableitung weiterer Daten dienen (z.B. Nachhaltigkeitsdaten für den Product Carbon Footprint).
Da Data Governance bzw. das Beherrschen von Datenfeldern mit einem erheblichen zeitlichen und organisatorischen Aufwand verbunden ist, empfiehlt es sich, zunächst mit einer begrenzten Anzahl von Datenfeldern zu starten und die Anzahl schrittweise zu erweitern. Wir empfehlen daher, mit den Daten zu beginnen, die als business-kritisch bewertet werden.
Business-kritische Datenfelder sind u.a. (Stamm-)Datenfelder, die
Sind diese Felder identifiziert gilt es sie u.a. hinsichtlich der folgenden Fragen zu analysieren:
Diese Fragen unterstützen dabei Business Cases für das „govern“ der jeweiligen Datenfelder zu erstellen. Darauf basierend wird im Anschluss eine Priorisierung von idealerweise einer handvoll Daten vorgenommen, die systematisch in einen beherrschten Zustand gebracht werden.
Gerne beraten wir Sie zu der Identifizierung und Analyse Ihrer business-kritischen Daten!
Da die Systemlandschaften der Unternehmen sehr heterogen sind, können keine seriösen Pauschalaussagen getroffen werden. Denn ob und welches Data Governance-Tool für Sie in Frage kommt, hängt von vielen verschiedenen unternehmensindividuellen Faktoren ab. Wichtig ist es der eigenen Organisation und den Stakeholdern deutlich zu machen, dass die Einführung eines Data Governance Tools keine Prozess- und Datenprobleme löst, sondern lediglich dabei unterstützt - durch die Schaffung von Transparenz und die Bündelung Data Governance-spezifischer Informationen und Aufgaben. Oder um es mit den Worten des ehemaligen CEOs der Telefónica Deutschland Thorsten Dirks auf den Punkt zu bringen: „Wenn Sie einen Scheißprozess digitalisieren, dann haben Sie einen scheiß digitalen Prozess”.
Fragen Sie sich bitte zuerst, welches Ziel Sie mit der Anschaffung eines Data Governance-Tools erreichen wollen und prüfen Sie sorgfältig, ob Ihr Unternehmen nicht schon über andere Tools verfügt, mit denen Sie Ihr Ziel erreichen können:
Wir unterstützen Sie gerne herstellerneutral, um für Sie die richtige Lösung zu finden.
In einer ausgerollten Data Governance-Organisation (dem Data Stewardship) bringen so genannte Business Data Stewards (BDS) die Daten unter Governance.
Der Ausgangspunkt der Data Governance sind Daten, entsprechend benötigt jedes Datenelement im Unternehmen einen Data Owner bzw. Dateneigner. Dabei handelt es sich meistens um die Leitung einer Fachabteilung, die für einen bestimmten Umfang an Datenelementen verantwortlich ist. Die Data Owner ernennen den BDS, der im Auftrag ihrer jeweiligen Fachabteilung handelt. Der BDS macht stellvertretend für die Fachabteilung Vorgaben darüber, wie mit den Daten in den jeweiligen Feldern umgegangen werden soll z.B. hinsichtlich ihrer Erfassung und Verarbeitung. Er legt auch fest wer berechtigt ist, Daten zu erfassen und zu ändern und achtet darauf, dass diese Vorgaben eingehalten werden. Dadurch hat er eine zentrale Rolle innerhalb der Data Governance-Organisation.
Erfahrungsgemäß ist es möglich geeignete BDS in der Organisation zu identifizieren. Es erfordert allerdings Zeit, in diese anspruchsvolle Rolle hineinzuwachsen und der damit einhergehenden Verantwortung gerecht zu werden. Wir unterstützen Sie, Ihre BDS und Ihre Organisation gerne dabei, die Rolle und entsprechende Trainings zu implementieren.
Business Data Stewards (BDS) sind häufig im Bereich Data Analytics verortet. Sie sind insbesondere mit der Identifizierung und Bewertung von Datenproblemen, sowie der Definition prozessbezogener Datenqualitätsregeln und -anforderungen in Zusammenarbeit mit ihrer jeweilig zuständigen Organisationseinheit betraut.
Sie evaluieren die Auswirkungen vorgeschlagener Datenänderungen auf die Prozesse in ihrem Unternehmen und stellen sicher, dass datenbezogene Entscheidungen den relevanten Interessengruppen mitgeteilt werden. Ein BDS ist Ansprechpartner/in und Experte/in für Fragen zu einem bestimmten Set an Datenfeldern und Anwendungen. Idealerweise verfügt jede Fachabteilung, in der die Data Governance ausgerollt ist oder werden soll über mindestens einen BDS, da diese jeweils ihre Organisationseinheit in den Data Governance-Gremien vertreten.
Somit agieren die Business Data Stewards als Multiplikatoren in zwei Richtungen: Sie sorgen einerseits dafür, dass Know-how aus den Fachbereichen in die Data Governance einfließt und andererseits, dass die Methoden und Standards der Data Governance im Daily Business der Fachbereiche verankert werden.
Ihre Aufgaben können aufgrund der individuellen Bedürfnisse des Unternehmens und der Data Governance-Organisation variieren und sollten darauf angepasst werden. Wir unterstützen Sie gerne bei der optimalen Einbindung der Rolle des BDS und dem zugehörigen Training.
Das falsche System auszuwählen, führt am Ende zu höheren Kosten.
Folgende Punkte sind Indizien, dass Ihr aktuelles PLM-System nicht mehr das richtige sein könnte:
Wir helfen Ihnen Ihre Anforderungen entlang der Wertschöpfungskette zu bewerten und ein Benchmarking durchzuführen. Vielleicht ist die neue Version des konkurrierenden PLM-Anbieters jetzt die bessere Wahl.
Menschen neigen dazu, Systeme falsch anzuwenden, wenn sie die Prozesse aufgrund ihrer Komplexität oder mangelnden Trainings nicht verstanden haben.
Zunächst kann eine Analyse der Tickets im 1st-Level-Support wertvolle Erkenntnisse liefern und sollte dringend durchgeführt werden, wenn…
Die Praxis zeigt, dass insbesondere in den Themenfeldern Dokumentenmanagement, Change-Management und Strukturmanagement die Ursache für eine hohe Anzahl an Supportanfragen liegt. Daher ist es sinnvoll innerhalb einer Analyse die Anfragen zu kategorisieren, die häufigsten Ursachen für diese Tickets zu ermitteln und darauf basierend geeignete Maßnahmen zu identifizieren und zu implementieren, um die Supportanfragen dauerhaft zu reduzieren. Dazu gehören z.B. die Bereitstellung von Knowledge-Artikeln (u.a. abgeleitet aus der Knowledge-Datenbank des 1st-Level-Supports), die Implementierung von Key-User-Konzepten (Level-0-Support) und das Schließen von Schulungslücken. Eine solche Analyse liefert zudem wertvolle Indikationen zu Automatisierungspotenzialen, Ineffizienzen im Support oder im Release- und Deployment Management. Gerne unterstützen wir Sie bei der Analyse, Definition und Umsetzung entsprechender Maßnahmen.
„Halbwissen ist schlimmer als Unwissen.“ – Klaus Klages
Stellen Sie fest, dass die Akzeptanz Ihres PLM-Systems sehr gering ist? Haben Sie auf Basis der Tickets im 1st-Support festgestellt, dass die Nutzer nicht wirklich wissen, wie man das System nutzt? Haben Sie eine hohe Fluktuationsrate im Unternehmen und wollen den Aufwand für Trainings reduzieren?
Der Schlüssel für den Wissenserhalt der User ist:
Die Mehrzahl der durchgeführten IT-Projekte geraten in Schieflage. Eine Ursache dafür ist, dass die übergeordnete Zielsetzung des Vorhabens nicht oder nur in Teilen bekannt ist und somit zu wenig beachtet wird. Daher erstellen wir zuerst eine Stakeholder-Analyse, sprechen sowohl mit dem C-Level Management als auch mit wichtigen Stakeholdern und schreiben die formulierten, übergeordneten Ziele verbindlich fest. Zu Beginn des Projekts vereinbart das Projektteam diese Ziele verbindlich und kommuniziert sie wiederholt im Projektverlauf. Wir stellen sicher, dass alle Aktivitäten auf die vereinbarten Ziele einzahlen. Dabei stärken wir das Engagement für das gemeinsame Projekt, indem wir die Funktionalität der Ziele für den Projekterfolg stetig gemeinsam überprüfen und bei Bedarf nachschärfen.
Das Modellieren geradliniger Abläufe und/oder der Einsatz unterstützender IT-Systeme und –Methoden (z.B. Process Mining) sind elementare Bausteine für die erfolgreiche Prozessoptimierung. Aber ohne die beteiligten Menschen, die diese Prozesse mit Leben füllen, wird eine Optimierung nicht erfolgreich sein. Wir hinterfragen im Rahmen unserer Beratung stets, wem am Ende die Optimierung nützt, wer davon positiv oder negativ betroffen ist und wer die Vorteile der optimierten Prozesslandschaft proaktiv im eigenen Unternehmen vermitteln kann. Insbesondere bei Veränderungen der Aufbauorganisation, die zwangsläufig eine Anpassung der bestehenden Prozesse nach sich zieht, stehen Ängste und Sorgen um den Arbeitsplatz im Vordergrund sowie Bedenken, den neuen Anforderungen an die eigene Arbeit nicht gerecht zu werden. Eine ablehnende Haltung der Menschen gegenüber diesen Veränderungen wird sichtbar. Um eine erfolgreiche Digitalisierung durchzuführen, ist zunächst diese Barriere aus dem Weg zu räumen. Die FREIHAFEN IT hilft dabei kongruente Ziele zwischen Management und Belegschaft sicherzustellen und so eine solide Ausgangsbasis für jedwede Prozessoptimierung zu schaffen.
Die Praxis zeigt, dass die aufgenommenen Anforderungen für anstehende Optimierungsprojekte sehr stark auf das im Fokus stehende Thema eingeschränkt werden. In aller Regel sind dies fachliche und technische Anforderungen, um mithilfe geeigneter IT-Systeme eine Prozessoptimierung sicherzustellen. Diese Anforderungen zu erheben ist richtig, allerdings deutlich zu kurz gesprungen. Jede fachliche und technische Anforderung steht in einem größeren Kontext, den wir im Rahmen unserer Beratung in der Breite ermitteln. Nicht selten stoßen wir dabei bereits im Vorfeld konkreter Projekte auf Situationen, bei denen die Betrachtung des Kontextes zeigt, dass die unmittelbaren Anforderungen nicht wie geplant umsetzbar sind, z.B. weil andere Nutzergruppen im Unternehmen wie der Datenschutz oder die Revision auf davon abweichende Rahmenbedingungen hinweisen. Zudem kann die Wahl des geeigneten Softwareherstellers für die geplante Automatisierung durch die übergeordnete Digitalisierungsstrategie, Softwarearchitektur oder Einkaufspolitik beeinflusst werden.
Prozesse nur an den Stellen zu optimieren, die augenscheinlich defizitär sind, bedeutet die Symptome zu behandeln und nicht die gesamten Ursachen zu berücksichtigen. Um die bestmögliche Wirkung des Optimierungsvorhabens zu erzielen, müssen die ausgewählten Prozesse „end-to-end“ betrachtet werden. Daher muss der Schwerpunkt darauf liegen zu verstehen, welche Abläufe rund um die zu optimierenden Teilprozesse einen direkten oder indirekten Einfluss haben. Wir gehen gemeinsam mit dem Auftraggeber durch die alle Prozessinstanzen von Anfang bis Ende und analysieren, welche weiteren Prozesse im Unternehmen in die Betrachtung einbezogen werden müssen. Soll beispielsweise bei einem Auftraggeber der wertschöpfende Prozess „Verkauf“ optimiert werden, betrachten wir auch die umliegende Prozesslandschaft wie etwa den Einkaufsprozess oder den Produktionsprozess, da es im Regelfall zahlreiche Wechselwirkungen gibt.
Sehr häufig gibt es historisch bedingte Kommunikations- und Kooperationsprobleme zwischen einzelnen Organisationseinheiten, meist zwischen der IT-Abteilung und den Fachabteilungen. Um bereits in der Analysephase anstehender Optimierungsfelder alle Beteiligten mitzunehmen und auf eine gemeinsame, proaktive Mitarbeit einzuschwören, unterstützen wir in der Rolle des Mediators. Wenn wir den Eindruck gewinnen, dass eine erfolgreiche Verbesserung der Abläufe nur durch eine Veränderung oder Anpassung der bestehenden Aufbauorganisation erreicht werden kann, arbeiten wir dies gemeinsam mit dem Auftraggeber heraus.
Viele Beratungshäuser fokussieren sich bei ihrer Arbeit auf die Personen in der Auftraggeber-Organisation, die die Beratungsleistung unmittelbar beauftragen. Die FREIHAFEN IT GmbH geht wie beschrieben einen anderen Weg. Auch für uns stehen unsere Auftraggeber im Fokus, wir binden jedoch zwei weitere wichtige Personengruppen aktiv ein: Zum einen das Top-Management, um die strategische Zielsetzung korrekt zu verstehen und die uneingeschränkte Rückendeckung zu erhalten, sowie um ein Eskalationsgremium zu installieren. Zum anderen all die Personen in der Organisation, die direkt oder indirekt von dem Projektvorhaben wie z.B. einer Prozessoptimierung betroffen sind (oder zumindest je Personengruppe mindestens einen Repräsentanten). So machen wir Betroffene zu Beteiligten.
Input Management (IPM) ist ein zentraler Bestandteil der Digitalisierungsstrategie vieler Unternehmen. Es ermöglicht die Umwandlung von Papierdokumenten und anderen nicht-digitalen Daten in digitale Formate, die dann effizient gespeichert, verwaltet und genutzt werden können. Der Reifegrad von IPM variiert je nach Branche und Unternehmen, wobei einige Unternehmen bereits hochentwickelte Systeme implementiert haben, während andere erst am Anfang stehen.
Aus der Praxis: Ein großes Versicherungsunternehmen hat ein vollständig integriertes IPM-System implementiert, das alle eingehenden Dokumente automatisch digitalisiert und in ein zentrales Datenbankmanagementsystem einfügt. Dies hat die Bearbeitungszeit für Anträge um 50% reduziert und die Fehlerquote deutlich gesenkt.
Input Management bietet zahlreiche Vorteile, darunter die Reduzierung von Papierkosten, die Verkürzung von Bearbeitungszeiten und die Erhöhung der Genauigkeit der Daten. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Ressourcen besser nutzen.
Aus der Praxis: Ein Logistikunternehmen hat durch die Implementierung eines Input Managements die Bearbeitungszeit für Bestellungen um 70% reduziert und gleichzeitig die Fehlerquote um 40% gesenkt. Dies hat zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer höheren Kundenzufriedenheit geführt.
Input Management liefert Daten und Informationen aus eingehenden Dokumenten und anderen Quellen (z.B. transkribierten Telefonaten), die für die Vorbereitung, Unterstützung und Automatisierung von Folgeprozesse unerlässlich sind. z.B. für die Datenanalyse, Berichterstellung und Entscheidungsfindung. Durch die Bereitstellung strukturierter und qualitativ hochwertiger Daten und deren konsequente und fehlerfreie Weiterverarbeitung können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen.
Aus der Praxis: Ein Energieversorgungsunternehmen nutzt Input Management, um Energieverbrauchsdaten zu erfassen und zu analysieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, effizientere Energieverteilungsstrategien zu entwickeln und den Energieverbrauch zu optimieren.
Auch im Input Management gewinnt der Einsatz von KI kontinuierlich an Bedeutung, da KI die Automatisierung und Verbesserung von Prozessen voranbringt. KI wird beispielsweise zur Erkennung und Kategorisierung von Dokumenten verwendet, was die Genauigkeit und Effizienz erhöht.
Aus der Praxis: Ein Finanzinstitut verwendet KI-gestützte OCR-Technologien, um Bankauszüge automatisch zu digitalisieren und zu analysieren. Dies hat die Bearbeitungszeit für Kreditanträge erheblich reduziert und die Genauigkeit der Daten verbessert.
Input Management muss oft gesetzlichen Vorgaben und Richtlinien entsprechen, insbesondere im Hinblick auf den Datenschutz und die Datensicherheit. Beispiele hierfür sind die TR-Resiscan und der Umgang mit Sozialversicherungsdaten.
Aus der Praxis: Ein Gesundheitsunternehmen muss sicherstellen, dass alle digitalisierten Patientendaten den Anforderungen der TR-Resiscan entsprechen, um die Beweiskraft der Dokumente zu gewährleisten und die Patienteninformationen sicher zu verwalten.
Input Management bietet besonders für Branchen, die mit einer großen Menge an Papierdokumenten arbeiten, erhebliche Vorteile. Dazu gehören die Gesundheitswirtschaft, die Finanzwirtschaft, die öffentliche Verwaltung und die Logistik bzw. Branchen und Unternehmen mit hoher Ein- und Ausgangslogistik.
Aus der Praxis: Ein Krankenhaus hat durch die Implementierung von Input Management die Verwaltung von Patientenakten optimiert und die Zugriffszeiten für medizinische Dokumente erheblich verkürzt. Input Management ist somit Datenlieferant für die seit 01.01.2025 bundesweit ausgerollte elektronische Patientenakte (ePA).
Zu den wichtigsten Technologien im Input Management gehören Scannertechnologien, OCR (Optical Character Recognition), Barcodes, ICR (Intelligent Character Recognition) und Volltextsuche. Diese Technologien ermöglichen die automatische Erfassung und Verarbeitung von Dokumenten.
Aus der Praxis: Ein Einzelhandelsunternehmen verwendet OCR-Technologien, um Rechnungen automatisch zu digitalisieren und in ihr ERP-System zu übertragen. Dies hat die Bearbeitungszeit für Rechnungen um 60% reduziert.
Input Management-Projekte konzentrieren sich häufig auf die Verbesserung der Prozesseffizienz, die Reduzierung von Kosten und die Erhöhung der Datengenauigkeit. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Sicherstellung der Compliance mit gesetzlichen Vorgaben.
Aus der Praxis: Ein Unternehmen der öffentlichen Verwaltung hat ein Input Management-Projekt durchgeführt, um die Bearbeitung von Anträgen zu beschleunigen und die Genauigkeit der Antragsdaten zu verbessern. Dies hat zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer effizienteren Verwaltung geführt.
