Die Digitalisierung und Automatisierung wird auch in den nächsten Jahren weiter voranschreiten, sodass die Prozessorientierung für Unternehmen noch wichtiger wird. Für digitale Unternehmen wird der Einsatz von prozessbezogenem Datenmanagement zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor, nicht nur für einmalige Automatisierungsprojekte, sondern auch im täglichen operativen Geschäft. Um prozessbezogenes Datenmanagement mit dem größtmöglichen Nutzen zu implementieren, sollten Unternehmen zusätzlich zu einem strukturierten Vorgehen zur Process Mining Implementierung vier wesentliche Erfolgsfaktoren berücksichtigen.
5.1 Unterstützung und Einbindung aller relevanten Stakeholdergruppen
Der erste Erfolgsfaktor ist die Unterstützung und Einbindung aller relevanten Stakeholder-Gruppen, um ein Bewusstsein für prozessbezogenes Datenmanagement zu generieren und Rollen und Verantwortlichkeiten klar abzugrenzen. In der Praxis hat sich das Einbeziehen von drei wesentlichen Stakeholdergruppen als sinnvoll erwiesen.
Das Management (Stakeholdergruppe 1) muss die Process Mining Implementierung unterstützen, da es dafür verantwortlich ist, Widerstände zu eliminieren, den Austausch zwischen Abteilungen zu fördern, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und die notwendigen Ressourcen zur Verfügung zu stellen.
Genauso wichtig ist es aber, den Betriebsrat (Stakeholdergruppe 2) mit einzubeziehen. Dieser sollte das Ziel und den Umfang des prozessbezogenen Datenmanagement kennen und z. B. verstehen, dass keine personenbezogenen Leistungsanalysen erfolgen.
Eine weitere Voraussetzung für die erfolgreiche Einführung ist die Unterstützung durch Experten und beteiligte Fachabteilungen (Stakeholdergruppe 3). Dazu gehören z. B. die IT-Abteilungen sowie involvierte Geschäftsbereiche.
Die Einbindung aller beteiligten Fachabteilungen fördert eine gute Zusammenarbeit, eine offene Kommunikation, die Akzeptanz der Technologie und die Umsetzung von ganzheitlichen Verbesserungen.[1]
5.2 Sicherstellung der richtigen Datenqualität
Zweiter Erfolgsfaktor bei der Implementierung von prozessbezogenem Datenmanagement ist die Bereitstellung einer soliden Datenbasis und hoher Datenqualität. Daten entstehen in verschiedensten IT-Systemen in Unternehmen und in teilweise fragmentierten IT-Landschaften. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Daten im besten Fall in einem Data Warehouse zusammengeführt werden, um Datensilos zu vermeiden und Daten direkt miteinander verknüpfen zu können.
Damit Mehrwert aus den Daten entsteht, benötigt es eine "kritische" Masse an Prozessdaten, da die Aussagekraft der Analyse sonst nur gering ist. Voraussetzung für eine adäquate Geschäftsprozessanalyse ist außerdem, dass die Daten der jeweiligen Prozessschritte in ausreichender Qualität vorhanden sind.[1]
5.3 Gewährleistung der Datensicherheit
Prozessbezogenes Datenmanagement erfordert den Zugriff auf sensible Unternehmensdaten. Es ist daher wichtig, die Datensicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten und sicherzustellen, dass alle rechtlichen Vorgaben eingehalten werden. Die benötigten Daten müssen vertraulich behandelt werden.
Es ist daher explizit darauf zu achten, dass nur die zur Erreichung des Zwecks erforderlichen Daten extrahiert und übertragen werden. Personen, die mit den Daten arbeiten, müssen für die Vertraulichkeit und den Datenschutz sensibilisiert werden. Für die eigentliche Umsetzung ist es ratsam, sich mit der IT-Abteilung abzustimmen, um die Datensicherheit zu gewährleisten.[1]
5.4 Implementierung eines Center of Excellence
Der vierte Erfolgsfaktor, die Implementierung eines Centers of Excellence, ist besonders für große Unternehmen relevant. Center of Excellence dienen als Kompetenzzentrum zur Bündelung von Know-how. Sie übernehmen die Einführung und Anwendung neuer Technologien durch Vermittlung von Best Practices, technische Bereitstellung sowie Support und Schulungen. In der Wirtschaft werden sie mehrheitlich als entscheidender Erfolgsfaktor zur raschen Realisierung von Mehrwerten gesehen.[1]
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