Two for One: Daten-Silos aufbrechen für bessere Echtzeit-Einblicke

In vielen Unternehmen sind Daten über verschiedene Systeme verstreut: ERP, CRM, Finanzbuchhaltung, HR oder Supply Chain Management.

Problem: Wichtige Informationen bleiben isoliert, der Austausch zwischen Abteilungen erschwert wird und es fehlt an Echtzeit-Einblicken.

Die Folge?

Langsamere Entscheidungsprozesse, doppelte oder widersprüchliche Daten und fehlende Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Wer effizient arbeiten und wettbewerbsfähig bleiben will, muss diese Silos aufbrechen. 

Zwei praxiserprobte Lösungen helfen dabei: eine unternehmensweite Datenintegrationsstrategie und der Einsatz von Process Mining zur Analyse und Optimierung von Workflows. 

Lösung 1: Unternehmensweite Datenintegration umsetzen

Ohne eine durchdachte Integrationsstrategie bleiben verschiedene Systeme unverbunden und verursachen Ineffizienzen. Eine ganzheitliche Integration sorgt dafür, dass Daten nahtlos und in Echtzeit über das gesamte Unternehmen hinweg genutzt werden können.

iPaaS und Middleware als zentrale Schnittstellen nutzen

Integration Platforms as a Service (iPaaS) wie MuleSoft oder Dell Boomi helfen, ERP-, CRM- und andere Enterprise-Systeme miteinander zu verbinden. Diese Plattformen agieren als zentrale Datendrehscheibe, in der Informationen aus verschiedenen Anwendungen zusammenfließen. Dadurch werden manuelle Datenübertragungen reduziert, Fehler minimiert und Prozesse beschleunigt.

Ein Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen kann Salesforce (CRM) mit SAP (ERP) über iPaaS verbinden, sodass Kundenbestellungen, Lagerbestände und Finanzdaten automatisch synchronisiert werden. Das spart Zeit und vermeidet Missverständnisse zwischen den Abteilungen.

Bidirektionale Datenflüsse für Echtzeit-Einblicke etablieren

Viele Unternehmen setzen immer noch auf Batch-Prozesse, bei denen Daten in Intervallen aktualisiert werden. Doch Echtzeitverarbeitung ist der Schlüssel zu schnellen und fundierten Entscheidungen.

Event-Driven-Architekturen und Technologien wie Apache Kafka ermöglichen eine sofortige Synchronisationzwischen Systemen. Ein Logistikunternehmen könnte beispielsweise sein Warenwirtschaftssystem mit der Auftragsverwaltung bidirektional verknüpfen, sodass Lagerbestände automatisch und in Echtzeit in allen Verkaufskanälen aktualisiert werden.

APIs und ETL-Tools für reibungslose Datensynchronisation einsetzen

APIs (Application Programming Interfaces) erleichtern die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Softwareanwendungen, während ETL-Tools (Extract, Transform, Load) wie Informatica oder Talend Daten aus verschiedenen Quellen standardisieren und zusammenführen.

Ein Praxisbeispiel: Eine Bank nutzt APIs, um Zahlungsdaten aus verschiedenen Payment-Gateways zu sammelnund führt sie mit ETL-Tools in einer zentralen Plattform zusammen, um Betrugserkennung in Echtzeit zu ermöglichen.

Lösung 2: Process Mining für die Analyse und Optimierung von Workflows nutzen

Auch wenn die Datenintegration läuft, heißt das noch lange nicht, dass die Prozesse effizient sind. Hier kommt Process Mining ins Spiel: eine datenbasierte Methode, die analysiert, wie Informationen und Aufgaben tatsächlich durch das Unternehmen fließen.

Process Mining Tools zur Analyse von Event Logs einsetzen

Process Mining-Tools wie Celonis oder UiPath Process Mining nutzen Event Logs aus ERP-, CRM- und anderen Systemen, um reale Abläufe sichtbar zu machen. Unternehmen sehen genau, wo Prozesse von den Standards abweichen oder wo Engpässe entstehen.

Ein Beispiel: Ein Produktionsunternehmen entdeckt mithilfe von Process Mining, dass Einkaufsbestellungen in einer manuellen Freigabeschleife hängen, was die Produktion verzögert. Diese Erkenntnis kann genutzt werden, um den Genehmigungsprozess zu automatisieren.

Ineffizienzen und Engpässe systemübergreifend aufdecken

Process Mining erstellt eine digitale Landkarte aller Unternehmensprozesse und zeigt, wo Verzögerungen auftreten. Ein Hersteller kann so feststellen, dass Lieferverzögerungen häufig durch langsame Rechnungsfreigaben verursacht werden, was wiederum die gesamte Lieferkette beeinträchtigt. Solche Erkenntnisse helfen dabei, Prozesse gezielt zu optimieren.

Workflows mit Process Mining automatisieren

Die gewonnenen Einblicke können genutzt werden, um automatisierte Workflows und Robotic Process Automation (RPA) einzusetzen.

Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen analysiert seinen Schadenregulierungsprozess mit Process Mining und stellt fest, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Schadensfälle 14 Tage beträgt. Durch den Einsatz von RPA und KI-gestützter Entscheidungsunterstützung könnte diese Zeit auf 3 Tage reduziert werden.

Fazit

Daten-Silos und fehlende Echtzeit-Einblicke kosten Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss sicherstellen, dass alle Systeme vernetzt sind und Prozesse effizient ablaufen.

✅ Datenintegration sorgt für nahtlosen, bidirektionalen Datenfluss
✅ Process Mining deckt Schwachstellen auf und automatisiert Workflows

Unternehmen, die auf diese Technologien setzen, werden agiler, datengetriebener und können sich schneller an Marktveränderungen anpassen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Daten-Silos aufzubrechen und die volle Kontrolle über die eigenen Prozesse zu gewinnen.

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