Die wichtigsten Unterschiede zwischen der Digitalisierung von Daten bzw. Prozessmodellen

Bevor wir uns mit den weiterreichenden Auswirkungen der digitalen Transformation befassen, müssen wir zunächst zwei Konzepte unterscheiden, die oft verwechselt werden: die Digitalisierung von Daten (engl. Digitization) und die Digitalisierung von Prozessmodellen (engl. Digitalization). Der Unterschied ist mehr als nur semantischer Natur – er hilft Unternehmen zu verstehen, ob sie lediglich ihre Infrastruktur modernisieren oder aktiv ihre Arbeitsweise und Wettbewerbsfähigkeit transformieren.

Was ist die Digitalisierung von Daten? Definition und Beispiele

Die Digitalisierung von Daten (Digitization) ist der Prozess der Umwandlung analoger Informationen in digitale Formate, wodurch Daten gespeichert, abgerufen und von Computern und digitalen Systemen verarbeitet werden können.

Im geschäftlichen Kontext umfasst die Digitalisierung von Daten häufig die Umwandlung physischer Unterlagen wie gedruckter Rechnungen, Verträge oder handschriftlicher Notizen in strukturierte digitale Daten, die in Unternehmenssysteme integriert werden können. Das Scannen und Ablegen papierbasierter Kundenakten in einer digitalen Datenbank oder die Umwandlung analoger Sensorwerte in digitale Signale für die Echtzeitüberwachung sind gängige Verfahren der Digitalisierung von Daten.

Die Ursprünge der Digitalisierung von Daten reichen bis in die Anfänge der Computertechnik zurück, als Unternehmen begannen, Daten, die bis dahin in Aktenschränken aufbewahrt bzw. in Rechnungsbüchern erfasst wurden, auf Großrechnern zu speichern und zu verarbeiten. Im Laufe der Zeit entwickelte sich diese Praxis parallel zu den Fortschritten in der Hard- und Software weiter und wurde immer ausgefeilter und verbreiteter.

Heute ist die Digitalisierung von Daten ein grundlegender Schritt in der digitalen Transformation, der es Unternehmen ermöglicht, Effizienzsteigerungen zu erzielen, die Datenzugänglichkeit zu verbessern und die Basis für Automatisierungen und Analysen zu schaffen. Sie verändert zwar nicht grundlegend die Arbeitsweise eines Unternehmens, ist jedoch ein entscheidender Faktor für fortschrittlichere digitale Initiativen.

Was ist die Digitalisierung von Prozessmodellen? Definition und Beispiele

Die Digitalisierung von Prozessmodellen (Digitalization) ist der Einsatz digitaler Technologien zur Transformation von Geschäftsabläufen, Prozessmodellen und Kundenerlebnissen.

Nachdem die analogen Daten in ein digitales Format umgewandelt wurden, werden diese digitalen Daten nun genutzt, um Innovation, Effizienz und strategische Veränderungen voranzutreiben. In der Praxis könnte dies beispielsweise die Automatisierung von Lieferkettenabläufen mithilfe von KI, die Implementierung von vorausschauenden Analysen zur Optimierung der Kundenbindung oder die Neugestaltung der Servicebereitstellung über digitale Plattformen sein.

Das Konzept der Digitalisierung von Prozessmodellen gewann an Dynamik, als Unternehmen erkannten, dass die Verfügbarkeit digitaler Daten allein nicht ausreichte – sie mussten diese Daten nutzen, um ihre Arbeitsweise zu verändern. Frühe Beispiele sind ERP-Systeme, die Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen integrierten und zentralisierten und so eine agilere Entscheidungsfindung ermöglichten.

Heute steht die Digitalisierung von Prozessmodellen im Mittelpunkt der Strategien zur digitalen Transformation und umfasst Cloud Computing, Machine Learning, das Internet der Dinge (IoT) und vieles mehr. Es geht nicht nur um Tools – es geht darum, Prozesse neu zu gestalten und sie schneller, intelligenter und reaktionsfähiger zu machen, damit sie jedem Wandel gewachsen sind.

Warum die Unterscheidung zwischen Digitalisierung von Daten und Digitalisierung von Prozessmodellen wichtig ist

Das Verständnis des Unterschieds zwischen Digitalisierung von Daten und Digitalisierung von Prozessmodellen ist für Unternehmen, die in einer Digital-first-Welt erfolgreich sein wollen, von entscheidender Bedeutung. Die Digitalisierung von Daten ist zwar ein wesentlicher Transformationsschritt, jedoch weitgehend technischer Natur und verändert die Abläufe eines Unternehmens nicht grundlegend.

Die Digitalisierung von Prozessmodellen hingegen umfasst den Einsatz digitaler Technologien zur Transformation von Geschäftsprozessen, -modellen und Kundenerfahrungen. Es geht darum, digitale Tools zu nutzen, um neue Werte zu schaffen, die Effizienz zu steigern und Innovationen zu ermöglichen.

Die Unterscheidung ist wichtig, da eine Vermischung beider Aspekte zu verpassten Chancen und einer strategischen Fehlausrichtung führen kann. Ein Unternehmen, das sich ausschließlich auf die Digitalisierung von Daten konzentriert, verfügt möglicherweise zwar über digitale Aufzeichnungen, stützt sich aber weiterhin auf veraltete Workflows. Stattdessen sollte die Digitalisierung von Daten dazu anregen, Arbeitsabläufe zu überdenken – durch Automatisierung von Aufgaben, die Möglichkeit zur Remote-Zusammenarbeit und die Nutzung von Daten zur Entscheidungsfindung.

Das Erkennen dieses Unterschieds hilft Führungskräften dabei, klarere Ziele zu setzen, Ressourcen effektiver zuzuweisen und den Fortschritt eher im Hinblick auf die Transformation als Prozess als auf den Termin der Umstellung zu messen.

Warum die Digitalisierung von Prozessmodellen für Unternehmen wichtig ist

Die Technologien, auf denen die Digitalisierung von Prozessmodellen basiert, entwickeln sich rasant weiter, während sie in der gesamten Wirtschaft und Gesellschaft Einzug halten. Eine solche Digitalisierung bedeutet aber nicht einfach „mehr Technologie‟. Die Digitalisierung ist wichtig, weil sie neue Denkweisen und Ansätze eröffnet, wie ein Unternehmen seine Rolle innerhalb seines Ökosystems wahrnimmt und welche Möglichkeiten es hat, seine Rentabilität zu steigern. Die Technologie ist kein Selbstzweck.

Mit der Digitalisierung können Unternehmen neue Wertschöpfungsketten und Erlebnisse schaffen, die auf Zusammenarbeit basieren, interaktiv, nachhaltig und profitabel sind.

Hier sind einige Beispiele für Unternehmen, die ihre Geschäfts-/Prozessmodelle digitalisiert haben, um einen greifbaren geschäftlichen Mehrwert zu erzielen:

• Nestlé, eines der weltweit größten Lebensmittel- und Getränkeunternehmen, hat eine globale IT-Transformation durchgeführt, um ERP-Systeme zu standardisieren und in die Cloud zu migrieren. Die Initiative erreichte eine Systemverfügbarkeit von 99,97 %, ermöglichte einen einheitlichen digitalen Zugangspunkt für 275.000 Mitarbeitende und verlagerte über 1.200 TB an Daten in die Cloud-Infrastruktur.
• Das Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team verbesserte seine Rennleistung und Ressourceneffizienz durch Echtzeitanalysen und Kostenkontrolle. Durch den Aufbau einer robusten Cloud-Umgebung konnte es – unter Beibehaltung seiner hohen Qualitätsstandards – seine technischen und finanziellen Abläufe optimieren.
• Die Band Coldplay ließ eine App entwickeln, um die Umweltauswirkungen ihrer weltweiten Konzerttournee zu minimieren und die reisebedingten CO₂-Emissionen der Fans zu erfassen. Die App wurde über 1 Million Mal heruntergeladen, bot Echtzeiteinblicke in Nachhaltigkeitsthemen und förderte umweltfreundlichere Reiseentscheidungen in mehr als 150 Ländern.

Unterstützende Technologien: Cloud, KI, IoT und Automatisierung

Die Digitalisierung von Prozessmodellen wird durch eine Reihe transformativer Technologien vorangetrieben, die es Unternehmen ermöglichen, intelligenter, effizienter und reaktionsschneller zu arbeiten:

• Cloud Computing: Bietet eine skalierbare Infrastruktur und Echtzeitzugriff auf Daten und Anwendungen, sodass Unternehmen Silos beseitigen und über geografische Grenzen hinweg zusammenarbeiten können
• KI: Verbessert die Entscheidungsfindung durch die Analyse umfangreicher Datensätze, die Identifizierung von Mustern und die Automatisierung komplexer Aufgaben – von Chatbots im Kundenservice bis hin zur vorausschauenden Instandhaltung
• IoT: Verbindet physische Anlagen mit digitalen Systemen und ermöglicht so die Echtzeitüberwachung, Datenerfassung und Fernsteuerung von Equipment und Umgebungen
• Automatisierung: Optimiert sich wiederholende Prozesse, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt Workflows – so können sich Teams auf strategische Initiativen konzentrieren

Zusammen bilden diese Technologien das Rückgrat der Digitalisierung und ermöglichen es Unternehmen, in einer sich schnell verändernden digitalen Landschaft innovativ zu sein, sich anzupassen und zu skalieren.

Geschäftliche Vorteile der Digitalisierung

Die Digitalisierung von Prozessmodellen bietet eine Vielzahl strategischer und operativer Vorteile, die die Wettbewerbsfähigkeit und Agilität eines Unternehmens erheblich steigern können. Durch die Integration digitaler Technologien in zentrale Geschäftsprozesse können Unternehmen Workflows optimieren, den manuellen Aufwand reduzieren und die Gesamteffizienz steigern. Beispielsweise spart die Automatisierung von Routineaufgaben wie der Rechnungsbearbeitung oder der Bestandsführung nicht nur Zeit, sondern minimiert auch Fehler und setzt Ressourcen für höherwertige Tätigkeiten frei.

Über operative Vorteile hinaus ermöglichen der Echtzeitzugriff auf Daten und erweiterte Analysen eine bessere Entscheidungsfindung. Unternehmen können durch Digitalisierung also schneller auf veränderte Marktbedingungen reagieren, Kundenerlebnisse personalisieren und neue Umsatzmöglichkeiten erschließen.

Ein weiterer Punkt ist die Skalierbarkeit: Unternehmen können sich anpassen und wachsen, ohne durch Altsysteme eingeschränkt zu sein. Letztendlich geht es bei der Digitalisierung von Geschäfts- bzw. Prozessmodellen nicht nur um die Einführung neuer Tools, sondern um die Schaffung einer reaktionsfähigeren, datengestützten und innovativen Geschäftsumgebung, die durch folgende Faktoren einen Mehrwert schafft:

• Höhere Produktivität
• Geringeres Risiko
• Höhere Skalierbarkeit
• Bessere Konsistenz über mehrere Regionen hinweg

Herausforderungen und Risiken der Digitalisierung

Die Digitalisierung von Prozessmodellen bietet zwar erhebliche Vorteile, bringt jedoch auch Herausforderungen und Risiken mit sich, die Unternehmen mit Bedacht angehen müssen. Häufige Hindernisse sind:

• Komplexität der Integration: Die nahtlose Zusammenarbeit neuer digitaler Tools mit der bestehenden Infrastruktur kann erheblichen Zeitaufwand, Investitionen und Fachwissen erfordern – insbesondere, wenn Altsysteme beteiligt sind.
• Markterwartungen an digitalisierte Services: Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, ihr digitales Serviceangebot zu erweitern, beispielsweise online oder in Form mobiler Apps. Nur durch proaktive Planung lässt sich sicherstellen, dass korrekte Bedarfsprognosen erstellt und die passenden Strategien ausgewählt werden, um das Unternehmen optimal für die nächste digitale Welle aufzustellen.
• Überzogener Technologieeinsatz: Dies kann vorkommen, wenn Unternehmen ohne klare Strategie in Tools investieren. Häufig führt dies zu fragmentierten Prozessen oder Systemen, die nur mangelhaft ausgelastet werden.
• Datensicherheit und Datenschutz: Da digitale Systeme immer größere Mengen sensibler Informationen verarbeiten, werden Unternehmen anfälliger für Cyber-Bedrohungen und Compliance-Probleme – Risiken, die sie nicht ignorieren dürfen.
• Änderungsmanagement: Die Digitalisierung erfordert oft Veränderungen in der Unternehmenskultur, den Rollen und den Workflows: Dies kann zu Widerständen seitens der Mitarbeitenden oder der Führungskräfte führen. Ohne klare Kommunikation und Schulungen kann die Einführung ins Stocken geraten.

Um diese Risiken zu mindern, müssen Unternehmen die Digitalisierung mit einer definierten Roadmap und starker Governance angehen. Außerdem muss die Technologie sich klar an den Geschäftszielen orientieren.

Von der Digitalisierung von Daten zur Digitalisierung von Prozessmodellen: eine Roadmap

Der Übergang von der Digitalisierung von Daten zur Digitalisierung von Prozessmodellen ist nicht nur eine technische Aufrüstung, sondern eine strategische Transformation. Digitalisierte Daten schaffen die Grundlage, um ganze Prozessmodelle zu digitalisieren, was die Neugestaltung von Arbeitsabläufen, Entscheidungsprozessen und Wertschöpfung umfasst. Für moderne Unternehmen erfordert dieser Wandel eine klare Roadmap, die Technologie und Geschäftsziele miteinander verbindet.

1. Cloud ERP
   Der erste Schritt ist die Investition in ein Cloud ERP. Unabhängig davon, ob Sie zum ersten Mal ein ERP-System kaufen oder von einem On-Premise-System migrieren möchten: Ein Cloud ERP ermöglicht eine skalierbare Infrastruktur, einen zentralisierten Datenzugriff und eine Zusammenarbeit in Echtzeit zwischen verteilten Teams an mehreren Standorten. Cloud-ERP-Plattformen beseitigen die Einschränkungen von On-Premise-Systemen und bieten die Flexibilität, die für schnelle Innovation erforderlich ist.
2. Automatisierung
   Als Nächstes sollten Unternehmen die Automatisierung in Angriff nehmen – durch Implementierung von Software, Anwendungen und integrierten Systemen. Dies umfasst die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, die Optimierung von Workflows und die Vernetzung von Systemen, um Reibungsverluste zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Automatisierung macht Prozesse schneller und intelligenter und hilft dabei, das volle Potenzial digitalisierter Daten auszuschöpfen.
3. Mobile Unterstützung
   Mobile Lösungen sind für eine moderne, flexible Belegschaft unverzichtbar. Mitarbeitende sollten in der Lage sein, über Smartphones oder Tablets auf die benötigten Plattformen zuzugreifen, Aufgaben zu erledigen und Entscheidungen zu treffen – egal, ob sie im Büro, auf Reisen oder im Homeoffice sind. Der Remote-Zugriff gewährleistet Kontinuität und Reaktionsfähigkeit in einem schnelllebigen Geschäftsumfeld.
4. Zentralisierung auf globaler Ebene
   Um weltweit tätig zu sein, müssen Unternehmen die Zentralisierung durch synchronisierte Datenbanken, Plattformen, Berichtsportale und Live-Dashboards vorantreiben. Dies ermöglicht eine einheitliche Verwaltung und Kontrolle; Entscheidungsfindung und Umsetzung werden nicht länger durch Zeitzonen und physische Standorte behindert.
5. KI-Integration
   Schließlich sollten Unternehmen künstliche Intelligenz und moderne Technologien in allen Bereichen ihres Unternehmens einsetzen. Von vorausschauenden Analysen in der Finanzplanung über intelligente Automatisierungen in der Lieferkette bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen – KI verbessert Agilität, Einblicke und Innovation. Die Integration dieser Technologien in Workflows, Sicherheitsprotokolle und strategische Planungen gewährleistet, dass die Digitalisierung einen langfristigen Mehrwert schafft.

Erfolgsmessung: Digitalisierungskennzahlen und Reifegradmodelle

Der erfolgreiche Übergang von der Digitalisierung von Daten zur Digitalisierung von Prozessmodellen erfordert eine kontinuierliche Messung und Bewertung. Unternehmen können den Fortschritt anhand von Digitalisierungskennzahlen verfolgen, zum Beispiel:

• Grad der Prozessautomatisierung
• Ebenen der Systemintegration
• Datenzugriff
• Benutzerakzeptanz
• Beschleunigung von Entscheidungen

Diese Indikatoren helfen bei der Bewertung, wie effektiv digitale Tools die Betriebsabläufe verändern und Mehrwert schaffen.

Um eine umfassendere Sicht zu erhalten, nutzen viele Unternehmen digitale Reifegradmodelle. Diese Rahmenwerke bewerten die digitalen Fähigkeiten eines Unternehmens anhand verschiedener Dimensionen, darunter:

• Strategie
• etablieren
• Technologie
• Customer Experience

Der Reifegrad beginnt in der Regel bei der „Digitization“, also digitalen Datensätzen und isolierten Tools, und reicht bis zu einem fortgeschrittenen Stadium der Digitalisierung, die eine KI-gestützte Entscheidungsfindung und vollständig integrierte Plattformen umfasst. Durch das Benchmarking anhand dieser Modelle können Unternehmen Lücken identifizieren, Investitionen priorisieren und digitale Initiativen auf langfristige Ziele abstimmen.

Digitalisierung und der umfassendere digitale Transformationsprozess

Die Digitalisierung von Prozessmodellen ist eine entscheidende Phase im Rahmen der umfassenderen digitalen Transformation, bei der digitalisierte Daten zur Verbesserung und Automatisierung von Geschäftsprozessen genutzt werden. Die digitale Transformation umfasst eine ganzheitlichere Neuausrichtung der Art und Weise, wie ein Unternehmen in einer digitalen Welt agiert, im Wettbewerb besteht und Werte schafft.

Eine echte digitale Transformation erfordert ein Umdenken in Bezug auf Geschäftsmodelle, Kundeninteraktionsstrategien und Unternehmenskultur. Es geht nicht nur darum, neue Technologien einzuführen, sondern diese Technologien mit strategischen Zielen in Einklang zu bringen, Innovationen zu fördern und Resilienz aufzubauen.

Die Digitalisierung von Prozessmodellen dient als Brücke zwischen der grundlegenden Digitalisierung von Daten und der vollständigen Transformation. Sie ermöglicht es Unternehmen, von der bloßen Anschaffung digitaler Tools zu deren sinnvollem Einsatz überzugehen – und damit ihre Abläufe und Ergebnisse grundlegend zu verändern.

Durch das Verständnis, wo die Digitalisierung in diesem Prozess ihren Platz hat, können Unternehmen ihren aktuellen Reifegrad besser einschätzen, Lücken identifizieren und einen Fahrplan für nachhaltiges Wachstum, Agilität und Relevanz in einer zunehmend digitalen Wirtschaft aufstellen.

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