Führen Sie Ihre Unternehmensmodelle und Ihre Daten zusammen

EA Synapse - ein SmartHUB für datengetriebene Unternehmensentscheidungen

Der Mensch ist nicht perfekt. Kognitive Verzerrungen können Unternehmensentscheidungen negativ beeinflussen. Umfangreiche Informationen schaffen zwar Abhilfe, doch sind diese sind oft nicht vorhanden und wenn dann selten übersichtlich miteinander verknüpft. Um dem zu begegnen, sind keine schwergewichtigen Business-Intelligence-Lösungen notwendig. Durchsuchbare Modell-Visualisierungen, die automatisch mit aktuellen Daten hinterlegt sind, können die Entscheidungsfindung deutlich erleichtern.

Das Grundprinzip dahinter lautet vereinfacht: Unternehmens-Modelle zur Beschreibung von Zusammenhängen nutzen, diese miteinander in Beziehung bringen und Fakten sowie Daten an diesen Modellen mit Live-Daten ergänzen. Ihnen kommt die Idee bekannt vor? Ja - sie ähnelt dem Prinzip von Google Maps, das die Welt, das Land, die Stadt bis hin zum Haus kartiert. Diese kartierten „Bilder" besitzen Ortspositionen und können mit Informationen z. B. zu Verkehrsinformationen wie Fließgeschwindigkeit des Verkehrs, Temperaturen, Pollenflug etc. angereichert werden. Unternehmen können diesen Ansatz sinnvoll und schnell adaptiert verwenden. Die Welt wird dabei zum Geschäftsmodell, die Temperaturen zu KPIs, die Verkehrsinformationen zu Projektdurchlaufzeiten und die Zoomstufen zu anpassbaren Sichten - je nach Kontext des Betrachters, um weitere Details schrittweise einzublenden. Dies ist nicht nur eine Idee, sondern kann bereits heute effektiv und praktisch genutzt werden. Dieses Konzept für Unternehmensdaten wurde aus einem Projekt heraus umgesetzt mit dem Arbeitstitel "EA-Synapse" und ist heute produktiv im Einsatz.

Wie funktioniert es?

Modelle werden aus vorhandenen Modellierungstools und Zeichenwerkzeugen als PDF, PNG oder SVG exportiert. Hierbei werden Modell-Elemente nach dem Upload in Synapse automatisch in der Modellgrafik gefunden und mit vorhandenen Modell-Elementen (Datenendpunkten) verbunden. Diese können fortan automatisch aktualisiert und durch verschiedene Anbindungen gespeist werden, um so die aktuellste Faktengrundlage abzubilden. Die Modell-Elemente und deren Element-Attribute lassen sich grundsätzlich frei bestimmen: beispielsweise Projekte und Fortschrittsgrad, Experimente und Mikro-Learnings/Mikro-KPI-Veränderungen, IT-Applikationen inklusive Ansprechpartner & Kosten. Es können aber auch KPIs aus Quellsystemen ausgelesen werden, z. B. Zugriffszahlen, 90er-Percentil-Antwortzeiten der Systeme oder SLA-Verfügbarkeit aus Monitoring-Systemen. Wenn als Beispiel ein Modell-Element "KPI-Wert: Zugriffszahlen der letzten 30 Tage über den Online-Kanal" betrachtet wird, dann können an diesem nun Modell-Attribute gebunden werden, wie "Letzter Aktualisierungszeitpunkt", "Datenquell-System", "Aktueller Wert", "Soll-Wert", "Verhältnis zwischen Ist und Soll-Wert", "Veränderung zu einer gezogenen Baseline". Dieser KPI wird dann mit Start eines Projektes/Experiments und Anmerkungen zu bisherigen Learnings im Gesamtwirkmodell sichtbar und mit aktuellen Daten leichtgewichtig verfügbar.

Schritte Modell-Erstellung Schematische/Struktur-Daten erheben Modell und Daten verbinden Analyse-Sichten aufbauen
Ziel Bereitstellung von geeigneten Modellen z. B. zur Unternehmensbeschreibung oder Prozessbeschreibung. Die Modelle können im Werkzeug der Wahl durchgeführt werden. Strukturierte Aufnahme von Daten, die in den Modellen verwendet werden z. B. Organisationseinheiten, Prozess-Schritte, Business-Domänen, IT-Abbildungen beliebiger Form, Wirkknoten, KPIs etc. Verlinkung von Modell und Daten. Aufbau von geeigneten Analysemuster mit Attributierungen, Overlays, Heatmaps, Priorisierungs-Matrizen etc.
Arbeitsschritte
  • Klärung der Zielstellung für die Abbildung(en)
  • Sichtung und Prüfung vorhandener Modelle im Unternehmen in Powerpoint, Visio, Gliffy, Sparx Enterprise Architect, Mega etc.
  • Prüfung der Eignung der Ausgangs-Modelle (Vektorformate wie SVG sind bevorzugt)
  • Optionale Aufbereitung in geeigneten modernen Modellierungswerkzeugen wie draw.IO
  • Optionale Workshops zum Aufbau von Sichten und einem Verständnis von Zusammenhängen
  • Prüfung von strukturgebenden Modellelementen in den grafischen Modellen
  • Schrittweise Anlage der Modell-Elemente in EA-Synapse oder alternativ auch im EA-Werkzeug iteraplan
  • Prüfung und Anlage von sinnvollen beschreibenden Merkmalen für die Modelle
  • Einbettung von Links zu den Daten-Modellen in den grafischen Modellen
  • Am Beispiel draw.IO wird damit auch direkt nur ein Link in die Grafik aufgenommen, die später dann automatisch über Patterns aufgelöst werden kann
  • Prüfung und Konfiguration geeigneter Overlays
  • Prüfung und Konfiguration geeigneter Drilldown-Darstellungen pro Modellelement-Typ z. B. für eine Organisationseinheit
Ergebnis Visuelle Modelle Datenmodelle Verlinkte visuelle Modelle Konfiguration der Kartierung's-Maps

Smart Use

Smart Publishing

Chrome-Plugins für Draw.IO-Modelle, PDF-Support, PNG, SVG-Support für den Upload

Smart Search

Volltext-Suche mit Live-Anzeige der Ergebnisse, Deep-Links, Smart Dependencies

Smart Analysis

Auswertung der Modelle zusammen mit Fakten und Heatmap-Darstellungen

Smart Facts

Darstellung von vorhandenen Informationen in definierbaren Schemen z. B. differenziert für Organisationseinheiten, Prozesse etc.

Smart Votes

Social Feedback mit Like/Dislike, Bewertungsfunktionen für Werte oder Auswahl-Felder

Smart Integration

Eigene unabhängige Datenbank mit nahtloser iteraplan-Integration

Vollständige API für die Modellaktualisierungen oder Daten-Updates

Cloud ready oder on premise einsetzbar.

Einfach integrierbar in die bestehende Tool-Landschaft (Confluence, JIRA, EAM-Werkzeuge)

Cool Stuff

TV-Mode d.h. Live-Board-Anzeige

Die Karten können mit Live-Aktualisierungen auf geeigneten großen Bildschirmen dargestellt werden

Native Nutzung von IPA-Modellen zur kollaborativen Priorisierung

d.h. die Bewertung von Importance und Performance ergibt automatische eine Heatmap auf beliebigen Elementen

Responsive Design

Nutzung auf Smartphone, Tablet oder PC gleichwertig möglich

Graph-Datenbank für Beziehungen

Nutzung einer internen Graphen-Datenbank Neo4J, die Beziehungen attribuierbar und das System zukunftssicher hält

Token-Based-Authentification mit LDAP-Anbindung

Damit kann insb. eine performante und sichere Authentifizierung sichergestellt werden

Nutzer-Story

Einordnung

Mittelständisches Produktentwicklungshaus

Ausgangssituation

Das Unternehmen wurde über Jahre praktisch über Feature-Entwicklung per Zuruf gesteuert. Es fehlte jedoch aufgrund der Unternehmensgröße eine effektive Steuerungsfähigkeit, um richtige Priorisierungen aus der Gesamtsicht des Unternehmens zu treffen. D.h. auch die richtigen Schwerpunkte für Marketing, Vertrieb, Support, Kundenbetreuung, Entwicklung und Betrieb zu setzen.

Lösungsansatz

In einem Zielmodell für das Unternehmen sollten die Kernziele aus Unternehmenssicht und Kundensicht erarbeitet werden. Daraus sollte Wirkbeziehungen in diesem Modell herausgearbeitet werden, die durch KPIs leichtgewichtig und automatisiert den aktuellen Stand und die Ausrichtung erlaubt. Zudem sollte eine Methodik zur ebenfalls smarten Priorisierung von Handlungsfeldern eingeführt werden. Die KPIs geben damit immer nur die Unternehmens-Fieber-Temperatur wieder, die daraus abzuleitenden Maßnahmen sind davon unabhängig.

Umsetzung

  • Ausarbeitung der Ziele und Treiber in einem Workshop zusammen mit dem Kunden
  • Ausarbeitung eines Service-Business-Model-Canvas zusammen mit dem Kunden
  • Ausarbeitung der Datenlandkarte d.h. vorhandenen Datenquellen zur Vermessung des Unternehmens
  • Definition der KPIs
  • Anlage der schematischen Daten in iteraplan 6
  • Aufbereitung der Modelle in visuellen Modellen in draw.IO inkl. Verlinkung
  • Definition und Aufbereitung der Kartierungskarten
  • Einführung und Nutzung

Das dargestellte Setup ist eine mögliche Variante. Gerne kommen Sie auf uns zu, um diese Lösungsvariante gemeinsam weiterzuentwickeln und individuell auf Ihren Bedarf hin anzupassen.

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Lösungen und Ideen suchen, um datengetriebene Unternehmensentscheidungen in Ihrem Unternehmen voranzubringen. 

Wir unterstützen in der Modellerarbeitung, in der Datenintegration und im Rollout derartiger Lösungen und deren Integration in die vorhandenen Prozesse und IT-Landschaften!