FAQ

Jedes Projekt beginnt mit einem gemeinsamen Erstgespräch, in dem Ziele, Anforderungen und Rahmenbedingungen besprochen werden. Darauf aufbauend definieren wir die nächsten Schritte und entwickeln eine passende Vorgehensweise für Ihr Projekt.

Unsere Beratungsleistungen decken verschiedene Bereiche der digitalen Transformation ab, darunter Requirements Engineering, Softwarearchitektur, Usability sowie strategische Digitalisierungsvorhaben.

Wir arbeiten vor allem mit kleinen und mittelständischen Unternehmen zusammen. Unsere Methoden lassen sich jedoch flexibel an unterschiedliche Organisationsgrößen und Projektanforderungen anpassen.

Prozessmanagement ist die systematische Gestaltung, Steuerung und Verbesserung wiederkehrender Geschäftsprozesse. Ziel ist es, Abläufe effizienter, transparenter und besser steuerbar zu machen.

Im Mittelstand sind Prozesse oft historisch gewachsen und stark personenabhängig. Prozessmanagement schafft klare Abläufe, reduziert Rückfragen und macht Wachstum besser steuerbar.

Starten Sie mit klaren Zielen, einer Prozesslandkarte und wenigen priorisierten Kernprozessen. Danach folgen Ist-Analyse, Soll-Prozess, Umsetzung und regelmäßige Erfolgskontrolle.

Wichtig sind Prozessverantwortliche, ausführende Rollen, Prüf- oder Freigaberollen und klare Verantwortliche für Schnittstellen. So wird sichtbar, wer entscheidet, liefert und prüft.

Prozessmanagement ist der übergeordnete Rahmen zur Steuerung und Weiterentwicklung von Prozessen. Prozessoptimierung ist die gezielte Verbesserung einzelner Abläufe.

Nicht zwingend. Viele Verbesserungen entstehen zuerst durch klare Rollen, Standards und Übergaben. Software wird erst sinnvoll, wenn der Soll-Prozess fachlich sauber definiert ist.

Sinnvolle Kennzahlen sind Durchlaufzeit, Wartezeit, Fehlerquote, Rückfragequote, Nacharbeitsaufwand und Termintreue. Entscheidend ist, dass jede Kennzahl eine klare Datenquelle und Verantwortung hat.

Geschäftsprozessoptimierung bedeutet, bestehende Abläufe gezielt zu verbessern. Ziel sind kürzere Durchlaufzeiten, weniger Nacharbeit, klare Verantwortlichkeiten und bessere Prozessqualität.

Zuerst werden Start und Ende des Prozesses definiert. Danach folgt die Ist-Analyse an realen Fällen, die Priorisierung der Schwachstellen, die Definition eines Soll-Prozesses, die Umsetzung konkreter Maßnahmen und die Messung über KPI.

Am besten eignen sich Prozesse mit hoher Fallzahl, vielen Schnittstellen, wiederkehrenden Rückfragen oder langer Durchlaufzeit. Typische Beispiele sind Angebotslegung, Auftragsabwicklung, Einkauf, Rechnungsprüfung und Service-Tickets.

Schnelle Wirkung bringen klare Pflichtinformationen, standardisierte Vorlagen, eindeutige Freigabeschwellen, zentrale Datenquellen und saubere Übergabe-Checklisten.

Medienbrüche erkennt man an Copy-Paste zwischen Systemen, Excel-Schattenlisten, E-Mail-Freigaben, manueller Doppelerfassung oder fehlender Statusübersicht. Ein klares Zeichen ist, wenn der Prozessstatus nur durch Nachfragen bekannt ist.

Sinnvolle KPI sind Durchlaufzeit, Liegezeit, First-Time-Right, Nacharbeit, offene Vorgänge je Status und Termintreue. Wichtig ist, dass jede Kennzahl eine klare Datenquelle und Verantwortung hat.

In den meisten Fällen sollte zuerst der Prozess stabilisiert werden. Digitalisierung ist dann sinnvoll, wenn Standardfall, Daten, Rollen und Übergaben klar sind. Sonst wird ein unklarer Prozess nur digital abgebildet.

Es bedeutet, Abläufe so zu gestalten, dass Daten strukturiert erfasst, Aufgaben automatisch verteilt und Entscheidungen nachvollziehbar protokolliert werden. Statt beispielsweise E-Mail, Papier und Excel entsteht ein durchgängiger Workflow mit klaren Status. Dadurch werden Bearbeitung, Reporting und Compliance planbarer.

Geeignet sind wiederkehrende Abläufe mit klaren Regeln, etwa Freigaben, interne Anträge, Dokumentenlenkung oder Eingangsrechnungen. Diese Prozesse liefern schnell messbaren Nutzen durch weniger Rückfragen und bessere Transparenz. Zudem benötigen Sie oft weniger komplexe Integrationen als Kernprozesse.

Sie sollten zuerst den Standardfall definieren und Pflichtdaten sowie Rollen festlegen. Danach setzen Sie einen MVP (also eine erste nutzbare Version mit klarem Kernumfang) um, der reale Fälle abdeckt, und ergänzen Ausnahmen schrittweise. Wichtig sind klare Übergabekriterien und ein Audit-Trail, damit Entscheidungen später nachvollziehbar bleiben.

Definieren Sie pro Datentyp eine führende Quelle und ein gemeinsames Datenmodell über Abteilungen hinweg. Pflichtfelder und Statusmodelle müssen einheitlich sein, damit Übergaben ohne Nacharbeit funktionieren. Technisch sichern Schnittstellen mit Validierung, Logging und Fehlerbehandlung die Durchgängigkeit.

Sie benötigen klare Datenverantwortlichkeiten, eindeutige Identifikatoren und definierte Qualitätsregeln. Auf Systemseite müssen APIs oder stabile Schnittstellen verfügbar sein, inklusive Authentifizierung und Monitoring. Zusätzlich sollten Sie Standardfälle und Ausnahmen so beschreiben, dass ein System die Regeln zuverlässig ausführen kann.

Softwarearchitektur umfasst die grundlegende Struktur eines Systems, inklusive Komponenten, Abhängigkeiten, Schnittstellen, Datenownership sowie zentrale Technologie- und Betriebsentscheidungen. Dazu zählen auch Prinzipien für Security, Observability, Deployment und Resilienz. Nicht gemeint sind reine Implementierungsdetails einzelner Klassen oder Funktionen.

Architektur definiert langlebige Leitplanken wie Strukturprinzipien, Abhängigkeitsregeln und priorisierte Qualitätsziele. Systemdesign konkretisiert diese Leitplanken für einzelne Anforderungen, etwa mit Datenmodellen, Sequenzen und API-Details. In der Praxis sind beide eng gekoppelt, unterscheiden sich aber im Zeithorizont.

Häufig genutzt werden Layered Architecture sowie domänenzentrierte Ansätze wie Hexagonal oder Clean Architecture mit Ports und Adaptern. Sie unterstützen Entkopplung und Testbarkeit, wenn Grenzen konsequent eingehalten werden. Die passende Wahl hängt von Qualitätszielen, Teamstruktur und Betriebsanforderungen ab.

Ein Monolith ist oft effizient, wenn Modularisierung sauber umgesetzt ist und Betriebskomplexität niedrig bleiben soll. Microservices passen, wenn unabhängige Deployments und Teamautonomie entlang stabiler fachlicher Grenzen erforderlich sind. Häufig ist ein modularer Monolith ein sinnvoller Zwischenschritt mit geringerem Risiko.

Sie lohnt sich bei klaren Team- und Domänenschnitten, hoher Release-Frequenz und reifer Betriebsfähigkeit mit CI/CD, Monitoring und Incident-Prozessen. Ohne diese Voraussetzungen steigt die Gefahr eines verteilten Monolithen. Besonders kritisch sind Datenkopplungen, die verteilte Konsistenzprobleme verursachen können.

Bewährt ist eine Kombination aus C4-Diagrammen für verständliche Sichten und ADRs für Entscheidungen inklusive Alternativen und Konsequenzen. Dokumentation sollte versioniert, kurz und im Alltag nutzbar sein. Wichtig ist, dass Qualitätsziele, Constraints und Trade-offs explizit festgehalten werden.

ISO/IEC 25010 liefert Qualitätsmerkmale, die in messbare Ziele übersetzt werden müssen, etwa Latenz, Verfügbarkeit, Wiederherstellungszeit oder Änderungsdurchlaufzeit. Bewertung erfolgt über Szenarien, Tests, Threat Modeling und Review-Checklisten. So werden Trade-offs transparent und Risiken früh sichtbar.