Zuletzt aktualisiert am 16. September 2026
Prozessdigitalisierung bedeutet, manuelle oder isolierte Geschäftsprozesse digital abzubilden, miteinander zu verbinden und – wo sinnvoll – zu automatisieren. Besonders großes Potenzial bieten Abläufe mit vielen manuellen Eingriffen, Medienbrüchen, Freigaben oder wiederkehrenden Aufgaben.
Unternehmen können dadurch Bearbeitungszeiten verkürzen, Fehler reduzieren und Prozessdaten besser nutzen. Entscheidend ist jedoch nicht, möglichst viele Prozesse zu digitalisieren, sondern diejenigen auszuwählen, bei denen ein messbarer geschäftlicher Nutzen entsteht.
Für CIOs und IT-Verantwortliche stellt sich deshalb vor allem die Frage, welche Prozesse zuerst digitalisiert werden sollten, wie sich bestehende Systeme integrieren lassen und welche technische Architektur dafür geeignet ist.
In diesem Artikel erfahren Sie, welche Geschäftsprozesse sich besonders für die Digitalisierung eignen, wie Sie strukturiert vorgehen und wann Cloud-Plattformen wie AWS Automatisierung, Integration und Skalierung sinnvoll unterstützen können.
Matthias Meyer
Founder & Practice Director AWS
Inhalt
- Was ist Prozessdigitalisierung?
- Welche Geschäftsprozesse eignen sich für die Digitalisierung?
- Welche Vorteile bietet die Prozessdigitalisierung?
- Wie digitalisiert man Geschäftsprozesse? 6 Schritte
- Wann ist AWS für Prozessdigitalisierung sinnvoll?
- Welche AWS-Services unterstützen digitale Geschäftsprozesse?
- Praxisbeispiele: Geschäftsprozesse mit AWS digitalisieren
- Typische Herausforderungen und Grenzen der Prozessdigitalisierung
- Wo Prozessdigitalisierung an Grenzen stößt
- Checkliste: Ist Ihr Unternehmen bereit für die Prozessdigitalisierung?
- Fazit: Prozessdigitalisierung mit messbarem Nutzen
- FAQ – Häufige Fragen zur Prozessdigitalisierung
Was ist Prozessdigitalisierung?
Prozessdigitalisierung bezeichnet die digitale Abbildung, Optimierung und – wo sinnvoll – Automatisierung von Geschäftsprozessen. Dabei werden manuelle, papierbasierte oder voneinander isolierte Arbeitsschritte durch digitale Abläufe ersetzt oder miteinander verbunden.
Ziel ist nicht, einen bestehenden Prozess einfach nur digital nachzubauen. Unternehmen prüfen vielmehr, welche Prozessschritte notwendig sind, wo Medienbrüche entstehen und welche Aufgaben automatisiert werden können.
Ein digitalisierter Geschäftsprozess kann beispielsweise Daten automatisch erfassen, Informationen zwischen Systemen austauschen, Freigaben auslösen und den aktuellen Bearbeitungsstatus dokumentieren.
Einfaches Beispiel
Bei einer klassischen Beschaffungsfreigabe wird ein Antrag per E-Mail verschickt, manuell geprüft und anschließend an weitere Personen weitergeleitet.
Bei einem digitalisierten Prozess kann dagegen:
- der Antrag zentral erfasst werden,
- die zuständige Person automatisch ermittelt werden,
- die Freigabe digital erfolgen,
- der nächste Prozessschritt automatisch ausgelöst werden und
- der gesamte Vorgang nachvollziehbar dokumentiert werden.
Dadurch sinkt der manuelle Abstimmungsaufwand und der Prozess wird schneller, transparenter und besser messbar.
Prozessdigitalisierung vs. Digitalisierung
Digitalisierung ist der übergeordnete Begriff für die Nutzung digitaler Technologien und die Umwandlung analoger Informationen oder Arbeitsweisen.
Prozessdigitalisierung konzentriert sich dagegen gezielt auf vollständige Geschäftsabläufe.
Ein einfaches Beispiel:
- Digitalisierung: Ein Papierformular wird durch ein digitales Formular ersetzt.
- Prozessdigitalisierung: Die eingegebenen Daten werden automatisch geprüft, an das richtige System übertragen, eine Freigabe ausgelöst und anschließend für Reporting und weitere Prozessschritte genutzt.
Der entscheidende Unterschied liegt im durchgängigen Prozess statt im digitalen Dokument.
Für eine umfassende Einführung in die digitale Transformation und wie Sie Ihre Digitalisierungsstrategie entwickeln können, lesen Sie unseren Artikel Digitalisierungsstrategie: Definition, Entwicklung & Beispiele.
Welche Geschäftsprozesse eignen sich für die Digitalisierung?
Nicht jeder Geschäftsprozess bietet das gleiche Potenzial für eine Digitalisierung. Besonders sinnvoll ist sie dort, wo viele manuelle Arbeitsschritte, wiederkehrende Aufgaben, Medienbrüche oder mehrere beteiligte Systeme zusammenkommen.
Je klarer ein Prozess definiert ist und je häufiger er ausgeführt wird, desto leichter lassen sich Verbesserungen messen und einzelne Schritte automatisieren.
Besonders geeignet sind Prozesse mit:
- hohem manuellem Aufwand
- wiederkehrenden und standardisierten Arbeitsschritten
- häufigen Freigaben oder Übergaben
- vielen beteiligten Personen oder Systemen
- manueller Datenübertragung zwischen Anwendungen
- hohem Dokumentations- oder Nachweisaufwand
- langen Bearbeitungs- oder Wartezeiten
- wiederkehrenden Fehlern durch manuelle Eingaben
Typische Beispiele finden sich in nahezu allen Unternehmensbereichen.
| Geschäftsbereich | Beispiele für digitalisierbare Prozesse |
|---|---|
| Einkauf | Bestellungen, Genehmigungen, Rechnungsprüfung |
| Personal | Onboarding, Zugriffsanforderungen, Freigaben |
| Kundenservice | Ticketbearbeitung, Weiterleitung von Anfragen, Self-Service |
| Finance | Rechnungsverarbeitung, Reporting, Freigabeworkflows |
| IT | Benutzerbereitstellung, Berechtigungen, Incident-Prozesse |
| Operations | Auftragsabwicklung, Statusmeldungen, Dokumentation |
Welche Prozesse sollten Unternehmen zuerst digitalisieren?
Für den Einstieg eignen sich vor allem Prozesse, bei denen hoher Aufwand und ein klar messbarer Nutzen zusammenkommen.
Eine einfache Priorisierung kann anhand von vier Fragen erfolgen:
- Wie häufig wird der Prozess ausgeführt?
- Wie viel manueller Aufwand entsteht dabei?
- Wie hoch sind Fehler-, Warte- oder Abstimmungsaufwand?
- Lässt sich die Verbesserung anhand konkreter Kennzahlen messen?
Ein Prozess, der täglich hunderte Male ausgeführt wird und mehrere manuelle Übergaben enthält, bietet in der Regel mehr Potenzial als ein selten genutzter, stark individueller Ablauf.
Nicht jeden bestehenden Prozess einfach digital übernehmen
Bevor ein Prozess digitalisiert oder automatisiert wird, sollte geprüft werden, ob der bestehende Ablauf überhaupt sinnvoll gestaltet ist.
Enthält ein Prozess unnötige Freigaben, doppelte Dateneingaben oder unklare Verantwortlichkeiten, werden diese Probleme durch Digitalisierung nicht automatisch gelöst.
Deshalb gilt: Erst den Prozess vereinfachen und standardisieren, dann digitalisieren und automatisieren.
Welche Vorteile bietet die Prozessdigitalisierung?
Prozessdigitalisierung kann Unternehmen dabei helfen, Bearbeitungszeiten zu verkürzen, Fehler zu reduzieren und Abläufe transparenter zu steuern. Der größte Nutzen entsteht dort, wo bisher viele manuelle Schritte, Medienbrüche oder Abstimmungen notwendig sind.
Weniger manueller Aufwand
Wiederkehrende Aufgaben wie Dateneingaben, Weiterleitungen, Statusabfragen oder Freigaben lassen sich teilweise automatisieren.
Dadurch können Unternehmen:
- Bearbeitungszeiten reduzieren
- Mitarbeitende von Routineaufgaben entlasten
- Übergaben zwischen Teams beschleunigen
- Kapazitäten gezielter für wertschöpfende Aufgaben einsetzen
Besonders deutlich wird der Effekt bei Prozessen mit hohem Volumen und vielen wiederkehrenden Arbeitsschritten.
Weniger Fehler und Medienbrüche
Manuelle Datenübertragungen zwischen E-Mails, Tabellen und Fachanwendungen erhöhen das Fehlerrisiko.
Digitale Prozesse können Daten direkt zwischen Systemen übertragen und Arbeitsschritte standardisieren. Dadurch sinkt das Risiko für:
- doppelte Datenerfassung
- Übertragungsfehler
- widersprüchliche Informationen
- vergessene Bearbeitungsschritte
Je stärker Daten automatisch übernommen und validiert werden, desto geringer wird der manuelle Korrekturaufwand.
Mehr Transparenz über Prozesse
In manuellen Abläufen ist häufig nur schwer erkennbar, wo sich ein Vorgang befindet oder wer gerade verantwortlich ist.
Digitalisierte Prozesse können Statusinformationen, Verantwortlichkeiten und Bearbeitungsschritte zentral abbilden.
Das unterstützt unter anderem:
- Prozesssteuerung
- Eskalationsmanagement
- Dokumentation
- interne und externe Audits
- Compliance-Anforderungen
Schnellere und fundiertere Entscheidungen
Digitale Prozesse erzeugen strukturierte Daten über Durchlaufzeiten, Bearbeitungsvolumen, Fehler oder Engpässe.
Diese Informationen können genutzt werden, um Prozesse gezielt zu verbessern und Entscheidungen auf einer aktuellen Datenbasis zu treffen.
Typische Kennzahlen sind beispielsweise:
- durchschnittliche Durchlaufzeit
- Bearbeitungszeit pro Vorgang
- Fehlerquote
- Anzahl manueller Eingriffe
- Wartezeiten zwischen Prozessschritten
Bessere Skalierbarkeit
Manuelle Prozesse stoßen häufig an Grenzen, sobald Volumen oder Komplexität steigen.
Digitale Abläufe lassen sich meist leichter anpassen, wenn:
- neue Standorte hinzukommen
- das Transaktionsvolumen steigt
- weitere Systeme integriert werden
- neue regulatorische Anforderungen entstehen
- Prozesse international ausgerollt werden
Damit wird Prozessdigitalisierung nicht nur zu einem Effizienzthema, sondern auch zu einem Faktor für Anpassungsfähigkeit und Wachstum.
Besseres Kundenerlebnis
Auch externe Prozesse profitieren von einer Digitalisierung.
Kundenanfragen, Bestellungen oder Servicevorgänge können schneller bearbeitet und besser nachvollzogen werden.
Mögliche Effekte sind:
- kürzere Reaktionszeiten
- weniger Rückfragen
- konsistentere Bearbeitung
- mehr Transparenz über den Bearbeitungsstatus
Der Nutzen sollte messbar sein
Prozessdigitalisierung ist kein Selbstzweck.
Ob ein Projekt erfolgreich ist, sollte sich an konkreten Kennzahlen zeigen.
Ein einfaches Beispiel:
| Ausgangssituation | Mögliche Zielgröße |
|---|---|
| lange Durchlaufzeiten | Bearbeitungszeit reduzieren |
| viele manuelle Eingaben | Anteil automatisierter Schritte erhöhen |
| häufige Fehler | Fehlerquote senken |
| unklare Zuständigkeiten | Prozessstatus transparent machen |
| hoher Abstimmungsaufwand | Anzahl manueller Übergaben reduzieren |
Der größte Mehrwert entsteht daher nicht durch die Digitalisierung möglichst vieler Prozesse, sondern durch die gezielte Verbesserung besonders aufwendiger oder geschäftskritischer Abläufe.
Wie digitalisiert man Geschäftsprozesse? 6 Schritte
Eine erfolgreiche Prozessdigitalisierung beginnt nicht mit der Auswahl eines Tools. Zuerst müssen Unternehmen verstehen, welcher Prozess verbessert werden soll, welches Ziel verfolgt wird und welche technischen und organisatorischen Voraussetzungen dafür notwendig sind.
Ein strukturiertes Vorgehen reduziert das Risiko, bestehende Ineffizienzen lediglich digital abzubilden.
1. Prozesse analysieren und priorisieren
Im ersten Schritt werden bestehende Abläufe erfasst und bewertet.
Besonders relevant sind Prozesse mit:
- hohem manuellem Aufwand
- langen Durchlaufzeiten
- häufigen Fehlern
- vielen Übergaben oder Freigaben
- mehreren beteiligten Systemen
- hohem Dokumentationsaufwand
Für die Priorisierung hilft eine einfache Frage:
Wo entsteht heute der größte Aufwand – und wo lässt sich eine Verbesserung konkret messen?
Nicht jeder Prozess sollte gleichzeitig digitalisiert werden. Für den Einstieg eignen sich häufig klar definierte Abläufe mit hohem Wiederholungsgrad.
2. Ziele und Kennzahlen definieren
Bevor technische Lösungen ausgewählt werden, sollte feststehen, was sich durch die Digitalisierung verbessern soll.
Typische Ziele sind:
| Ziel | Beispiel für eine Kennzahl |
|---|---|
| Durchlaufzeit reduzieren | Bearbeitungszeit pro Vorgang |
| Fehlerquote senken | Anzahl fehlerhafter Vorgänge |
| manuellen Aufwand reduzieren | Anzahl manueller Prozessschritte |
| Transparenz erhöhen | Anteil digital nachvollziehbarer Vorgänge |
| Kosten reduzieren | Aufwand oder Kosten pro Vorgang |
Ohne klar definierte Kennzahlen lässt sich später nur schwer bewerten, ob die Prozessdigitalisierung tatsächlich einen Nutzen erzeugt.
3. Prozesse vereinfachen und standardisieren
Ein ineffizienter Prozess wird durch Digitalisierung nicht automatisch besser.
Deshalb sollten Unternehmen bestehende Abläufe zunächst hinterfragen:
- Welche Prozessschritte sind wirklich notwendig?
- Welche Freigaben können entfallen?
- Wo entstehen Doppelarbeiten?
- Welche Varianten lassen sich vereinheitlichen?
- Wo sind Verantwortlichkeiten unklar?
Erst wenn der Prozess möglichst klar und standardisiert ist, lohnt sich die technische Umsetzung.
4. Technische Anforderungen ableiten
Nach der fachlichen Analyse wird festgelegt, welche technischen Funktionen benötigt werden.
Je nach Prozess können dazu gehören:
- Workflow-Automatisierung
- Schnittstellen zwischen Anwendungen
- Datenverarbeitung
- Dokumentenmanagement
- Reporting und Monitoring
- Rollen- und Berechtigungskonzepte
- Skalierbarkeit
- Sicherheits- und Compliance-Funktionen
Die Technologie sollte dabei aus den Anforderungen des Prozesses abgeleitet werden – nicht umgekehrt.
5. Mitarbeitende und Fachbereiche früh einbinden
Prozessdigitalisierung verändert nicht nur Systeme, sondern auch Arbeitsweisen.
Deshalb sollten betroffene Teams bereits in der Analyse- und Planungsphase einbezogen werden.
Wichtige Erfolgsfaktoren sind:
- klare Verantwortlichkeiten
- transparente Kommunikation
- realistische Schulungsangebote
- frühzeitiges Feedback aus den Fachbereichen
- klar definierte Ansprechpartner für die Umsetzung
Je besser Fachbereich und IT zusammenarbeiten, desto größer ist die Chance, dass der neue Prozess im Alltag tatsächlich genutzt wird.
6. Ergebnisse messen und kontinuierlich verbessern
Nach der Einführung sollte überprüft werden, ob die definierten Ziele erreicht werden.
Dazu gehören beispielsweise Fragen wie:
- Hat sich die Durchlaufzeit reduziert?
- Sind weniger manuelle Eingriffe notwendig?
- Ist die Fehlerquote gesunken?
- Sind Engpässe besser sichtbar?
- Lassen sich weitere Prozessschritte automatisieren?
Digitale Prozesse erzeugen Daten, die für die kontinuierliche Verbesserung genutzt werden können.
Prozessdigitalisierung ist deshalb kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Optimierungsprozess.
Sie möchten herausfinden, welche Prozesse in Ihrem Unternehmen das größte Digitalisierungspotenzial bieten?
Gemeinsam analysieren wir Prozesse, Systemlandschaft und Anforderungen und prüfen, welche Architektur für die Umsetzung sinnvoll ist.
Wann ist AWS für Prozessdigitalisierung sinnvoll?
AWS kann Prozessdigitalisierung besonders dann unterstützen, wenn Geschäftsprozesse mehrere Systeme verbinden, ereignisgesteuert ablaufen, größere Datenmengen verarbeiten oder flexibel skalieren müssen.
Die Cloud-Plattform ist dabei nicht das Ziel der Prozessdigitalisierung, sondern stellt technische Bausteine bereit, mit denen digitale Abläufe integriert, automatisiert und betrieben werden können.
Wenn mehrere Systeme miteinander verbunden werden müssen
Geschäftsprozesse laufen selten innerhalb einer einzigen Anwendung ab.
Ein Auftragsprozess kann beispielsweise Daten aus:
- CRM
- ERP
- Fachanwendungen
- Datenbanken
- Dokumentensystemen
- externen SaaS-Lösungen
benötigen.
AWS kann in solchen Szenarien als Integrationsplattform eingesetzt werden, um Daten und Ereignisse zwischen bestehenden Systemen auszutauschen.
Dadurch müssen vorhandene Anwendungen nicht zwangsläufig vollständig ersetzt werden. Stattdessen können einzelne Prozessschritte schrittweise miteinander verbunden und automatisiert werden.
Wenn Prozesse auf Ereignisse reagieren sollen
Viele digitale Geschäftsprozesse folgen einem einfachen Prinzip:
Ein Ereignis tritt ein → ein weiterer Prozessschritt wird ausgelöst.
Beispiele sind:
- Eine Bestellung geht ein → die Auftragsverarbeitung startet.
- Ein Dokument wird hochgeladen → Prüfung und Verarbeitung beginnen.
- Eine Freigabe erfolgt → der nächste Bearbeitungsschritt wird ausgelöst.
- Ein System meldet einen Fehler → ein Incident-Prozess startet.
Für solche ereignisgesteuerten Abläufe stellt AWS Services bereit, mit denen Ereignisse erkannt, weitergeleitet und mit nachgelagerten Workflows verbunden werden können.
Das ermöglicht Prozesse, die nicht ständig manuell oder nach festen Zeitplänen angestoßen werden müssen.
Wenn komplexe Workflows automatisiert werden sollen
Einige Prozesse bestehen nicht aus einem einzelnen automatisierten Schritt, sondern aus mehreren voneinander abhängigen Aktionen.
Ein digitaler Prozess kann beispielsweise:
- Daten entgegennehmen,
- diese validieren,
- eine Entscheidung treffen,
- weitere Systeme aufrufen,
- auf eine Freigabe warten und
- anschließend Folgeprozesse auslösen.
AWS bietet Möglichkeiten, solche mehrstufigen Abläufe technisch zu orchestrieren und ihren Status nachvollziehbar zu machen.
Das ist besonders relevant, wenn Geschäftsprozesse über mehrere Anwendungen oder Services hinweg koordiniert werden müssen.
Wenn Anforderungen oder Prozessvolumen schwanken
Nicht jeder Geschäftsprozess erzeugt eine gleichbleibende Last.
Typische Schwankungen entstehen beispielsweise durch:
- saisonale Geschäftsmodelle
- Monats- oder Jahresabschlüsse
- Marketingaktionen
- Unternehmenswachstum
- neue Standorte oder Geschäftsbereiche
- stark wechselnde Transaktionszahlen
Cloudbasierte Architekturen können Ressourcen abhängig vom tatsächlichen Bedarf bereitstellen. Dadurch müssen Unternehmen Infrastruktur nicht ausschließlich auf mögliche Spitzenlasten auslegen.
Ob dies wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt jedoch immer vom konkreten Workload und dessen Nutzungsprofil ab.
Wenn Prozessdaten zentral ausgewertet werden sollen
Digitalisierte Prozesse erzeugen Daten über Bearbeitungszeiten, Prozessschritte, Fehler oder Auslastungen.
AWS kann dafür genutzt werden, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, zu speichern und auszuwerten.
Dadurch lassen sich beispielsweise:
- Durchlaufzeiten analysieren
- Engpässe identifizieren
- Fehlerquoten überwachen
- Prozesskennzahlen visualisieren
- Optimierungspotenziale erkennen
Der Nutzen entsteht dabei nicht allein durch die zentrale Speicherung von Daten, sondern dadurch, dass diese Informationen für die Steuerung und Verbesserung von Prozessen verfügbar werden.
Wenn Sicherheit und Governance von Beginn an berücksichtigt werden müssen
Mit zunehmender Prozessdigitalisierung wächst auch die Bedeutung von Zugriffssteuerung, Protokollierung, Sicherheit und Governance.
Bei der Architektur digitaler Prozesse sollten deshalb unter anderem folgende Fragen geklärt werden:
- Wer darf auf welche Daten zugreifen?
- Wie werden Berechtigungen verwaltet?
- Welche Aktivitäten müssen protokolliert werden?
- Welche Anforderungen gelten für Verfügbarkeit und Wiederherstellung?
- Welche regulatorischen Vorgaben müssen eingehalten werden?
Solche Anforderungen sollten bereits bei der Architektur berücksichtigt und nicht erst nachträglich ergänzt werden.
Wann AWS nicht automatisch die beste Lösung ist
Nicht jeder digitalisierte Prozess benötigt eine individuell aufgebaute Cloud-Architektur.
Für einen einfachen Freigabeprozess oder einen klar abgegrenzten Standard-Workflow kann eine bestehende SaaS- oder Fachanwendung die wirtschaftlichere und einfachere Lösung sein.
AWS wird insbesondere dann interessant, wenn Anforderungen über einzelne Standardlösungen hinausgehen, beispielsweise wenn:
- mehrere Systeme integriert werden müssen
- individuelle Prozesslogik erforderlich ist
- große oder stark schwankende Datenmengen verarbeitet werden
- ereignisgesteuerte Architekturen benötigt werden
- bestehende Anwendungen schrittweise modernisiert werden sollen
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht:
„Wie können wir diesen Prozess mit AWS umsetzen?“
Sondern:
„Welche Anforderungen hat der Prozess – und welche Architektur erfüllt diese Anforderungen am sinnvollsten?“
Welche AWS-Services unterstützen digitale Geschäftsprozesse?
Welche AWS-Services für die Prozessdigitalisierung sinnvoll sind, hängt vom jeweiligen Geschäftsprozess ab. Entscheidend ist nicht, möglichst viele Services einzusetzen, sondern die technische Architektur aus den Anforderungen des Prozesses abzuleiten.
Typische Anforderungen sind die Automatisierung von Arbeitsschritten, die Integration bestehender Systeme, ereignisgesteuerte Abläufe sowie die Speicherung und Auswertung von Prozessdaten.
Mehrstufige Prozesse orchestrieren
Wenn ein Geschäftsprozess aus mehreren voneinander abhängigen Schritten besteht, müssen diese zuverlässig koordiniert werden.
AWS Step Functions eignet sich für die Orchestrierung solcher Workflows. Einzelne Prozessschritte können in einer definierten Reihenfolge ausgeführt, Entscheidungen abgebildet sowie Fehler- und Wiederholungslogiken berücksichtigt werden.
Ein typischer Prozess könnte beispielsweise so aussehen:
- Ein Antrag geht ein.
- Daten werden automatisch geprüft.
- Abhängig vom Ergebnis wird eine Freigabe angefordert.
- Nach der Freigabe wird ein weiteres System aktualisiert.
- Der Abschluss des Vorgangs wird dokumentiert.
Dadurch lässt sich die Prozesslogik zentral abbilden, anstatt sie über mehrere Anwendungen oder individuelle Skripte zu verteilen.
Ereignisgesteuerte Prozesse umsetzen
Viele digitale Prozesse sollen automatisch auf Veränderungen reagieren.
Amazon EventBridge kann Ereignisse aus Anwendungen und AWS-Services entgegennehmen und an passende Zielsysteme weiterleiten.
Ein Ereignis kann beispielsweise sein:
- eine Bestellung wird erstellt
- ein Dokument wird hochgeladen
- ein Datensatz verändert sich
- eine Anwendung meldet einen bestimmten Status
Daraufhin können weitere Prozessschritte automatisch ausgelöst werden.
Ereignisgesteuerte Architekturen sind besonders interessant, wenn Systeme möglichst lose gekoppelt bleiben sollen und Prozesse nicht auf ständige manuelle Abfragen angewiesen sein sollen.
Einzelne Prozessschritte automatisieren
AWS Lambda ermöglicht die Ausführung von Code als Reaktion auf Ereignisse, ohne dass dafür dauerhaft eigene Server betrieben werden müssen.
Lambda-Funktionen können beispielsweise:
- Daten validieren
- Dateien verarbeiten
- Informationen transformieren
- Benachrichtigungen auslösen
- Schnittstellen ansprechen
- Prozessdaten an weitere Systeme übergeben
Ein typisches Beispiel ist die automatische Verarbeitung einer Datei, sobald sie in Amazon S3 abgelegt wird.
Für komplexere Abläufe wird Lambda häufig mit Step Functions oder EventBridge kombiniert.
Anwendungen über APIs verbinden
Viele Geschäftsprozesse erstrecken sich über mehrere Anwendungen.
Amazon API Gateway kann verwendet werden, um HTTP- und REST-Schnittstellen bereitzustellen und Anwendungen kontrolliert miteinander zu verbinden.
Damit lassen sich beispielsweise:
- bestehende Fachanwendungen anbinden
- Daten zwischen Systemen austauschen
- Prozessschritte über APIs auslösen
- neue digitale Services auf vorhandene Backend-Systeme aufsetzen
Gerade bei heterogenen IT-Landschaften können APIs helfen, Prozesse schrittweise zu digitalisieren, ohne alle bestehenden Systeme gleichzeitig ersetzen zu müssen.
Prozessdaten zentral speichern
Digitalisierte Abläufe erzeugen Daten, Dokumente und Statusinformationen.
Je nach Anforderung kommen unterschiedliche AWS-Services infrage.
| Anforderung | Möglicher AWS-Service |
|---|---|
| Dateien und Dokumente speichern | Amazon S3 |
| relationale Geschäftsdaten speichern | Amazon RDS |
| hochskalierbare Schlüssel-/Dokumentdaten | Amazon DynamoDB |
Die Auswahl hängt unter anderem von Datenstruktur, Zugriffsverhalten, Skalierungsanforderungen und bestehenden Anwendungen ab.
Prozessdaten analysieren
Digitale Prozesse schaffen erst dann zusätzlichen Steuerungsnutzen, wenn ihre Daten ausgewertet werden.
Amazon Athena ermöglicht SQL-Abfragen auf Daten, die beispielsweise in Amazon S3 gespeichert sind. Dadurch können Prozessdaten analysiert werden, ohne dafür zunächst eine eigene Analyseinfrastruktur aufbauen zu müssen.
Mögliche Auswertungen sind:
- durchschnittliche Durchlaufzeiten
- Anzahl bearbeiteter Vorgänge
- Wartezeiten zwischen Prozessschritten
- Fehlerhäufigkeiten
- Nutzung einzelner Prozessvarianten
Für Dashboards und Visualisierungen können anschließend passende Analyse- und BI-Werkzeuge eingesetzt werden.
Typische Zuordnung: Geschäftsanforderung und AWS-Service
| Geschäftsanforderung | Technisches Muster | Typische AWS-Services |
|---|---|---|
| mehrstufige Freigabeprozesse | Workflow-Orchestrierung | AWS Step Functions |
| automatische Reaktion auf Ereignisse | Event-driven Architecture | Amazon EventBridge |
| einzelne Aufgaben automatisch ausführen | serverlose Verarbeitung | AWS Lambda |
| bestehende Anwendungen verbinden | API-Integration | Amazon API Gateway |
| Dateien und Prozessdaten speichern | zentrale Datenspeicherung | Amazon S3 |
| Prozessdaten analysieren | serverlose Datenanalyse | Amazon Athena |
Diese Zuordnung ist keine feste Produktmatrix. In realen Architekturen werden mehrere Services häufig miteinander kombiniert.
Beispiel: digitaler Dokumentenprozess mit AWS
Ein Dokumentenprozess könnte beispielsweise so aufgebaut sein:
- Ein Dokument wird in Amazon S3 gespeichert.
- Das Ereignis löst die weitere Verarbeitung aus.
- AWS Lambda prüft oder verarbeitet die Datei.
- AWS Step Functions steuert weitere Prozessschritte.
- Amazon EventBridge verteilt relevante Statusänderungen an andere Systeme.
- Prozessdaten werden gespeichert und später ausgewertet.
So entsteht kein einzelnes „Digitalisierungstool“, sondern eine Architektur aus spezialisierten Bausteinen, die gemeinsam einen Geschäftsprozess abbilden.
Welche Architektur sinnvoll ist, hängt vom Prozess ab
Ein einfacher Standardprozess benötigt häufig deutlich weniger technische Komponenten als ein unternehmensweiter End-to-End-Prozess mit mehreren Systemen und komplexer Logik.
Deshalb sollte die Architektur immer aus folgenden Faktoren abgeleitet werden:
- Prozesskomplexität
- Anzahl beteiligter Systeme
- Datenvolumen
- Sicherheitsanforderungen
- Verfügbarkeitsanforderungen
- Integrationsbedarf
- erwartete Veränderung des Prozesses
Die Auswahl der AWS-Services ist damit das Ergebnis der Prozess- und Architekturanalyse – nicht deren Ausgangspunkt.
Praxisbeispiele: Geschäftsprozesse mit AWS digitalisieren
Wie Prozessdigitalisierung konkret aussieht, hängt stark vom jeweiligen Geschäftsprozess ab. Entscheidend ist nicht die Branche allein, sondern die Frage, welche manuellen Schritte, Systembrüche oder Datenflüsse verbessert werden sollen.
Die folgenden Beispiele zeigen typische Ausgangssituationen und mögliche technische Ansätze mit AWS.
Beispiel 1: Beschaffungs- und Freigabeprozess automatisieren
Ausgangssituation
Ein Unternehmen bearbeitet Bestellanforderungen über E-Mail und Tabellen. Freigaben müssen manuell eingeholt werden, der aktuelle Status ist für Beteiligte nicht jederzeit sichtbar.
Digitalisierter Prozess
- Eine Bestellanforderung wird digital erfasst.
- Die Daten werden automatisch geprüft.
- Abhängig von Betrag oder Kostenstelle wird die passende Freigabe ausgelöst.
- Nach der Genehmigung werden Folgeprozesse automatisch gestartet.
- Status und Bearbeitungsschritte werden dokumentiert.
Mögliche AWS-Bausteine
- AWS Step Functions zur Orchestrierung des Freigabeworkflows
- AWS Lambda für einzelne Prüf- und Verarbeitungsschritte
- Amazon EventBridge für ereignisgesteuerte Folgeprozesse
- Amazon API Gateway zur Anbindung bestehender Anwendungen
Möglicher Nutzen
- weniger manuelle Weiterleitungen
- kürzere Freigabezeiten
- nachvollziehbarer Prozessstatus
- weniger Rückfragen zwischen Fachbereichen
Beispiel 2: Dokumentenverarbeitung automatisieren
Ausgangssituation
Dokumente treffen über unterschiedliche Kanäle ein und müssen manuell gespeichert, geprüft und an weitere Systeme oder Mitarbeitende weitergeleitet werden.
Digitalisierter Prozess
Ein eingehendes Dokument wird zentral abgelegt. Das Hochladen löst automatisch die weitere Verarbeitung aus. Anschließend können Daten geprüft, weitere Arbeitsschritte gestartet und Statusinformationen an andere Systeme übermittelt werden.
Mögliche AWS-Bausteine
- Amazon S3 zur Speicherung von Dokumenten
- AWS Lambda für automatisierte Verarbeitungsschritte
- AWS Step Functions für mehrstufige Abläufe
- Amazon EventBridge zur Weiterleitung von Statusänderungen
Möglicher Nutzen
- weniger manuelle Ablage
- schnellere Weiterverarbeitung
- einheitliche Prozessschritte
- bessere Nachvollziehbarkeit
Beispiel 3: Auftragsprozesse über mehrere Systeme verbinden
Ausgangssituation
Auftragsdaten werden zwischen CRM, ERP und weiteren Fachanwendungen manuell übertragen. Dadurch entstehen Medienbrüche, Verzögerungen und doppelte Datenerfassung.
Digitalisierter Prozess
Eine neue Bestellung oder ein neuer Auftrag löst automatisch weitere Verarbeitungsschritte aus. Relevante Systeme erhalten die benötigten Informationen über Schnittstellen oder Ereignisse.
Mögliche AWS-Bausteine
- Amazon API Gateway für APIs zwischen Anwendungen
- Amazon EventBridge für ereignisgesteuerte Kommunikation
- AWS Lambda für Datenvalidierung und Transformation
- AWS Step Functions für die Koordination mehrerer Prozessschritte
Möglicher Nutzen
- weniger doppelte Datenerfassung
- schnellere Übergaben zwischen Systemen
- weniger manuelle Systembrüche
- besser nachvollziehbare Prozessketten
Beispiel 4: Prozesskennzahlen zentral auswerten
Ausgangssituation
Informationen zu Bearbeitungszeiten, Fehlern oder Prozessvolumen liegen in mehreren Anwendungen und müssen für Reports manuell zusammengeführt werden.
Digitalisierter Prozess
Prozessdaten werden zentral gespeichert und anschließend regelmäßig oder bei Bedarf ausgewertet.
Mögliche AWS-Bausteine
- Amazon S3 als zentrale Datenablage
- Amazon Athena für SQL-Abfragen auf gespeicherten Daten
- weitere Analyse- oder BI-Werkzeuge für Reporting und Visualisierung
Möglicher Nutzen
- aktuelle Prozesskennzahlen
- weniger manuelle Reporterstellung
- schnellere Erkennung von Engpässen
- bessere Grundlage für Prozessoptimierung
Beispiel 5: Wartungsprozesse ereignisgesteuert starten
Ausgangssituation
Wartungsmaßnahmen werden nach festen Intervallen oder aufgrund manueller Meldungen ausgelöst. Auffälligkeiten werden dadurch unter Umständen erst spät erkannt.
Digitalisierter Prozess
Ein technisches System meldet eine relevante Statusänderung oder Abweichung. Dieses Ereignis löst automatisch einen definierten Wartungs- oder Eskalationsprozess aus.
Mögliche AWS-Bausteine
- Amazon EventBridge zur Verarbeitung von Ereignissen
- AWS Lambda für Prüf- und Entscheidungslogik
- AWS Step Functions für mehrstufige Wartungsprozesse
- APIs zur Übergabe an bestehende Service- oder Ticketsysteme
Möglicher Nutzen
- schnellere Reaktion auf Störungen
- weniger manuelle Überwachung
- klar definierte Eskalationsabläufe
- bessere Nachvollziehbarkeit von Wartungsmaßnahmen
Was diese Beispiele gemeinsam haben
Die Technologie steht in keinem der Fälle am Anfang.
Der Ablauf ist immer: Geschäftsproblem → Prozess analysieren → Anforderungen definieren → Architektur ableiten → passende AWS-Services auswählen
Genau deshalb kann derselbe AWS-Service in sehr unterschiedlichen Geschäftsprozessen eingesetzt werden.
AWS Step Functions kann beispielsweise mehrstufige Workflows orchestrieren, während Amazon EventBridge Ereignisse zwischen lose gekoppelten Komponenten weiterleitet. Welche Kombination sinnvoll ist, hängt vom konkreten Prozess ab.
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Typische Herausforderungen und Grenzen der Prozessdigitalisierung
Prozessdigitalisierung kann Abläufe effizienter, transparenter und besser skalierbar machen. Sie löst jedoch nicht automatisch organisatorische, technische oder fachliche Probleme.
Die größten Schwierigkeiten entstehen häufig dann, wenn Prozesse nicht ausreichend analysiert wurden, bestehende Systeme nur schwer integrierbar sind oder organisatorische Voraussetzungen fehlen.
Unklare Prozesse und Verantwortlichkeiten
Viele Digitalisierungsprojekte starten zu früh mit der Auswahl von Technologien.
Wenn jedoch nicht klar ist,
- wie der bestehende Prozess tatsächlich abläuft,
- welche Varianten existieren,
- wer für einzelne Schritte verantwortlich ist,
- und welche Probleme überhaupt gelöst werden sollen,
wird die technische Umsetzung unnötig komplex.
Bewährter Ansatz: Prozesse zunächst dokumentieren, vereinfachen und Verantwortlichkeiten festlegen. Erst danach sollten technische Anforderungen definiert werden.
Gewachsene IT-Landschaften und fehlende Schnittstellen
Geschäftsprozesse laufen häufig über mehrere Anwendungen, Datenbanken und Fachsysteme.
Besonders ältere Systeme verfügen teilweise über:
- eingeschränkte Schnittstellen
- proprietäre Datenformate
- technische Abhängigkeiten
- unvollständige Dokumentation
Das kann durchgängige digitale Prozesse erschweren.
Ein vollständiger Austausch bestehender Systeme ist jedoch nicht immer notwendig. Je nach Ausgangslage können APIs, Integrationsplattformen oder ereignisgesteuerte Architekturen bestehende Anwendungen schrittweise miteinander verbinden.
Datenqualität als Voraussetzung
Automatisierte Prozesse sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basieren.
Typische Probleme sind:
- unvollständige Datensätze
- unterschiedliche Datenformate
- doppelte Informationen
- widersprüchliche Stammdaten
- fehlende eindeutige Zuordnungen
Werden solche Probleme nicht berücksichtigt, können automatisierte Prozesse Fehler sogar schneller weitergeben.
Datenqualität und Datenverantwortung sollten deshalb bereits in der Planungsphase berücksichtigt werden.
Datenschutz, Sicherheit und Compliance
Digitale Prozesse verarbeiten häufig sensible Geschäfts- oder personenbezogene Daten.
Deshalb müssen unter anderem folgende Anforderungen geklärt werden:
- Zugriffsrechte und Rollen
- Datenhaltung
- Verschlüsselung
- Protokollierung
- Aufbewahrungsfristen
- regulatorische Vorgaben
- Nachvollziehbarkeit von Änderungen
Diese Anforderungen sollten Teil der Architektur sein und nicht erst nach der technischen Umsetzung ergänzt werden.
Fehlende Akzeptanz im Unternehmen
Auch ein technisch gut umgesetzter Prozess kann scheitern, wenn er im Arbeitsalltag nicht akzeptiert wird.
Widerstand entsteht häufig, wenn:
- Mitarbeitende zu spät eingebunden werden
- neue Abläufe unnötig kompliziert sind
- Vorteile nicht nachvollziehbar sind
- Verantwortlichkeiten verändert werden, ohne sie zu erklären
- Schulung und Unterstützung fehlen
Prozessdigitalisierung ist deshalb immer auch ein Veränderungsprojekt.
Fehlende Erfolgsmessung
Ein technisch funktionierender Prozess ist nicht automatisch ein erfolgreicher Digitalisierungsprozess.
Ohne vorher definierte Kennzahlen bleibt häufig unklar, ob sich tatsächlich etwas verbessert hat.
Typische Messgrößen sind:
- Durchlaufzeit
- Fehlerquote
- manueller Bearbeitungsaufwand
- Kosten pro Vorgang
- Anzahl notwendiger Übergaben
- Verfügbarkeit und Prozessabbrüche
Die Zielgrößen sollten bereits vor der Umsetzung festgelegt werden.
Wo Prozessdigitalisierung an Grenzen stößt
Nicht jeder Geschäftsprozess sollte vollständig digitalisiert oder automatisiert werden.
Stark individuelle oder wissensbasierte Entscheidungen
Automatisierung eignet sich besonders für Prozesse mit klaren Regeln und wiederkehrenden Abläufen.
Weniger geeignet sind Prozesse, bei denen:
- individuelle Beurteilung erforderlich ist
- Verhandlungen stattfinden
- kreative Entscheidungen getroffen werden
- komplexe Ausnahmen den Regelfall darstellen
Digitale Systeme können solche Prozesse unterstützen, den menschlichen Entscheidungsanteil aber nicht zwangsläufig sinnvoll ersetzen.
Zu geringer wirtschaftlicher Nutzen
Auch technisch machbare Digitalisierungsprojekte sind nicht automatisch wirtschaftlich sinnvoll.
Ein Prozess mit wenigen Vorgängen und geringem manuellem Aufwand kann einen hohen technischen Implementierungsaufwand kaum rechtfertigen.
Eine sinnvolle Entscheidung berücksichtigt deshalb mindestens:
| Kriterium | Leitfrage |
|---|---|
| Häufigkeit | Wie oft wird der Prozess ausgeführt? |
| Aufwand | Wie viel manuelle Arbeit entsteht heute? |
| Fehlerpotenzial | Welche Folgen haben Fehler oder Verzögerungen? |
| Geschäftswert | Wie kritisch ist der Prozess für das Unternehmen? |
| Umsetzungsaufwand | Wie komplex ist die technische und organisatorische Umsetzung? |
Schlechte Prozesse werden nicht automatisch besser
Eine der wichtigsten Grenzen der Prozessdigitalisierung ist organisatorischer Natur:
Ein ineffizienter Prozess bleibt ineffizient, wenn er lediglich digital abgebildet wird.
Unnötige Freigaben, doppelte Arbeitsschritte oder unklare Verantwortlichkeiten sollten deshalb vor der Automatisierung beseitigt werden.
Digitale Prozesse benötigen kontinuierliche Pflege
Auch nach der Einführung verändern sich Anforderungen.
Gründe dafür können sein:
- neue Geschäftsmodelle
- veränderte regulatorische Vorgaben
- neue Systeme
- organisatorische Veränderungen
- steigendes Prozessvolumen
- technische Weiterentwicklungen
Digitale Prozesse sollten deshalb regelmäßig überprüft und angepasst werden.
Wann lohnt sich Prozessdigitalisierung besonders?
Besonders hohes Potenzial besteht, wenn mehrere dieser Faktoren zusammenkommen:
- hoher manueller Aufwand
- häufige Wiederholungen
- klare Prozessregeln
- mehrere beteiligte Systeme
- viele Übergaben oder Freigaben
- hohe Fehlerkosten
- messbare Optimierungspotenziale
Weniger attraktiv sind dagegen seltene, stark individuelle Prozesse mit geringem operativem Aufwand.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht: „Kann dieser Prozess digitalisiert werden?“
Vielmehr sollte man sich fragen: „Ist der erwartete geschäftliche Nutzen größer als der organisatorische und technische Aufwand?“
Checkliste: Ist Ihr Unternehmen bereit für die Prozessdigitalisierung?
Bevor Unternehmen Prozesse digitalisieren, sollten organisatorische, technische und fachliche Voraussetzungen geklärt sein.
Die folgende Checkliste hilft bei einer ersten Einschätzung.
Prozesse
☐ Die wichtigsten Geschäftsprozesse sind dokumentiert.
☐ Verantwortlichkeiten und Übergaben sind klar definiert.
☐ Manuelle, wiederkehrende oder fehleranfällige Arbeitsschritte sind bekannt.
☐ Prozesse mit hohem Optimierungspotenzial wurden priorisiert.
☐ Für die wichtigsten Prozesse existieren messbare Ziele oder Kennzahlen.
Daten und Systeme
☐ Prozessrelevante Daten liegen digital und in ausreichender Qualität vor.
☐ Medienbrüche und manuelle Datenübertragungen sind bekannt.
☐ Die beteiligten Systeme verfügen über geeignete Schnittstellen oder Integrationsmöglichkeiten.
☐ Datenverantwortlichkeiten sind geklärt.
☐ Bestehende technische Abhängigkeiten sind dokumentiert.
Architektur, Sicherheit und Compliance
☐ Anforderungen an Verfügbarkeit und Skalierbarkeit sind definiert.
☐ Rollen und Zugriffsrechte sind geklärt.
☐ Sicherheits- und Datenschutzanforderungen wurden berücksichtigt.
☐ Protokollierungs- und Nachweispflichten sind bekannt.
☐ Cloud-Technologien sind strategisch vorgesehen oder bereits im Einsatz.
Organisation
☐ IT und Fachbereiche arbeiten gemeinsam an der Prozessgestaltung.
☐ Betroffene Mitarbeitende werden frühzeitig einbezogen.
☐ Verantwortliche für Umsetzung und Betrieb sind benannt.
☐ Schulung und Change Management sind eingeplant.
☐ Der Erfolg soll nach der Einführung anhand definierter Kennzahlen überprüft werden.
Wie ist das Ergebnis einzuordnen?
15–20 erfüllte Punkte:
Die wesentlichen Voraussetzungen sind vorhanden. Der Fokus kann auf Priorisierung, Architektur und Umsetzung liegen.
10–14 erfüllte Punkte:
Eine solide Grundlage ist vorhanden. Einzelne organisatorische oder technische Lücken sollten vor größeren Digitalisierungsprojekten geschlossen werden.
Unter 10 erfüllte Punkte:
Vor der technischen Umsetzung sollten Prozesse, Verantwortlichkeiten, Daten und Systemabhängigkeiten zunächst genauer analysiert werden.
Die Anzahl der erfüllten Punkte ist dabei nur eine Orientierung. Ein einzelner kritischer Faktor – etwa fehlende Schnittstellen, unklare Datenverantwortung oder regulatorische Anforderungen – kann für ein konkretes Projekt wichtiger sein als der Gesamtwert.
Die fünf wichtigsten Fragen vor dem Projektstart
Unabhängig vom Ergebnis sollten Unternehmen diese Fragen beantworten können:
- Welcher Geschäftsprozess soll konkret verbessert werden?
- Welches messbare Problem soll gelöst werden?
- Welche Systeme und Datenquellen sind beteiligt?
- Welche technischen, regulatorischen und organisatorischen Anforderungen bestehen?
- Woran wird nach der Umsetzung gemessen, ob das Projekt erfolgreich war?
Wenn diese Fragen klar beantwortet sind, lässt sich deutlich fundierter entscheiden, welche technische Architektur und welche Plattform für die Umsetzung geeignet sind.
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Fazit: Prozessdigitalisierung mit messbarem Nutzen
Prozessdigitalisierung ist dann sinnvoll, wenn sie ein konkretes geschäftliches Problem löst: zu lange Durchlaufzeiten, zu viele manuelle Schritte, Medienbrüche, Fehler oder fehlende Transparenz.
Der größte Hebel liegt deshalb nicht darin, möglichst viele Prozesse zu digitalisieren, sondern die richtigen auszuwählen, klar zu priorisieren und ihren Nutzen messbar zu machen.
Cloud-Plattformen wie AWS können dabei unterstützen, Systeme zu integrieren, Prozesse ereignisgesteuert zu automatisieren und Prozessdaten zentral auszuwerten. Entscheidend ist jedoch immer die Architektur hinter dem Prozess – nicht der einzelne Service.
Wenn Sie prüfen möchten, welche Prozesse sich in Ihrem Unternehmen für eine Digitalisierung mit AWS eignen und wie eine passende Architektur aussehen kann, unterstützen wir Sie bei Analyse, Priorisierung und technischer Umsetzung.
FAQ – Häufige Fragen zur Prozessdigitalisierung
Was versteht man unter Prozessdigitalisierung?
Prozessdigitalisierung bezeichnet die digitale Abbildung, Optimierung und gegebenenfalls Automatisierung von Geschäftsprozessen. Dabei werden manuelle oder isolierte Arbeitsschritte digital miteinander verbunden, um Abläufe effizienter, transparenter und besser steuerbar zu machen.
Welche Prozesse sollten Unternehmen zuerst digitalisieren?
Besonders geeignet sind Prozesse mit hohem manuellem Aufwand, vielen Wiederholungen, Medienbrüchen, Freigaben oder häufigen Fehlern. Priorisiert werden sollten Abläufe, bei denen sich der erwartete Nutzen anhand konkreter Kennzahlen wie Durchlaufzeit, Fehlerquote oder Bearbeitungsaufwand messen lässt.
Was ist der Unterschied zwischen Digitalisierung und Prozessdigitalisierung?
Digitalisierung beschreibt allgemein die Nutzung digitaler Technologien oder die Umwandlung analoger Informationen in digitale Form.
Prozessdigitalisierung betrachtet dagegen vollständige Geschäftsabläufe. Ziel ist nicht nur ein digitales Dokument, sondern ein möglichst durchgängiger Prozess zwischen Menschen, Anwendungen und Daten.
Welche Vorteile bietet Prozessdigitalisierung für Unternehmen?
Zu den häufigsten Vorteilen gehören:
- kürzere Bearbeitungszeiten
- weniger manuelle Arbeit
- geringere Fehlerquoten
- mehr Transparenz über Prozessstatus und Verantwortlichkeiten
- bessere Auswertbarkeit von Prozessdaten
- höhere Skalierbarkeit von Abläufen
Welche Vorteile tatsächlich entstehen, hängt vom jeweiligen Prozess und seiner Ausgangssituation ab.
Wie misst man den Erfolg von Prozessdigitalisierung?
Der Erfolg sollte anhand von Kennzahlen gemessen werden, die bereits vor der Umsetzung festgelegt wurden.
Geeignete Kennzahlen sind beispielsweise:
- Durchlaufzeit
- Bearbeitungszeit pro Vorgang
- Fehlerquote
- Anzahl manueller Prozessschritte
- Kosten pro Vorgang
- Wartezeiten zwischen Prozessschritten
Entscheidend ist, ob sich der Geschäftsprozess nach der Digitalisierung messbar verbessert.
Welche Rolle spielt Cloud Computing bei der Prozessdigitalisierung?
Cloud-Plattformen können die technische Grundlage für digitale Geschäftsprozesse bereitstellen. Sie ermöglichen unter anderem die Integration von Anwendungen, die Automatisierung von Workflows, die Verarbeitung von Ereignissen sowie die Speicherung und Analyse von Prozessdaten.
AWS kann insbesondere dann sinnvoll sein, wenn mehrere Systeme miteinander verbunden werden müssen, individuelle Prozesslogik erforderlich ist oder Prozesse flexibel skalieren sollen.
Die Cloud-Plattform allein digitalisiert jedoch keinen Prozess. Ausgangspunkt sollten immer die geschäftlichen Anforderungen und die gewünschte Prozessverbesserung sein.
