Drei Säulen, die Digitalisierung tragfähig machen
1) Prozesse & Verantwortlichkeiten
- Digitalisierung beginnt mit Prozessklarheit: wer entscheidet, wer betreibt, wer pflegt Daten?
- Ohne Ownership entstehen Schattenprozesse (Excel, E-Mails, individuelle Workarounds).
- MVP statt Big Bang: erst eine stabile Wertkette, dann skalieren.
2) Daten als Produkt (nicht als Nebenprodukt)
- Datenhoheit pro Feld: genau eine führende Quelle (write), alle anderen read oder kontrolliertes write-back.
- Datenqualität: Validierungen, Pflichtfelder, Dublettenlogik, klare IDs.
- Reporting nur so gut wie Definitionen (Lifecycle, Pipeline, Produktstatus, Bestandslogik).
3) Systemlandschaft & Integration (Run ist Pflicht)
- Tool-Landschaften funktionieren nur mit stabilen Integrationen (Monitoring, Reprocessing, Alerts).
- Automatisierung ist Betrieb: Fehler passieren – entscheidend ist, wie schnell sie behoben werden.
- TCO ist mehr als Lizenz: Admin, Integrationen, Weiterentwicklung dominieren 3–5 Jahre.
Systemunabhängige Perspektive: Die Toolwahl ist erst Phase B. Wenn Phase A (Problem, Prozesse, Datenhoheit, MVP) sauber ist, fällt die Auswahl oft überraschend klar aus.
Cross-Links zu den Hubs (je nach Digitalisierungshebel)
Nutze diese Links als "Abzweig", sobald du weißt, welcher Hebel bei euch dominant ist.
ERP
Kernprozesse (Order-to-Cash, Finance, Beschaffung, Produktion) – wenn End-to-End Prozessstabilität zählt.
PIM
Produktdaten & Content kanal-fähig machen – wenn E-Commerce, Marktplätze, Kataloge, Varianten & Medien skalieren.
MDM / Stammdatenmanagement
Golden Record & Governance – wenn Dubletten, Datenqualität, Audit und Domänen-Konsistenz (Kunde/Lieferant) kritisch sind.
CRM
Revenue-Prozess & Kundeninteraktion – wenn Lead→Deal→Kunde, Forecast, Service/CS sauber geführt werden müssen.
iPaaS / Workflow Automatisierung
Integration + Betrieb – wenn viele Systeme verbunden werden müssen (Monitoring, Reprocessing, Runbooks als TCO-Hebel).
Roadmap: So läuft Digitalisierung im Mittelstand pragmatisch ab
Der häufigste Fehler ist, sofort in "Software-Auswahl" zu springen. Besser: erst Orientierung, dann Vergleich, dann MVP-Einführung – immer mit Betrieb und TCO im Blick.
Phase A: Orientierung (2–4 Wochen)
- Problem-Statement + Zielbild (Capabilities statt Features)
- Priorisierte Use Cases (10–25) inkl. Akzeptanzkriterien
- Systemklasse klären (ERP/PIM/MDM/CRM/iPaaS) + Integrationslandkarte
Output: Klare Prioritäten + MVP-Scope + Bewertungslogik
Phase B: Auswahl (4–10 Wochen)
- Demo-Skripte (vergleichbar) + gewichtete Bewertungsmatrix
- Mini-PoC (kritische Risiken: Datenmodell, Rechte, Integration, Performance)
- TCO (3–5 Jahre) + Operating Model (Run: Owner, Monitoring, Releases)
Output: Belastbare Entscheidung + Umsetzungsplan
Phase C: Einführung (8–24+ Wochen, je nach Scope)
- MVP live bringen (erste stabile Wertkette) inkl. Datenregeln und Fehlerpfaden
- Change/Adoption: Rollen, Training, ‘Definition of Done’ für Prozesse
- Skalierung: weitere Teams/Standorte/Channels, Standardisierung der Integrationen
Output: Stabiler Betrieb + skalierbare Roadmap
Quick Wins, die in vielen Mittelständlern sofort wirken
Quick Win 1: Prozess- und Datendefinitionen schriftlich machen
Lifecycle-Definitionen (z.B. Lead/MQL/SQL, Produktstatus, Kundenstatus) sind oft der größte Hebel – weil sie Tool-übergreifend wirken und Reporting stabilisieren.
Quick Win 2: Integrationen mit Monitoring nachrüsten
Viele Mittelständler haben ‘funktionierende’ Schnittstellen, die im Fehlerfall manuell sind. Ein Error Store + Reprocessing + Alerts reduziert Betriebskosten sofort.
Quick Win 3: MVP-Scope durch Priorisierung erzwingen
Wenn alles Phase 1 ist, ist nichts Phase 1. Eine Impact/Häufigkeit/Risiko-Priorisierung macht Scope verhandelbar und Time-to-Value realistisch.
Typische Fehler (und was stattdessen hilft)
Fehler 1: Digitalisierung = Software kaufen
Stattdessen: Software ist Mittel, nicht Ziel. Startet mit Problem, Prozess, Datenhoheit und MVP – erst dann Tool-Auswahl.
Fehler 2: Big Bang ohne Betriebskonzept
Stattdessen: Betrieb (Run) ist Teil des Projekts: Monitoring, Reprocessing, Owner, Runbooks, Release-Zyklen.
Fehler 3: Customizing als Standardlösung
Stattdessen: Fit-to-Standard als Default. Customizing nur, wenn es echte Differenzierung bringt – sonst TCO-Treiber.
Fehler 4: ‘Daten machen wir später’
Stattdessen: Datenqualität und Ownership sind Vorarbeit. Ohne sie automatisiert ihr Inkonsistenz (schneller).
Digitalisierung Mittelstand Beratung: Priorisierung, Systemklassen & Roadmap (vendor-neutral)
Ich unterstütze systemunabhängig dabei, eure Digitalisierungsinitiativen auf eine stabile Wertkette zu fokussieren: Problem-Statement, MVP-Scope, Use Cases, Datenhoheit, Integrationsbetrieb und TCO. Ergebnis: weniger "Tool-Hopping", mehr Time-to-Value.
Tipp: Bring eure 3 größten Engpässe, Systemliste, Integrationspunkte und Zieltermin mit.