Das Digitalisierungs-Paradox

In vielen Unternehmen wächst die IT-Landschaft schneller als die Produktivität. Der Grund liegt häufig in fragmentierten Daten- und Prozessketten: Datensilos, Medienbrüche und ein hoher Anteil manueller Übergaben verhindern Skalierung. Aktuelle Befunde untermauern das Problem.

So berichten im Schnitt 90 Prozent der IT-Verantwortlichen, dass Datensilos spürbare geschäftliche Herausforderungen verursachen. Gleichzeitig liegt die durchschnittliche Zahl eingesetzter Anwendungen laut Connectivity-Benchmark bei mehreren Hundert (Salesforce nennt 897 Apps im Mittel).

Das Problem: Die Falle der Informationsinseln

Historisch gewachsene IT-Architekturen entstehen häufig abteilungsweise. Der Vertrieb nutzt ein CRM, Finance ein ERP oder eine Buchhaltungslösung, der Service ein Ticket-System, daneben existieren Branchenlösungen, Excel-Listen und lokale Datenbanken. Fachbereiche haben ihre Tools oft pragmatisch und isoliert gewählt. Das Ergebnis gleicht einem Puzzle, bei dem alle Teile vorhanden sind, aber kein zusammenhängendes Bild ergeben. Abteilungen optimieren ihren „vertikalen“ Ausschnitt – während Wertschöpfung typischerweise „horizontal“ durch das Unternehmen läuft (Lead-to-Cash, Procure-to-Pay). Häufig fehlen dabei Prozessverantwortliche für horizontale end-to-end Prozesse. In der Praxis entstehen drei wiederkehrende Effekte:

• Widersprüchliche Datenstände: Kunden-, Vertrags- oder Lieferstatus sind je System unterschiedlich. Das führt zu Nachfragen, Doppelpflege und Fehlerkorrekturen.
• Manuelle Brücken: Informationen wandern per E-Mail, Datei-Export oder Copy-&-Paste zwischen Anwendungen. Das kostet Zeit und erhöht das Risiko von Übertragungsfehlern.
• Verlust von Kontext: Selbst wenn Daten vorhanden sind, fehlt die durchgängige Historie entlang eines Vorgangs (z. B. Angebot – Auftrag – Lieferung – Reklamation – Gutschrift).

Die unbequeme Wahrheit: Je mehr isolierte Tools eingeführt werden, desto sichtbarer werden die Brüche. Die Digitalisierung wirkt hier nicht als Beschleuniger, sondern deckt gnadenlos organisatorische Schwächen auf. Oft versuchen Unternehmen, organisatorische Schwächen mit neuer Software zu „überdecken“. Doch wer einen ineffizienten analogen Prozess 1:1 digitalisiert, erhält lediglich einen ineffizienten digitalen Prozess.

Wettbewerbsfähigkeit entsteht durch Vernetzung, nicht durch die App-Anzahl.

Bernd Goger, Director ITS, Konica Minolta Business Solutions Deutschland GmbH

Warum KI keine kaputten Datenflüsse repariert

Die in allen Unternehmen überlebensnotwendige Vorbereitung auf KI darf jedoch nicht zu der Annahme verleiten, dass künstliche Intelligenz Prozessfehler einfach ausbügeln könne. Das Gegenteil ist der Fall. Der KI-Einsatz verstärkt sie häufig – weil KI nur so gut ist wie die Daten, die sie konsumiert. Unvollständige, widersprüchliche oder unverbundene Daten führen dazu, dass Assistenzsysteme falsche Schlüsse ziehen, Prioritäten verfehlen oder Ergebnisse nicht nachvollziehbar sind. KI wirkt in diesem Fall wie ein Brandbeschleuniger für schlechte Datenqualität.

Ein KI-Algorithmus oder Copilot, der auf fragmentierte Datensilos zugreift, wird genau diese Brüche reproduzieren:

• Fehlender Kontext: Eine KI kann keine verlässliche Umsatzprognose erstellen, wenn ihr die Daten aus laufenden Service-Fällen fehlen.
• Falsche Priorisierung: Automatisierte Workflows scheitern, wenn Vertragsdaten nicht mit Projektdaten verknüpft sind.

Das Potenzial von KI entfaltet sich durch saubere Prozesse, Strukturen und vollständige Daten in einem integrierten System. Für IT-Verantwortliche bedeutet das: Ohne einheitliche Begriffe, saubere Stammdaten und klare Datenverantwortlichkeiten bleibt KI eher Verstärker von Inkonsistenzen als Hebel für Automatisierung.

Ganzheitlichkeit als Grundlage

Um eine KI-gerechte Daten- und Digitalisierungskompetenz zu schaffen, benötigen Unternehmen ein organisatorisches „gemeinsames Gedächtnis“: Ein Geschäftsvorgang
darf seine Bedeutung nicht verlieren, nur weil er die Abteilung wechselt.

Um Unternehmen aus der Falle der Insellösungen zu befreien, verfolgt Konica Minolta in seinen Kundenprojekten den Ansatz des intelligent vernetzten Arbeitsplatzes. Im Mittelpunkt steht das Ziel, vertikale Strukturen aufzubrechen und eine Balance aus moderner IT, schlanken Prozessen und eingebundenen Mitarbeitenden zu erreichen.

In der Umsetzung bewährt sich dabei eine enge Verzahnung aus einem ERP/CRM-Kern mit Dokumenten- und Informationsmanagement – ergänzt um ein Fundament aus Datenservices und -governance.

ERP/CRM auf einer konsistenten Datenbasis

Für viele mittelständische Organisationen ist ein integrierter ERP-Kern der Hebel, um Finance, Sales, Service, Projekte und Supply Chain zu synchronisieren. Über Microsoft Dynamics 365 Business Central als Cloud-ERP stellt Konica Minolta sicher, dass alle Abteilungen auf derselben Datenbasis arbeiten. Der Vorteil: Ein Vorgang bleibt vom Erstkontakt bis zur Verbuchung konsistent. Ein Status – statt Parallelwelten mit nachgelagerter „Synchronisation“.

ECM/DMS zur Kontextsicherung

Datensilos entstehen nicht nur in Fachanwendungen, sondern auch „in Dokumenten“: Wissen darf nicht in E-Mail-Postfächern, Dateiablagen und lokalen Share-Strukturen sterben. Durch die Integration mit einem modernen ECM digitalisiert und lenkt Konica Minolta dokumentenbasierte Prozesse: Ziel ist, Informationen ohne Prozessbezug zu vermeiden. Rechnungen, Verträge, Lieferscheine, Spezifikationen oder Serviceberichte sind direkt mit dem jeweiligen Geschäftsvorgang im ERP verknüpft und liefern Kontext.

Mehrwert durch Daten

Wer die entscheidenden Daten erkennt, trifft bessere Entscheidungen im Geschäftsalltag. Vielen KMUs mangelt es jedoch an Zeit, Ressourcen und Knowhow, um Daten kontinuierlich zu analysieren und gewinnbringend einzusetzen. Der Einsatz von Business Intelligence Services ist letztlich die zentrale Säule für den Mittelständler, um Datenkompetenz in gute Geschäftsentscheidungen zu übersetzen. Neben der Integration aus Prozess und Information gilt es allerdings auch Erfolgsfaktoren zu beachten, die über die Technik hinausgehen:

• Stammdaten-Governance: Klare Rollen (Data Owner, Data Steward), Definitionen, Qualitätsregeln, Pflegeprozesse.
• API- und Integrationsstrategie: Standardisierte Schnittstellen, Wiederverwendbarkeit, Monitoring; Vermeidung punktueller „Spaghetti-Integrationen“.
• Messgrößen für Integrationserfolg: Durchlaufzeiten, First-Time-Right-Quoten, Anteil manueller Übergaben, Datenqualitätsindikatoren, Automatisierungsgrad.
• Change-Management: Silos sind auch kulturell. Ohne abgestimmte Verantwortlichkeiten werden neue Systeme schnell wieder „lokal“ betrieben.

Fazit

Der Nutzen moderner Plattformen hängt direkt von der Vollständigkeit, Konsistenz und Verfügbarkeit der Daten ab. Datensilos sind deshalb nicht nur ein IT-Thema, sondern ein Hemmschuh für Automatisierung, Compliance und schnelle Entscheidungen. Erst die harmonische Balance aus medienbruchfreien Schnittstellen, prozessualer Klarheit und befähigten Mitarbeitenden führt zum Erfolg.