Was ist eine Plattform für die digitale Transformation?
Eine Plattform für die digitale Transformation verbindet die IT-Systeme eines Unternehmens, sorgt dafür, dass die Daten verständlich und vertrauenswürdig sind, und automatisiert die Geschäftsprozesse, die auf diesen Daten basieren – wobei in jedem Schritt Governance-Prinzipien berücksichtigt werden. Sie bildet die Grundlage dafür, dass Daten, Prozesse und KI zusammenwirken, anstatt als drei separate Projekte zu laufen.
Es gibt keine einheitliche, allgemein anerkannte Definition dieses Begriffs, daher ist der aussagekräftigste Maßstab das, was eine Plattform tatsächlich leistet: schnellere Arbeitsabläufe, kürzere Durchlaufzeiten, weniger Fehler und geringere Kosten. Heute gibt es noch einen zweiten Maßstab: ob Ihre KI-Initiativen den Sprung vom Pilotprojekt in den Produktivbetrieb schaffen.
Warum die digitale Transformation ins Stocken gerät: Ihre KI ist bereit, Ihre Daten jedoch nicht
KI ist längst kein Experiment mehr. Laut der BARC-Studie „The State of Data and AI Governance“ setzen 97 % der 234 befragten Unternehmen KI bereits im Produktivbetrieb ein – und zwei Drittel von ihnen hatten in den letzten zwölf Monaten mindestens einen KI-bezogenen Vorfall. Unsere Analyse der Studie zeigt, was die Vorreiter im Bereich KI vom Rest unterscheidet.
Der Engpass liegt selten im Modell selbst. Die Daten befinden sich in voneinander getrennten Systemen, haben in verschiedenen Abteilungen unterschiedliche Bedeutungen und es gibt keinen klaren Verantwortlichen dafür. Die Prozesse laufen über ein Flickwerk aus verschiedenen Tools ab, zwischen denen manuelle Übergaben stattfinden. Unter diesen Umständen bleibt die KI entweder in der Pilotphase stecken oder liefert Ergebnisse, die niemand überprüfen kann. Deshalb ist Data Governance die Grundlage für KI im Unternehmen und kein nachträglicher Einfall.
Eine Plattform für die digitale Transformation muss daher mehr leisten, als nur Systeme miteinander zu verbinden und Aufgaben zu automatisieren. Bevor der erste KI-Agent in den Produktivbetrieb geht, muss er sie Fähigkeiten aufbauen:
- Bedeutung: einheitliche Definitionen, sodass Begriffe wie „Kunde“ oder „Vertragswert“ überall dasselbe bedeuten
- Zuverlässigkeit: Datenqualität und Datenherkunft, die sich bis zur Quelle zurückverfolgen lassen
- Kontrollierter Zugriff: Die richtigen Personen und Systeme sehen die richtigen Daten – und nichts weiter
- Nachprüfbarkeit: Nachweis darüber, was wann und warum geschehen ist, für Audits und Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz
Wenn man diese Aspekte als geschäftliche Kompetenz und nicht als IT-Nebenprojekt betrachtet, wird die digitale Transformation von einer Aneinanderreihung von Tools zu einem dauerhaften Fundament.
Master Data Management (MDM) ist weit mehr als nur eine Initiative zur Datenqualität. Es schafft eine einzige, verlässliche Quelle für wichtige Geschäftsinformationen und ermöglicht so eine stärkere Steuerung sowie eine bessere Entscheidungsfindung. Dieser praktische Leitfaden erläutert, wie Sie eine MDM-Strategie erfolgreich planen, umsetzen und unternehmensweit skalieren können.
Vernetzen, vertrauen, handeln: Die drei Ebenen einer Plattform für die digitale Transformation
SoftProject vereint diese Funktionen in einer einheitlichen Plattform – einheitlich, nicht aus einzelnen Tools zusammengesetzt. Sie besteht aus drei Ebenen und einer Governance-Ebene, die alle drei umfasst.
Vernetzen: Alle Systeme integrieren
Enterprise Service Bus, ETL und API-Management sorgen für den Datenaustausch zwischen ERP, CRM, Legacy- und Cloud-Anwendungen. Mehr als 200 vorgefertigte Adapter – für SAP, Oracle, Microsoft, REST, SOAP, OpenAPI und viele weitere Industriestandards – sorgen dafür, dass Schnittstellen konfiguriert statt programmiert werden. Erfahren Sie mehr über nahtlose Integration, wie sich ein ESB mit API-Management kombinieren lässt und wo ETL-Tools zum Einsatz kommen.
Vertrauen: Daten verständlich und zuverlässig machen
Ein Datenkatalog, Stammdatenmanagement und klar definierte Datenprodukte verschaffen jedem Team denselben Überblick über dieselben Daten: was sie bedeuten, woher sie stammen und wem sie gehören. Dies ist die Ebene, die eine fragmentierte Landschaft in einen zuverlässigen „Golden Record“ verwandelt – und die Ebene, auf die sich KI am meisten stützt.
Handeln: Prozesse automatisieren – und KI darin agieren lassen
Prozesse werden in BPMN 2.0 modelliert, von einer Prozess-Engine ausgeführt und mit allen Systemen verbunden, von denen sie abhängen. Dies umfasst die Automatisierung von Geschäftsprozessen vom ersten Teilprozess bis hin zu abteilungsübergreifenden End-to-End-Abläufen. Auch agentenbasierte Szenarien werden abgedeckt: KI-Agenten agieren innerhalb eines modellierten Prozesses mit definierten Grenzen, sodass der Prozess bestimmt, was geschehen darf und was protokolliert wird. Lesen Sie unseren Leitfaden zur Software für das Geschäftsprozessmanagement, um sich einen umfassenden Überblick zu verschaffen.
Eine Regierungsführung, die handelt
Über diesen drei Ebenen befindet sich die Governance-Aktivierungsschicht: Semantik, Qualität, Herkunft, Richtlinien, Compliance, Zugriff und Nachweismöglichkeiten. Sie wird dort durchgesetzt, wo die Arbeit stattfindet – bei der Integration, in den Daten und im laufenden Prozess –, anstatt erst im Nachhinein dokumentiert zu werden. Die Prozessüberwachung zeigt in Echtzeit, wo Prozesse ins Stocken geraten und warum.
Die Produkte hinter der Plattform
| Produkt | Ebene | Was es bewirkt |
|---|---|---|
| X4 BPMS | Vernetzen · Handeln | Low-Code-Plattform für Integration (ESB, ETL) und Geschäftsprozessmanagement mit über 200 Adaptern |
| Phoenix | Vernetzen · Handeln | Unternehmensweite Integration und Prozessautomatisierung mit in die Ausführung integrierter Governance: Überwachung, Protokolle und Prüfpfade |
| dataspot. | Vertrauen | Geschäftsorientiertes Data Governance: einheitliche Definitionen, klare Zuständigkeiten und nachvollziehbare Datenherkunft |
| MyDataCatalogue | Vertrauen | Datenkatalog, der strukturierte und unstrukturierte Daten ermittelt, dokumentiert und visualisiert |
Sie können mit einer beliebigen davon beginnen und die anderen später hinzufügen, ohne das bereits funktionierende System migrieren zu müssen.
So wählen Sie die richtige Plattform für die digitale Transformation aus
Digitalisierungsprojekte sind komplex, und die Wahl der falschen Plattform verteuert sie. Dies sind die wichtigsten Kriterien:
- Konnektivität steht an erster Stelle. Vorgefertigte Adapter für Ihre Kernsysteme und Branchenstandards. Ohne sie entsteht ein digitales Flickwerk aus Informationssilos und manuellen Übergaben.
- Governance bei der Ausführung, nicht als nachträglicher Zusatz. Herkunftsnachweise, Richtlinien und Prüfpfade sollten während der Ausführung der Prozesse erstellt werden und nicht erst im Nachhinein rekonstruiert werden.
- Konvergiert, nicht zusammengestellt. Integration, Data Governance und Automatisierung auf einer Plattform – statt eines separaten Tools für jede Anforderung.
- Souveränität von Grund auf. Hybrid- oder „ On-Premises “-Betrieb, durchgängig überprüfbar, entwickelt zur Einhaltung der DSGVO, des EU-KI-Gesetzes, der NIS2-Richtlinie und – im Bankwesen – der BCBS-Richtlinie 239.
- Koexistenz mit Ihren Kernsystemen. Die Plattform sollte mit SAP, Salesforce, Microsoft oder ServiceNow zusammenarbeiten: standardmäßig koexistieren, dort konsolidieren, wo sich der Mehrwert vervielfacht, und selektiv ersetzen.
- Low-Code und Pro-Code auf einer Plattform. Die Fachabteilungen modellieren die Prozesse selbst; Entwickler erweitern sie bei Bedarf.
- Einblick in laufende Prozesse. Dashboards und Benachrichtigungen für Live-Instanzen, nicht nur historische Berichte.
Wie sich diese Kriterien in Ihre Gesamtlandschaft einfügen, ist eine Frage der Architektur – unser Leitfaden zu IT-Architekturtypen und der Vergleich zwischen Data Hub und Middleware helfen Ihnen bei der Entscheidung.
Wo soll man anfangen: mit einem Anwendungsfall, dann schrittweise ausweiten
Eine erfolgreiche Strategie zur digitalen Transformation beginnt nicht mit einem „Big Bang“. Sie beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Welche Prozesse bergen das größte Potenzial, und welche davon basieren bereits auf Daten in akzeptabler Form? In Workshops mit Digitalisierungsexperten werden die in Frage kommenden Prozesse ermittelt, und ein Proof of Concept zeigt, dass die Anwendungen und Schnittstellen miteinander kompatibel sind.
Der beste erste Anwendungsfall zeichnet sich durch ein hohes Volumen, klare Regeln und ein sichtbares Ergebnis aus. Jedes Projekt hinterlässt dann etwas Wiederverwendbares: Integrationen, Datendefinitionen und Prozessbausteine, die das nächste Projekt schneller und kostengünstiger machen. So wird die Digitalisierung eines Unternehmens zu einer Abfolge überschaubarer Schritte – und so lassen sich sogar Altsysteme Schritt für Schritt modernisieren.
Digitale Transformation mit Low-Code: Die Qualifikationslücke schließen
Low-Code reduziert die Komplexität der Plattform so weit, dass Geschäftsanwender und Prozessverantwortliche automatisierte Prozesse und Systemanbindungen in einer grafischen Oberfläche modellieren, ausführen und in Dashboards analysieren können – ganz ohne Programmieraufwand. Angesichts des Mangels an qualifiziertem IT-Personal können Unternehmen auf diese Weise ihre Digitalisierung vorantreiben, ohne auf knappe Entwicklungskapazitäten warten zu müssen.
Entscheidend ist, dass die grafische Benutzeroberfläche mehr ist als nur ein Zeichenwerkzeug: Sie benötigt ausführbare Bausteine und eine leistungsstarke Prozess-Engine im Hintergrund – sowie eine Pro-Code-Ebene für die Anforderungen, die Low-Code nicht abdecken kann. Unser Vergleich von No-Code, Low-Code und Pro-Code zeigt, wo die einzelnen Modelle zum Einsatz kommen.
Digitale Transformation in der Versicherungsbranche
Kunden und Vertriebspartner erwarten von Versicherern, dass sie über digitale Kanäle rund um die Uhr erreichbar sind, während die Produkt- und Markteinführungszyklen immer kürzer werden – und das in einer der am stärksten regulierten Branchen. Diese Kombination macht die Versicherungsbranche zu einem Musterbeispiel für kontrollierte Automatisierung.
In der Praxis sieht das so aus: Kunden schließen online über einen Chatbot, der Text- oder Spracheingaben versteht, eine Versicherung ab. Im Schadensfall erhalten sie per SMS oder E-Mail einen Link, öffnen eine Webanwendung, ohne eine App herunterladen zu müssen, und reichen Nachrichten, Fotos und Rechnungen ein. Auf Seiten des Versicherers läuft die Deckungsprüfung automatisch ab, ein KI-Schritt schätzt die Höhe des Schadens, eine regelbasierte Logik wählt die nächstgelegene Partnerwerkstatt aus, und der Kunde bucht über einen weiteren Link einen Termin. Da jeder Schritt innerhalb eines modellierten Prozesses abläuft, wird jede KI-Entscheidung protokolliert und ist nachvollziehbar.
Das Gleiche gilt für die Kommunikation mit Partnern. Die BGV Versicherungen automatisiert die auf BiPRO basierende Kommunikation mit ihren Vertriebspartnern auf X4 BPMS. Anstelle von isolierten vertikalen Lösungen setzen Versicherer zunehmend auf wiederverwendbare Branchen-Blueprints – BiPRO und GDV-Standards, Schadenbearbeitung, Dienstleistermanagement und Self-Service-Portale – auf derselben Plattform wie ihre branchenübergreifenden Prozesse. Erfahren Sie, wie SoftProject die digitale Transformation in der Versicherungsbranche unterstützt.
Digitale Transformation in der Versorgungsbranche
Netzbetreiber und kommunale Versorgungsunternehmen sehen sich mit einer steigenden Zahl von Netzanschlussanträgen, smart metering und einer wachsenden Anzahl von Systemen konfrontiert, die miteinander kommunizieren müssen. Westfalen Weser Netz hat isolierte Lösungen durch eine zentrale Integrationsplattform ersetzt, die SAP, GIS, das Dokumentenmanagement und mehrere Netzwerkportale miteinander verbindet – und verfügt nun über eine Echtzeit-Dokumentation statt einer Vorlaufzeit von sechs Monaten. Auch die Netzverträglichkeitsprüfungen für Anschlussanträge können automatisch abgewickelt werden.
Neben Gas, Wasser und Strom unterstützt dieselbe Plattform auch kommunale Dienste wie Echtzeit-Verkehrsmanagement, Parkleitsysteme, Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge, energieeffiziente Gebäude, Abfallwirtschaft sowie Serviceportale, über die Versorgungsunternehmen im Störungsfall in wenigen Schritten einen Dienstleister in der Nähe beauftragen können. Erfahren Sie mehr über die digitale Transformation in der Versorgungsbranche.
Warum sich eine konvergente Plattform lohnt
- ROI durch Wiederverwendung: Jede Integration, jede Datendefinition und jeder Prozessbaustein wird im nächsten Projekt wiederverwendet.
- Souveränität: hybrid, nachvollziehbar und europäisch – Ihre Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.
- Geschwindigkeit: Zuerst ein Anwendungsfall, schnell in die Produktion, dann der nächste.
- Geringere Kosten: Da die Systemlandschaft konsolidiert wird, müssen weniger Tools lizenziert, integriert und gewartet werden.
Fazit: Eine Governance, die den Wandel ermöglicht
Bei einer Plattform für die digitale Transformation geht es nicht darum, Governance als weitere Hürde einzuführen. Es geht vielmehr darum, was Governance ermöglicht: Prozesse, die systemübergreifend zuverlässig ablaufen, Daten, auf die sich jedes Team verlassen kann, und KI, die darauf basierend handeln kann – und zwar nachprüfbar. Mehr als 300 Unternehmen führen bereits kritische Prozesse auf der SoftProject-Plattform durch. Entdecken Sie unsere Success Stories, oder erfahren Sie, wie unsere Beratung und die SoftProject Academy Sie vom ersten Workshop bis zur Produktivsetzung unterstützen.
Als Chief Technology Officer treibt Wolfgang Wiesner seit Mai 2025 die technologische Weiterentwicklung von SoftProject voran. Sein Schwerpunkt liegt auf zukunftssicheren Architekturen, technologischer Exzellenz und der erfolgreichen Umsetzung innovativer IT-Lösungen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist eine Plattform für die digitale Transformation?
Eine Plattform für die digitale Transformation verbindet die IT-Systeme eines Unternehmens, sorgt dafür, dass die Daten verständlich und vertrauenswürdig sind, und automatisiert die Geschäftsprozesse, die auf diesen Daten basieren – wobei in jedem Schritt Governance-Maßnahmen integriert sind. Sie ermöglicht es, dass Daten, Prozesse und KI zusammenwirken, anstatt als separate Projekte zu laufen.
Warum kommen KI-Initiativen bei der digitalen Transformation ins Stocken?
Meistens liegt das an den Daten, nicht am Modell. Die Daten befinden sich in voneinander getrennten Systemen, es gibt keine einheitlichen Definitionen und keinen klaren Verantwortlichen. Ohne Aussagekraft, Zuverlässigkeit, geregelten Zugriff und Überprüfbarkeit bleibt die KI entweder in der Pilotphase stecken oder liefert Ergebnisse, die niemand nachvollziehen kann.
Wie wähle ich die richtige Plattform für die digitale Transformation aus?
Achten Sie auf vorgefertigte Adapter für Ihre Kernsysteme, auf Governance, die in die Ausführung integriert ist und nicht nur nachträglich angefügt wurde, auf eine einheitliche Plattform für Integration, Daten und Automatisierung, auf einen hybriden oder „ On-Premises “-Betrieb zur Gewährleistung der Datenhoheit, auf die Koexistenz mit Systemen wie „ SAP “ sowie auf sowohl Low-Code- als auch Pro-Code-Entwicklung.
Wo sollte ein Projekt zur digitalen Transformation ansetzen?
Ein Anwendungsfall: ein Prozess mit hohem Durchsatz, klaren Regeln und Daten in akzeptabler Form. In Workshops werden die Kandidaten ermittelt, und ein Proof of Concept validiert den Ansatz. Jedes Projekt hinterlässt wiederverwendbare Integrationen und Datendefinitionen, die das nächste Projekt beschleunigen.
Welche Rolle spielt Data Governance bei der digitalen Transformation?
Daten-Governance legt fest, was Daten bedeuten, woher sie stammen und wem sie gehören. Sie ist die Voraussetzung für eine Automatisierung, die korrekte Ergebnisse liefert, sowie für eine KI, die nachvollziehbar ist, geprüft werden kann und im Einklang mit Vorschriften wie dem EU-KI-Gesetz betrieben wird.
