Success Story: Digitalisierung der Dokumentation für einen Automobil-Finanzdienstleister
Schwerpunkte: Dokumentationsautomatisierung, Governance & semantische Modellierung
- Reduktion des manuellen Aufwands um 99 %
- Geringerer Abstimmungsaufwand
- Bessere Wiederverwendung vorhandener Informationen
- Höhere Konsistenz zwischen Dokumentationsschichten
Zusammenfassung
Ein Automobil-Finanzdienstleister steuerte Projekte über ein dokumentenzentriertes Lifecycle-Modell. Die Vielzahl an Ergebnistypen, Modellvarianten und beteiligten Rollen erzeugte Medienbrüche, Redundanzen und hohen Prüfaufwand. Ziel war, Informationen aus vorhandenen Werkzeugen semantisch zu verbinden und Dokumentation automatisiert zu erzeugen.
Ausgangssituation
Mehrere Varianten des Projektmodells, über 100 Ergebnistypen und mehr als zehn Projektrollen – die Dokumentation erforderte parallele Pflege in vielen Werkzeugen. Informationen waren verteilt, mehrfach vorhanden und nur eingeschränkt automatisiert prüfbar.
Unser Ansatz
Die relevanten Informationen aus bestehenden Werkzeugen wurden in einem semantischen Informationsmodell zusammengeführt. Ein angepasster Dokumentengenerator erzeugt daraus automatisiert alle benötigten Ergebnistypen – konsistent, prüfbar und wiederverwendbar.
Ergebnisse
Ein bislang mit rund zwei Wochen angesetzter Dokumentationsaufwand wurde auf maximal etwa 30 Minuten reduziert. Das entspricht einer Reduktion des manuellen Aufwands um rund 99,4 Prozent beziehungsweise einem Faktor von 160. Neben der reinen Zeitersparnis verbesserten sich Konsistenz, Prüfbarkeit und Wiederverwendbarkeit der Projektinformationen grundlegend.
Die 4 Schritte zur Dokumentationsdigitalisierung
Ausgangssituation analysieren
Die bestehende Projektdokumentation basierte auf definierten Ergebnistypen, mehreren Modellvarianten und mehr als zehn Projektrollen. Die parallele Pflege in vielen Werkzeugen erzeugte Medienbrüche, Redundanzen und hohen Abstimmungsaufwand.
Systemanalyse durchführen
Die meisten benötigten Informationen existierten bereits in vorhandenen Werkzeugen. Das Kernproblem lag nicht in fehlenden Daten, sondern in deren Verteilung über unterschiedliche Systeme, mehrfacher Pflege und fehlender Wiederverwendung.
Lösungskonzept entwickeln
Die relevanten Informationen wurden in einem semantischen Informationsmodell zusammengeführt. Dokumente wurden von der führenden Quelle zur automatisch erzeugten Sicht auf aktuelle, strukturierte und validierbare Projektinformationen.
Proof of Concept umsetzen
Für drei ausgewählte Ergebnistypen wurde die modellbasierte Dokumentation praktisch umgesetzt. Der Aufwand von rund zwei Wochen reduzierte sich auf maximal 30 Minuten – eine nachgewiesene Reduktion von 99,4 Prozent.
Lessons Learned
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Informationen sind oft schon vorhanden – sie müssen nur verbunden werden.
Der entscheidende Schritt war nicht die Beschaffung neuer Daten, sondern die semantische Verknüpfung bereits vorhandener Informationen aus bestehenden Werkzeugen.
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Dokumente sind Ergebnisse, keine Quellen.
Digitalisierung der Dokumentation bedeutet nicht, Dokumente elektronisch zu verwalten. Sie bedeutet, Informationen so zu strukturieren, dass sie aktuell, prüfbar, wiederverwendbar und automatisierbar werden.
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Ein fokussierter Einstieg genügt, um den Nutzen sichtbar zu machen.
Drei ausgewählte Ergebnistypen im Proof of Concept reichten aus, um den Ansatz zu belegen. Es braucht kein großes Transformationsprogramm – ein klar abgegrenztes Pilotvorhaben schafft Vertrauen und Momentum.
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Das Modell wird mit jeder Erweiterung wertvoller.
Mit jeder weiteren angebundenen Datenquelle, jedem zusätzlichen Ergebnistyp und jeder neuen Auswertung steigt der Wert des semantischen Informationsmodells – und damit der Nutzen für alle beteiligten Rollen.
Wie das Projekt im Detail umgesetzt wurde, lesen Sie in unserem ausführlichen Blogbeitrag zur Digitalisierung der Dokumentation.
Ihr Ansprechpartner für Enterprise Architecture Management & Digitalisierung
Daniel Adam
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