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Geschäftsprozess Stellenbesetzung

Beispielhafte Umsetzung als Excel-Arbeitsmappe:

Bewerbungsdatenbank.xlsx

Empfehlungen zur Datenmodellierung:

• Datensätze erhalten eindeutige IDs
• nicht alle Datensätze in einer großen Tabelle speichern, sondern auf mehrere Tabellen verteilen und dann Beziehungen zwischen ihnen aufstellen (Primär- und Fremdschlüssel)
• ein ERD dient als Vorlage für das Tabellenschema
• Vorteile eines Datenmodells (ERD) im Vergleich zu einer “großen Tabelle”:
  • erleichtert die Arbeit mit den Daten (keine Redundanzen, weniger Fehler beim Einfügen und Ändern von Daten, Trennung von Verantwortlichkeiten und Zugriffsmöglichkeiten,…)
  • erleichtert die Auswertung der Daten
  • Grundlage für die Entwicklung digitaler Lösungen, wie z.B. automatisierte Workflows oder interaktive Benutzeroberflächen

ARIS-Konzept:

• die Datensicht auf ein Unternehmen ist ein großes ERD, in dem alle Unternehmensdaten miteinander verknüpft sind
• bei der Architektur integrierter Informationssysteme (ARIS) spielen Daten, Prozesse und Funktionen zusammen:

ARIS-Konzept von Prof. August-Wilhelm Scheer (vereinfacht)

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Vertiefung

Welche Vorteile können Ihnen Kompetenzen in der Datenmodellierung bringen? Wir sind noch unabhängig von einer konkreten Datenbank-Technologie zum Speichern der Tabellen (DB-System, Excel, Access, Jira, Notion,…)!

Datenbank-Kompetenzen:

Souveräne Zusammenarbeit in (digitalen) Entwicklungs- und Beschaffungsprojekten:

• fachliches Wissen in strukturierte Datenmodelle übersetzen
• Anforderungen an neu zu entwickelnde (KI-)Systeme präzise formulieren
• Anforderungen an zu beschaffende Tools wie ERP, CRM oder BI-Systeme definieren
• in interdisziplinären Teams Missverständnisse zwischen Fachabteilung und IT vermeiden

Professioneller Umgang mit Unternehmenssoftware:

• Saubere Datenmodellierung führt zu professionellen Spreadsheets (Excel, Google Sheets,…): Vermeidung von Fehlern und Redundanzen, konsistente Daten
• Ein gutes Datenmodell ist heutzutage schon “die halbe Miete” bei der Entwicklung neuer Anwendungen, z.B. mit Hilfe von No-Code-Tools oder KI-gestützter Entwicklung.
• Excel (Power Pivot) und BI-Software erlauben das Anlegen von Datenmodellen als Grundlage für umfassende Datenanalysen

Strategische Vorteile:

• Es ist wichtig, Unternehmensdaten unabhängig von den Anwendungen zu betrachten, in denen sie bearbeitet werden: nur so kann das strategische Potenzial von Daten zur Sicherung von Wettbewerbsvorteilen genutzt werden.

  Daten (z.B. Kundendaten, Verkaufsdaten, Nutzungsdaten, Produktdaten) können über Schnittstellen aus den einzelnen Anwendungen extrahiert, zusammengeführt und analysiert werden.

• Hintergrundwissen über Datenbanken, Datenmodelle und mögliche Analysen führt zu einem besseren Verständnis für die Verarbeitungsmöglichkeiten personenbezogene Daten, fördert die Einschätzung von Risiken

• Geschäftsprozess- und Datenmodellierung sowie andere Modellierungstechniken sind branchenunabhängige Kompetenzen und in allen Bereichen einsetzbar, vgl. Vorteile von Vorlesung 1: Modelle sind leichter verständlich, präziser und weniger fehleranfällig oder widersprüchlich als unstrukturierte Texte in natürlicher Sprache

3 einfache Schritte zur digitalen Transformation:

1. Geschäftsprozess verstehen, gestalten
2. Datenmodell entwerfen
3. digitale Tools auswählen, konfigurieren oder neu entwickeln (lassen) </aside>

Zusatzmaterial