Organizing for digital transformation - Cheatsheet

Problemerkennung und -analyse

Definition:

Identifizierung und Analyse von Problemen im Rahmen der digitalen Transformation.

Details:

• Ziel: Ursachen und Konsequenzen der Probleme erkennen.
• Methoden: SWOT-Analyse, Ursachen-Wirkungs-Diagramm.
• Datenanalyse, um Muster und Anomalien zu identifizieren.
• Einsatz von Technologien: KI, Big Data, Analytics-Tools.
• Beteiligung aller relevanten Stakeholder.

Entwicklung innovativer Lösungsansätze

Definition:

Entwicklung neuer, kreativer Methoden und Strategien zur Problemlösung in einem digitalen Transformationsprozess.

Details:

• Fokus auf digitale Tools und Technologien.
• Interdisziplinäre Teams einbeziehen.
• Iterative Prozesse nutzen (z.B. Design Thinking, Scrum).
• Kundenzentrierte Ansätze hervorheben.
• Datenanalytik zur Entscheidungsfindung einsetzen.
• Prototyping für schnelle Validierung und Feedback.

Bewertung der Wirtschaftlichkeit und Machbarkeit

Definition:

Bewertung von Projekten in Hinblick auf finanzielle Rentabilität und technologische/materielle Durchführbarkeit.

Details:

• Wirtschaftlichkeit: Kosten-Nutzen-Analyse, Kapitalrendite (ROI), Break-even-Analyse
• Machbarkeit: technische Realisierbarkeit, Ressourcenzugänglichkeit, Zeitplananalyse
• Formel für ROI: \( ROI = \frac{Gewinn - Kosten}{Kosten} \times 100 \% \)
• Break-even-Punkt: \( \text{Break-even-Punkt} = \frac{Festkosten}{(Preis - variable Kosten)} \)
• Risikoanalyse: SWOT-Analyse, Szenarioanalyse
• Stakeholder-Berücksichtigung: Interesse und Einfluss der Stakeholder evaluieren

Nutzung von digitalen Werkzeugen und Plattformen

Definition:

Einsatz von Software und Online-Diensten zur Unterstützung und Verbesserung von Geschäftsprozessen und -strategien.

Details:

• Digitale Werkzeuge: Softwarelösungen wie ERP-Systeme, CRM-Systeme, Kollaborations-Tools (z.B. Slack, Microsoft Teams).
• Plattformen: Online-Plattformen zur Unterstützung von Geschäftsprozessen, z.B. Cloud-Dienste (AWS, Google Cloud), E-Commerce-Plattformen (Shopify).
• Vorteile: Effizienzsteigerung, Kostensenkung, Erhöhung der Flexibilität, Verbesserung der Kommunikation und Zusammenarbeit.
• Herausforderungen: Datenintegrität, Sicherheit, Anpassung an schnelle technologische Veränderungen.
• Wichtige Metriken: ROI (Return on Investment), TCO (Total Cost of Ownership), Nutzerakzeptanz, Skalierbarkeit.

Implementierung und Skalierung von Lösungen

Definition:

Prozess der Anwendung und Expansion digitaler Lösungen innerhalb einer Organisation, um Effizienz und Performance zu steigern.

Details:

• Implementierung: Einführung und Integration von IT-Lösungen und digitalen Tools.
• Skalierung: Anpassung von Lösungen bei wachsendem Bedarf, um Leistungsfähigkeit aufrechtzuerhalten.
• Wichtige Aspekte: Benutzerakzeptanz, Systemintegration, Datenmanagement.
• Vorgehensmodell: Agile Methoden, kontinuierliche Verbesserung, Monitoring und Feedback.
• Ziel: Maximierung des Nutzens digitaler Lösungen, Minimierung der Betriebskosten.

Erhebung und Analyse von Primär- und Sekundärdaten

Definition:

Erhebung und Analyse von Daten aus originalen Quellen und bestehenden Quellen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in digitalen Transformationsprozessen.

Details:

• Primärdaten: Direkt erhobene, nicht zuvor gesammelte Daten.
• Sekundärdaten: Bereits vorhandene Daten, neu analysiert.
• Erhebungsmethoden: Befragungen, Beobachtungen, Experimente für Primärdaten; Datenbanken, Reports für Sekundärdaten.
• Analyse: Statistische Verfahren zur Datenexploration und Hypothesenprüfung.
• Wichtige Konzepte: Validität, Reliabilität, Stichprobenverfahren.

Systematischer Design-Science-Forschungsprozess

Definition:

Systematischer Design-Science-Forschungsprozess: Methodischer Ansatz zur Lösung praktischer Probleme durch Entwicklung und Evaluation innovativer Artefakte in der Forschung.

Details:

• Ziel: Praktische Relevanz und wissenschaftliche Rigorosität verbinden
• Iterativer Prozess: Problemidentifizierung, Lösungsentwurf, Implementierung und Evaluation
• Methoden: Kombination qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden
• Artefakte: Theorien, Modelle, Methoden, Instanzen
• Evaluation: Gestaltung und Testen durch Simulationen, Experimente, Fallstudien
• Anwendbar: Einsatz in der digitalen Transformation und Managementforschung

Change Management und Widerstandsmanagement

Definition:

Wichtige Konzepte zur erfolgreichen Implementierung von Veränderungen, insbesondere bei der digitalen Transformation.

Details:

• Change Management: Planen, Steuern und Überwachen von Veränderungsprozessen.
• Widerstandsmanagement: Identifizieren und Umgang mit Widerständen gegen Veränderungen.
• Phasen des Change Managements: Vorbereitung, Umsetzung, Nachverfolgung.
• Widerstandsarten: Kognitiv, emotional, verhaltensbezogen.
• Erfolgsfaktoren: Kommunikation, Partizipation, Schulungen.