Use Cases

ROI und Performance automatisierter Prozesse transparent machen

Wie Unternehmen die Leistung und Wirtschaftlichkeit ihrer automatisierten Prozesse zentral messen und steuern. Eine moderne Reporting-Plattform verbindet operative Laufzeitdaten mit kaufmännischen Informationen und macht Performance, Stabilität und finanzielle Einsparungen über eine große Bot-Landschaft hinweg transparent.

Transparenz statt verstreuter Bot- und Finanzdaten

Über 200 geschäftskritische Automatisierungen werden über zahlreiche Umgebungen verteilt betrieben. Operative Laufzeitdaten und kaufmännische Informationen liegen dabei in unterschiedlichen Systemen und lassen sich nur schwer gemeinsam auswerten. Uneinheitliche Bezeichnungen und fehlende Verknüpfungen erschweren die Bewertung von Stabilität, Leistung und tatsächlicher Wirtschaftlichkeit. Gleichzeitig fehlt den fachlichen Verantwortlichen eine zentrale Sicht darauf, welche Automatisierungen zuverlässig laufen, welche Ausnahmen erzeugen und welchen finanziellen Nutzen sie tatsächlich erzielen.

Vorsprung durch transparentes Automatisierungs-Reporting
Eine zentrale Reporting-Plattform verbindet technische und kaufmännische Informationen und schafft eine einheitliche Grundlage für die Bewertung automatisierter Prozesse. So lassen sich Leistung, Stabilität und Wirtschaftlichkeit über unterschiedliche Umgebungen hinweg strukturiert analysieren und vergleichen.
Technische und kaufmännische Daten verbinden
Operative Laufzeitdaten werden mit relevanten Kosten- und Geschäftsdaten zusammengeführt und gemeinsam auswertbar gemacht.
Einheitliche Datenbasis schaffen
Unterschiedliche Datenstrukturen und Bezeichnungen werden harmonisiert und in einem konsistenten Modell zusammengeführt.
Performance und Stabilität überwachen
Laufzeiten und Ausnahmefälle lassen sich systematisch analysieren und geben einen transparenten Überblick über die Leistung der Automatisierungen.
Wirtschaftlichkeit nachvollziehbar berechnen
Entwicklungs- und Betriebskosten werden den tatsächlich erzielten Einsparungen gegenübergestellt und ermöglichen eine transparente Bewertung der Rentabilität.
Mehrere Umgebungen zentral analysieren
Die mandantenfähige Struktur ermöglicht eine einheitliche Auswertung der unterschiedlichen Umgebungen und schafft eine zentrale Sicht auf die gesamte Automatisierungslandschaft.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling

Mit einem zentralen Reporting die Wirtschaftlichkeit automatisierter Prozesse sichtbar machen

Diese Lösung unterstützt Unternehmen, die die Leistung und Wirtschaftlichkeit einer großen Anzahl automatisierter Prozesse nicht länger über verteilte Datenquellen bewerten möchten. Besonders relevant ist der Einsatz für Organisationen mit vielen Automatisierungen, unterschiedlichen Umgebungen und hohen Anforderungen an Transparenz über Betrieb, Stabilität und finanzielle Einsparungen. Durch die Verbindung von operativen Laufzeitdaten und kaufmännischen Informationen entsteht eine zentrale Datenbasis für das Automatisierungs-Reporting. Fachbereiche und Management erhalten dadurch eine einheitliche Sicht auf die Performance ihrer Automatisierungen, können deren finanziellen Nutzen nachvollziehbar bewerten und gezielt Maßnahmen zur Optimierung und Weiterentwicklung ableiten.

Messbarer Mehrwert für die Automatisierungssteuerung
Die zentrale Reporting-Plattform macht finanzielle Einsparungen sichtbar, schafft Transparenz über die gesamte Bot-Landschaft und ermöglicht eine gezielte Steuerung von Performance, Stabilität und Ressourcen.
Millioneneinsparungen sichtbar machen
Die Plattform macht die finanziellen Erträge der Automatisierungen transparent und zeigt den wirtschaftlichen Nutzen der eingesetzten Bots.
ROI gegenüber dem Management belegen
Auftraggeber können den finanziellen Erfolg ihrer Automatisierungen anhand nachvollziehbarer Kennzahlen transparent nachweisen.
Governance über 200 Bots und 12 Tenants
Ein zentrales Monitoring schafft eine einheitliche Sicht auf die verteilte Automatisierungslandschaft.
Einheitliche Oberfläche etabliert
Fachbereiche können ihre Analysen über eine zentrale Reporting-Oberfläche durchführen, ohne direkten Zugriff auf die zugrunde liegenden Datenbanken zu benötigen.
Instabile Automatisierungen schneller erkennen
Ausnahmen und Stabilitätsprobleme werden sichtbar und ermöglichen eine gezielte Analyse auffälliger Prozesse.
Ressourcen gezielt einsetzen
Wartungs- und Optimierungsaufwände können dort eingesetzt werden, wo der größte finanzielle Hebel für das Unternehmen besteht.
Neue Bots automatisch integrieren
Das Datenmodell ist so aufgebaut, dass neu hinzugefügte Bots und Umgebungen automatisiert in das Reporting aufgenommen werden können.
Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube