Innovatie Drijven: Proces, Master Data en Digitale Transformatie – Deel II

Proces + Data zijn beide kritiek voor innovatie en transformatie. Het potentieel en de kracht van Data inzichten worden gerealiseerd in gedigitaliseerde en geautomatiseerde processen.

Dit is Deel II van een 2-deel artikel over Proces + Data. Deel I beschreef de evolutie van intelligente DBMS's en intelligente BPMS's. Kunstmatige Intelligentie, alsook diverse digitale technologieën, hebben een enorme impact gehad op beide trends. iBPMS's ondersteunen ook proces- en werkautomatisering – met name door Robotic Process Automation.

Deel I benadrukte het gebrek aan balans tussen DBMS's – met name geavanceerde NoSQL databases – en BPMS's in enterprise architecturen. Door AI en andere digitale technologieën zijn ze allebei intelligent geworden. Verder zijn we nu getuige van een overvloed aan benaderingen voor No Code/Low Code ontwikkeling in beide domeinen. Er zijn nu Citizen Developers en Citizen Data Scientists.

Echter, de DBMS-laag met meerdere Relationele en NoSQL databases is alomtegenwoordig in IT-infrastructuren en Enterprise Architecturen. Data is de nieuwe ruwe olie!

De BPMS-laag? Niet zoveel.

Om het meest uit de synergie tussen Proces en Data te halen, moet de enterprise-in-motion zich richten op het voor de hand liggende: de kern business applicaties en oplossingen die business value drijven. Om het voor de hand liggende te herhalen: het gaat niet om technologie!

Valuestreams (ook wel Valuechains)

De data-benadering is in de kern een bottom-up benadering die focust op persistente data. Belangrijk en kritisch. Maar nog steeds bottom-up technologie-gedreven. Hier zullen we drie robuuste use cases verduidelijken die een andere benadering nemen die veel meer ondersteunend is voor Autonome Enterprise-In-Motion.

De proces-gedreven applicatiebenadering is heel anders. Een fundamentele aanname in de proces-gedreven benadering is dat een business een verzameling is van Valuestreams. Bedrijven denken in termen van doelen en mijlpalen of fasen om deze doelen te bereiken in de context van Valuestreams. Meeste organisaties zijn nog steeds verticaal georganiseerd, en elke business unit richt zich op hun meetbare doelen.

Silos in business units, diverse applicaties, en handelspartners zijn alomtegenwoordig

Valuestreams gaan horizontaal over business units, verschillende legacy applicaties en handelspartners in een poging klantervaringen te optimaliseren – om waarde te realiseren en te operationaliseren. De culturele verandering in de Enterprise-In-Motion moet de valuestream vastleggen, digitaliseren en automatiseren voor geoptimaliseerde zichtbaarheid en controle.

De Valuestream Digitalisatie en Automatisering zijn de centrale pijlers voor Digitale Transformatie

Organisatorisch moet de cultuur aangemoedigd worden tot geempowerde eigenaarschap van de valuestream – over silos heen. Digital Process Automation bereikt de digitalisatie en automatisering van valuestreams door Dynamic Case Management (DCM).

Typisch zijn deze gesilo-de, en de communicatie gebeurt via handmatige handovers. Het is interessant om te noteren dat digitale technologieën en zelfs digitale transformatiepraktijken weinig impact hebben gehad op verticaal georganiseerde gesilo-de organisaties. De organisatiehiërarchie heeft volgehouden. Valuestreams gaan horizontaal vaak met een geempowerde eigenaar voor operationele excellentie. Als de valuestreams niet geoptimaliseerd zijn door DPA, zal er aanzienlijke verspilling en inefficiënties zijn.

De kracht van de gedigitaliseerde & geautomatiseerde Valuestreams is de kern enabler van de drie use cases

Proces + Master Data

Volgens het MDM Instituut: Master Data Management (MDM) is de autoritatieve, betrouwbare fundering voor data die gebruikt wordt over veel applicaties en constituties met als doel een enkel beeld van de waarheid te bieden ongeacht waar het ligt.

• Inconsistenties en slechte data kwaliteit resulteren in slechte, foutieve en zelfs riskante beslissingen. De geautomatiseerde dynamische case uitvoeringen zijn zo goed als de consistentie van de data.
• Voor Klanten, Producten, Prijzen, Partners, Leveranciers, Diensten en andere Master Data gedeeld over applicaties, bevatten vaak verschillende gesilo-de systemen tegenstrijdige informatie over dezelfde entiteit (bijv. verkeerde burgerlijke staat). Er is veel verspilling om heterogene data consistent en van hoge kwaliteit te houden.
• Fusies en Overnames creëren ook data consistentie uitdagingen – om een enkele versie van de waarheid over een klant of aanbod over de organisatie te hebben

Hier zijn enkele typische voorbeelden:

• Klantadres wordt niet consistent bijgewerkt over alle databases of applicaties die het adres opslaan.
• De prijs van een product is niet consistent en hangt af van het kanaal (detailhandel, web, mobiele app, etc.)
• De Leverancier lijst, beschikbaarheid en lijst met onderdelen is inconsistent over diverse ERP systemen

Er zijn veel meer.

Master Data is nodig om data kwaliteit, data consistentie, data sourcing, data nauwkeurigheid, data integriteit, data replicatie en data compleetheid aan te pakken.

Zoals hierboven genoteerd, is een enterprise het aggregaat van zijn Valuestreams. Deze valuestream uitvoeringen zijn alleen zo goed als de consistentie van de data. De Computer Science expressie "Garbage In – Garbage Out" (GIGO) is hier heel toepaslijk. Feitelijk, data inconsistenties zullen eerder of later de klantervaring beïnvloeden resulterend in klantontevredenheid: lagere Net Promoter Scores (NPS), hogere verhouding van detractors!

De Bottom-Up MDM Benadering

Vaak proberen organisaties de uitdagingen van Master Data aan te pakken via Master Data Management tools en systemen. Dit kan eindigen in "big bang" master data projecten, met dure tools. Sommige organisaties hebben MDM centrums van excellentie ingesteld voor governance. De technologie en data consistenties zijn formidable en belangrijk om aan te pakken, inclusief data cleansing, missing data adresseren, data consistentie, ETL en data integratie. Het gevaar is de enorme inspanning die vereist is om master data te normaliseren zonder te prioriteren door de business doelen. Een veelvoorkomend probleem is dat initiatieven die proberen master data uitdagingen op te lossen dit vaak in een silo doen. De MDM zelf wordt dan nog een laag software die beheerd moet worden. Als data kopiëren en replicatie gebruikt wordt, creëert dit ook additionele overhead en potentiële inconsistenties.

Echter, het ernstigere probleem is het gebrek aan focus en precise rechtvaardiging in de creatie en beheer van specifieke master data. Bijvoorbeeld, het aggregaat aantal velden of attributen over een Klant van diverse systems of records zou in de honderden kunnen zijn. De meest kritieke klant Valuestreams zullen typisch een heel kleine subset van de beschikbare velden of attributen nodig hebben. De rest zal zelden – als ooit – gebruikt worden. Terwijl de redenering van het MDM-systeem zinvol kan zijn, kan deze bottom-up benadering sub-optimaal zijn.

Top-Down Valuestream Benadering

Een meer optimale benadering is om MDM uitdagingen te behandelen als onderdeel van algehele continuous improvement initiatieven, met name door end-to-end dynamic case management oplossingen die silos verbinden die master data aanraken en manipuleren. De Enterprise-In-Motion is een aggregaat van Valuestreams. MDM gaat erom de Valuestreams zo goed mogelijk te laten draaien. Elke van deze Valuestreams heeft specifieke business doelen – bijvoorbeeld kosten verlagen, de NPS verbeteren of omzet genereren. De kern van deze benadering is een Dynamic Case Management (DCM) -ingeschakelde laag die legacy systemen omhult en moderniseert. Zoals genoteerd in Deel I, is DCM een sleutelcapaciteit in DPA – naast Robotic Automation, AI en andere Digitale Technologieën.

De top-down benadering richt zich alleen op die velden of attributen die nodig zijn voor specifieke Valuestreams die geoptimaliseerd, gedigitaliseerd en geautomatiseerd worden door DPA.

Deze "top-down" benadering prioriteert transformationele projecten met MDM verbeteringen en balanseert risico met business waarde. Deze technische database kwesties moeten adressen worden, maar met een herziene benadering van prioriteiten.

Groot Denken Maar Klein Beginnen

In de Enterprise-In-Motion, worden oplossingen voor master data kwesties gedreven door "Think Big…But Start Small" governance. De benadering is om quick wins te realiseren, de benodigde master data rigueur op te bouwen of te bereiken, en dan uit te breiden met additionele transformationele oplossingen die Master Data omvatten. Met andere woorden, met de iteratieve benadering wordt het aggregaat master stuksgewijs opgebouwd in plaats van een Big Bang uitgebreide Master Data en dan realisatie van projecten voor oplossingen voor digitale transformatie. De Master Data governance en implementatie kan in het DNA van de procesautomatiseringsmethodologieën worden ingesloten en leiden tot de prioritering van databronnen en de optimalisatie nodig om data binnen de DPA-laag te managen. Het doel is om gemak van Master Data te balanceren met business waarde voor specifieke geprioriteerde projecten.

In Design Thinking Methodologie is prioritering kritiek voor de backlog van Valuestream projecten. Deze prioriteringen rangschikken projecten systematisch balancerend gemak van implementatie met business waarde. Hier zijn enkele potentieel meetbare dimensies die de prioritering kunnen beïnvloeden:

• Complexiteit van het consolideren van de master data velden voor het project
• Impact van slechte master data kwaliteit op end-to-end cases voor het project
• De toepassing van de master data velden in het hoge business impact project
• Beschikbaarheid van API's om toegang te krijgen tot de master data veldwaarden voor het project

De geprioriteerde slivers die Master Data ondersteuning weerspiegelen, worden gevoed aan de agile methodologie. De methodologie moet u helpen continu de business doelen te monitoren en meten. De Master Data wordt iteratief geoptimaliseerd door de slivers heen. De innovatieve projecten gevoed door de Design Thinking prioriteringen worden continu gemeten en gemonitord. Er zijn drie typen iteraties in de Top-Down benadering:

• Iteraties in de backlog van de projecten – geprioriteerd op business waarde alsook Master Data beschikbaarheidsdimensies
• Iteraties tijdens het bouwen van de DPA oplossing tijdens het benutten van Master Data
• Post-productie, is het ook belangrijk om de getarget vs. bereikte doelen te vergelijken voor verdere verbeteringen.

Dus de Top-Down benadering bouwt de Master Data incrementeel op, terwijl continu hoge business waarde projecten geleverd en verbeterd worden.

Digitale Transformatie: IoT & Blockchain

De Valuestream proces-gedreven top-down benadering is een enabler voor Digitale Transformatie technologie waardeproposities. Twee van deze technologieën die het meest kritiek zijn voor de Enterprise-In-Motion zijn IoT en Blockchain.

De Weg naar IoT Succes

IoT gaat over connectiviteit van steeds intelligentere apparaten via sensoren en actuatoren. De fundering voor connectiviteit, balanceren van bereik en voedingsoverwegingen is natuurlijk kritisch. Er zijn verschillende componenten in de algehele stack en multi-tier architecturen van IoT. De laagste niveaus omvatten fysieke apparaten en systemen. Het is precies deze cyber-fysieke connectiviteit die de fundering legt van het IoT-tijdperk. Andere lagen omvatten de data accumulatie en analyse lagen. De IoT verbonden apparaten genereren een enorme hoeveelheid data: Big Data wordt Thing Data! Een deel van deze data – vaak het grootste deel – wordt aan de edges verwerkt.

Er zijn verschillende referentiearchitecturen en referentiemodellen voor IoT. IoT World Forum's Referentiemodel plaatst samenwerking en Business Processen aan de top van de multi-level architectuur voor IoT.

Dit is significant en spot on. Succes kan top-down bereikt worden met concrete business doelen vanaf het begin. Top-down business oplossingen omvatten Mensen, Verbonden Apparaten (aka IoT), handelspartners en Enterprise Applicaties (aka Systems of Record): allemaal collaborerend en orchestreren hun activiteiten naar concrete en meetbare Key Performance Indicators (KPI's). De collaboraties zijn in de context van End-to-End Valuestreams (het opererende woord zijnde Value), die gemodelleerd, geautomatiseerd en gemonitord worden door DPA voor continue verbetering. DPA methodologie, competentie best practices, en technologie zijn de motor die IoT succes drijft.

Er zijn veel toepassingen van IoT die gedreven worden door DPA Valuestreams. Digital Prescriptive Maintenance is de killer applicatie voor IoT. Zoals geïllustreerd hier, betreft het de orchestratie van taken wier deelnemers mensen omvatten – bijvoorbeeld Klantenservice en Veldservice – enterprise applicaties, AI voor het triageren van de beste acties, Garantie keten management, en natuurlijk verbonden apparaten en IoT. De end-to-end orchestratie en automatisering worden bereikt door DPA.

Blockchain naar Valuechain

Blockchain is erg een revolutie. Het is de motor die de opkomst van de Internet of Value (IoV) empowert. IoV is een belangrijke fase in de evolutie van het Internet. In de jaren '90 begonnen we met het Internet of Information: het traditionele internet – degene die we elke dag gebruiken om informatie te zoeken. Vervolgens kwam het Internet of Things of verbonden apparaten die alomtegenwoordig worden in consumenten (bijv. Verbonden Huizen), publieke sector (bijv. Slimme Steden) en industriële toepassingen (bijv. Slimme Productie). De weg naar IoT succes loopt door Digital Process Automation. Blockchain die de onderliggende technologie is voor cryptocurrencies maakt de Internet of Value mogelijk. De waarde kan digitale valuta zijn. Belangrijker, de "waarde" kan ook data zijn die inter- en intra-organisatorische uitwisselingen ondersteunt die business doelen ondersteunen.

Blockchain als Decentraliseerde & Gedistribueerde Database

Blockchain bewaart het ledger van transacties tussen diverse partijen – in nodes die deelnemen aan het valideren van de Blockchain. Het ledger is gedistribueerd en gerepliceerd. Enterprises die samenwerken in B2B transacties kunnen nu de transactie-informatie via Blockchain delen. Eén potentiële applicatie voor uitgebreide (d.w.z. verschillende handelspartners betrokken) Enterprises-In-Motion is om de Blockchain te behandelen als een gedeelde database voor hun handelstransacties en de data te benaderen zoals nodig van binnen hun enterprise applicaties. Dus in plaats van dat handelspartners de data in hun interne ERP of database systemen repliceren, kan de Blockchain dienen als Master Data voor de inter-enterprise transacties! Blockchain technologie is nog steeds heel in zijn kinderschoenen. We zullen door diverse "Troughs of Disillusionment" hype cycle fasen gaan voordat robuuste IoV oplossingen alomtegenwoordig worden.

Blockchain technologie discussies neigen er ook toe heel "bottom-up" te zijn – een interessante innovatie op zoek naar problemen op te lossen. Net als het succes van IoT loopt door DPA, moet Blockchain evolueren naar een Valuechain (aka Valuestream) benadering – aangedreven door DPA!

• Valuechain Orchestratie Laag: Aan de top heb je de end-to-end Valuechain die taken orchestreert en sequentieert die mensen, geautomatiseerde apparaten, enterprise applicaties (aka systems of record) en handelspartners omvatten. Deze laag is gedigitaliseerd en geautomatiseerd door DPA.
• Blockchain Laag: De gedecentraliseerde gedistribueerde ledgers worden beheerd op de middelste Blockchain laag. De Blockchains zullen of smart contract regels uitvoeren, cryptocurrencies uitwisselen, of beide. De taken of mijlpalen van de end-to-end Valuechain zullen Blockchain in specifieke stappen benutten.
• IoT/IIoT Verbonden Apparaten Laag: De laagste laag zal de IoT/IIoT connectiviteitslaag zijn. Met Blockchain alsook IoT/IIoT edge computing, is een toegevoegd voordeel het duwen van de uitvoering en de transacties naar de edges. De algehele Valuechain is aan de top, met IoT/IIoT edge computing die Blockchain kan benutten zoals nodig.

Proces + Data Conclusies

Proces en Data zijn beide kritiek voor de Enterprise-In-Motion. Echter, de Proceslaag voor geautomatiseerde Valuestreams – met robuuste DPA (huidige incarnatie in de evolutie van BPM) – ontbreekt vaak in IT-infrastructuur en enterprise architecturen. Deel II van Proces+Data dekte drie overtuigende use cases die duidelijk de kracht van een top-down business-gedreven Proces benadering illustreren. Zelfs Master Data – wat in de kern een database uitdaging is – kan getransformeerd en geoptimaliseerd worden door het prioriteren van de Valuestreams en het opbouwen van de Master Data in de context van DPA iteraties. De twee andere use cases gaan over de meest overtuigende Digitale Transformatie technologieën: IoT en Blockchain. Voor beide loopt de weg naar succes door DPA!

Proces + Data zijn beide kritiek voor innovatie en transformatie. Het potentieel en de kracht van Data inzichten worden gerealiseerd in de gedigitaliseerde en geautomatiseerde processen.

De Enterprise-In-Motion IT-infrastructuren en enterprise architecturen, alsook de bijbehorende business waarde-gefocuste methodologieën, hebben DPA nodig.