Moin an alle und herzlich willkommen zur Folge 76 von
einfach komplex. Hier spricht Gerrit Burkhard ist
auch da mein Burkhard. Moin ihr Lieben aus Hamburg.
Und wir haben einen Gast, den Manuel Hauck von Zelonus.
Hallo Manuel. Hallo zusammen, freut mich bei
euch zu sein. Ja, schön, dass du da bist und
mit dir wollen wir heute mal 2 Themen angehen.
Einmal das Process Mining. Für das Zelonis letzten Endes
auch bekannt geworden ist, oder vielleicht muss man sogar sagen,
dass Zelonis bekannt gemacht hat, sagen wir es mal so und ja,
wir wollen noch n bisschen gucken, was dich in deiner Reise
als CTO viel CTO umgetrieben hat oder euch bei Zelonis was die
Technologie angeht, was ich da getan hat, also 2 coole Themen,
einmal produktseitig, einmal so die CTO Insights, nennen wir es,
würde ich jetzt mal sagen, ja passt das für dich?
Ja, spannend. Also ich freue mich auf die
Unterhaltung und freue mich auf die nächste Stunde oder?
Ja n bisschen länger wahrscheinlich.
Ja, schauen wir mal, wie es läuft.
Genau bevor wir rein starten, magst du uns noch mal kurz
erzählen, wer du bist, was du machst und und auch für die, die
es vielleicht nicht kennen, wer zellonis ist oder was zellonis
macht. Klar, gerne.
Also ich bin Manu, ich bin bei Zellonis viel CTO, also ich
teile mir die CTO Rolle mit einem unserer Gründer, ich bin
bei Zellonis jetzt vor fast 10 Jahren dazu gekommen, damals als
erster Produktmanager, da waren noch sehr wenig Leute, also ein
ganz kleines Unternehmen so ich glaube insgesamt so 2030 Leute.
Also was um den Dreh und bin damals so als rechte linke Hand
von Alex und Martin mit dazu gekommen zum Team und dann haben
wir das damals Produktmanagement genannt und habe in den letzten
10 Jahren das Produkt Engineering Team, dann
verschiedene Rollen mit aufgebaut genau und war mit
dabei wie Zelonis sich von dem ja wie gesagt 2030 Mann
unternehmen zu dem was wir heute sind so um die 3000 Leute
entwickelt hat und wir haben mit Zelonis was machen wir also du
hast es ja schon gesagt, Process Mining oder Process Intelligence
wie wir es wie wir es eigentlich nennen.
Wir wir helfen unseren Kunden und und den Menschen bei unseren
Kunden am Ende die Prozesse zu optimieren und die Prozesse zum
Funktionieren zu bringen. Am Ende genau, und das machen
wir mit, mit Process Mining als Kerntechnologie und einer
Software Suite oder einem Portfolio von verschiedenen
Produkten, die einem helfen, die die Prozesse erstmal überhaupt
zu zu visualisieren, Transparenz, Transparenz in die
Geschäftsprozesse rein zu bekommen und dann aber auch
Schritt für Schritt die Prozesse zu optimieren, zu verbessern, zu
neu, zu designen. Das ist vielleicht in der
Nutshell weiß was was zelonus macht und was ich bei zelonus
mach. Perfekt.
Danke für den coolen Überblick, Wir gehen ja noch n bisschen
tiefer rein, gerne ins Process Mining oder Process Intelligence
werde ich dann jetzt wohl nennen.
Wie genau funktioniert das? Du hast jetzt Geschäftsprozesse
erwähnt, das klingt erst mal so, als würde es alle Unternehmen
betreffen, vielleicht ab einer gewissen Größe, was sind die
Probleme, die Firmen vielleicht haben, bevor sie über Process
Intelligence nachdenken und. Wie ist dann eigentlich der
Ansatz, diese auch zu lösen? Wo helft ihr da und wie?
Also ich glaube zum Start vielleicht mal.
Was sind überhaupt Geschäftsprozesse oder wovon
reden wir da so, so allgemein? Ich glaube, am einfachsten ist
es, sich immer erstmal vorzustellen, was macht ein
Unternehmen eigentlich, also ein Unternehmen, man verkauft ja im
Idealfall ein Produkt, am Ende ist der Verkaufsprozess ein
Geschäftsprozess, in dem die Mitarbeiter daran arbeiten, das
Produkt an die Kunden zu verkaufen.
Davor hat man idealerweise eine Produktion in irgendeiner Art
und Weise. Das ist ein weiterer
Geschäftsprozess, also die verschiedenen Produktionslinien,
die Planung der Produktion, dann hat man davor einen Inventory
Management, wo man seine, seine Warenlager und seinen Bestand
managt, man hat eine Lieferkette davor, das ist ein weiterer
Geschäftsprozess, hoffentlich für viele Zuhörer hat man dann
auch Rechnungen irgendwann, also dass man.
Bezahlt wird für die Produkte, die man verkauft, man bezahlt
selber die Produkte oder die Materialien, die man die man
braucht, um sein Produkt herzustellen.
Das sind weitere Geschäftsprozesse, also das
ganze Accounting und die gesamte Finanzbuchhaltung, also das ist
eigentlich was wir, was wir als Geschäftsprozesse betrachten,
und diese Geschäftsprozesse sind, sind ja mittlerweile bei
fast jedem Unternehmer einer gewissen Größe mit mit IT System
unterstützt, also man macht das ja nicht alles auf Papier,
sondern man hat die ganzen Finanzprozesse, hat man zum
Beispiel in einem ERP System. Kundensupport in einem IT SM
System Wir haben Selbstprozesse hat man zum Beispiel im CRM
System unterstützt. Man hat das ganze Front Office
vielleicht noch durch eine Marketing Cloud unterstützt,
also das sind alles Systeme die am Ende diese Prozesse
unterstützen und während wir an den Prozessen arbeiten in
unserem Arbeitsalltag, hinterlassen wir im Prinzip
digitale Fußspuren in den Systemen und was man mit Pros
Intelligence und Pros Mining macht ganz grundlegend ist
erstmal obsibility für diese Prozesse herzustellen.
Also man kann sich das jetzt, wenn man aus dem Software
Engineering kommt, vorstellen, ähnlich wie ein Log Monitoring
oder ein Application observability Tool.
Da ist es ja auch so, wenn ich eine Software betreibe, dann
lassen meine meine Applikationen meine Services hinterlassen am
Ende logs ich habe Arrow Messages, ich habe aber auch
vielleicht einfach andere log Nachrichten die ich die ich die
ich wegschreibe und ähnlich ist es bei bei Mitarbeitern im
Geschäftsprozess auch diese Logs oder diese diese Fußspuren, die
hinterlässt man aber halt einfach im ERP System und.
Oder im TM System. Und was Zylonis macht ist
ähnlich, wieso ein Software observability Tool und bringen
wir Observability und Transparenz in die
Geschäftsprozesse, also wir wir rekonstruieren das dann
eigentlich auf einem Level weiter oben als jetzt so ein Log
Monitoring und bringen das auf dem Level, dass man dass man
Transparenz drüber hat okay von wem und wann wurde meine
Bestellung eigentlich angefragt, wer hat die genehmigt, wann
erwarten wir den Wareneingang zu der Bestellung?
Was sind die Zahlungsbedingungen, die wir
haben? Hinter, hinter der Bestellung,
wie hängt es dann zusammen mit den Zahlungsläufen, die wir im
Hintergrund haben? Also das ist so das Level, auf
dem wir uns dann bewegen, wenn wir die Prozesse, Prozesse aus
dem Unternehmen rekonstruieren, genau, und jetzt habe ich mich,
glaube ich, ein bisschen verloren zu deiner
ursprünglichen Frage, aber ich hoffe, ich habe zumindest
erklärt, was man grob mit mit Bros Intelligence macht und und
was es so heißt, wenn wir, wenn wir Prozesse optimieren oder
Prozesse erstmal transparent machen beim Kunden.
Braucht man vorher schon eine grobe Idee von seinen Prozessen
oder kriegt man. Durch den Einsatz von Process
Intelligence überhaupt erst mal einen ist Zustand aufgezeigt
seiner Prozesse. Also man braucht keine grobe
Idee, also man kann da komplett von 0 anfangen.
Wenn ich jetzt ganz ehrlich bin, die Realität ist woanders, also
die Realität ist so, dass man normalerweise, wenn man zum
Kunden kommt, unsere Ansprechpartner sind
normalerweise Leute im Business, also das ist jetzt vielleicht
verantwortlich für den Einkauf, das ist der Verantwortliche für
die Produktion, es ist ja nicht so, dass man da gar keine Ahnung
hat, was da gerade passiert, also.
Man hat normalerweise ja schon grobe eine grobe Vorstellung
davon, wie aktuell der Unternehmensalltag aussieht.
Wie kaufe ich ein, Wer macht da eigentlich was und die Realität
ist dann aber, dass meistens diese Vorstellung oder wie man
sich das mal ursprünglich ausgedacht hat, dass es
passiert, weicht halt sehr stark davon ab, was man in der
Realität dann wirklich in den Teams findet, aber wir starten
da nicht von 0, also wir starten da schon mit dieser
Grundannahme, das ist jetzt der Teil vom Prozess, wo wir
Transparenz reinbringen und was wir dann aber machen ist, wir
zeigen halt die Realität. Also nicht nur diese 34
Schritte, die schön sequentiell ablaufen, sondern halt die
tausenden Abweichungen, die es da dann von dann dann von diesem
Standardprozess oder von dem Design Prozess gibt.
Das ist ja IT technisch. Ich sag es mal, als Informatiker
ist das ja so ne Art Graph, ich hab ja ganz viele Events, die
sich dann auch wieder teilen und so weiter dann fließen die da
vielleicht zusammen und so weiter das ist ja n relativ
komplexes Bild, ne und was schick ist was ich glaube ich
verstanden habe, vielleicht kannst du das noch mal
bestätigen. Dadurch, dass sie quasi die
Logfiles sammeln. Wenn ich das jetzt mal so ganz
technisch sage, eine Eigenschaft haben die ja alle gemeinsam,
auch wenn sie mal ganz furchtbar unterschiedlich aussehen, glaub
ich von Tool zu Tool oder kommen wir später noch zu was das
bedeutet, aber eine Eigenschaft haben sie ja dennoch alle
zusammen, sie haben immer irgendwie so n Zeitstempel dran,
das heißt ich bekomme wahrscheinlich irgendwie n super
Bild, was irgendwie zeitlich geordnet ist.
Und dann kann ich vielleicht so ne Art Grafendarstellung.
Also ich bin jetzt auch nicht tief in Zelonis drin, aber dann
kriege ich wahrscheinlich, wenn ich das n bisschen aufräume, nen
schönen Flow von dem echten Prozess wie er läuft und ihr
habt so n schönes Bild auf der Webseite, wo der gedachte
Prozess irgendwie so lineare Boxen sind, die untereinander
stehen 6 Stück oder irgendsowas und das was man dann wirklich
sieht was passiert ist jetzt irgendwie so n so n Geflecht von
Knoten, die irgendwie sich ineinander verwaben und so
weiter ja. Ja genau, also am Ende Ende.
Ist ja also. Dieser Prozessfluss, also diese
verschiedenen Aktivitäten, die nacheinander passieren, also zum
Beispiel, was ich vorher gesagt habe, wir geben die Bestellung
auf, wir bestätigen die und so weiter, dass diese diese
zeitlichen Abläufe für jeden einzelnen Fall, also für jede
einzelne Bestellung, daraus können wir am Ende so einen, so
einen prozessdiagramm Rausrechnen erstmal und dann
noch darstellen und dann, wie auch diese, also das ist eine
der Kernkomponenten von Zelone, ist jetzt auf der analytischen
Seite ist genau diese diese Prozessgraphen auch auch
darzustellen. Und dann ist unser System halt
in dem Sinne so dynamisch, dass du als als als Analyst zum
Beispiel wenn du jetzt dafür verantwortlich bist, den Prozess
zu optimieren oder erstmal zu analysieren, dass man da Stück
für Stück reingehen kann, also dass ich von wir zeigen am
Anfang auch ein relativ einfaches Bild, also das System
abstrahiert, das für dich auf die vielleicht top 7060%, je
nachdem, was wir halt an Daten vom Kunden bekommen und diese
Top 7060%, die sind auch. Die sind noch relativ simpel,
das ist dann sehr sequentiell. Das sind dann vielleicht 45
Schritte, typischerweise die, die schön sequentiell
hintereinander basieren, und dann kannst du aber Stück für
Stück halt die die Abdeckung erhöhen.
Also du kannst einmal reinzoomen, indem du sagst, ich
möchte jetzt einzelne neue Fälle hinzufügen, also gerade wir
clustern, die dann halt, dass die alle die gleiche
Prozessvariante am Ende abbilden, dass man die Stück für
Stück hinzunehmen kann, oder ich kann zum Beispiel einfach
ungewollte Aktivitäten mit Einblenden und schauen, wie oft
basieren die also ganz. Beim Einkauf wäre so ein
typisches Beispiel eine Preisänderung.
Du hast, du hast zum Beispiel Preise vereinbart mit deinen
Zulieferern, aber die sind vielleicht im System nicht
richtig hinterlegt, das ist dann so ein typisches Master Data
Problem, dass man, dass man, dass man im Prozess hat und dann
gehen die Einkäufer halt ins System rein und müssen den Preis
von Hand updaten, ist natürlich was was du dir eigentlich am
liebsten sparen würdest, weil der Mehrwert ist relativ gering,
die Preise sind davor verhandelt.
Und du hast einfach ein Problem, dass in deinem System das nicht
richtig hinterlegt ist für das Material was du da bestellt hast
und so eine, so eine Aktivität, die du eigentlich nicht
möchtest, kannst du dann in den Prozess mit Einblenden und dann
siehst du, siehst du zum Beispiel wieviel bei wieviel
Bestellungen müssen wir das machen.
Wir wir haben in unseren Daten dann auch so Metadaten wie zum
Beispiel Zulieferer und solche Dimensionen mit im System
hinterlegt und dann kannst du zum Beispiel auch Filtern auf
basiert es Häufigerweise in meinem Standort in Berlin
passiert es Häufigerweise bei einem bestimmten Lieferanten.
Und so kommt man dann auch hin, dass man, dass man in die
Richtung kommt, okay wie implementieren wir jetzt
eigentlich Verbesserungen in dem Prozess, also wie kann ich dann
zum Beispiel auch den Verantwortlichen eine
Applikation bereitstellen, die genau diese Daten auszulohnen
ist neben dem dem Business Anwender in die Hand gibt,
sodass sie das, dass sie diese Masterdaten auch korrigieren
können. Du hast gerade einfach so
gesagt, mehr oder weniger, ich zitiere jetzt frei aus dem aus
dem Gedanken die Daten, die wir vom Kunden bekommen.
Und Du hast vorhin schon ganz viele Systeme genannt, CRM, ein
ERP und so weiter und sofort potenzielle Datenquellen.
Wie genau funktioniert das, dass ihr diese Daten dann tatsächlich
bekommt? Also wie gesagt, die die
Prozesse am Ende sind von von verschiedenen Systemen
unterstützt, ein großes System wo viel drin passiert ist das
ERP System. Normalerweise kann jetzt in
Europa oft SAP, in den USA oft Oracle können aber auch kleinere
sein, so ein Microsoft Dynamics oder oder andere kleinere
Anbieter. Und was wir, was ein großer Teil
von unserer Plattform, um überhaupt erstmal Process Mining
und Process Internet zu machen ist, ist erstmal die
Datenintegration oder man kann das auch die Process
Instrumentation nennen, also die relevanten Informationen oder
die Reihe der relevanten Daten. Diese Fuß digitalen Fußabdrücke
überhaupt erstmal in unser System zu integrieren.
Also wir haben in unserer Plattform zum Beispiel Tools um
Konnektivität aufzubauen zu diesem Kernsystem, Wir haben
sehr sehr. Ich würde sagen, einen sehr
performanten und sehr einfach zu nutzenden SAP Connector zum
Beispiel, wo wir uns mit dem SAP System verbinden können.
Das haben wir auch für Oracle, das haben wir auch für Sales
Force, das haben wir auch für Microsoft Dynamics eigentlich
für alle großen Enterprise Systeme, die man, die man so bei
Kunden typischerweise findet, das ist ja normalerweise auch
der allererste Schritt, also diese Prozessinstrumentierung
erstmal die Transparenz in den Prozess reinzubringen, die
Kernarbeit, die da dahinter steckt, ist die
Datenintegration, also erstmal die relevanten Events, die da in
den Systemen. Abgebildet sind die in Zellonis
zu integrieren, und das basiert mit Tooling von Zellonis oder
wir integrieren uns halt in das existierende Tooling beim
Kunden. Also vielleicht, ich meine, wir
gehen da vielleicht auch ein bisschen drauf ein, als wir
gestartet sind vor vor 13 Jahren, da war die It Landschaft
ja noch ein bisschen anders als heute, da gab es einfach noch
nicht so zumindest noch nicht so breit etablierte ETL Tooling und
auch Cloud Integrationslösungen um die Daten überhaupt erstmal.
Nach außen zur Verfügung zu stellen, das ist auch ein Grund,
warum wir da ein relativ breites Portfolio haben, dass wir
unseren Kunden das auch als Bordmittel mit zur Verfügung
stellen, dass man sich direkt mit dem System integrieren kann.
Aber mittlerweile gibt es natürlich viele Enterprise Data
Lakes zum Beispiel oder existierende Messaging oder ETL
Tools, die einfach in der IT etabliert sind, um Daten von A
nach B zu schieben oder Daten zu zu teilen, und wir integrieren
uns dann mit der mit der Tool Landschaft auch.
Also wenn ich jetzt ein ETL Tool im Einsatz habe.
Kann ich das verwenden, um die Daten einfach zuzulohnen es
rüberzuspielen oder wenn ich nen nen Messaging layer etabliert
hab, dann können wir uns da mit rein mit reinhängen und die ganz
da abgreifen wie wie sie auch intern in der IT hin und
hergeschoben werden. Was ist noch mal NETL Tool oder
Plattform? Extract transform load also
eigentlich zur Daten. Ja, datentransport würde ich es
immer sagen, also Daten von A nach B in einer strukturierten
Form bringen. Das hört sich nach sehr viel
Arbeit an, nach viel, viel technischer Arbeit, weil.
Du sagst ja selber, es gibt ja zig Systeme und alle sind
irgendwie relevant für den Gesamtprozess, den ich jetzt
transparent machen möchte. Dann laufen welche auf dem
Desktop und Du sagst es wahrscheinlich, wir kommen
wahrscheinlich langsam dazu. Ich würd es nicht überstürzen,
aber ne das eine System packt vielleicht die Logs in
irgendeinen Pfeil raus, ganz klassisch irgendwie, das heißt
ihr müsst quasi so ne Art Treiber Konnektivität Treiber
schreiben um überhaupt diese ganzen Daten erstmal zentral in
euer Modell reinzubringen. Um dann daraus quasi weiter zu
rechnen, zu analysieren, Grafiken zu generieren und so
weiter und sofort. Da kann man sich vorstellen, ne,
und da muss man natürlich relativ viele Treiber
wahrscheinlich schreiben und dann werden dann sich natürlich
die Tools nur noch unter seinem über die über die sind ja nicht
statisch, sondern die machen vielleicht auch noch mal was
Neues, denn ich als Softwareentwickler weiß zum
Beispiel, dass man APIS, also die vorgenannten Schnittstellen,
die die Programme so haben, da ist man ja immer vorsichtig, die
werden versioniert und so weiter.
Aber wenn mir jetzt jemand sagen würde, so ey, du musst
aufpassen, dass du bei deinen Logfiles irgendwie ne API hast,
quasi, dass die immer gleich aussehen, würde ich sagen, ja,
oh nee, das das hätte ich jetzt erstmal nicht so getan und
vielleicht ist dann bei der nächsten Version von Tool das
Login ganz anders und dann müsst ihr schon wieder nachlegen,
wahrscheinlich um die Daten da wieder reinzukriegen.
Also stelle ich mir nach. Nach viel Arbeit vor sage ich
erstmal ganz vorsichtig ja. Also es ist definitiv viel
Arbeit, aber teils teils. Also ich glaube die am Ende,
wenn wir uns mit so einem System integrieren, integrieren wir uns
natürlich über die AP is, die die Systeme zur Verfügung
stellen. Also wir gehen da, ja wir gehen
da nicht auf dem Level rein, dass wir wirklich auf dem auf
dem Systemlevel die internen Datenbanken anzapfen, sondern
wir gehen über die die Schnittstellen, die so ein
System über eine API oder über eine eine offizielle als
Extraktions oder Integrationsschnittstelle
bereitstellt. Und damit haben wir dann schon
den, den den Zustand, dass die, dass die Schnittstellen und die,
wie wir uns integrieren, dass das stabil bleibt.
Und auch wenn du dir anschaust, so ein IT System, bei dem
größeren Kunden das von der IT gemanagt wird, das Metamodell
oder halt die die Objekte und die Schemas in diesem in diesem
System, die werden ja eigentlich wie Software behandelt, also da
gibt es ja auch Release Zyklen, dass die von Version zu Version
nachgezogen werden, wo man dann auch die die Kompatibilität von
allen. Ja, Tools oder oder Software
integrationslösungen die da oben drauf aufsetzen, dann
sicherstellt, dass die auch noch kompatibel bleiben.
Und wir sind in dem Lifecycle eigentlich dann mit drin als als
als Software ja okay also es ist nicht so, dass dass eigentlich
permanent diese Datenintegration zerstört wird, wenn es ein neues
Update vom Sales Source System gibt, sondern da, da bauen wir
auch Schnittstellen auf die die schon die sind stabil, also da
hat man das Problem nicht, dass das die ganze Zeit kaputt geht,
auf der anderen Seite was was voll stimmt oder wo du 100%
recht hast ist ein riesen Portfolio, es ist also.
Im Endeffekt ist fast jedes IT System im Unternehmen relevant
für uns und die verschiedenen Integrationsmöglichkeiten da
sind. Natürlich ist ein Riesen ein
riesiges Spektrum was wir, was wir da aktuell abdecken, aber wo
wir auch viel mit Tech Technologiepartnern zum Beispiel
zusammenarbeiten, die dann mittlerweile auch Integrationen
bauen, ja sei es jetzt Microsoft oder Abs, über die wir uns dann
in viele von den Systemen auch integrieren, wo es gar nicht
alles von von zu Lone selber gemacht wird, sondern in der
Partnerschaft mit den verschiedenen Tech Partnern.
Oder auch Consulting Partner, die uns helfen, diese
Integration am Ende weiter auszubauen.
Also man, man kann eigentlich das normalerweise bei einem
Projekt, das wir mit dem Kunden machen, schon schon sehr
generisch beschreiben, dass eigentlich 3 Sachen passieren,
das erste ist normalerweise diese diese Transparenz und
diese diese obsibility Reinzubekommen in deinem
Prozess, also ich schaue mir zum Beispiel einen Einkauf an und
das allererste, was ich mache ist, ich bekomme erstmal eine
Transparenz darüber, was passiert da eigentlich wirklich,
also. Was sind die verschiedenen
Schritte? Wieviel Abweichungen habe ich
davon? Und dann baut man sich so eine
Art Control Tower, also ein Dashboard oder eine Applikation,
die gibt einem erstmal diese Transparenz und erlaubt es
einem, die relevanten operativen Metriken zum Beispiel auch zu zu
messen, also wie viele, wie viele solche Changes habe ich
dann zum Beispiel ungewollte, also das sind ja jetzt eine
operative Metrik, die man messbar machen kann und die man
dann auch optimieren kann, dann der zweite Schritt ist im
Prinzip diese Auswahl okay. Was optimiere ich denn jetzt
eigentlich? Also gibt es eine relevante
operative Metrik, wie zum Beispiel, ich habe zu späte
Lieferungen, ich habe zu viele Änderungen oder manuellen
Aufwand in dem Prozess, den ich eigentlich, den ich eigentlich
haben möchte, die, die die logge Ich ein und mache die erstmal
monitorbar, also dann können wir die kontinuierlich in solonis
Monitoren und können darstellen, bewegt die sich in die richtige
oder in die falsche Richtung, was für einen Einfluss hat das
auch auf den Prozess, also wird der Prozess dadurch schneller,
wird er dadurch langsamer und so weiter also ich, ich kann mir
dann so eine Art SLO definieren, zum Beispiel auf diesen.
Aus diesen operativen Metriken, an denen ich arbeiten möchte und
dann der dritte Schritt ist eigentlich die
Prozessverbesserung und in der Prozessverbesserung gibt es dann
typischerweise 33 verschiedene Varianten, die die erste
Variante ist. Aber das ist auch die massivste,
würde ich sagen im Prozess re Design.
Also ich schaue mir tatsächlich an, habe ich den Prozess richtig
aufgesetzt, im System muss ich meinen Prozess noch mal
überdenken, sollten wir den Einkauf einfach anders
handhaben. Und das hätte dann eher ein
digitales Transformationsprojekt im Hintergrund.
Also ich würde dann vielleicht eine Systemtransformation sogar
unterstützen, weil wir sagen okay, es macht Sinn, jetzt von
System a auf System b zu wechseln und wenn ich das, wenn
ich den Prozess dann im neuen System neu aufsetze, kann ich
die Informationen oder die Reports, die wir dann da
generieren können, Auszulohnen es nutzen, um halt den Prozess
optimal aufzusetzen im neuen System und damit einfach den
Prozess effizienter oder besser am Ende abzubilden Option 2 ist.
Wir unterstützen die Teams in ihrem täglichen operativen
Geschäft mit Zelonis, das heißt, wir geben, wir entwickeln
zusammen eine App auf Zelonis, also wir haben eine Low Code
Application Builder in unserer Plattform und diese App, die
wird am Ende von den ich würde sagen den Process operators,
also das kann der Accountant sein, das kann der Einkäufer
sein, dem geben wir eine App und da sind relevante Informationen
drin, die mir helfen, meine tägliche Arbeit besser
umzusetzen, das kann jetzt. Sowas einfaches sein bei einem
bei einem Accounting Team, wie dass wir die Rechnung
priorisieren und einfach in der Reihenfolge anzeigen, wie wir
das bezahlen sollten um Working Capital zu optimieren.
Oder ich meine zurzeit von Covid war es zum Beispiel auf einmal
sind alle Lieferketten zusammengebrochen, das heißt du
hast viel Cash gebraucht und wolltest dein Cash nicht wieder
ausgeben wenn du es nicht musstest damit du halt neu
bestellen kannst. Wenn du irgendwo nachbestellen
musstest. Das hat für die Accounting Teams
geheißen du Repriorisierst also du zahlst so spät wie möglich,
dass du nicht in Suche Vertragsstrafen rein läufst.
Und du sammelst dein Geld so schnell wie möglich ein und das
ist dann entsprechend einfach eine Pittilisierung für für für
die Accounting Teams oder die Clerks die die am Ende in der
Reihenfolge die die Invoices durcharbeiten.
Also das wäre so eine so eine Unterstützung im operativen
täglichen Geschäft von von den einzelnen Teams und dann die
dritte Variante wäre dann Automatisierung, also was ich
gerade beschrieben habe ist ja okay wir wir durch Apps durch
Tools unterstützen wir die die die Menschen.
Teilweise kann man auch einzelne Schritte automatisieren, sei es
jetzt teilautomatisieren oder Vollautomatisieren.
Aber dass man sowas wie wir entfernen eine Zahlungssperre,
wenn sie nicht relevant ist oder wenn wir sehen, dass sie immer
entfernt wird, wir entfernen die einfach automatisch oder wir
setzen eine Zahlungssperre, wenn wir sehen, hey, hier ist eine
Segregation of Duty violation, also da hat einfach die gleiche
Person den Einkauf beantragt und die gleiche Person den Einkauf
auch genehmigt über einen bestimmten Grenzbetrag und
solche solche Automatisierungen kann man dann mit zu lohnes.
Anstoßen und auch umsetzen. Würd n bisschen provokant gerne
auf den zweiten Punkt eingehen, den du Grad gesagt hast.
Ja also das Geld oder die Rechnung möglichst spät bezahlen
und das Geld möglichst früh eintreiben.
Das klingt wie n Evergreen, ja, oder das klingt wie etwas, was
sowieso immer logisch ist. Also inwiefern Fällen um das Mal
zu einer allgemeinen Frage zu formulieren, in welchen Fällen
gibt es denn da wirklich? Jetzt sag ich mal richtig neue
Erkenntnisse, ja und und ändert sich dann auch das das Verhalten
sag ich mal in der Firma also. Wird das so genutzt oder werden
auch einfach teilweise Dinge aufgedeckt, die sowieso
vielleicht irgendwie klar sind? Also weißt du was ich meine?
Ja, also ich glaube, ich würde es aus 2 Sichten beantworten.
Also natürlich, wenn die Sachen, die wir da zeigen, sind Sachen,
wo viele, viele Kunden oft schon ein Bauchgefühl für hatten.
Also wir hatten das Gefühl, dass wir die folgenden Sachen tun,
das ist natürlich auch öfter so, also ich meine, es ist ja nicht
so, dass wir, wir arbeiten ja mit sehr erfolgreichen
Unternehmen zusammen. Also die einzelnen Teams, die
einzelnen Prozesse laufen ja nicht komplett nur schief, also
sonst wären die Unternehmen alle nicht erfolgreich.
Aber was wir halt was wir, was wir ermöglichen mit zu lonus und
auch mit dieser Transparenz, die man hat das erste Mal Daten mit
Daten zu belegen, dieses Bauchgefühl und dann auch agiler
drin zu werden, darauf zu reagieren, also ganz viel von
dem, was ich gerade erzählt habe, mit dieser
Prozessverbesserung geht es am Ende ja um Agilität.
Ich hätte natürlich auch ein manuelles Assessment von meinem
Prozess machen können. Vor 10 Jahren und hätte mir
diese Daten manuell mit Interviews und so weiter
zusammenziehen können. Da hätte ich wahrscheinlich ein
sehr potenziell ein ähnliches Bild bekommen von der von dem
aktuellen Lage in dem Prozess, aber das ist sehr punktuell.
Also ich kriege halt sehr punktuelle, nur punktuelle
Einblicke, je nachdem mit wem ich gerade spreche aus diesen
Interviews und wenn ich die, wenn ich eine
Handlungsempfehlung geben will. Fällt es mir, fällt es mir in
der Regel sehr schwer, das in dem Kernsystem selber zum
Beispiel zu implementieren oder in der also.
Und ein Grund dafür ist unter anderem, dass dass so ein
Prozess typischerweise nicht von einem System unterstützt wird,
sondern von 2345 bis 10 und verschiedenen Systemen, die alle
in einem in einem Teilprozess einen Teil übernehmen, in so
einem in so einem Geschäftsprozess und mit dieser
mit dem, dass wir das alles auf ein Abstraktionslevel weiter
hochbringen, also wir, wir entkoppeln quasi die
Implementierung auf der It Seite läuft das jetzt im ERP System
oder im CRM System? Wir bringen das auf dem Level,
dass man eigentlich auf dem Level von dem Geschäftsprozess
diskutieren kann und auch Änderungen auf dem Level vom
Geschäftsprozess implementieren kann.
Damit bekommt man die Agilität rein, dass man das machen kann,
ohne jedes einzelne System zum Beispiel anzupassen, dass ich
eigentlich diese Unterstützungen obendrauf relativ schnell
implementieren kann. Ich kann die relativ schnell
ausrollen, wir bewegen uns auf einem Level, wo wir über den
Geschäftsprozess reden, also wie die Leute auch wirklich den
Geschäftsprozess in der Realität erleben und nicht auf einem ok,
es ist jetzt eine Expo. Ist es ne CDCD Post im SAP
System? Also die technischen Namen auf
denen man eigentlich dann sich auf dem auf dem auf der IRP
Seite zum Beispiel bewegt? OK, also würd ich das
beantworten. Ja, du hast es ganz gut auf n
Punkt gebracht was ich was ich ausdrücken wollte ist so dieses
Bauchgefühl was schon vorhanden ist.
Aber wie du sagst wenn man am Ende die Daten in der Hand hat
und das wirklich sieht was da passiert, dann kann man
natürlich viel viel besser agieren und gezielter vorgehen
und nachher natürlich denk ich mal auch messen wieder.
Was hat es eigentlich gebracht? Manuel, während du das so
erzählst. Ich.
Ich bin natürlich kein Experte auf diesem Business Feld, aber
was, was du jetzt gerade die ganze Zeit immer im Hirn hin und
her geht ist, wie ist denn das Verhältnis oder deine
Einstellung zu? Es gibt ja die ganz klassischen
Beraterbuden sag ich mal ja, also die ganz großen, die
Kinseys, die BCGS und die kennen wir ja alle carneys und wie sie
alle sind und am Ende des Tages sag mal das Ziel was was ich
denke, dass wenn ich mir ne Beraterbude von so einem von so
einem. Von so einer Größe quasi.
Meine Firma hole ist es ja auch zum großen Teil
Prozessoptimierung oder wenigstens Einsparung,
Optimierung des ganzen Businesses oder irgend so was.
Ja und da spielt ihr ja eigentlich die gleiche Liga mit,
jetzt kommt so n bisschen meine Frage, übernehmt ihr das quasi
manchmal sogar ganz alleine und ich find den Ansatz ja ganz
schick, weil ihr. Weil ich sag mal, wenn das
altmodische Beratertum, das wäre dann so wie du es gesagt hast.
Da würd ich eigentlich hingehen. Mach ganz viele Interviews mit
den Leuten, frag die alles, schreib das alles auf und so
weiter guck mir das an, dann geh ich mein Kämmerlein, studiere
das, bring das zusammen und dann komm ich raus mit einer großen
Powerpoint und und guten Vorschlägen, während das bei
euch ja noch n bisschen wie soll ich sagen objektiver läuft, weil
ihr nicht nur auf Interviews vielleicht auch die kann ich
bestimmt auch mit einpflegen solche Daten.
Aber vor allen Dingen mit neutralen, sag ich mal und oder
objektiveren eventdaten, wie sie aus den Systemen kommen, wie
halt der Prozess tatsächlich wirklich läuft.
Ja, und nicht wie es gesagt wird, dass er läuft, arbeitet.
Vielleicht kannst du ein 2 Sätze dazu verlieren wie du, wie ihr
euch sieht im Gegensatz zu den klassischen Beratern oder ob ihr
die als Partner habt oder wie das so auftritt.
Ja das würd mich jetzt mal gerade privat interessieren.
Du hast die Antwort im letzten Satz ein bisschen
vorweggenommen. Am Ende sind die sind die großen
Consulting Firmen auch kleiner, also regionale Consulting
unternehmen sind eigentlich so sehr sehr starke Partner von
uns, also wir wir machen das bei den Kunden dann in der Regel
auch zusammen mit Partnern, also sowohl die technische
Implementierung ganz am Anfang aber auch dann wirklich die
Beratungsdienstleistungen dem Kunden zu helfen diesen Prozess
zu optimieren und ich glaube da muss man ehrlich sagen.
Also was jetzt so ein KPMG, die Leute und Co.
Machen, das hat sich auch sehr gewandelt in den letzten 10
Jahren. Also dieses klassische Ich mache
einfach nur noch Interviews, wenn du da mit Reinkommst so
einen Prozess zu optimieren, das ist ja nicht mehr stand der
Technik und das ist auch nicht mehr stand.
Also state of the Art, wie man wie man so einen so einen so
einen Consulting Projekt eigentlich umsetzt, sondern die
Nutzen ja zum Beispiel Zelonis einfach als Teil ihres
Beratungsportfolios, also zelonis, dass man datengetrieben
diese Prozessanalyse macht und auch die Prozessverbesserung
dann unterstützt mit einer Plattform wie Zelonis ist
einfach. Standard wie du, wie du so ein
Consulting Projekt eigentlich umsetzt.
Wenn du es auch nachhaltig implementieren möchtest.
Und das sehen wir ganz ganz stark in der Zusammenarbeit mit
den mit den Partnern, dass wir eigentlich Teil von der Practice
sind und das hat dann hat dann natürlich einen dualen Faktor
auf der einen Seite haben wir ein sehr starkes
Partnernetzwerk, um auch unseren Kunden zu helfen, Expertise
reinzubringen, also was fange ich dann mit diesen Ergebnissen
überhaupt an, wie kann ich dann auch effizient solche solche
Änderungen überhaupt implementieren und gleichzeitig
aber auch wenn die Beziehung über die andere Seite getriggert
wird und. Dass wir eben Teil von dem von
dem Portfolio auf der auf der Partnerseite sind und da
vielleicht noch ein Kommentar dazu.
Wir starten bei Celonas ja in der Regel schon immer so mit
einem Use Case, also wir helfen dir zum Beispiel die
Doppelzahlungen zu vermeiden, auf der auf der Finanzseite, das
ist so ein klassischer Einstiegs, Einstiegsdroge würde
ich das nennen, sehr sehr sehr simpel zu implementieren, sehr
schneller Return on Invest und man hat direkt auch Dollar
Values dahinter, die man spart wenn man nicht doppelt eine
Rechnung zahlt. Aber insgesamt implementieren
wir bei unseren Kunden, wenn sie wirklich erfolgreich werden,
immer eine Plattform. Das heißt, wir wir, wir
etablieren bei dem Kunden da eine Plattform, wo man
kontinuierlich seine Prozesse verbessern kann, also wo die, wo
die Kunden dann und das dann eben auch zusammen mit den
Partnern kontinuierlich weitere Projekte ausführen, also und man
etabliert dann im Prinzip ein Muster, also zum Beispiel
Duplikate erkennen im Prozess ist ein Muster, das kann man
natürlich auf der Rechnungsseite anfangen.
Man hat vielleicht aber auch Duplikate drin in den in den
Support Tickets. Also ich habe einfach dreimal
die gleiche Anfrage, inhaltlich und und könnte die eigentlich
konsolidieren und zusammen bearbeiten.
Ich habe vielleicht Duplikate in meiner in meiner, in meinen
Stammdaten, also das stört mich dann wahrscheinlich im
inventoring Management ziemlich, wenn ich wenn die Leute die
ganze Zeit im System danach suchen und so weiter also quasi
solche Muster etablieren wir als als als eigentlich.
Practice beim Kunden und dann werden kontinuierlich die, die
die Prozesse immer weiter verbessert, mit weiteren
Projekten und und und so weiter für.
Wen ist denn process Intelligence?
Was und und Process Mining? Also ich, ich nehme an, man
sollte schon mal möglichst diese Systeme oder Teile dieser
Systeme im Einsatz haben um überhaupt auch auch Logdaten zu
generieren, aber wo fängt das an?
Ich ich wenn ich richtig informiert bin, seid ihr jetzt
zumindest oder wart ihr zumindest anfangs im Enterprise
Bereich unterwegs, also Großunternehmen.
Gerade in der Zusammenarbeit mit mit Consulting Firmen ist das
natürlich dann auch noch mal wichtiger, da große Kunden zu
haben. Aber wo fängt es an, für wen
könnte es spannend sein, sich damit auseinanderzusetzen?
Also wir haben also vielleicht zum zum Start ja, also quasi
unsere unsere viele von unseren Kunden sind Großunternehmen, DAX
unternehmen, die Großunternehmen, User und so
weiter aber vor allem hier in Deutschland.
Haben wir auch sehr, sehr viele Mittelständler, die die Kunden
von Zellonis sind und die es so aktiv im Einsatz haben.
Also mal ein Beispiel, mit denen wir schon sehr, sehr lange
Zusammenarbeit ist. Schukart Electronics, ich
glaube, jetzt müsste ich lügen, ich weiß es leider nicht ganz
genau, wie viele Leute sie sind, aber ich glaube so um die 300,
also einen Mittelständler, der aber zellonis sehr sehr aktiv im
Einsatz hat und damit seine Prozesse optimiert, genauso
Agilität reinbringt wie ein wie ein Großunternehmen natürlich
ist das Setup ein bisschen anders, also den BMW nutzt
Zellonis natürlich anders als jetzt in Schukart Schukart
Electronics. Aber man muss nicht riesig sein,
um irgendwie Mehrwert auszulohnen und rauszuziehen.
Und ich glaube, die Voraussetzung Gerät ist ein
bisschen wie das, was du gerade gesagt hast.
Natürlich mein mein Kaffee um die Ecke, da wird es
wahrscheinlich nicht so viel Sinn machen, weil einfach wenig
so digitale Prozesse im Einsatz sind, vielleicht irgendwann in
der Zukunft, wenn wir wirklich geschafft haben, diese diese
Prozessinstrumentierung so so einfach zu machen, dass es so
einfach wird, auch aus deinem. Aus seiner Kasse, die du hast,
als als Kaffee um die Ecke da wirklich Mehrwert rauszuziehen.
Aber aktuell ist das einfach macht, das Macht das da noch
nicht so viel Sinn, da gibt es einfach nicht genug
strukturierte Prozesse um die auch um die auch zu optimieren.
O. K cool danke, ich glaub es gibt
n guten Überblick und für mich persönlich klingt es so
spannend, dass man es irgendwie auch einfach mal probieren muss.
Nehm ich mal an oder so. Also ich stell mir es total cool
vor, wirklich zu sehen wie. Also so einen Graph zu sehen,
den Booket auch erwähnt hat. Ja was passiert hier eigentlich
im Unternehmen und einfach mal ausprobieren denke ich an der
Stelle. Ja, und da vielleicht auch noch
mal ein Tipp. Man kann das auch ausprobieren.
Also wir haben eine Free Version, kann man auf unserer
unserer Homepage sich anmelden, da gibt es auch Demos und wo man
so die typischen Newscasses auch einmal durchklicken kann und
sich anschauen kann, also wen es interessiert, es gibt Demos die
die auf unserer Plattform auf unserer Website verfügbar sind
für jeden. Wo man n Einblick dafür bekommt,
was es auch. Also was ich vorher auch erklärt
Hab mit diesen, wir zeigen erstmal n sehr relativ einfaches
Bild vom Prozess und dann ist es möglich Stück für Stück da rein
zu zoomen und das dann auch mit mit anderen
Geschäftsinformationen zum Beispiel zu Kontextualisieren.
Dann machen wir so n bisschen n kleinen Punkt hinter, können
natürlich immer zurückkommen. Wieder zum Thema Process Mining,
Process Intelligence und Burkhard, Jetzt kommt ein Part,
du willst in die Technik. Jetzt darf ich, darf ich
technische Fragen stellen. Das ist cool.
Alles super spannend bis jetzt. Und was aber vielleicht auch der
der technisch versierte Zuhörer, den wir ja glaube ich, durchaus
haben im Publikum hier sich jetzt vielleicht auch schon
stellt. Die Frage ist, Boah, ist das
nicht ganz schön krass, wenn wir jetzt so viele Systeme haben,
und das sind ja auch keine kleine, Wir haben ja, du sagst
ja selber Enterprise, ja, BMW, da passiert ja auch pro Sekunde
an Events, die da reinkommen und generiert werden, ganz schön,
was würde ich sagen. Und am Ende, ich formulier das
jetzt platt, du wirst mich da gleich, wir gucken das gleich n
bisschen detaillierter an, weil ich formulier es mal ganz platt,
es ist ja so, dass wir, dass ihr nicht, dass ihr Events Rauszieht
aus diesen ganzen Systemen möglichst in Echtzeit und die
ihr auch abspeichern müsst erstmal und dann in ne Ordnung
bringen müsst in einer Art Modellierung also, und das ist
was ist das ja, also ziehen und speichern, ich sprech von der
Datenbank ja. Und dann brauchst du erst mal ne
ne fähige Datenbank, die in der Lage ist so viele Daten über
auch doch ne längere Zeit. Ihr macht ja nicht quasi wie
beim Doktor nur einmal kurz bitte husten so ja und dann hab
ich dann hab ich mal gehört wie gehustet wurde, sondern das Ding
bleibt ja quasi an der Brust. Ja und nimmt die ganze Zeit über
Monate, vielleicht sogar Jahre hinweg diese Daten auf, ja
wahrscheinlich jetzt n gewissen seriierten Grad auch ja das
heißt ich brauch ne ziemlich mächtige Datenbank,
wahrscheinlich im Hintergrund und dann?
Und ich mach noch mal kurz die Runde voll und dann können wir
da loslegen. Da hast du bestimmt viel zu
erzählen, Emanuel, und dann muss ja auch also diese Analyse
kommen, das heißt, ich muss ja auch krasse Abfragen machen, ja,
über quer über diese ganze Datenbank, und ich will ja
gerade das machen, was ist, was nicht passiert ist, sondern ich
will will jetzt neu in Beziehung setzen, Events, die vorher halt
nicht in Beziehung waren, die ich jetzt also erst mal zentral
gespeichert hab und dann brauch ich relativ viele Abfragen, ja
die teuer sind. Weil, weil, weil das alles
relationale abfragen sind. Ja, und jeder, der sich mit bis
erst SQL auskennt, der weiß, dass die Datenbanken schwer am
brennen sind. Wenn ich jetzt irgendwie schwer
die Tabellen irgendwie mit mit technischen Joints und so weiter
versehe, da muss schon ganz schön was funktionieren im
Hintergrund. Ja, vielleicht magst du mal
erzählen wie das so angefangen hat, denn da seid ihr ja quasi
im Herzen ne Softwarefirma auch mit viel Technologie.
Ja um das alles, um das alles zum Laufen zu bringen, ja,
vielleicht können wir ja so n bisschen ne Historie auch
aufbauen, so von den. Von den Anfängen bis jetzt, denn
das war ja noch nicht wahrscheinlich, als ihr die 40
Mann wart noch nicht so, dass ihr da irgendwie 20 Enterprise
Kunden hattet, da wo dann irgendwie gigabytes an Daten
reinfließen ne. Ja, super gern.
Also ich mein, ich sag zu dem zu dem, wenn mich wenn mich dass da
jemand fragt immer was, was macht ihr eigentlich im Herzen,
dann sind wir am Ende ne datenfirma also wir wir das das
Kern der Kern von vielen von den Dingen die wir machen ist die
Infrastruktur, also die Dateninfrastruktur, die
Datenbanken wie wir die mit den Daten.
Wir ja verarbeiten können. Unsere eigene Abfragesprache da
oben drauf und und wie wir auch die verschiedenen Workloads auf
den Daten dann am Ende laufen lassen können, um die
Prozessdaten auch anzureichern, diese Ergebnisse auch dann an
Applikationen um um zu liefern, das ist eigentlich der Kern von
vielem, das was, was wir so auf der Entwicklungsseite und
technologisch auch dran arbeiten, und du hast schon
recht, das hat natürlich nicht so angefangen, also die
allererste Version von Zolonis, da war ja auch noch nicht bei
Zolonis, die war tatsächlich so, dass du, du hast dich einfach
auf eine an der Datenbank angeschlossen.
Und dann hat das die hat das n Bild ausgedruckt.
Das war damals beim Bayerischen Rundfunk und die dieser dieser
Prozess Graph und die verschiedenen Prozessvarianten,
die wurden nicht in der Software angezeigt, sondern das war halt
n Algorithmus den die 3 damals dann sich rausgepickt hatten und
implementiert haben, und das haben wir wurde dann tatsächlich
auf Papier ausgedruckt, aber das war damals schon dann so
hilfreich in dem Fall cool, in dem in dem ersten Projekt, dass
man halt einfach die Transparenz drüber hatte auf Papier, was
passiert denn in der Wirklichkeit, im System, in
diesem ITSM Prozess. Und daraus hat sich das dann so.
Ja so so Stück für Stück entwickelt.
Also wir haben das dann quasi industrialisiert, würde ich
sagen, also wir haben dann quasi das dieses Grundprinzip, dass
man sich an die Systeme anschließen kann und diese Logs
dann verwenden kann, um Prozesse rauszurechnen das haben wir in
Software gegossen, also das war dann am Anfang auch noch nicht
auf unserer eigenen Datenbankentechnologie, aber am
Anfang war das im Prinzip, Wir haben das auf Off The Shelf
Datenbanken gemacht und haben dann mehr oder weniger die, die
ja die SQL abfragen da oben drauf.
Optimiert und die UI, um diese Prozesse darzustellen, aber da
sind wir dann sehr sehr schnell auch schon reingelaufen, in dass
wir einfach an Performance Limits gestoßen sind, also dass
man und man muss dazu auch sagen, oft ist es bei unseren
Kunden dann auch im On the Ground so gewesen.
Man hat natürlich auch nicht den nicht die Kapazität und
vielleicht auch gar nicht das Skillset, um die Datenbank dann
auf dem Datenbanklevel so zu optimieren, dass diese Abfragen
noch laufen würden und es hat ja hat verschiedene Faktoren, wir
sind natürlich. Als wir gestartet haben, waren
wir für einen Kunden nicht so ein großes Thema in der IT, dass
man da so viele Ressourcen drauf verwendet, dass man jetzt sagt,
hey, ich stelle jetzt mal 10 Entwickler ab und deren Job ist
die zu Lohnes Datenbank am Laufen zu halten.
Selbst wenn ich die Kapazität gehabt hätte, waren wir nicht so
wichtig bei den ersten Kunden, dass man sich das geleistet hat
und auf der anderen Seite selbst bei den Kunden, wo wir da damals
schon so sehr sehr, sehr hochvolumige die Daten
verarbeitet haben, sind wir dann auch einfach wirklich an die
Leistungslimits gekommen, weil halt.
Die Datenbanken generisch waren und nicht optimiert für die
Abfragen, die wir da drauf laufen lassen haben und das war
dann auch so der Triggerpunkt vor.
Ja das musste um 2015 rum gewesen sein, dass wir
angefangen haben unsere unsere eigene Datenbank zu entwickeln,
also dass wir, dass wir diese die Abfragen, die wir, die wir
laufen lassen, die verschiedenen Operatoren, die wir
unterstützen, dass wir die in einer eigenen Datenbank
entwickelt, in eine eigene Datenbanktechnologie gegossen
haben, mit einer eigenen Abfragesprache obendrauf.
Um im Prinzip diese Prozessanalyse abzubilden.
Und am Anfang war das dann sehr viel, immer noch analytisch,
also 2015, gab es Kunden, die haben schon eine kontinuierliche
Datenanbindung gehabt oder aber keine Live abfragen und diese
live, aber sich mal nicht mit Live abfragen, also da ging es
dann nicht um Sekundenbruchteile, da hat man
eine tägliche tägliche Analyse gefahren oder eine wöchentliche
Analyse gefahren und dann eher strategisch oder analytisch die
Prozesse optimiert, aber wir haben dann ganz schnell gesehen.
Viele Kunden haben dann angefangen, das immer operativer
zu nutzen, und das war dann so ne ganz, ganz natürliche
Übergang von von von den von den Kundenanforderungen, von Use
Cases, die oben drauf gebaut wurden, dass man gesagt hat,
hey, ich brauch das nicht einmal in der Woche, ich brauch das
jeden Tag, jeden Tag schauen unsere Teams da drauf, also
hilft es uns nicht, denn wenn die wenn die wenn die Daten da
drin 5 Tage alt sind, OK dann mussten wir die
Dateninfrastruktur weiter ausbauen, dass wir diese
tägliche, diese tägliche Frequenz einbilden konnten, dann
haben wir uns hinbewegt zu minütlich oder alle alle 5
Minuten wo wir mittlerweile sind.
Dass wir halt solche Entscheidungen unterstützen
können in den in den Geschäftsprozessen und so weiter
also das war so der der Treiber, dass sich die die Technologie da
auch auch sehr stark weiterentwickelt.
Hat aber das ist ja dann, das ist ja das stell ich mir ja
total krassen Schritt vor, ja, weil man muss sich das ja mal
auf der Zunge zergehen lassen, was du gesagt hast.
Ich wiederhole es einfach noch mal für alle, ihr habt, ihr habt
euch zusammengenommen die Ärmel hochgekrempelt und gesagt, wir
müssen unser Problem ist so heftig und auch so Nischig und
die Abfragesprache so speziell, dass uns ein.
Diese hochoptimierten, ich sag mal Post, Gress, QL und so
weiter ich wir hatten selber mal ne Folge drüber, das ist ja
schon kein Quatsch was die da gemacht haben.
Klar, das ist halt generisch und deswegen bezahlst du ein wenig
mehr an der Performance für diese Generizität, dass du alle
alle möglichen Abfragen machen kannst.
Ja, aber diese Entscheidung zu treffen, technisch zu sagen,
Nee, damit kommen wir jetzt nicht weiter, wir müssen so was
Fundamentales wie ne Datenbank, ja das würde.
Ich würde jetzt erst mal sagen, also bevor ich bevor ich auf die
Idee kommen würde, meine eigene Datenbank zu schreiben, da würde
ich irgendwie noch 10 mal drüber schlafen und dann würde ich noch
10 mal drüber schlafen, da würde ich es halt immer irgendwie noch
nicht trauen, weil das ist ja ne, also das ist ja keine
Kleinigkeit mal eben ne Datenbank selber zu bauen und
auch noch ne ne hochspezifische abfragesprache darüber, aber ihr
wart damit erfolgreich. Also das das sagt ja auch
manchmal. Man muss halt irgendwie, wenn
man es innovatives machen will, dann muss man halt vielleicht
mal aus den an der richtigen Stelle aus den.
Best Practices ausbrechen und tatsächlich mal was Neues tun.
Ne, das stell ich mir gar nicht so einfach vor.
Wieso ne Entscheidung ganzzeitig auch getroffen wird das mutig
auf jeden Fall, weil das kann ja auch mal schwer nach hinten
losgehen ne weil es einfach gar kein gar kein einfaches Problem
ist mal eben ne Datenbank zu schreiben deren stabil ist.
Ja, ja, total. Und ich glaub aber ein Kommentar
wo dazu ist natürlich auch. Es sind natürlich auch immer, in
welcher Zeit bewegt man sich und was ist das das Wichtigste, wie
ist das aktuell. Also ich mein, als wir das
damals gestartet haben ganz, also einfach einfaches Beispiel,
da gab es natürlich ABS, da gab es natürlich Azure, aber gerade
hier in Deutschland. Ja.
Also war das nicht war, da war das nicht auf dem auf dem Level,
dass das wirklich signifikant genutzt wurde, dass man die
Services hat, wie man jetzt halt also n Redshift auf dem auf dem
Scale, wie man es jetzt in ABS nutzen kann, gab es damals
einfach nicht, also das war einfach nicht auf dem auf dem
gleichen Level. Und zumindest nicht so, dass
unsere Kunden das uns so zur Verfügung stellen konnten, dass
wir darauf hätten zum Beispiel aufbauen können.
Und das war schon auch ein treibender Faktor, warum die
Entscheidung halt so wichtig war, weil wir halt, weil wir
halt viel von diesen Bordmitteln einfach mitbringen konnten, um
wieder weiter skalieren zu können, und dann hat sich das
natürlich daraus entwickelt, dass es immer mehr auch eine
Differenzierung für uns als Technologie geworden ist, dass
wir das können, dass es hochoptimiert ist, dass es
schneller ist, dass es auch einfacher zu benutzen ist, als
wenn wir das auf einer auf einer generischen Plattform aufgebaut
hätten und so weiter also deshalb war dann wieso ein,
wieso ein Snowball Effekt der? Der sich dann daraus eigentlich
ergeben hat und aber auch erzwungen bist, so
Gewissenmaßen. Hat das auch Nachteile und
vielleicht auch gerne ein bisschen genereller darstellen?
Also off the Shell versus ja, wie sagt man selfmade zum
Beispiel bei sowas essentiellem wie einer Datenbank?
Ja, also natürlich brauchen wir entsprechend die Leute, die das
die das auch weiterentwickeln. Also ich meine, wenn du einfach
einen Service bei einem Cloud Provider dir hochfahren kannst,
der die Datenbank für dich betreibt.
Dann ist es natürlich vom Aufwand, das Ganze am Laufen zu
lassen, auch wenn du da viel Last drauf drauf drauf feuerst
sehr viel weniger wie wenn du das System, also den Teil vom
System selber betreibst. Also das ist natürlich was was
man sich einkauft, dass man, dass man das dann, dass man das
dann selber betreiben muss, dass man auch die Expertise intern
aufbauen muss, dass man auch, wie Burkhardt gesagt hat, also
Datenbankentwicklung auf dem Level ist, sehr cool ist ein
spannendes technisches Problem. Es gibt aber auch nicht so viele
Leute, die das auf dem Level machen.
Also auch die, die die Teams oder die, die die Expertise dann
zu finden, das Team aufzubauen, ist natürlich schon auch auch
ein bisschen eine größere Herausforderung, oder was heißt
das denn ganz konkret? Man man, natürlich findet man
Postgressexperten findet man jetzt zelonis Datenbank
Experten, die unsere Datenbank so kennen, dass sie da neue
Operatoren bauen, nee die müssen wir, die Leute müssen das
lernen, wenn sie zu zelonis kommen, also weil weil das
einfach eine eigene Technologie ist, wo wir die Leute dann auch.
Wir haben viele Leute, die am Anfang bei uns angefangen haben,
kamen auch direkt von der Uni und haben dann halt mit uns
gelernt. Also ich meine, wie gesagt, wir
waren ja damals auch 2030 Leute, das ist ja ist ja Stück für
Stück auch gewachsen, aber das war natürlich was, was man sich
dann einkauft, dass man selber die Leute ausbilden muss, dass
man auch die Expertise nicht einfach dazuholen kann, also es
geht nicht von heute auf morgen, dass man einen Solos Datenbank
Experten auf einmal im Team hat. Das ist schon cool so n so n
Projekt einfach in die aus der Traufe zu heben und vielleicht
noch mal ne andere Frage jetzt, das haben wir noch gar nicht so
klar gesagt. Du hast jetzt AWS mal in den
Mund genommen und so weiter das sind ja jetzt Cloud basierte
Dinge. Ich könnt mir vorstellen, dass
ihr gegeben der Zeit auch in der ihr angefangen habt und
vielleicht auch gegeben, der ich kenn ja so n bisschen die
deutschen Firmen und deren Angst vor.
Allzu modernen digitalen Technologien, wie zum Beispiel
die Cloud. Und obwohl das heute immer
besser wird, war es vor 10 Jahren garantiert ganz anders.
Also ihr habt ja bestimmt on premise angefangen, also eure
Datenbanken oder selbst entwickelten quasi beim Lokal in
der Firma, beim Kunden selbst gehostet auf deren Servern und
ihr habt wahrscheinlich irgendeinen Zugang bekommen,
irgendwie sicherten Zugang per VPN oder irgend so wie und was
du aber im Vorgespräch schon gesagt hattest hast ist, dass
dass dass das jetzt auch im großen Fall eigentlich nicht
mehr so ist, sondern. Dass die jetzt quasi
Transformation auch über die Zeit hinbekommen hat, diese
Datenbank und die Auswertung und so weiter also diese schweren
Rechnungen in die Cloud auszulagern, was ja Sinn macht,
weil ich, weil wir da ja quasi die geballte Energie in die
geballte Ladung der Rechenzentren in der Cloud viel
besser nutzen können. Ich würd sogar sagen, auch
ökologischer, als wenn das jetzt verteilt in jeder Firma ist.
Ja hab ich gedacht, da brauchst du ja wieder die IT Mannschaft,
die das Rechenzentrum lokal wartet und so weiter kannst du
da. Auch noch mal kurz was sagen und
ich frag noch was vorweg. Kannst du mir die Antwort gleich
mit einbauen? Was mich total interessiert weil
wir das Problem selber haben als Kunden, das sind ja ziemlich
sensitive Daten ja diese Prozessdaten so ja also diese
Logs von dem das ist ja im Prinzip, das ist ja im Prinzip,
wie funktioniert diese Firma ganz transparent gemacht, ja und
wie habt ihr es geschafft den Kunden das Vertrauen
rüberzuspielen, dass die sagen, ah nee, gar kein Problem, das
schießen wir mal in die Cloud, ja.
Weil ich kenn, ich kenn von unseren Mittelständlern aus dem
Maschinenbau, wenn man denen sagt, hier eure Maschinendaten
und die sind ja im Vergleich dazu noch nicht mal ganz so
sensitiv, ja wieviel Dinger die Maschine gestanzt hat gegenüber
euren Daten, aus denen ich ja wirklich Zusammenhänge lesen
kann, wieso n Funktion wieso ne von dieser Firma innen drin
funktioniert, wie habt ihr also technisch und auch inhaltlich
das geschafft, da so ne Transformation hinzubekommen?
Sorry für die lange Frage. Kein Problem, kein Problem.
Ich fange mal mit der mit der Cloud Transition an.
Also du hast recht, also die 1.1.
Versionen von Zelonos oder das Produkt.
Ursprünglich war eine on premise Lösung, also zelonos 1 bis 4
waren waren on premise Versionen die wir ganz klassisch Kunde
stellt uns einen Server bereit, wir kriegen VPN Access da drauf,
wir installieren die Software und dann läuft die läuft die
Software auf dem von der IT bereitgestellten Server beim
Kunden in der Infrastruktur. Wir sind 2018 haben wir, dann
haben wir die erste Cloud Version von Zelonis rausgebracht
und das war wir hatten damals waren wir im Prinzip vor der
Entscheidung muss man muss man sich ja überlegen, wir hätten
einfach die ON premise Software nehmen können, installieren auf
einem Server in einer Cloud den wir hosten, dann wäre das ne
Cloud Lösung gewesen, also rein so von dem von dem von dem
Businessmodell also quasi saas Wir betreiben es für dich und
die Software hat die gleichen. Gleichen Funktionalitäten was
wir damals gemacht haben, und das hat uns auch zweieinhalb, 3
Jahre hat es gedauert, dass wir die Software noch mal neu gebaut
haben. Also wir haben die Software dann
auseinander genommen, haben die in Micro nicht so Micro, die
waren eher ganz schön gigantisch, aber in
Microservices Runtergebrochen in einzelne Bestandteile und die
noch mal neu entwickelt als wirklich moderne Cloud
Plattformen, die auch von Anfang an designed ist.
Dass sie Multi Tendent zum Beispiel unterstützt, also dass
wir Kunden nicht mit einzelnen Instanzen bedienen, sondern
eigentlich mit geteilten Ressourcen so weiter, damit wir
halt auch die die wirklichen Vorteile von der von der Cloud
Infrastruktur heben können. Also dass wir halt die die
Ressourcen über die über die Kunden verwenden können und so
weiter das hat am Anfang uns viel gekostet, das ist
vielleicht die Frage der Frau Gerrit, was du vorher gesagt
hast. Was war der Nachteil, hat lange
gedauert, ich meine zweieinhalb Jahre in der Zeit war es auch
noch nicht so groß, ein ganz schön langer Zeitraum um an so
einem an so einem Evolutionssprung zu arbeiten.
Und aber was hat es uns jetzt langfristig gebracht und warum
hat es uns auch sehr, sehr geholfen, so zu skalieren, wie
wir es skalieren konnten ist, dass unsere Plattform von Anfang
an sehr modern ist, also quasi eine Architektur hat von
verschiedenen Microservices, dass wir sehr ja sehr modular
auch die Plattform erweitern konnten mit neuen, mit neuen
Funktionalitäten, dass wir auch von Anfang an zum Beispiel auf
Cubanitis dieser Plattform mit 3 betrieben haben, war damals auch
noch also einfach nicht gegeben, dass das der Standard ist, der
wie Cloud Software betrieben wird, also das.
Ich kann mich noch erinnern, dass wir am Anfang die ersten
Versionen waren, einfach Docker Container selber gemanagt, dass
dass man das Kaliber auf Kubanitis betreibt, war einfach
noch nicht der Standard, es gab noch nicht mal die Managten
Kubanitis Services auf Abs, wo wo der Kubanitis Cluster völlig
betrieben wurde, sondern das haben wir am Anfang auch selber
gemacht und stellen es immer noch teilweise erst um, weil es
einfach es noch nicht gab, als wir die 1.1.
Instanzen hochgezogen haben auf den auf den Cloud Anbietern
genau also. Insofern, die Transition war vor
allem Skalierbarkeit. Also warum haben wir das
gemacht, weil in diesen Projekten auf der On premise
Software war das natürlich für uns ein krasser, also wir hatten
das Glück, dass wir ganz guten Marktzugang hinbekommen haben am
Anfang, also ich meine, wir haben eine ganz, wir hatten sehr
viel Nachfrage, dass viele Kunden celonis nutzen wollten
und wir hatten das Bottle nack, dass wir die Kunden nicht
schnell genug bedienen können. Und einer einer, der einer der
größten Bottomags, also auf der Produkt und technischen Seite
ist. Erstmal diese Bereitstellung von
der Hardware am Anfang gewesen. Also bei den Kunden die mit
denen wir mit der ON premise Software gestartet haben, hat
das teilweise 6 Monate oder noch länger gedauert bis wir
überhaupt mit der tatsächlichen Arbeit anfangen konnten, weil
halt die Serverbereitstellung dieses Initiale It Setup
überhaupt erstmal die Software beim Kunden mit der IT zusammen
zum zum Laufen zu bekommen so lange gedauert hat.
Das ist jetzt nicht n technischer Grund, warum das so
lange gedauert hat. Und typischerweise ist es, wie
vorher auch schon mit dem Extraktion erwähnt, eher n
prioritätsding. Wir kommen ja beim Kunden dann
an und wir sind nicht die einzigen, die was von der IT
wollen, sondern wir sind 1 von ganz vielen ganz vielen
Projekten und natürlich hey so ne ne eher kleineres Produkt
damals wo die wo vielleicht von ihrem IT Budget auch so ne
Nachkommastelle von Prozent irgendwie überhaupt ausgegeben
wird, wieviel Zeit und wieviel Priorität geben wir dem jetzt,
dass das dass das bereitgestellt wird?
Ist natürlich dann erstmal ein bisschen weiter hinten in der
Priorität und deswegen dauert das einfach, bis du dann
überhaupt starten kannst. Und für uns war das natürlich
essentiell so von der Business Seite, wie schnell wir dann auch
zeigen können, dass die Software sich überhaupt lohnt, dass wir
auch auf für den also mit den Business Anwendern dann zusammen
überhaupt die Prozesse verbessern konnten, das hat das
extrem nach hinten rausgezögert und das war eigentlich einer der
Hauptgründe für den für diesen Shift in die Cloud, dass man
diese IT Bereitstellung, dass man diese Infrastruktur Setup,
das war auch von Anfang an immer dann so, dass.
Designt, dass es am Ende ein Knopfdruck ist.
Also du kannst einen neuen Tenant anlegen und hast dann
einen neuen, einen neuen Tenant für einen Kunden läuft auf der
existierenden Infrastruktur und dann kannst du eigentlich morgen
starten mit Solonis und das war der der große Shift für für das
wie wir mit den Kunden da interagieren konnten und jetzt
habe ich eine große Runde gedreht.
Ich habe auch eine große Frage gestellt, das.
Ist der zweite Teil war ja Richtung Security und.
Da würde ich auch sagen, das hat 2 Aspekte.
Ich glaube ein Thing ist technische Security.
Ich glaube, was uns da sehr geholfen hat, ist, dass wir die
Software neu gebaut haben, also dass wir, dass wir da von Anfang
an auch die Multi tendency, wie wir die Daten reparieren, wie
wir Daten verschlüsseln und auch garantieren, dass es da keine
keine Cross Polation gibt, dass wir das von Anfang an auch neu
dann dokumentieren konnten, also und dass wir das auch
transparent machen können, wie machen wir das und so weiter,
das findet man auch heute immer noch.
Auf einem auf einem Trust Center in Zellonis zum Beispiel, wo das
auch dokumentiert wird für die Kunden.
Das ist der eine Teil, also ich glaub da hat es uns auch
geholfen, dass wir das Ding neu gebaut haben, dass wir halt
solche solche Maßnahmen und auch die Sicherheits Features einfach
einbauen konnten von Tag 1 und also das hat uns dann auch im
Trust geholfen, dass man das Halt auch erklären konnte, also
dass man wirklich mit dem IT Team oder mit dem Cloud Security
Teams das Stück für Stück durchgehen konnte, dass man
erklären konnte, OK, was haben wir da eingebaut um die Daten zu
verschlüsseln, wie verschlüsseln wir die Daten?
Wie verschlüsseln wir die Kommunikationskanäle zwischen
dem Kundennetzwerk und und zu lohnen ist und und so weiter und
ich glaube, der andere Teil ist dann dieses, ich habe ja vorher
gesagt, natürlich gab es Abs und Azure schon auch vor 1012
Jahren, aber der Trust der Kunden für diese Systeme war
halt noch nicht da und es waren auch noch keine signifikanten
Workloads in der Cloud damals, das hat sich schon geändert, bis
2018 muss man sagen, also da hat es dann schon auch angefangen,
dass dass viel mehr Unternehmen auch signifikante andere Systeme
angefangen haben, mehr in der Cloud zu betreiben.
Und das hat uns vom Timing her dann auch geholfen, dass Zelone
da funktioniert hat und dass dann auch der Trust auch über
andere Systeme, die mittlerweile halt in der Cloud schon mal
gelaufen sind, schon mehr da war als jetzt noch 2013 2014 2015.
Voll gut, ich will, ich will den einen Punkt, den will ich
einfach noch mal sagen, weil du sprichst mir so aus dem Herzen
dabei. Ja, und ihr habt ja viele
Mutige, vielleicht auch unternehmerisch riskante
Entscheidungen, aber im Nachhinein richtige
Entscheidungen getroffen, vor allen Dingen auf der technischen
Seite aus, also da kann ich ja gerade gar nicht überhaupt
beurteilen, aber ich. Also das muss man ja auch noch
mal ganz klar sagen. Man hat eigentlich n
funktionierendes Produkt und wahrscheinlich der Rest der
Firma, der nicht technisch ist, sagt so, wieso geht doch alles.
Ja und Prime ist prima und wenn wir es jetzt auch auf der Cloud
brauchen, dann nehmen wir das Ding halt und setzen es so wie
es ist auf dem Server in der Cloud ja dann zu sagen, nee das
können wir aber nicht machen. Ja aus all den Gründen die du
gerade hingelegt hast. Ja also Trust Multi Tendency
Skalierbarkeit von den Komponenten die von allen
genutzt werden wir versus pro Kunde.
Skalierbarkeit, das sind ja eigentlich die Vorteile der
Cloud, und das muss man vielleicht auch mal jetzt in
diesem technischen Podcast noch mal sagen.
Cloud heißt ja eigentlich nicht Cloud, sonst ist es, sonst wäre
es einfach Server Client, sag ich mal.
Ja, wenn ich da meine monolithische Anwendung nehme
und Klatsch sie irgendwie auf dem Server, der halt nicht beim
Kunden läuft, sondern in der irgendwo in der Cloud, ja dann
ist das noch keine im Sinne des SARS und der modernen Cloud
Technologie Cloud Anwendung, ja, es wird dann zur Cloud
Anwendung, wenn ich sie tatsächlich in die
monolithischen. Kleinen Teile, die wir
Microservices nennen, Hacke, die ich halt quasi unterschiedlich
skalieren kann, je nach Bedarf. Ja, und das wenn ich aus einer
aus einer anderen Welt komme, dass das zweieinhalb Jahre
dauert, was, wenn ich mich jetzt erinnere, bis du, bis du quasi
die Software wieder neu strukturiert hast und neu
getestet hast, dass die so läuft, das ist halt so und es
hat sich bei euch aber schwer gelohnt.
Ja und ich, das will ich noch mal, das will ich noch mal.
Ich, ich kenne viele Kollegen so, es gibt ja viele Firmen,
die. Ihr habt das ja schon längst
gemacht, sag ich mal. Es gibt aber glaub ich in der
Realität viele Firmen, die genau vor dieser Entscheidung jetzt
erst stehen noch. Ja, und das kann ja ermutigen,
dass man dann nicht ne einfache Lösung nimmt, sondern vielleicht
n bisschen aufwendigere Lösung, damit aber dann nachhaltig ja
erfolgreich ist. Ja, muss man noch mal ganz klar
sagen. Und man muss schon auch sagen,
ich mein zwischen 2018 und jetzt hat sich auch einiges getan,
also was jetzt so das Tooling angeht, was so die Services die
von den Cloud Providern direkt bereitgestellt werden angeht.
Da gibt es ja schon einiges mehr, als es jetzt 2018 gab.
Also das ist ja die Cloud Cloud Infrastruktur und auch die die
Architektur unserer Plattform entwickelt sich ja ja auch
kontinuierlich weiter. Also ich meine, bei uns ist es
ja auch so, dass wir das Halt nachziehen und nachziehen und
nachziehen, weil weil das auch einfach, sagen wir mal so, wenn
ich eine postgress Datenbank damals irgendwie noch selber auf
einem IC 2 Server betrieben habe, kann ich das heute als
Service mir einfach in meinem Account aktivieren und und
verwenden, das ist natürlich macht das keinen Sinn mehr,
also. Ich würde sagen, es ist
natürlich immer noch Aufwand, das restrukturieren, aber es
wird auch einfacher und und und. Auch die Unterstützung, die man
da ja mittlerweile teilweise, glaube ich, von dem, was ich so,
ich mein, Wir arbeiten ja mit Azure und RWS schon auch sehr
eng zusammen, was die einem von der Seite auch an Unterstützung
bieten, es ist einfacher als jemals davor, diesen Schritt zu
machen, würde ich sagen, das. Stimmt gut, noch mal noch mal
Ermutigung für alle die, die darüber nachdenken, es zu tun,
tut es. Das kann funktionieren wir ich
selber, kann es auch was Erfahrung sagen wir, wir haben
auch zum großen Teil. Noch mal anders.
Wir waren zwar immer microservice Architektur gut,
weil wir auch viel später angefangen haben, aber auch wir
haben zum Beispiel noch mal unser Authentication System
angefasst und neu strukturiert, um es auch quasi Cloud
Skalierungskonform zu machen, hat auch viel Arbeit gekostet,
das sieht man alles nicht, die User loggen sich einfach ein so
das ist man denkt immer so, da ist anscheinend kein Aufwand
weil das ja jeder kann Login aber doch wenn du es wenn du es
halt nicht so hattest musst du auch darüber nachdenken ja wie
ist das dann nachher mandantenfähig und so weiter.
Ich möchte da mal anschließen, weil weil wir das natürlich,
also ich, ich sehe das, ich will nicht sagen als Außenstehender,
aber zumindest als als passiver Begleiter unserer Entwicklung
bei uns bei der Heisenware sehe ich das immer, es ändert sich
dies, dann änderst du den Authentifizierungsservice, dann
geht man vielleicht auf ne auf n verteiltes System Multi tendency
und solche Sachen wie oder was hat was Service in Euro
Learnings bei dieser Reise intern auch ich weiß nicht wie
groß euer Entwicklerteam ist. Euer RND Team sicherlich.
Ziemlich personenstark wie wie nimmt man da alle mit?
Hat man geteilte Teams, die einen betreiben noch das Alte
weiter und sorgen dafür, dass das läuft.
Parallel gibt es irgendwelche vielzitierten Schnellboote, die
das neue Bauen oder wie organisiert man das und was habt
ihr daraus gelernt, was lief vielleicht nicht so gut, was
habt ihr gelernt, was lief gut? Ja, also wir haben ja so n paar
so so so transitive Änderungen jetzt schon durchgemacht, also
sei es jetzt die Datenbank, sei es die Cloud, wir haben auch
noch mal die Datenbank neu entwickelt, jetzt vor n paar
Jahren also. Also ich glaube es gibt 22
Punkte. So zu deiner Frage auf der einen
Seite würde ich sagen als Unternehmen insgesamt, ich
glaube eine Sache die man braucht ist schmerzresistenz ich
glaube wir hätten das nicht, wir hätten das nicht tun können,
wenn unsere Kunden facing Teams nicht sehr sehr sehr viel
eingesteckt hätten für uns, ich glaube das war ein Luxus den wir
uns dadurch erkaufen konnten, dass halt unsere Gründer das
Halt als Vision für das Unternehmen insgesamt gesehen
haben und auch uns geholfen haben, dass das in die Richtung
uns zu bewegen. Also das war sowohl auf der auf
der Cloud Transition als auch bei der Datenbank als auch jetzt
vor vor 2 Jahren, dass wir noch mal die Datenstruktur komplett
überarbeitet haben, da mussten unsere unsere Teams, die mit den
Kunden in den Projekten aktuell zusammenarbeiten, sehr viel
einstecken, weil es natürlich heißt, dass man weniger macht
auf dem aktuellen Stack und als wir noch sehr viel kleiner
waren, heißt weniger machen eigentlich nichts machen.
Mittlerweile sind wir so groß, dass wir natürlich schon auch
noch die die Kern Features weiterentwickeln konnten.
Aber das ist, glaube ich so der eine Teil, also so als
Gesamtunternehmen, das ist, da hängt mehr dran als nur das Tech
Team und und das Tech Team mitzunehmen, mitzunehmen und
dann auf der auf der technischen Seite.
Also was gut funktioniert hat würde ich sagen was du gerade so
ein bisschen angerissen hast. Gerrit, dass man wir haben das
schon immer isoliert von dem Kern von der Kernentwicklung,
also ob das jetzt alle waren und einer hat noch die Maintenance
gemacht vom alten Produkt oder mittlerweile ist es eher ein
kleines Thema, also andersrum, dass da mit so einem neuen neuen
Thema anfängt. Dass das parallel läuft zur
sagen wir mal Feature Entwicklung auf dem was aktuell
aktiv genutzt wird, das hat sich schon bewährt.
Auch einfach um Sachen schnell ausprobieren zu können, zu
testen, funktioniert es oder funktioniert es nicht?
Viele von den also das hat ja nicht zweieinhalb Jahre
gedauert, weil wir genau wussten, was wir tun und einfach
einen Plan gemacht haben und zweieinhalb Jahre gebraucht
haben, um umzusetzen, sondern weil wir wahrscheinlich die
ersten eineinhalb Jahre bis 2 Jahre erstmal ausprobieren
mussten, wie machen wir das überhaupt.
Das ist halt, wenn man so einen Transformativen Change macht,
auch normal. Also dass man eigentlich, ich
glaube, es ist sehr unrealistisch, da einen Plan
aufzustellen und zu sagen, okay, jetzt lauf mal los, sondern man
muss eigentlich in der Lage sein zu experimentieren, man muss in
der Lage sein, auch quasi das Ziel leicht anzupassen, auch da
die Ideen, die man am Anfang hatte, wieder wegzuwerfen, und
das kann man halt nicht machen, wenn man das zu 100 mit 100
Leuten macht. Es ist ehrlich gesagt aus meiner
Erfahrung unrealistisch, sondern muss man mit einem
überschaubaren Team anfangen, mit einem Team, das auch.
Eigentlich mit dem gesamten Stack irgendwie interagieren
kann und die Sachen Halt auch anpassen kann, wo sie angepasst
werden müssen. Jetzt noch ein Thema, was wir
geschafft haben. Seit einer Stunde noch gar nicht
anzusprechen. Was spielt denn die künstliche
Intelligenz für euch für eine Rolle?
Also ist natürlich extrem spannend und wir wir machen Sau
viel mit unseren Kunden zusammen in, in, in in die Richtung AI in
den letzten letzten ich sagen 2 Jahren.
Seit man alles AI nennt und und was wir was wir da was wir da
viel machen ist also es gibt gleich 2 Aspekte auf der einen
Seite. Ich habe ja vorher beschrieben
was wir grob mit Zelonis machen, also diese Prozesstransparenz
herstellen, dann die einzelnen operativen Metriken
identifizieren und die dann zu verbessern.
Natürlich kann man AI nutzen um das produktiver zu tun, also
sowas wie ein Ai Assistent der Dir hilft die relevanten Daten
in Zelonis reinzubekommen, da hilft Ai dem Kunden, dem Partner
aber auch dem zelonis Mitarbeiter der mit dem Club
Kunden zusammenarbeitet erstmal überhaupt rauszufinden.
Wo finde ich denn, wenn ich jetzt meinen Geschäftsprozess
mir anschaue in folgendes System die relevanten Informationen?
Das ist so was wie wir nennen das einen
Datenintegrationsassistent, der dir im System Halt hilft die
richtigen Daten rein zu bekommen, auch die Pipelines
dann zu optimieren und so weiter also dass man da einfach einen
Assistenten im System hat, der einem hilft die Sachen
aufzusetzen. Interpretiert der quasi auch
diese Daten dann in einer gewissen Weise und.
Das ist erstmal für die für das Setup, also das ist erstmal für
die für die erstmal. Ich krieg das System zum Laufen.
Ich hab jetzt sogar dran gedacht aus unserer Welt.
Wir haben ja immer mit diesen Maschinensteuerungen zu tun und
so, und die sind vor 1020 Jahren teilweise eingerichtet worden
und dann haben die zwar eine standardisierte Schnittstelle,
aber man weiß noch gar nicht so genau, was hat da jetzt der
jeweilige Programmierer genau hingelegt, an welchen sag ich
mal datenpunkt auf dieser auf dieser Steuerung als Beispiel
in. Dem Sinne schon.
Das ist ja bei uns ähnlich, bei uns ist ja auch so, man hat ja
ein ERP System und dann sieht jedes ERP System aber anders
aus, also es ist es ist ja. Natürlich gibt es da eine Basis,
die ist im Standard, aber kein SAP System der Welt sieht gleich
aus. Also da sind alle hoch hoch
customized extrem angepasst auf den auf die exakten
Geschäftsprozesse und auf die exakten Interna von einem
Unternehmen und das zu interpretieren was ist jetzt in
welcher z Spalte z Spalte ist die Custom Spalte im SAP System
dabei hilft der Assistent eben auch, also so die die relevanten
Datenpunkte dann wirklich zu finden, das ist der eine Punkt
und dann? Im nächsten Schritt, wenn man
sich überlegt, was wir bei zu uns machen, wir holen ja diese
Daten rein, wir bestellen einmal dieses Gesamtbild, da von den
von den von aus den verschiedenen Systemen, um den
Prozess transparent zu machen, und dann reichern wir die
Prozessdaten ja an, um weitere Informationen, also so eine
Anreicherung kann sowas simples sein, wie auszurechnen, ob wir
eine Segregation of Duty Violation haben, also wurde die
Bestellung von der gleichen Person angefragt und auch
bestätigt, das ist ja eine Anreicherung des Datensatzes,
den wir, den wir in in zu uns drin haben, also wir fügen
einfach dieses Label zum Datensatz hinzu.
Das machen wir mit den Berechnungen, die wir unserer
Datenbank zum Beispiel machen können.
Aber es gibt ja auch sehr viele Prozessinformationen, die zum
Beispiel in Freitext drin steckt oder in Dokumenten oder in in
der Zukunft, wahrscheinlich auch in Videoaufnahmen, in in Voice
aufnahmen und so weiter, wo einfach relevanter Inhalt, was
im Prozess möglich passiert, dass in solchen solchen Data
Sets drin steckt, was wir da mit der AI zum Beispiel machen, um
die Projekte in zu Lones zu unterstützen ist, wir können zum
Beispiel so Freitext nutzen mit einem, Wir nennen das AI
annotator. Diesen diesen Freitext
interpretieren, da kannst du dann sowas machen wie ich.
Habe eine Kundenanfrage in meinem Itsm oder Service System
drin und ich klassifiziere die Kundenanfragen danach ob es ein
Risiko gibt, dass die Bestellung, die ich gerade bei
dem Kunden, die gerade bei dem Kunden von dem Kunden
eingegangen ist, dass die wieder gecancelt wurde und damit kann
ich zum Beispiel meine meine Kunden phasing Teams helfen zu
priorisieren, mit wem spreche ich, wann sollte ich hier noch
mal anrufen um sicherzustellen, hey wir sind da dran, wir
kümmern uns um das Problem einfach um dafür zu sorgen, dass
deine Bestellung. Nicht gecancelt wird von der von
der Kundenseite. Also das ist so, das sind so
Beispiele, wie wir AI nutzen um die Sachen, die wir mit Zelonis
aktuell tun, einfacher zu machen, produktiver zu machen
und dann ein anderer, anderer Trend, den wir ganz stark sehen,
wo wir stark mit Kunden zusammenarbeiten aktuell ist,
wie können wir die Informationen, die wir mit
Zelonis bereitstellen können, also sei es jetzt diese, diese
exceptions, rauszurechnen, wie können wir die Nutzen, um damit
Ai Systeme anzusteuern, ich meine man hört das auch links
und rechts. Ein Thema ist AI Agents zum
Beispiel, das ist ja was meint man damit, Ai gestützte
Automatisierung am Ende, also dass man ein AI System aufsetzt,
das zum Beispiel einen Teil vom Prozess übernimmt, ein Beispiel
aus dem von unseren Kunden, das haben wir mit einem spanischen
Manufacturing Kunden auch zum Beispiel gemacht, Consantino,
die schauen sich in dem im Order Manage Prozess an die Credit
Blocks, also da wird vom System ein Block auf eine.
Einen Creditblock gesetzt auf der auf der Bestellung, das
heißt, die Bestellung würde nicht weiter verarbeitet werden
und bisher haben dann einzelne Mitarbeiter sich das angeschaut
und haben versucht rum zu telefonieren zum Beispiel ok
kann ich diese Sperre wieder entfernen und warum war das ein
Problem? Nicht der Fakt, dass man das
noch mal überprüfen musste, sondern dass sie einfach viel zu
viele von diesen Creditblocks hatten für die Mitarbeiter, die
sie aktuell haben, die kamen da einfach nicht hinterher, also
die haben einfach einen Backblock von Hunderten von
diesen Creditblocks haben es nicht geschafft die
abzuarbeiten. Und die wurden einfach immer
mehr. Und das ist natürlich so.
Dann fängst du halt an zu das das ganze Acception Management
auch so ein bisschen nach Bauchgefühl zu machen gehst
durch die Liste durch Okay das schaut wichtig aus, nehme ich
den zuerst und so weiter und wir haben mit denen zum Beispiel
einen AE Agent gebaut mit Zolonis der der im Prinzip diese
diese Identifikationsarbeit für dich übernimmt, der der der
erstmal in die Kommentare im System reinschaut, die haben wir
einfach mit hinzugefügt zu unserem Prozessdatenmodell okay
kann ich in den Kommentaren finden, warum wurde diese Sperre
gesetzt? Oder ist da schon ein Kommentar
drin? Hey die die kann man direkt
entfernen. Ein weiterer weitere
Investigation die der Agent übernehmen kann ist zum Beispiel
eine E Mail verfassen, die e Mail an die ich glaube die
Verkäuferteams jetzt kommt raus, dass ich mich mit dem Use Case
im Detail dann doch nicht so gut auskenne, doch auf der Tagseite
unterwegs bin eine e Mail eben an die an die an die Kollegen
zuschicken okay woher kommt dieser Credit Blog?
Können wir den Entfernen oder gibt es den Grund den
beizubehalten und dann auch die Antwort wieder zu interpretieren
und? Das wird dann noch nicht
vollautomatisiert, aber es wird diesem Team, das dafür
verantwortlich ist, diese Credit Blocks zu entfernen, dem wird
der Vorschlag dann zurückgespielt, also denen wird
dann einfach eine Applikation zur Verfügung gestellt, wo jede
von diesen Blocks, wo ein Vorschlag drin steht, okay kann
ich entfernen oder kann ich nicht entfernen und über den AI
Agent wird diese Investigationsarbeit
automatisiert und natürlich ist da dann der nächste Schritt,
dass wir uns jetzt mit dem Kunden zusammen anschauen okay
ab welchem Level können wir das denn vollautomatisieren es gibt
natürlich einzelne Fälle, wo quasi die Antwort so Class klar
ist, dass man auch direkt. Eigentlich dann zurück ins SAP
System spielen könnte. Hey Credit Block kann entfernt
werden wenn wir über AI Agents Reden und AI Systeme mit zu
unterstützen, was machen wir dann?
Wir können diese Exceptions rausrechnen, wir können diese
diese Prozessschnittstellen auch dem Agent mitgeben, also mit wem
muss ich überhaupt reden? Auch diese Informationen vom
Prozess OK welche Kommentare wurden da wann von wem und wie
hinterlassen und das sind die Informationen die einem
eigentlich am Ende eigentlich möglich machen, dass so ein AI
Agent die relevanten Informationen an der Hand hat um
solche solche Aufgaben überhaupt auszuführen.
Also einerseits habt ihr einfach Features im Produkt drinne, die
AI unterstützen, andererseits ich sag mal Custom Solutions,
die dann zum Beispiel so n spezieller AI Agent sein kann.
Ne für für n bestimmten Anwendungsfrei nutzt ihr also
welche LLMS nutzt ihr dafür oder nutzt ihr LLMS und wenn ja
welche könnte kannst du das sagen?
Ja, also also grundsätzlich alle, die es gibt.
Am Ende kommt es, ist es kundenspezifisch also.
Wir nutzen aktuell für die für die Sachen, die wir selber im
System eingebaut haben, vor allem Azure Open AI.
Der einzige Grund dafür ist also 2 Gründe.
Natürlich funktionieren die ganz gut, das ist eine und und das
zweite ist, warum machen wir das auch, das ist einer der wenigen
Anbieter, der schon so voll von einem von einem Cloud Provider
unterstützt wird. Also es gibt natürlich auf AWS,
Batrock und Co. Jetzt auch mehr und mehr, dass
man andere Modelle nutzen kann, aber Azure Open AI war einfach
der erste der direkt von einem Cloud Provider.
Sauber unterstützt wurde auch skalierbar und so weiter
deswegen ist das einer, den wir viel nutzen.
Insgesamt ist aber das immer vom Setup her so, dass wir wir
haben, wir haben Modelle die integriert sind bei uns im
System, die der Nutzer Kunde nutzen kann, aber wir haben so
eine Art bring yo Model Ansatz also wenn ich ein eigenes Modell
für mich als Enterprise betreibe, sei es jetzt in der
Cloud oder auch sogar in Premise, dann kann ich das
integrieren und dann wird das dafür genutzt.
Also das ist im Prinzip so, wie das so n so ne n duales Modell
wie wir die wie wir die EI Anwendung da unterstützen von
der von der von der Modellseite. Also so n so n typisches
Kundenprojekt bei euch ist nach wie vor oder häufig
wahrscheinlich immer noch wirklich tatsächlich ein
Projekt, so wie es klingt, also irgendwie so ne Art
Systemintegration, die anfangs passiert und dann hast du gesagt
kontinuierliche Prozessverbesserung, das läuft
dann für oder auf unbestimmte Zeit.
Genau. Und ich mein, die einzelnen
Projekte werden dann in Applikationen, wenn man es so
nennen will, also die werden dann kontinuierlich verwendet.
Aber wir versuchen beim Kunden eigentlich immer so eine
Plattform zu etablieren, wo der Kunde dann selber diese Projekte
auch durchführen kann und selber durchführen heißt dann eben
okay. Vielleicht brauche ich für
einzelne von den Projekten brauche ich Unterstützung von
dem Partner, weil ich die Expertise nicht habe, aber die
meisten Kunden bauen nur noch Stück für Stück die eigene, die
Kompetenz selber auf, also dass sie einfach am Anfang eine
Person haben, die die diese Projekte unterstützt und dann
wächst es bis zu einem kompletten Center of Excellence
bei den großen Kunden, die dann solche Projekte und solche
Applikationen Stück für Stück. Implementieren.
Ich sehe Parallelen zu unserem Geschäft, ganz witzig.
Das war das ein anderen Mal. Ja, Burkhard, hast du noch
gerade ne Thema Frage. Nee, ich bin total geboostet.
Ich find es richtig spannend. Wir haben wir haben, wir haben
nen ziemlich großen Rundumschlag glaub ich gemacht, diesmal in
der Folge. Manchmal sprechen wir ja auch
über nur über so n ganz kleines Thema, aber wenn man schon mal
die Möglichkeit hat mit so einem Gast zu sprechen, der sich die
Zeit nimmt und ich glaube wir müssen jetzt auch demnächst das
Ende finden, weil die Zeit drängt schon wieder.
Bei allen, auch Podcast produzierenden.
Ich bin total glücklich. Ja, ich habe ganz viel gehört,
ganz viel verstanden und finde es nach wie vor total cool, wie
mutig ihr technisch vorangeschritten seid, als als
CTO oder als als als Techniker kann man ja ja hat man ja auch
viel Verantwortung, da muss man muss viel Überzeugungsarbeit
leisten, du sagst, das haben die Gründer auch mit vorne nach
vorne getrieben, gesagt, so komm, wir müssen das machen, ja
damit wir nachhaltig und langfristig.
Gut dastehen. Es zeigt noch mal, dass dass man
auch mutig und ja aktiv, auch wenn es schmerzt, die neuen
Technologien mit reinnehmen muss.
Ja, das war für mich eine coole Erkenntnis bei einer Firma, die
nach Nachgewiesenerweise sehr, sehr, sehr erfolgreich ist.
Ich hoffe, das spornt auch noch mal unsere Zuhörer an, dass man
nicht sich schlafen legt, sondern immer wachsam die
Entwicklung der neuen Technologien anschaut und
mitgeht, ja, ansonsten. Hängt man sich ja auch selber
als Dienstleister ab. Ja, insofern ja, das wäre so
mein Wort zum Sonntag, ich will aber nicht das letzte Wort
machen heute, das würde ich sonst Manuel noch mal geben,
aber an der Stelle sag ich schon mal ganz ganz großes Dankeschön
für die viele Zeit, die vielen Erklärungen und ich sag jetzt
schon mal vorweg Schüßer aus Hamburg, geb aber das Wort noch
mal den Staffelstab noch mal rüber, ja.
Ja, genau das hätte ich jetzt auch noch mal gefragt.
Manu, möchtest du dann noch irgendwas loswerden, was wir
heute noch nicht gecovert haben im Gespräch?
Ah, ich glaube, wir haben. Wir haben sehr, sehr viel sehr,
sehr viel besprochen. Ich hoffe, es war spannend genug
und hat mich gefreut mit euch, mit euch, mit euch, die, die den
Podcast zu machen und wie gesagt, du hast es ja vorher
auch mal gesagt mit dem ausprobieren, ich kann dazu
allen sagen, dass man, wenn man da ein bisschen mehr, was es da
wirklich heißt, was ich erzählt habe, bisschen weniger abstrakt
einfach auf unsere Homepage gehen, da gibt es viele, viele
Kunden auch, die darüber reden, was sie dann wirklich am Ende
machen, man kann es auch selber ausprobieren, wir haben ein paar
Demos, die man auch in der in der Website integriert
durchklicken kann und so weiter also.
Da findet man einiges an an ganz coolen Materialien, die es die
es n bisschen greifbarer machen. Klar, das verlinken wir
natürlich alles in den Shownotes, wenn man dich
kontaktieren möchte oder sowas wann und darf man das auch für
irgendwelche bestimmten Themen oder so und wenn ja, wie?
Über linkedin immer gerne, sonst hab ich keine offiziellen
Kanäle, die ich jetzt hier hier posten könnte.
Ja, die Frage kann ich mir eigentlich in die Haare
schmieren. Das ist meist linkedin, aber da
haben wir es noch gesagt, ja, packen wir vielleicht auch rein.
Ja, dann auch von meiner Seite. Vielen herzlichen Dank, dass du
heute da warst. Ja richtig viel gelernt, ich
fand das cool, so mal eine Folge zu machen, das ist, wie Burkhard
sagt, so ein bisschen Premiere würde ich sagen, dass wir mal so
ein Deep Dive gemacht haben, auch in das Leben eines viel
CTO, jetzt an der Stelle und und diese ganze Reise, die ihr da
genommen habt, also ich fand es richtig gut, vielen Dank dafür
und ja, vielleicht hoffentlich bis bald mal wieder im Podcast.
Sehr gerne. Einfach komplex wird präsentiert
und produziert von heißem mehr wir freuen uns auf deine Fragen
und deinfeedbackanpodcast@heißemmehr.com
vielen Dank fürs Hören dieser Folge.
Bis Dienstag in 2 Wochen und Tschüss aus Hamburg.