Phase 4 – Prozessidentifikation und -optimierung
Ereignisse als Entitäten
Jetzt wird es spannend: In Phase 4 wird das Entitätenmodell, das bislang nur verhältnismäßig statische Entitätstypen, wie Kunden, Mitarbeiter, Ressourcen, etc., abbildet, um dynamische Prozesse und Begebenheiten – kurz: “Ereignisse” – erweitert, beispielsweise “Arbeitsbeginn”, “Telefonanruf”, „Beschwerde”, “Fertigstellung einer Leistung” oder “Alarmauslösung”.
Für das Vorgehen ergibt sich zunächst keinerlei Unterschied: Identifizierung der Entitäten und deren Ergänzung mit eindeutigen Attributen.
Diese neuen Entitäten nehmen jedoch Bezug auf bereits existierende – und verbinden sie datentechnisch miteinander, Beispiel: Der Mitarbeiter dokumentiert seine Ankunft mit seiner Zutrittskarte in einem bestimmten Betriebsgebäude zu einer festen Uhrzeit an der Stechuhr.
Damit kommt die Zeit als weiteres Attribut hinzu: Die zentrale Größe für Echtzeitauswertungen, Vorhersage-Systeme (Predictive Services) sowie die Erstellung rückwärtiger Statistiken.
Individuelle Abarbeitungsvorschriften – Ticketing
Um das Ziel “Systemunabhängigkeit” zu wahren, sollte eine Echtzeit-Informationsverarbeitung mit individualisierten Bearbeitungsvorschriften generisch erfolgen. Hierfür haben wir den Begriff “Ticket” eingeführt.
Ticketing beschreibt einen Prozess zur hochindividualisierten Verarbeitung eventgesteuerter Masseninformationen. Jeden Datenstrom oder jedes Ereignis, das im Datenmodell Beachtung finden soll, bezeichnen wir als “Ticket”.
Beim Auftreten eines solchen Ereignisses wird ein elektronisch verarbeitbares Ticket erzeugt, das Standardinformationen wie Datum, Medienkanal oder Quellsystem sowie prozess-spezifische Informationen beinhaltet.
“Workflow-Systeme” verwenden das elektronische Ticket als Eingangs-Trigger, lesen die Ticket-Informationen aus und verwerten sie: Ausgangspunkt für serielle und parallele automatisierte Vorgänge.
Intersystem-Kommunikation und Mensch-System-Kommunikation sind auf dieser Grundlage nahezu unbegrenzt. Neue Ereignisse können jederzeit problemlos in die Datenwelt aufgenommen werden, Unternehmenswissen und Automatisierung von Arbeitsprozessen sind kontinuierlich erweiterbar.
Um einen “Information Overload” zu vermeiden, sollte vorab unbedingt geklärt werden, bis zu welchem Grad eine Erfassung von Events sinnvoll und für die Zielerreichung tatsächlich notwendig ist.