Intelligenteres Reporting, geringere Kosten: Automatisierte Business Intelligence für ein europäisches Healthtech-Scale-up

Business First: Ein wertorientiertes Datensystem

Ein effektives Datensystem beginnt nicht bei den Tools, sondern beim Business Impact. Bevor wir technische Empfehlungen aussprechen, analysieren wir das Geschäftsmodell und die spezifischen Ziele des Kunden. In Tiefeninterviews mit Stakeholdern und C-Level-Executives identifizieren wir die Kernziele, die jede technische Entscheidung leiten.

Anschließend bewerten wir im Austausch mit den Tech-Teams die bestehende Datenlandschaft: Welche Daten sind vorhanden, welche können erhoben werden und wo liegen die Lücken? Mit diesem gemeinsamen Verständnis haben wir das Datensystem wie eine Pyramide aufgebaut – das Business steht an der Spitze:

• Die Unternehmensziele definieren die KPIs.
• KPIs bestimmen die benötigten Daten.
• Die Datenanforderungen formen die Infrastruktur.

Dieser Top-Down-Ansatz garantiert ein schlankes, effizientes System, das nur die Daten sammelt, die echten geschäftlichen Mehrwert bieten.

Ein einheitliches KPI-Framework: Eine gemeinsame Datensprache

Der Kunde betreibt ein diverses Portfolio an Healthcare-Apps für Smartphones und Wearables – jede mit eigenem Lebenszyklus, Nutzungsverhalten und Zielgruppe. Die Performance über diese unterschiedlichen Produkte hinweg vergleichbar zu machen, war komplex.

Wir haben hierfür ein produktübergreifendes KPI-Framework entwickelt, das eine einheitliche Datensprache im gesamten Unternehmen ermöglicht. Das Ziel war zweierlei: Fairness und Skalierbarkeit in der Erfolgsmessung sowie ein Set an Kern-KPIs, das für alle Stakeholder relevant ist. Vom mittleren Management, das detaillierte Einblicke benötigt, bis hin zu Führungskräften auf C-Level, die strategische Entscheidungen treffen – dieses einheitliche Framework ermöglicht es allen Beteiligten, das gleiche Bild zu sehen, und beschleunigt so den Entscheidungsprozess.

Zwei Dashboards: Executive und Deep Dive

Gute Entscheidungen brauchen das richtige Maß an Informationen. Um einen Reporting-Overload zu vermeiden, haben wir zwei Dashboard-Ebenen konzipiert:

• Executive-Dashboard: Bietet dem C-Level einen strategischen Gesamtüberblick über die wichtigsten Business-Insights.
• Deep-Dive-Dashboard (pro Produkt): Ermöglicht Product Ownern und Stakeholdern die detaillierte Analyse ihrer spezifischen Produkte.

Ein integriertes Datensystem: Vollautomatisiert, robust und kosteneffizient

Um eine "Single Source of Truth" zu schaffen, haben wir ein dreistufiges System implementiert:

• Zusammenführung multipler Datenquellen in einer zentralen Datenbank.
• Vollautomatisierung der Datenaufbereitung für ein zuverlässiges Reporting.
• Transformation der Daten in actionable KPIs zur Entscheidungsunterstützung.

Mit Blick auf Robustheit und Skalierbarkeit für zukünftige Entwicklungen haben wir ein standardisiertes Datenbank-Framework für die Anwendungsentwicklung eingerichtet. Durch die enge Zusammenarbeit mit Entwicklern und Product Ownern wurde es zu einem unternehmensweiten Standard. Neue Produkte können nun innerhalb von nur einer Woche nach dem Deployment in das BI-System integriert und in den Dashboards sichtbar gemacht werden.

Dokumentierte Systeme für den "One-Person-Betrieb"

Die Automatisierung hat die operativen Kosten drastisch gesenkt. Während früher ein ganzes Team nötig gewesen wäre, kann die gesamte Infrastruktur heute von einer einzigen Person verwaltet werden.

Um die Abhängigkeit von Einzelpersonen ("Key Person Dependency") zu eliminieren, haben wir eine umfassende Dokumentation erstellt: eine technische Dokumentation für die Wartung und Erweiterung durch Ingenieure sowie eine Business-Dokumentation, die exakt definiert, wie jede KPI berechnet und interpretiert wird.