Auf modernen Low-Code-Plattformen – wie der Projektmanagementsoftware cplace – entstehen in rasender Geschwindigkeit Daten, welche in ihrer Bedeutsamkeit und ihrem Wert für Analysezwecke oft unterschätzt werden. Denn Prozessdaten, die interdisziplinär und abteilungsübergreifend in kollaborativ genutzter Software erzeugt werden, sind vielfach von besonderer Bedeutung.

Klassische Stamm- und Bewegungsdaten lassen sich häufig leicht identifizieren und in einer unternehmensweiten, zentralen Datenhaltung speichern und auswerten. Je weiter die Daten in den alltäglichen Arbeitsprozess der Fachbereiche hineinreichen, umso weniger auffindbar, hochwertig und aktuell sind Daten. Denn noch immer läuft ein Großteil der täglichen Arbeit im Schatten der IT: Projektberichte werden in Powerpoint erstellt, Zeitpläne per Excel verteilt.

Dabei wären genau diese Daten spannend für eine Auswertung. Daten über Prozessstände, aktuelle Herausforderungen im Reifegrad von Produkten (z. B. in der Medikamentenforschung oder Fahrzeugentwicklung) sowie beispielsweise den aktuellen Lebenszyklus eines Produktes. Diese Daten, welche sich direkt aus der Arbeit der verschiedenen Beteiligten ergeben, beinhalten spannende Informationen, aus denen sich wichtige Erkenntnisse ziehen lassen könnten.

Low-Code Plattformen besetzen durch ihre leichte und schnelle Anpassbarkeit zunehmend sich verändernde Kernprozesse und werden zu zentralen Bausteinen von IT-Systemlandschaften. Durch ihre zum Teil tiefe Anbindung in andere wichtige Kernsysteme eines Unternehmens verfügen sie über ganzheitliche und hochaktuelle Daten.

Im Projektmanagement mit der Low-Code-Plattform cplace lassen sich Antworten auf Fragestellungen finden wie „Was ist in meinem Projekt oder meiner Produktentwicklung passiert?“, „Wieso ist es passiert?“, „Was wird passieren, wenn ich nicht eingreife?“ und „Was sollte ich tun, damit mein gewünschter Zustand eintritt“?

Klassische Fragen der Business Intelligence, auch bekannt als die vier Analysemethoden:

  • Deskriptive Analyse
  • Diagnostische Analyse
  • Prädiktive Analyse
  • und Preskriptive Analyse

Vor allem der Blick in die Zukunft (preskriptive Analyse) wird für viele Unternehmen ein wichtiges Thema im Projektmanagement werden. Hierbei wird eine Künstliche Intelligenz (KI) mit den Prozessdaten des Projektmanagements stetig angereichert, um somit frühzeitig Vorhersagen für kritische Pfade, Aufgaben oder Projektabschnitte treffen zu können. Gleichzeitig werden auf Basis dieser Ergebnisse automatisch die entsprechenden Gegenmaßnahmen eingestreut. Das Problem ist also gelöst, bevor es entstanden ist.

Aber machen wir uns nichts vor. Auch mit all diesen Analysen werden die Projekte der Zukunft niemals perfekt laufen. Wenn wir es jedoch schaffen die Anzahl der nach Plan laufenden Projekte und Prozesse signifikant zu erhöhen, haben wir damit schon eine Menge erreicht. Dafür brauchen wir aber einen kontinuierlichen, einfachen und schnellen Zugriff auf alle relevanten Daten eines Unternehmens.

Aus diesem Grund hat QuinScape beispielsweise gemeinsam mit der collaboration Factory den Analytics Connector für cplace entwickelt. Mit dieser Erweiterung können Daten in Echtzeit an eine zentrale Datenhaltung wie ein Data Warehouse übermittelt werden. Prozess- und Projektdaten können so zentral verfügbar gemacht und ausgewertet werden.

Erfahren Sie mehr in unserem Webinar zum Analytics Connector auf Basis von cplace

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