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Methoden, die Software-Entscheidungen messbar machen
Projektpraxis trifft analytische Methode: vom datengestützten Auswahlprozess über das ROOT-Framework bis zur Strategie für KI und Automatisierung.
Unser Ansatz
Eine neue Software allein löst selten ein Problem. Entscheidend ist, ob Ihre Organisation und Ihre Daten bereit sind. Unsere Methoden geben IT- und Datenverantwortlichen dafür messbare Entscheidungsgrundlagen.
ROOT
ROOT-Framework
Return on Operational Technologies: Software danach bewerten, was sie in Ihrer Wertschöpfungskette bewirkt.
KI
KI & Automatisierung
KI-Agenten statt Chatbots, und warum ein PIM die Voraussetzung dafür ist.
MPW
Market Performance Wheel
Das Analystenwerkzeug der The Group of Analysts für den DACH-Raum, ausgelegt für Unternehmen, die Software einsetzen.
ROOT™: Return on Operational Technologies
Der klassische ROI übersieht, wie gut Prozesse laufen, ob die Mitarbeitenden eine Software annehmen und wie viel Handarbeit bleibt. ROOT bewertet Software deshalb im Zusammenhang der ganzen Wertschöpfungskette. Die Faktoren wirken multiplikativ: Fehlt die Governance, sinkt das Ergebnis, egal wie viel in die Software investiert wurde.
M · Das Werkzeug
Maturity Analysis
Wie reif ist die Technik? Cloud-Fähigkeit, Schnittstellen zuerst (API-First), ereignisgesteuerte Architektur und Belastbarkeit für KI-Anwendungen.
G · Das Handwerk
Data & Process Governance
Sind Daten und Abläufe geregelt? Maschinenlesbare Bedeutung, Vererbungslogiken, belegbare KI-Antworten (Groundedness) und Regelwerke, die KI-Ergebnisse prüfen.
P · Der Business Case
Data Value Performance
Was kostet die heutige Ineffizienz? Daraus ergibt sich der wirtschaftliche Hebel für Automatisierung.
A · Die Kultur
AI Momentum
Wie bereit ist die Organisation? Von Schatten-IT bis zu KI-Agenten, die fest in die Abläufe eingebunden sind.
| ROOT-Kennzahl | Ziel | Typisches Problem |
|---|---|---|
| Prozesstransparenz | Schatten-IT beseitigen | Über 60 Minuten täglich „Daten-Archäologie“ in Excel |
| Effizienzvorteile | Handarbeit reduzieren | Mehr als 50 % der PIM-Arbeitszeit für reines Kopieren |
| Quality Impact | Fehlerkosten messen | Mehrere Korrekturschleifen vor jeder Veröffentlichung |
| Wettbewerbsvorteil | Schneller am Markt | Neue Produkte brauchen Wochen statt Stunden bis online |
| Unternehmenstransparenz | ESG & Compliance | Angaben werden von Hand aus PDF-Zertifikaten übertragen |
| Data Excellence | Doppelte Eingaben vermeiden | ERP-Daten werden von Hand ins PIM abgetippt |
| Kosteneinsparungen | Digitale Sperren | Lagerware ist online unsichtbar, weil ein Attribut fehlt |
Das KI-Paradox: Investitionen ohne Datenfundament
Viele KI-Investitionen bringen im Alltag wenig, weil das Fundament fehlt. Zersplitterte Stammdaten, Excel-Inseln und Schatten-IT führen zu „Garbage in, garbage out“: Schlechte Daten rein, schlechte Ergebnisse raus.
KI-Agenten statt Chatbots: TGOA setzt auf KI-Agenten, die fehleranfällige Aufgaben selbstständig erledigen, etwa die Aufnahme neuer Lieferanten oder länderspezifische Preislisten. Dafür brauchen sie sauber strukturierte Produktdaten aus dem PIM.
Prinzip
KI-Readiness im Informationsfluss (iSCM)
IT, Datenmodelle und Abläufe müssen Automatisierung zulassen, bevor sich KI im großen Stil einsetzen lässt.
Prinzip
PIM als KI-Fundament
Strukturierte, maschinenlesbare Produktdaten sind die Voraussetzung für verlässliche KI-Agenten.
ROOT-Audit oder KI-Readiness-Check
Machen Sie den Aufwand in Ihren Abläufen messbar und die Automatisierung planbar.