Manuel Haug von Celonis über Process Intelligence #76

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.