Warum Prozessautomatisierung oft an unklaren Datenflüssen scheitert

Viele Unternehmen starten mit einer einfachen Frage in das Thema Automatisierung:

Kann ich System A mit System B verbinden?

Mit Synesty lautet die Antwort darauf in vielen Fällen zunächst: Ja. Wenn Systeme über eine API verfügen oder Daten auf standardisierte Weise bereitgestellt und verarbeitet werden können, lassen sie sich in der Regel miteinander verbinden.

Die wichtigere Frage beginnt aber eigentlich erst danach:

Welche Daten sollen von wo nach wo fließen – und in welcher Form?

Entscheidend ist, dass von Anfang an klar ist, welche Daten übertragen werden sollen, wie diese Daten strukturiert sind, welche Informationen wirklich benötigt werden, wie sie verarbeitet werden müssen und in welcher Form das Zielsystem sie erwartet.

Wer Prozesse automatisieren möchte, sollte deshalb nicht nur in Systemen denken, sondern vor allem in Datenflüssen.

Video: Warum Klarheit über Daten vor der Automatisierung entscheidend ist

In unserem Video sprechen Katrin und Rocco darüber, warum Prozessautomatisierung oft schon vor der eigentlichen Umsetzung ins Stocken gerät. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Daten aussehen, woher sie kommen und wie sie sauber von einem System ins andere gelangen.

Das Video wird bei Klick von Youtube geladen und abgespielt. Dabei stellt Ihr Browser eine Verbindung zu den Youtube-Servern her. Es gelten die Datenschutzhinweise von Google / Youtube.

Technisch machbar heißt nicht automatisch, dass Daten sauber zwischen Systemen fließen

Dass zwei Systeme grundsätzlich miteinander verbunden werden können, heißt noch nicht, dass sie auch inhaltlich konsistent miteinander sprechen.

Gerade im E-Commerce treffen dabei häufig unterschiedliche Datenstrukturen wie XML, CSV oder JSON aufeinander. Produktdaten, Bestände, Bestellungen oder Versandinformationen müssen zwischen Shop, ERP, PIM, Marktplätzen und weiteren Systemen stimmig übertragen werden. Feldnamen, Formate und Inhalte der Quelldaten weichen dabei oft von den Anforderungen des Zielsystems ab.

Drei Fragen, die vor jeder Automatisierung geklärt sein sollten

Wer Prozesse automatisieren möchte, sollte vor der Umsetzung mindestens diese drei Fragen beantworten können:

1. Woher kommen die Daten?

Wichtig ist, die Quellen der Daten eindeutig zu definieren. Kommen sie aus einem ERP-System, einem Shop, einem Marktplatz, einer Datei, einer Datenbank oder über eine API?

Dabei zählt nicht nur die Quelle selbst, sondern auch die Art, in der die Daten bereitgestellt werden.

2. Was soll mit den Daten passieren?

Sollen die Daten nur übertragen werden oder müssen sie vorher bearbeitet, transformiert, ergänzt oder gefiltert werden? Müssen Felder umbenannt, Inhalte angereichert oder Werte neu berechnet werden?

Gerade dieser Schritt entscheidet oft darüber, wie aufwändig und wie stabil eine Automatisierung später wird.

3. Wohin sollen die Daten?

Ebenso wichtig ist das Zielsystem. Welche Daten werden dort erwartet? In welchem Format? Welche Felder sind Pflichtfelder? Welche Informationen sind optional?

Erst wenn klar ist, wie die Zieldaten aussehen müssen, lässt sich der Weg dorthin strukturiert planen.

So schaffen Sie Klarheit über Ihre Datenflüsse

Bevor ein Prozess umgesetzt wird, lohnt sich eine strukturierte Vorarbeit. Dazu gehören vor allem diese Schritte:

• Prozesse identifizieren
• Systeme und Schnittstellen erfassen
• Datenformate prüfen
• Quell- und Zielformat vergleichen
• Manuelle Schritte erkennen
• Prioritäten setzen

Praxis-Tipp: Starten Sie nicht mit dem komplexesten Prozess. Am sinnvollsten sind zunächst kleine, überschaubare und wiederkehrende Abläufe, die klar strukturiert und für das Geschäft relevant sind.

5 Tipps aus der Praxis

#1 Nicht nur in Systemen, sondern in Datenflüssen denken

Die Frage „Kann ich dieses System mit dem anderen verbinden?“ ist ein guter Startpunkt. Für eine erfolgreiche Automatisierung reicht sie aber nicht aus.

Entscheidend ist, wie Daten durch den Prozess laufen.

#2 Mit echten Beispieldaten arbeiten

Theoretische Annahmen helfen nur begrenzt. Wer mit realen Testdaten arbeitet, erkennt früh, wo Felder fehlen, Formate abweichen oder Inhalte angepasst werden müssen.

#3 Prozesse als klaren Flow modellieren

Hilfreich ist es, den Prozess wie eine Abfolge klarer Schritte zu betrachten:

• Daten holen
• Daten verarbeiten
• Daten weiterleiten

So werden auch komplexere Automatisierungen besser greifbar.

#4 Klein anfangen

Nicht alle Prozesse müssen gleichzeitig automatisiert werden. Oft ist es sinnvoller, mit einem abgegrenzten Anwendungsfall zu starten und daraus zu lernen.

#5 Trial and Error zulassen

Gerade mit No-Code- und Low-Code-Ansätzen lassen sich Ideen schnell testen. Wer kontrolliert ausprobiert, lernt schneller, welche Logik in der Praxis funktioniert.

Fazit

Mit Synesty lassen sich Systeme in vielen Fällen miteinander verbinden, wenn Daten über APIs oder andere standardisierte Wege verfügbar sind. Der entscheidende Erfolgsfaktor ist danach jedoch nicht nur die Verbindung selbst, sondern die Klarheit über die zugrunde liegenden Datenflüsse. Wer weiß, woher Daten kommen, wie sie aussehen, was mit ihnen passieren soll und wohin sie übertragen werden müssen, legt die Grundlage für stabile und skalierbare Automatisierung. Genau deshalb beginnt erfolgreiche Prozessautomatisierung nicht bei der Schnittstelle allein, sondern beim Verständnis der Daten.

Wie es jetzt weitergehen kann

Wenn Sie Ihre Datenflüsse und Prozesse weiter strukturieren möchten, kann ein gemeinsamer Blick auf Ihren individuellen Anwendungsfall ein sinnvoller nächster Schritt sein. In einem unverbindlichen Onboarding Call können wir gemeinsam einordnen, welche Systeme beteiligt sind, wo Datenflüsse noch unklar sind und welche nächsten Schritte sinnvoll sein könnten. Wenn Sie tiefer in die Analyse einsteigen möchten, kann unser Workshop zur Machbarkeitsanalyse dabei unterstützen, Prozesse, Datenflüsse und Schnittstellen systematisch zu bewerten.

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