Einheitliches Wissensdatenbank-Design für WalkMe DAP, WalkMe Learning Arc und WalkMe AI

1. Designziel

Entwerfen Sie ein einzelnes, gesteuertes Wissenssystem, das:

• Dient als maßgebliche Quelle der Wahrheit
• Treibt konsistente Anleitungen für In-App-Ausführung, strukturiertes Lernen und KI voran

• Skalierbar über Transformationen (SAP S/4HANA, Salesforce, ServiceNow, KI)

Die Wissensdatenbank ist prozesszentriert, nicht inhaltszentriert.

2. Übersicht über die logische Architektur

• Kernprinzip: Wissen wird einmal entworfen und dann von DAP, Learning Arc und KI unterschiedlich gerendert.

3. Ebene 1: Geschäfts- und Prozessebene

Diese Ebene definiert, was unabhängig von Tools wahr ist.

Komponenten

• Geschäftsergebnisse (KPIs, Werttreiber)

• End-to-End-Prozesse

• Rollen und Verantwortlichkeiten

• Richtlinien und Compliance-Regeln

Eigentum

• Prozess-Eigentümer

• Funktionale Führungskräfte

• Transformationsbüro

4. Ebene 2: Wissensobjektebene

Dies ist das Herz des Designs. Das gesamte Wissen wird als strukturierte Objekte gespeichert und verwaltet.

Kernwissensobjekte

Diese Objekte sind tool-agnostisch und KI-lesbar.

5. Ebene 3: Bereitstellungs- und Erlebniszuordnung

Jede Übertragungsfläche verbraucht die gleichen Objekte, aber in unterschiedlichen Tiefen.

WalkMe DAP

• Primärobjekt: Aufgabe

• Verwendungen:

  • Systemkontext

  • Schrittweise Ausführungsanleitung

  • Validierung und Fehlerprävention

Design-Regel: DAP führt niemals eine neue Prozesslogik ein – führt nur genehmigte Aufgaben aus.

WalkMe Learning Arc

• Primäre Objekte: Rolle, Prozess, Ergebnis

• Verwendungen:

  • Rollenbasierte Reisen

  • Prozessübersichten

  • Kuratierte Aufgabenaktivierung

Design-Regel: Learning Arc spiegelt die offizielle Prozess-Taxonomie wider.

WalkMe AI

• Primäre Objekte: Aufgabe, Entscheidung, Richtlinie

• Verwendungen:

  • Strukturiertes Wissen

  • Geregelte Terminologie

  • Kontext aus DAP und Learning Arc

Designregel: KI-Antworten müssen einem bekannten Objekt zugeordnet sein.

6. Wissens-Hierarchie (empfohlen)

Diese Hierarchie ermöglicht:

• Rückverfolgbarkeit

• Governance

• Konsistente Analysen

7. Learning Arc als Wissensindex

Bewährte Verfahren

Verwenden Sie Learning Arc als sichtbaren Index der Wissensdatenbank.

Learning Arc sollte:

• Die Prozesshierarchie spiegeln

• Rollenbasierte Einstiegspunkte offenlegen

• Direkter Link zur DAP-Ausführung und KI-Unterstützung

DAP und KI sollten sich als eingebettet und nicht als separate Systeme anfühlen.

8. Benennung & Taxonomiestandards

Erforderliche Standards

• Ein globaler Prozessname

• Ein Aufgabenname pro Aktion

• Geschäftssprache zuerst, Systemsprache an zweiter Stelle

Beispiel:

• Richtig: „Vertriebsauftrag erstellen“

• Vermeiden: „VA01 Entry“

9. Governance-Modell

Minimale Governance-Rollen

• Knowledge Owner (Prozess)

• Enablement Translator (WalkMe)

• KI-Steward

• WalkMe-Plattform-Admin

Lebenszyklussteuerungen

• Versionierung auf Systemversionen abgestimmt

• Überprüfung bei Fit-to-Standard, Go-Live und Releases

• Ausmusterung veralteter Wissensobjekte

10. Mess- und Feedback-Schleife

Messen Sie die Wissenseffektivität, nicht das Inhaltsvolumen.

Empfohlene KPIs

• Aufgaben-Erfolgsquote

• Zeit bis zur Kompetenz

• Fehlerreduzierung

• KI-Antwortsicherheit

• Support-Ticket-Umleitung

Verwenden Sie Analysen, um die Wissensdatenbank zu verfeinern – nicht, um mehr Inhalte hinzuzufügen.