1. Das verborgene Kapital – Prozesswissen im PMI

Kapitalverwaltungsgesellschaften (KVGen) und Asset Manager im Private Markets (PMI) Sektor operieren in einem Umfeld hoher Komplexität, steigender regulatorischer Anforderungen und individuellem Deal-Flow. Die Effizienz und Qualität ihrer operativen Prozesse – von der Due Diligence über das Portfolio-Monitoring bis zum LP-Reporting – sind entscheidende Wettbewerbsfaktoren. Grundlage jeder Prozessoptimierung oder Softwareimplementierung ist jedoch eine tiefgehende Business Analyse. Diese Analyse wiederum ist nur so gut wie das zugrundeliegende Wissen über die tatsächlichen Abläufe, Verantwortlichkeiten, Datenflüsse und impliziten Regeln. Ein systematisches Wissensmanagement (Knowledge Management – KM) ist daher kein administrativer Luxus, sondern das strategische Fundament für erfolgreiche Prozessanalyse und -gestaltung im anspruchsvollen PMI-Umfeld.

Disclaimer: 

Dieser Artikel dient ausschließlich zu Informationszwecken und stellt keine Rechts- oder Finanzberatung dar. Die hierin enthaltenen Informationen sollten vor einer Entscheidungsfindung unabhängig überprüft werden.

2. Die Herausforderung: Implizites Wissen und fragmentierte Informationen im PMI

Gerade im PMI-Bereich ist prozessrelevantes Wissen oft:

• Implizit und personengebunden: Erfahrene Mitarbeiter (Deal Principals, Operations Manager, Fund Controller) verfügen über tiefes Wissen über Abläufe, Workarounds und kritische Abhängigkeiten, das selten explizit dokumentiert ist.
• Fragmentiert & in Silos: Prozesswissen ist oft auf einzelne Teams oder Abteilungen (Front Office, Middle Office, Back Office, Legal, Compliance) verteilt, ohne dass eine ganzheitliche Sicht auf den End-to-End-Prozess existiert.
• Schlecht dokumentiert: Prozessdokumentationen sind häufig veraltet, unvollständig oder gar nicht vorhanden. Die Begründung „keine Zeit“ kaschiert oft das Fehlen etablierter KM-Prozesse.
• Dynamisch: Prozesse ändern sich durch neue Fondsstrukturen, regulatorische Anforderungen (z.B. SFDR), neue Technologien oder Teamveränderungen, aber die Dokumentation wird nicht nachgezogen.

Diese Situation führt dazu, dass Business Analysen, die z.B. im Vorfeld einer Softwareeinführung durchgeführt werden, oft auf unvollständigen oder inkonsistenten Informationen basieren. Es ist keine Seltenheit, dass in Analyse-Workshops unterschiedliche Teammitglieder denselben Prozess verschieden beschreiben.

3. Wissensmanagement als Enabler für effektive Prozessanalyse

Ein strukturiertes Wissensmanagement schafft die Voraussetzung, um Prozessanalysen effizient und zielgerichtet durchzuführen:

3.1. Explizierung von implizitem Wissen

Systematische Methoden zur Wissenserhebung und -strukturierung sind erforderlich:

• Strukturierte Interviews & Workshops: Gezielte Befragung von Prozessbeteiligten über Abläufe, Rollen, verwendete Tools, Schnittstellen, Herausforderungen und Verbesserungsideen.
• Visuelle Strukturierungstechniken (z.B. Mind Mapping): Einsatz visueller Methoden wie Mind Mapping in Workshops oder zur Nachbereitung von Interviews, um komplexe Zusammenhänge, Ideen und Wissensdomänen schnell zu erfassen und zu strukturieren, bevor sie in formale Modelle überführt werden. Dies fördert das gemeinsame Verständnis und deckt Abhängigkeiten auf.
• Prozessmodellierung (z.B. BPMN): Visuelle Darstellung von Prozessen in einer standardisierten Notation, die das Verständnis erleichtert, Verantwortlichkeiten klärt und Inkonsistenzen oder Optimierungspotenziale aufdeckt.
• Beobachtung & Shadowing: Begleitung von Mitarbeitern bei ihrer täglichen Arbeit, um tatsächliche Abläufe, informelle Prozesse und häufig genutzte Workarounds zu verstehen, die in Interviews oft unerwähnt bleiben.

3.2. Schaffung einer zentralen Wissensbasis (Single Source of Truth)

Das explizierte Wissen muss zentral, strukturiert und zugänglich gespeichert werden:

• Prozesslandkarten & -Repositories: Übersicht über alle Kern- und Unterstützungsprozesse und deren Verknüpfungen. Detaillierte Prozessmodelle und -beschreibungen werden zentral abgelegt, idealerweise in einem System, das Versionierung und Verlinkung unterstützt.
• Unternehmens-Wiki / Intranet-Plattformen: Nutzung kollaborativer Plattformen (wie Confluence, SharePoint etc.) zur Dokumentation und zum Teilen von Prozesswissen, Vorlagen, Richtlinien, Anleitungen und Best Practices. Eine gut strukturierte „Loseblatt“-Logik erleichtert Aktualisierungen.
• Data Dictionaries, Glossare & Data Catalogs: Definition, zentrale Verwaltung und Governance von Kerndatenobjekten, KPIs, Fachbegriffen und deren Beziehungen sind essenziell für ein einheitliches Verständnis und konsistente Datenqualität. Professionelle Data-Governance-Plattformen und Data Catalogs (z.B. Collibra und ähnliche Lösungen) bieten hierfür spezialisierte Werkzeuge zur Katalogisierung, Definition von Verantwortlichkeiten (Data Ownership/Stewardship) und Nachverfolgung der Datennutzung (Data Lineage), was insbesondere in komplexen, regulierten Organisationen unerlässlich wird.

3.3. Etablierung von KM-Prozessen & Governance

Wissensmanagement ist keine einmalige Aufgabe, sondern erfordert kontinuierliche Pflege:

• Verantwortlichkeiten definieren: Klare Zuweisung von Rollen für die Erstellung, Prüfung, Freigabe und Aktualisierung von Prozessdokumentationen und Wissensartefakten (z.B. Process Owner, Data Stewards).
• Review-Zyklen: Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der dokumentierten Prozesse, insbesondere bei Änderungen von Strategie, Regulierung oder Technologie.
• Integration in Projekte: Sicherstellen, dass jede Prozessänderung (z.B. durch Softwareeinführung) auch eine Aktualisierung der zentralen Wissensbasis nach sich zieht. Anforderungsdokumente sollten auf bestehendem Wissen aufbauen.
• Kultur & Anreize: Förderung einer Kultur des Wissensteilens und Anerkennung von Beiträgen zum Wissensmanagement. Abbau von Silo-Denken.

4. Konkrete Anwendung in der Business Analyse für PMI-Softwareprojekte

Ein etabliertes Wissensmanagement unterstützt die kritischen Phasen der Business Analyse maßgeblich:

• Ist-Analyse beschleunigen & vertiefen: Vorhandene, aktuelle Prozessdokumentationen und Data Dictionaries verkürzen die Aufnahmephase erheblich und liefern eine validierte, konsistente Basis. Die Analyse kann sich stärker auf Schwachstellen und Optimierungspotenziale konzentrieren.
• Soll-Konzeption fundieren: Das Verständnis der bestehenden Prozesse und ihrer Schwachstellen ermöglicht die Entwicklung realistischer und zielgerichteter Soll-Prozesse, die auf einer gemeinsamen Wissensbasis aufbauen.
• Anforderungsdefinition präzisieren: Anforderungen können direkt aus den dokumentierten Soll-Prozessen abgeleitet und mit dem zentralen Glossar/Data Dictionary abgeglichen werden, was zu klareren, konsistenteren und testbaren Spezifikationen für RFPs führt.
• Stakeholder-Management verbessern: Eine gemeinsame, dokumentierte Wissensbasis (Prozesse, Begriffe) erleichtert die Kommunikation und Abstimmung zwischen Fachbereichen, IT und externen Partnern und reduziert Missverständnisse.
• Risiken reduzieren: Das Risiko, Anforderungen zu übersehen, Prozesse falsch zu verstehen oder Lösungen zu entwickeln, die nicht zur operativen Realität oder den Datenstrukturen passen, wird minimiert.

5. Stolpersteine und Erfolgsfaktoren

Die Implementierung eines effektiven Wissensmanagements für Prozessanalysen scheitert oft an:

• Fehlendem Management-Commitment: KM wird als „nice-to-have“ betrachtet und erhält nicht die nötigen Ressourcen oder die strategische Priorität.
• Kulturellen Widerständen: Angst vor Transparenz, „Wissen ist Macht“-Mentalität, mangelnde Bereitschaft zur Dokumentation.
• Unzureichenden Tools oder Prozessen: Fehlende benutzerfreundliche Plattformen oder unklare Verantwortlichkeiten für die Pflege.
• Fokus auf Technologie statt auf Inhalt & Kultur: Anschaffung teurer KM- oder Data-Governance-Software ohne klare Strategie, definierte Prozesse und Verankerung in der Organisation.

Erfolgsfaktoren sind hingegen ein klares Bekenntnis des Managements, die Integration von KM in die täglichen Abläufe, benutzerfreundliche Werkzeuge (oft reichen vorhandene Tools wie Wikis oder SharePoint bei guter Strukturierung aus, für Daten-Governance sind spezialisierte Tools wie Collibra oft effizienter), klare Verantwortlichkeiten und die Förderung einer offenen Kommunikations- und Wissenskultur.

6. Fazit: Prozessanalyse beginnt mit Wissensmanagement

Im komplexen und oft von implizitem Wissen geprägten Umfeld des Private Markets Asset Managements ist eine effektive Business Analyse ohne ein funktionierendes Wissensmanagement kaum denkbar. Die systematische Erfassung, Strukturierung (z.B. mittels Mind Mapping), Dokumentation und Pflege von Prozess- und Datenwissen ist keine optionale Zusatzaufgabe, sondern die notwendige Grundlage für jede erfolgreiche Prozessoptimierung, Softwareeinführung oder organisatorische Veränderung. KVGen, die in den Aufbau einer zentralen, lebendigen Wissensbasis – unterstützt durch geeignete Methoden und Werkzeuge wie Prozessmodellierung, Wikis und Data-Governance-Plattformen – investieren, schaffen nicht nur die Voraussetzung für effizientere Analysen und Projekte, sondern erhöhen auch ihre organisationale Resilienz und Lernfähigkeit – ein entscheidender Vorteil in einem dynamischen Marktumfeld.