PITTSBURGH / LONDON (IT BOLTWISE) – Highmark Health hat sein bisher manuell betriebenes Raum- und Belegungsmanagement auf eine verlässliche, portfolioweite Datenbasis umgestellt. Damit können Flächenkonsolidierungen, Mietoptimierungen und die Planung dynamischer Belegungsmuster deutlich schneller beantwortet werden. Der Wechsel reduziert den monatlichen Zeitaufwand für Tracking und verbessert die Qualität der Nutzungsdaten über Bundesländer hinweg. Gleichzeitig rückt die Frage nach standardisierten Schnittstellen, Datenschutz und rollenbasierter Governance in den Mittelpunkt.
Wenn Unternehmen nach Jahren des Wachstums über mehrere Standorte hinweg reagieren müssen, wird Raumplanung oft zu einem Betriebssystem-Problem: Informationen liegen in Dokumenten, Zeichnungen und Excel-Tabellen vor, aber nicht in einem einheitlichen System of Record. Genau das war bei Highmark Health der Ausgangspunkt. Laut den internen Aussagen übernahm das Team von Beth Kocur ein weitgehend papierbasiertes Vorgehen, das sich in vielen Fällen auf AutoCAD-Zeichnungen stützte. Mit tausenden Mitarbeitenden in mehreren Bundesstaaten fehlte eine standardisierte Sicht auf Flächen und Belegung, wodurch strategische Entscheidungen nur verzögert möglich waren.
Besonders deutlich wird der Engpass an der operativen Realität: Das Team musste regelmäßig erhebliche Zeit in manuelles Tracking investieren, um überhaupt den aktuellen Nutzungszustand plausibel zu machen. Hinzu kamen inkonsistente Prozesse in unterschiedlichen Regionen, sodass die Datenqualität nicht stabil war. Mark Tishko beschreibt den Zustand sinngemäß so, dass Informationen zwar teilweise stimmten, jedoch insgesamt keine verlässliche Grundlage für Vergleichbarkeit über den gesamten Portfolio-Umfang boten. Ohne konsistente Datengrundlage entstehen typische Folgekosten: Nacharbeit, verspätete Planungszyklen und eine wachsende Zahl von „ungeklärten“ Fragen, die nicht beantwortet werden können, weil die Evidenz fehlt.
Technisch betrachtet ging es bei der Modernisierung weniger um eine neue Oberfläche, sondern um den Aufbau eines Datenmodells, das Raum, Nutzung und Zuständigkeiten zusammenführt. In klassischen IWMS- und Workplace-Ansätzen werden dabei Raumobjekte (z. B. Gebäude, Etagen, Zonen) mit Belegungsindikatoren verknüpft, die aus unterschiedlichsten Quellen stammen können: CAD-Daten, Bestandsinformationen, Buchungssysteme oder andere Belegungssignale. Der entscheidende Schritt besteht darin, eine gemeinsame Semantik zu definieren und die Zuordnung von Flächen zu Einheiten so zu standardisieren, dass Berichte nicht länger von „Lokales Know-how“ abhängen.
Im Zentrum der Umsetzung steht portfolioweite Sichtbarkeit, wie sie etwa im Umfeld von Lösungen großer Anbieter wie Johnson Controls für die Workplace-Planung adressiert wird. Der praktische Nutzen liegt dabei in der Frage: Welche Flächen sind wirklich relevant, und wie ändern sie sich im Zeitverlauf? Im Gegensatz zu rein statischen Grundrissen wird Belegung zu einer messbaren Größe, die mit Planungsannahmen und Zielbildern abgeglichen werden kann. Für den Vergleich mit alternativen IWMS-Werkzeugen ist das entscheidend: Plattformen wie iOFFICE oder Condeco konzentrieren sich ebenfalls auf Raum- und Belegungsdaten, unterscheiden sich aber in der Tiefe der Integrationspfade und in der Governance-Mechanik, die Unternehmen benötigen, sobald mehrere Standorte parallel arbeiten.
Der Markt spricht seit Jahren über Hybrid Work, doch viele Organisationen haben die eigentliche Datentransformation unterschätzt. Highmark illustriert damit ein verbreitetes Muster: Solange Flächeninformationen nicht standardisiert sind, bleibt die „Visualität“ zwar vorhanden, die „Verwertbarkeit“ aber gering. Branchenexperten betonen in diesem Zusammenhang häufig den Unterschied zwischen Visualisierung und belastbarer Auswertung: Erst wenn ein Unternehmen konsistente Metadaten, Prozesse und Validierungsregeln etabliert, lassen sich konkrete Fragen wie Konsolidierungspotenziale oder Backfill-Strategien für frei werdende Bereiche systematisch berechnen.
Damit verschiebt sich auch der Wertbeitrag von IT- und Workplace-Teams. Anstatt Daten „zusammenzutragen“, wird der Fokus auf kontinuierliche Aktualisierung, Datenqualität und Nachvollziehbarkeit gelegt. Für die Fachbereiche bedeutet das: Entscheidungen lassen sich auf eine gemeinsame Grundlage stützen, statt auf lokal unterschiedliche Reports. In der Praxis zeigt sich das an typischen Managementfragen, die ohne Datenbasis offen bleiben: Welche Gebäude oder Etagen lassen sich zusammenlegen, um Mietkosten zu senken oder neue Mieter anzuziehen? Warum bewegen sich Teams konstant, und welche Ursachen stehen hinter dem Muster? Wie viel Platz benötigen Business Units tatsächlich, wenn man Nutzungsdaten gegen Planungsannahmen stellt?
Gerade bei einem größeren und regulierten Gesundheitsumfeld spielt auch der Sicherheits- und Datenschutzaspekt eine Rolle. Auch wenn es in diesem konkreten Fall primär um Flächen und Belegung geht, berührt die Verknüpfung von Arbeitsplatznutzung schnell Datenschutzprinzipien: Es muss klar sein, welche Daten in welcher Granularität verarbeitet werden, wie lange sie gespeichert bleiben und wer Zugriff erhält. Für enterprise Software bedeutet das typischerweise rollenbasierte Rechte, Protokollierung kritischer Aktionen sowie eine Architektur, die Daten minimiert und Trennungsanforderungen respektiert. Unternehmen sollten außerdem sicherstellen, dass Integrationen in bestehende Umgebungen (z. B. Identitätsmanagement) die Compliance-Anforderungen erfüllen.
Aus strategischer Sicht ist der nächste Entwicklungsschritt häufig die Verknüpfung der Raum- und Belegungslogik mit Planungs-Workflows: Szenarien für Standortzusammenlegungen, Mieterwechsel oder Investitionsprioritäten sollten aus demselben Datenbestand ableitbar sein. Der Vergleich zu vergangenen Ansätzen zeigt, warum: Frühere Tools konnten zwar Buchungen anzeigen oder Grundrisse digitalisieren, lieferten aber oft keine belastbare, portfolioweite „Single Source of Truth“. Wenn Highmark diesen Weg konsequent fortsetzt, wird aus Raumplanung eine datengetriebene Steuerungsfunktion. Für Entwickler und Systemintegratoren entsteht daraus ein klarer Bedarf an stabilen Schnittstellen, robusten Datenpipelines und Mechanismen zur langfristigen Datenpflege, damit die gewonnenen Effizienzgewinne nicht durch erneute Silos verloren gehen.
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