Siemens Healthineers: Mobiles CRM für über 5.000 Vertriebsmitarbeiter in 60 Ländern

Die Siemens Healthineers AG mit Hauptsitz in Erlangen, Deutschland, ist ein Marktführer in der Medizintechnik. Unsere Zusammenarbeit mit SH begann im Mai 2020. Das Ziel: unsere Expertise in der maßgeschneiderten Softwareentwicklung zu nutzen, um die Abteilung Digital Sales Companion zu unterstützen und die tägliche Arbeit von mehr als 5.000 Vertriebsprofis weltweit zu optimieren.

Kick-off: von Workshops zum MVP

Wir starteten die Zusammenarbeit mit intensiven Product-Discovery-Workshops und setzten agile Methoden (Agile) ein, die auf die Größe und Prozesse einer Enterprise-Organisation zugeschnitten waren. Von Tag eins an waren wir für das Scoping und die Lösungsarchitektur sowie die Softwareentwicklung verantwortlich.

Unsere Priorität war der schnelle Rollout eines Minimum Viable Product (MVP) – einer stabilen Produktversion, die zentrale Geschäftshypothesen validiert und eine kurze Time-to-Market für das Sales-Enablement-Tool bestätigt. Schon am ersten Tag war die Lösung keine isolierte Anwendung: Wir haben sie so konzipiert, dass sie sich nativ in das umfassende Ökosystem der Vertriebstools von Siemens Healthineers integriert.

Herausforderungen und ein agiler Ansatz

Die wichtigste organisatorische Herausforderung bestand darin, ein interdisziplinäres Team aufzubauen, das mehrere Workstreams parallel steuern kann und flexibel auf die dynamischen Bedürfnisse der globalen Vertriebsorganisation von Siemens Healthineers reagiert. Auf Engineering-Seite lag der Schlüssel in der effizienten Aggregation und nahtlosen Integration von Daten aus vielen verteilten, heterogenen Systemen.

Der erste Meilenstein war die Bereitstellung eines stabilen MVP auf Basis von PostgreSQL. Dank eines präzise definierten Scopes (Scoping) und der Auswahl der richtigen Deployment-Tools ging die Plattform schnell in Continuous Integration and Delivery (CI/CD) über – und wurde in kurzen, planbaren Release-Zyklen regelmäßig um neue Features erweitert.

Technologie-Stack und Architekturentscheidungen

Unsere Technologieentscheidungen sind in Engineering-Pragmatismus verwurzelt – wir vermeiden Entscheidungen, die von kurzfristigen Trends getrieben sind (hype-driven development). Jedes Element der Architektur löst ein konkretes Geschäftsproblem und stellt die Performance der Plattform sowie die Bereitschaft für horizontale Skalierung sicher:

• TypeScript: Bietet statische Typisierung und hohe Vorhersagbarkeit des Codes im JavaScript-Umfeld. Bei einem Projekt dieser Größenordnung bedeutet das eine deutlich besser wartbare Codebasis (Wartbarkeit), schnelleres Refactoring und die Eliminierung einer ganzen Fehlerklasse, bevor sie überhaupt die Produktion erreicht.
• Elasticsearch: Der Übergang vom MVP-Status in den Vollbetrieb erforderte eine dedizierte Suchmaschine. Elasticsearch lieferte quasi sofortige Antwortzeiten bei Abfragen und hielt die Latenz auch bei einem starken Anstieg des indizierten Datenvolumens konstant niedrig.
• Microservices-Architektur: Mit zunehmender Komplexität der Business-Domain bewahrte die Zerlegung des Monolithen in Microservices die volle Kontrolle über das System. Einzelne Services skalieren lastabhängig unabhängig voneinander, sind nicht an eine einzelne Infrastruktur gebunden und lassen sich nahtlos über Multi-Region-Umgebungen verteilen.
• GraphQL: Die Einführung von GraphQL war ein Durchbruch für die Frontend-Teams. In einer 30-köpfigen Entwicklungsorganisation hat ein präziser API-Vertrag die teamübergreifende Kommunikation deutlich vereinfacht, das Problem des Daten-Over-Fetching (over-fetching) eliminiert und die Zeit zur Lieferung nachfolgender Anwendungs­module verkürzt.
• Neo4j (Graphdatenbank): Wir führen Technologien nie blind ein – jeder kritischen Architekturänderung gehen Tests und belastbare Daten voraus. Als Beziehungen zwischen Daten zu einem Schlüsselelement der Business-Domain wurden, führten wir einen Proof of Concept (PoC) mit der Graphdatenbank Neo4j durch. Die Ergebnisse bestätigten die Entscheidung eindeutig: Bei Abfragen über dicht verknüpfte Datenstrukturen waren die Antwortzeiten um das 10- bis sogar 100-Fache kürzer als bei der bestehenden relationalen PostgreSQL-Datenbank.

Jede Komponente in unserem Technologie-Stack erfüllt einen klar definierten Zweck: Sie beseitigt aktuelle Engpässe und verleiht der Architektur die Flexibilität, die für die nächsten Wachstumsphasen des Produkts erforderlich ist.

Projektmanagement und Kommunikation

Klare Kommunikation und agiles Prozessmanagement waren die Grundlage für den Erfolg des gesamten Vorhabens. Ein kollaborativer Ansatz und eine effiziente Koordination der Arbeit spiegelten sich in einer offiziellen Bewertung auf Clutch wider, in der Holger Rohden, Program Manager Digital Sales Companion bei Siemens Healthineers AG, betonte, dass das Startup House Team „stets ein tiefes Verständnis für unsere Bedürfnisse und geschäftlichen Herausforderungen bewiesen hat“.