IT-Modernisierung mit Konzept
Altsysteme datengetrieben modernisieren
IT-Modernisierung geht alle etwas an. Gleichgültig, ob im Finanzsektor, in der Automobilindustrie, im Energiebereich oder in anderen Branchen: Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre IT-Systeme auf den neusten Stand zu bringen. Veraltete Softwarestrukturen halten neuen Anforderungen nicht mehr Stand, sie engen Prozesse ein, verhindern Agilität und bremsen so eine Produktivitätssteigerung. Auch Kostendruck und Regulatorien zwingen Unternehmen, ihre Legacy-Systeme zu modernisieren.
Trotz des hohen Drucks scheitern bis zu 80 Prozent aller Modernisierungsprojekte gemessen an ihren initialen Zielen. Denn solche Projekte sind teuer, aufwendig und komplex. Die gute Nachricht ist, dass es Wege gibt, Legacy-Systeme erfolgreich zu modernisieren. Dies geschieht datengetrieben. Außerdem braucht es einen realistischen Plan und in den allermeisten Fällen externe Hilfe.
Daten aus Altsystemen nutzen
Ein zentraler - oft unterschätzter - Faktor im IT-Modernisierungsprozess ist das Altsystem selbst. Eine tiefgreifende, automatisierte Analyse sollte deswegen immer an erster Stelle stehen. Gleichgültig, ob für die Optimierung oder den Neubau: Je genauer die Strukturen und Prozesse der alten Systeme bekannt sind, desto besser erkennen die Projektverantwortlichen, welche Funktionalitäten oder Strukturen auch nach dem Modernisierungsprozess nötig sind – oder eben nicht.
Die Analyse hilft auch bei der wichtigen Entscheidung, ob man das bestehende System nur so gut es geht optimieren oder komplett neu aufbauen soll. Um dies zu beantworten, hilft es, das aktuelle System genau zu analysieren und eine Zielarchitektur basierend auf den Analysen abzuleiten. Danach ist es auch möglich, die Kosten für den Neubau oder die Optimierung zu schätzen und zu entscheiden, welches Know-how für das Projekt nötig ist.
Für die Erstellung einer Zielarchitektur lassen sich drei wesentliche Bereiche analysieren:
- die aktuelle Team-Topologie,
- der interne Aufbau, die Zusammensetzung, Abhängigkeiten, Komplexität und weitere Parameter der Altanwendung,
- die erhobenen Daten.
Team-Topologie
Um die aktuelle Team-Topologie zu verstehen, sollte man aus verschiedenen Systemen Daten extrahieren. Die Analyse dieser Daten hilft beispielsweise, wichtige Stakeholder datengestützt zu bestimmen. Welche Personen tragen viel Wissen in sich? Wer ändert Code? Wer erstellt Branches, führt diese zusammen oder löscht sie? Wer bearbeitet Tickets? Wer implementiert grundlegende konzeptionelle Veränderungen? All diese Fragen lassen sich mit Hilfe der Daten im Altsystem präzise beantworten. Das ist essenziell, denn die richtigen Stakeholder an Bord zu haben, entscheidet maßgeblich über den Erfolg oder Misserfolg der Modernisierung. Aber auch über Releases lässt sich aus Altsystemen viel ablesen: Wann und wie oft gibt es sie oder wie groß sind sie in der Regel, welche Probleme entstanden bei Releases in der Vergangenheit, etc.
Die Antworten auf all diese Fragen liefern wichtige Informationen für die Konzeption des neuen Systems und helfen darüber hinaus, Offboarding-Risiken einzuschätzen und zu minimieren.
Ermittlung von Optimierungspotenzial in bestehenden Systemen
Sollte die Entscheidung gefallen sein, bestehende Systeme zu optimieren, steht an erster Stelle eine Ermittlung des Optimierungspotenzials in alten Systemen. Dies erfolgt stets mit dem Ziel vor Augen, die Leistungsfähigkeit der Systeme zu erhöhen, um agiler und flexibler zu arbeiten. Hier hilft es, Messgrößen zu definieren und zu ermitteln, die darüber Aufschluss geben.
In erster Linie geht es darum, die Komplexität in lang gewachsenen Systemen zu verringern. Sprich, es geht darum zu analysieren, wo und in welcher Form Komplexität besteht. Weiterhin stellen sich die Fragen: Lassen sich funktionale Cluster bilden? Wie gehören diese Cluster zusammen? Welche Beziehungen gibt es zwischen Ihnen? Wo erfolgen häufig Cluster-übergreifend Änderungen – also gibt es zwei oder mehrere Software-Artefakte, die sich häufig gleichzeitig verändern, wenn eine Weiterentwicklung der Software erfolgt? Verschiedene Studienergebnisse deuten darauf hin, dass Change Coupling häufig auf ein ungünstiges Design zurückzuführen ist, das bis zum Verfall der Softwarearchitektur führen kann.
All diese Punkte lassen sich teilautomatisiert ermitteln. Im Idealfall misst ein Programm relevante Messgrößen in den zu untersuchenden Anwendungen, die ein Unternehmen optimieren möchte. Die ermittelten Messgrößen sind dazu in Verwendung, um einen Informationsgraphen aufzubauen. Dieser Graph kann Strukturen und Abhängigkeiten aufzeigen, die Ansatzpunkte zur Optimierung sein können. Exxeta beispielsweise nutzt für dieses Vorgehen in der Analyse eigene Software, die solche Strukturen grafisch darstellt, um Abhängigkeiten und Zusammenhänge visuell erkennbar zu machen. Basierend darauf erfolgt dann eine (teilautomatisierte) Bestimmung von relevanten Arbeitspaketen, die als Input für eine Modernisierungs-Roadmap dienen.
- Altsysteme datengetrieben modernisieren
- Re-Implementierung
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