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Datenschätze aus Altsystemen heben

IT-Modernisierung steht bei allen Unternehmen, die die nächsten Jahre überleben möchten, auf der Agenda. Die schlechte Nachricht: Mehr als 80 Prozent dieser Modernisierungsprojekte scheitern gemessen an ihren initialen Zielen. Die Liste der Gründe dafür ist lang. Ganz weit oben: zu teuer, zu komplex, zu groß, zu schwierig. Die gute Nachricht: Mit der richtigen Vorbereitung lassen sich die meisten Hürden aus dem Weg räumen. Doch wie? Die Antwort ist wenig überraschend: Mit Daten.

Jedes Altsystem ist ein wahrer Datenschatz. Schon bevor es losgeht, lassen sich aus diesen Systemen wertvolle Informationen ablesen. Diese zu analysieren, benötigt Zeit. Deswegen überspringen viele Projektteams diesen Schritt gerne. Doch der Aufwand lohnt sich. Denn die Informationen bilden eine wertvolle Grundlage für den perfekten Projektplan, der die Richtung weist.

Hier eine Übersicht über ein paar ausgewählte Datenschätze, die Projektteams heben können:

1. Komplexität des Codes analysieren
Zu Beginn sollte geschaut werden: Wie komplex ist der Code und wie oft wurde er geändert. Denn: Solche Code-Komplexitätsanalysen und die Betrachtung der Änderungsfrequenz können Hotspots aufzeigen. Also genau die Bereiche, die in der Regel optimiert werden sollten.

2. Checkin-Verhalten auswerten
Das Checkin-Verhalten zu betrachten, kann wertvolle Informationen auf vielen Ebenen liefern. Beispielsweise kann das Checkin-Verhalten einer Codebasis Aufschluss darüber geben, ob die Team Topologie zur Architektur des aktuellen Systems passt. Checkin-Analysen helfen auch dabei, Auskünfte über die Qualität der Entwicklung zu treffen, den Reifegrad im Team zu bestimmen, Anforderungen aus dem Geschäft abzuleiten und die Passgenauigkeit der Ausprägung fachlicher Domänen zu bestimmen. Eine echtes Wunderwerkzeug also.

3. Commit-Historie betrachten
Ein Blick in die Commit-Historie lohnt sich. Sie verrät viel über die Wissensverteilung im Team und hilft dabei, Offboarding-Risiken zu verringern.

4. Versionskontrollhistorie einbeziehen
Die Analyse der Versionskontrollhistorie ermöglicht es, die Produktivität des Entwicklungs-Setups datenbasiert zu überprüfen und liefert so wertvolle Informationen, um Aktionspläne zu erstellen.

5. Effizienzgewinne vorhersagen
Verschiedene Systembestandteile sind in der Regel voneinander abhängig. Diese Abhängigkeiten zu entschlüsseln, erlaubt es, Aussagen über mögliche Effizienzgewinne im Entwicklungsprozess zu treffen.

6. Fachlichen und technischen Schnitt optimieren
Indem man semantische Daten aus Quellcode extrahiert, ergibt sich die Möglichkeit, den fachlichen und technischen Schnitt eines Legacy Systems zu optimieren.

7. Extrahierte Daten vereinen
Einer der Hauptgründe für die Datenanalyse vor großen Modernisierungsinitiativen: Die Ableitung einer optimierten und faktenbasierten Handlungsgrundlage für das Vorhaben. Extrahierte Daten aus Versionskontrollhistorien, Ticketsystemen, Quellcode, Datenbanken, etc. zusammenzuführen und aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu betrachten, ist ein vielversprechender Weg dorthin.

Modernisieren oder weiterentwickeln?
Lohnt es sich denn wirklich, so viel Zeit und Geld in die Modernisierung eines Systems zu investieren? Ganz einfach: ja. Viele Systeme in Unternehmen stammen aus der IT-Steinzeit. Unnötig zu sagen, dass ihnen wichtige Funktionalitäten fehlen und sie den heutigen Anforderungen nicht mehr gewachsen sind. Man könnte sie natürlich weiterentwickeln. Aber… die Kompetenz und Verantwortung dafür liegt häufig bei Zulieferern oder Betriebsdienstleistern. Diese Abhängigkeit treibt den Abstimmungsaufwand und die Kosten für solche Weiterentwicklungen enorm in die Höhe.

Unternehmen modernisieren ihre Systeme deshalb lieber stückweise oder bauen sie gleich ganz neu. Und wie? Als Eigenentwicklung oder Software-as-a-Service-Lösung in der Cloud. Das dies der richtige Weg ist, spiegelt sich auch im Marktvolumen im Bereich der Cloud-Transformation wider: Experten schätzen, dass der Markt 2025 bei 25 Milliarden US-Dollar pro Jahr liegen wird.

Fazit: Um IT-Modernisierung führt kein Weg herum. Idealerweise verläuft der Weg geradlinig, ohne große Umwege und Sackgassen. Ein konkreter, datenbasierter Plan ist dafür das A und O. Er weist die Richtung und bietet im Prozess Orientierung. Denn von allein läuft auch ein datenbasiertes Projekt nicht, aber es läuft leichter.