Ökonomie + Architektur - Ein starkes Duo

Je häufiger und länger IT-Systeme geändert oder erweitert werden, desto teurer und riskanter wird ihre Wartung und Weiterentwicklung - weil ihre Architektur immer mehr degradiert. Der Grund: Wartungsprojekte investieren zu wenig in architekturelle Verbesserung.

Als Abhilfe stellen wir Ihnen einige praxistaugliche methodische Werkzeuge aus Ökonomie und Software-Engineering vor, mit denen Sie Manager vom ökonomischen Sinn kontinuierlicher Architekturverbesserung überzeugen können - und Techniker in die Lage versetzen, diese erfolgreich durchzuführen.

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1. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Ökonomie und Architektur als effektives Duo 1 Gernot  Starke   Michael  Mahlberg   The Consulting Guild
2. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 2 Ökonomie   Architektur   Op4mierungs-­‐  und   Modernisierungsprojekte,   Prozessberatung  (Logis4k,   Finanzen,  Versicherungen,   Medien,  Gesundheitswesen...)   Reviews  &  Coaching,   Finance  /  Insurance,   Blogger,  Publika4onen,   Magazine   (BWL-­‐orien4erte)     Reviews  +  Audits  in   Handel,  Logis4k,  Pharma,   Maschinenbau,  Telko  .…   arc42,  Java-­‐Welt,   Informa4onssysteme,   Fachbücher,  iSAQB     Gernot   Michael  
3. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg TAKEAWAY Langfristige Verbesserung benötigt Betriebswirtschaft
4. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 4
5. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg MODERNISIERUNG & CO Jemand möchte mit/an IT-System: • mehr Geld verdienen • weniger Geld ausgeben • Fehler beheben • Norm/Gesetz erfüllen • … • Sourcecode oä verbessern 5
6. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg KONSEQUENZ… 6
7. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 7 architecture improvement method
8. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg • Sammlung etablierter Praktiken + Patterns • Open-Source 8
9. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg für technische und betriebswirtschaftliche Stakeholder 9 iterativ/ inkrementell! praxiserprobt!
10. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 10 iterativ/! inkrementell!
11. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 11 analyze evaluate improve collect…
12. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 12 Improvement Backlog Issue List (problems, risks) analyze evaluate improve collect…
13. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 13 m:n! Improvement Backlog Issue List (problems, risks)
14. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 14
15. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg betriebswirtschaftlich
16. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg betriebswirtschaftlich
17. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 17 Qualitative Analysis Context Analysis Stakeholder Analysis Stakeholder Interview prepares validates external stakeholder Quantitative Analysis finds risks and non-risks gives overview fundamental crosscutting Legend: collect issues collect improvement opportunities Development Process Analysis part of find input for
18. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg fundamental crosscutting Legend: Estimate Issue Cost Estimate Improvement Cost Estimate in Interval Estimate Feature Value Explicit Assumption requires based upon Improvement Backlog Issue List Artifact
19. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg DER ROI 19
20. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 20 Photo Credit: http://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Datei:Drehbare_Hochleistungsrichtantenne_ORF_Moosbrunn.JPG&filetimestamp=20070410160520& Radio Oesterreich International
21. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 21 Republic of Ireland Photo Credit: Some rights reserved by ConorLuddy http://www.flickr.com/photos/conorluddy/5112308189/sizes/l/
22. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 22 Picture Credit: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:ROI_Treiberbaum_Du_Pont.png Return On Investment
23. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 23 Picture Credit: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:ROI_Treiberbaum_Du_Pont.png Return On Investment
24. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg AUS WIKIPEDIA 24
25. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg DAS BEDEUTET 25 ROI = Umsatzrendite Kapitalumschlag x
26. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg UMFORMEN 26 x Nettoumsatz —————— Gesamtkapital Gewinn —————— Nettoumsatz ROI =
27. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg UMFORMEN 27 x Nettoumsatz —————— Gesamtkapital Gewinn —————— Nettoumsatz ROI =
28. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg UMFORMEN 28 Gewinn —————— Gesamtkapital ROI =
29. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 29 Nettoumsatz 120.000,00 € Gesamtkapital 50.000,00 € Gewinn 25.000,00 € Nettoumsatz 120.000,00 € Kapital- umschlag = 2,4 Umsatz- rendite = 20,833 % ROI = 0,5 = =
30. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Ein Dollar heute… 30 Photo Credit: Some rights reserved by ceoln http://www.flickr.com/photos/ceoln/1333316/
31. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg A dollar today is worth more than a dollar tomorrow. 31 Photo Credit: Some rights reserved by soozafone http://www.flickr.com/photos/gaberosiak/7012720629/
32. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 9% ZINSSATZ 32
33. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 9% ZINSSATZ 33
34. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 4.000 - 3.000 = 1000 ? 34
35. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg ZINSEN! (9%) 35
36. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 9% ? 36 Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Leitzins Stand 22.01.2015
37. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 37 http://de.statista.com/statistik/ daten/studie/261430/umfrage/ umsatzrenditen-im-deutschen- mittelstand-nach-branchen/
38. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg ROI BEI 10,2% ZINS: -5% 38
39. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 39 http://de.statista.com/statistik/ daten/studie/261430/umfrage/ umsatzrenditen-im-deutschen- mittelstand-nach-branchen/
40. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg ROI BEI 4,8% ZINS: 13% 40
41. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg BREAK EVEN STATT ROI 41
42. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg UML AUF WHITEBOARDS?
43. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg
44. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg • Wiederholte Erklärungen: 2h pro Woche (3 Personen) • Time to Market: im Schnitt +2 Wochen • Aufwand pro Diagramm 2 PT (2 Stunden mit 8 Personen) IN ZAHLEN...
45. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg
46. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg
47. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg
48. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg analyze evaluate improve crosscutting practices & principles collect issues collect opportunities for improvement create from Explicit Assumption Improvement Backlog keep explicit list or table helps understand Issue List keep explicit list or table m:n mapping Architectural Understanding find issues develop improvement opportunities
49. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg fundamental crosscutting Legend: Estimate Issue Cost Estimate Improvement Cost Estimate in Interval Estimate Feature Value Explicit Assumption requires based upon Improvement Backlog Issue List Artifact
50. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg • Schulungskosten = 5 x interner Satz • Teilnehmer = 16 Mitarbeiter • Schulungsdauer = 2 Tage => 16 * 2 + 5 * 2 = 42 PT! EXPLIZITE ANNAHMEN
51. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg • Direkte Ersparnis:
52. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg • Schulungstermin im Juni • Nutzung ab Juli diesen Jahres ( 6 Monate) => Ersparnis dieses Jahr: 7 PT * 6 Monate = 42 PT! => Ersparnis Folgejahre: 7 PT * 12 Monate = 84 PT! EXPLIZITE ANNAHMEN
53. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg WANN RECHNET SICH UML? * 53 * In Jahren, bei 10,2%
54. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg WANN RECHNET SICH UML? * 54 * In Monaten, bei 10,2% p.a. / 0,86% p.m.
55. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg BEISPIEL:
56. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg ANALYZE + EVALUATE ... Sales Frontend Cash Management Client Personalization Client Data / Contract User Management National Catalogue Vouchers Rebate and Reduction Cards European Catalogue External Partners Sales Offices Price Management Data Warehouse Marketing & Sales Campaigns Travel Agents API & UI Pricing Engine Sales Backend Legend: Java PHP Python C/C++ Web Server Extensions Pricing Data Store Lisp- ish Cobol Security Extensions PL/ SQL
57. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FAKTEN AUS „BIGSHOP“ • Technologie-Zoo: • System aus >20 Subsystemen in 8+ Technologien • Organisations-Zoo: • diverse Dienstleister, verteilte Entwicklung • Prozess-Zoo: • Diverse „Meinungen“ über Abläufe in Entwicklung, Release, Betrieb...
58. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg PROBLEME „BIGSHOP“ Issue / Problem Description Cost Time-­‐to-­‐Market   6-­‐12  month(!!)  from  business   requirement  to  release  /  produc4on   Sales-­‐loss   >  20-­‐250k€  /  Qtr   Certain  product-­‐ configura4ons   crash  basket   Users  configure  certain  types  of   products,  apply  certain  rebates  -­‐>   several  backend  processes  crash   15min  operator   4me  /  crash   know-­‐how  drain  in   development   (expert-­‐)developers  dissa4sfied  with   overall  architecture/implementa4on   leave  development  organisa4on(s)   Excessive  4me  for   bugfixes   Several  (business-­‐cri4cal)  bugs  took  2-­‐4   weeks  (!)  to  fix   (e.g:  „combined  basked  price  zero“)   1. sales  loss   50-­‐100€/sale,   5-­‐30x/day   2. reputa4on  loss   Overly   heterogenous   8+  different  technologies  used  in   development  /  architecture   2-­‐20%  of  budget  
59. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg 59 https://www.flickr.com/photos/celestinechua/9661913835
60. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg IMPROVEMENT – DONE RIGHT Approaches Fundamentals Practices Technik Betriebs-
61. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Improve Processes Improve Iteratively Reduce Complexity fundamental Category Legend: Improve Code Structure Improve Crosscutting Concepts Determine Improvement Approach Improve Technical Infrastructure Improve Analysability & Evaluability Verify After Every Change Fast Feedback Explicit Assumptions Group Improvement Actions Prototype Improvement FUNDAMENTALS Technik
62. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FUNDAMENTALS Technik Approaches Fundamentals Practices Improve Iteratively Reduce Complexity Verify After Every Change Fast Feedback Explicit Assumptions Group Improvement Actions Prototype Improvement
63. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Improve Processes Category Legend: Improve Code Structure Improve Crosscutting Concepts Improve Technical Infrastructure Improve Analysability & Evaluability Practice Improve Hardware Improve Logging Improve Test Automation Measure Extract Business Domain Improve Use of Technology Introduce Better Technology Quality Driven Software Architecture Improve Supporting Software Automate Release Improve Engineering Improve Delivery Improve Operations Improve Governance Improve Flow Schedule Work Refactor Code Restructure Code Enable Team Improve Test Infrastructure Modularize Technik
64. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg QUALITÄTSZIELE Q-Ziel Bedeutung / Szenarien Flexibilität •  Neues csv- Importformat in <4h konfigurierbar Last / Performance •  250.000 Fotos à 5MB innerhalb von 4h verarbeitet Sicherheit •  Mandant kann niemals Zugriff auf Daten anderer Mandanten erhalten Architektur-/Lösungsansatz •  Konfigurationssprache für CSV-Parser, Basis ANTLR •  Syntaxgesteuerter Editor •  Bilder als Dateien speichern, Links in DB •  Lasttests im DailyBuild •  Generator für Testdaten •  Mandantenspezifische Daten grundsätzlich in (eigener) VM •  Datenlieferungen grundsätzlich in mandantenspezifische Verzeichnisse (ftp-Server) •  Unix-Kennungen spezifisch für Mandanten QUALITY-DRIVEN ARCHITECTURE
65. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Improve Code Structure Category Legend: Practice Introduce Interfaces Refactor Code Modularize Untangle Code Remove Nested Control Structures Deprecate Obsolete Parts Improve Responsibility Improve Code Layout Move Behavior Close To Data Split Up Oversized Parts Handle If-Else Chains Interface Segregation Anticorruption Layer Hide Unmaintainable Code Introduce Layering Extract Reusable Component Integrate Reusable Component Remove Unused Parts Eliminate Navigation Code Bridge to New Town Toggle Feature Restructure Code Technik
66. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg APPROACHES Determine Improvement Approach Strangulate Bad Parts Big Bang Frontend Switch Change Via Copy Keep Data, Toss Code Managed Evolution Change Via Split Data Migration Betriebs-
67. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg
68. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg APPROACHES Determine Improvement Approach Strangulate Bad Parts Big Bang Frontend Switch Change Via Copy Keep Data, Toss Code Managed Evolution Change Via Split Data Migration Betriebs-
69. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg CHANGE-VIA-SPLIT Determine Improvement Approach Strangulate Bad Parts Big Bang Frontend Switch Change Via Copy Keep Data, Toss Code Managed Evolution Change Via Split Data Migration Copy 1. 2a 2b 3a 3b Legend: bad medium good Split Improve
70. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg OPTIONEN UND REALE OPTIONEN
71. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Das Recht, aber nicht die Verpflichtung, «etwas» zu «einer bestimmten Zeit» zu einem «bestimmten Preis» von einer spezifische «Partei» zu kaufen. (CALL) OPTION
72. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Das Recht, aber nicht die Verpflichtung, «etwas» zu «einer bestimmten Zeit» zu einem «bestimmten Preis» von einer spezifische «Partei» zu kaufen. OPTION
73. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg OPTIONSTHEORIE REAL OPTIONS 73 Nach Chris Matts und Olav Maassen Zu finden unter http://commitment-thebook.com
74. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg • Hotelbuchungen • Flugtickets • Datenbank-Zugriffsschicht • Etc. BEISPIELE Photo Credit: Some rights reserved by Kevin Dooley https://www.flickr.com/photos/pagedooley/1577999575
75. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg REAL OPTIONS 75 Optionen haben einen Wert Optionen laufen ab Keine frühen Festlegungen, es sei denn, man weiß warum
76. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FAZIT (1) Bewerte Probleme und Lösungsvorschläge getrennt
77. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FAZIT (2) verbessere
78. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FAZIT (3) Führe
79. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FAZIT (4) Investiere heute um reale Optionen in der Zukunft zu haben
80. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg FAZIT (5) Langfristige Verbesserung
81. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Photo Credit: Some rights reserved by Bettina Braun soozafone https://www.flickr.com/photos/bettina-braun/277386361/
82. Slide # © 2015 Gernot Starke / Michael Mahlberg Dr. Gernot Starke gs@gernotstarke.de http://gernotstarke.de http://innoq.com https://www.flickr.com/photos/foto_db/16000636092 Michael Mahlberg mm@michaelmahlberg.de http://michaelmahlberg.de