Datengetriebene Agilität ist eine Aufgabe für IT-Architekten

Datengetriebene Agilität

Startups und vergleichsweise junge Unternehmen machen etablierten Unternehmen vor, wie datengetriebene Agilität geht. Anstatt nun mit den ungleichen Startbedingungen zu hadern, sollte die volle Konzentration auf der eigenen IT-Infrastruktur liegen. Mit einer konsequenten Digitalisierungsstrategie lässt sich eine Menge eigene Agilität erreichen.

Wer agile Strukturen im Unternehmen schaffen möchte, benötigt eine modulare Architektur, die auf einzelne, wiederverwendbare Microservices sowie auf die Unabhängigkeit ihrer Komponenten von schwerfälligen Infrastrukturen setzt. Statt komplexer IT-Kolosse bietet diese Architektur kleine Softwarekomponenten, die nur eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Der Vorteil: Die meisten Services sind in ihrer Komplexität überschaubar und können schnell entwickelt und ersetzt werden, zudem kann jeder Service weitgehend unabhängig von den anderen entwickelt werden.

Strategisch erfordert der Umbau der IT-Infrastruktur in eine serviceorientierte Architektur (SOA) die Definition und Digitalisierung aller unverzichtbaren Geschäftsprozesse – was eine gewisse Toleranz gegenüber nicht-integrierter Inselsysteme einschließt. Über Microservices lassen sich diese dann in einer digitalisierten Infrastruktur orchestrieren. Das verhindert Medienbrüche, unterbindet manuelle Bearbeitungsschritte und vermeidet die umständliche Batch-Verarbeitung von Daten (weil meist sequentiell und vollständig) zugunsten agilerer Einzelschritte.

Technisch gesehen bedarf es dafür einer Abstraktion dieser Microservices von den Anwendungen, zu denen sie klassisch gehören: So mag zum Beispiel die Berechnung der Kreditwürdigkeit eines Kunden integraler Bestandteil einer ERP-Bankenlösung sein; für datengetriebene Agilität ist es aber nötig, diese Berechnung als Microservice von der scheinbar nativen Bindung an diese Anwendung zu lösen.

Wer seine Prozesse erst digitalisieren und seine Services zunächst kapseln muss, mag gegenüber Startups und Unternehmen, die ihre IT in der Cloud von vorneherein digital aufgesetzt haben, einen taktischen Nachteil haben. Wie auch immer: Für eine IT-Strategie des „Digital first“ gibt es keine Alternative. Und wenn man das gegenüber jungen Unternehmen schon als Wettbewerbsnachteil sieht, dann duldet die neue Strategie auch keinen Aufschub.

Der Weg ist das Ziel

Diesen Paradigmenwechsel in der IT-Strategie hin zu agilen Strukturen bildet auch unsere Studie Datengetriebene Agilität ab. Allerdings zeigt sich beim Tempo der Veränderung ein eher schrittweiser Übergang zu agilen Strukturen. Auch wenn in der reinen Lehre der komplette Umbau einer Organisation die konsequenteste Form der Digitalisierung wäre, so ist in der Praxis daher doch eher ein iterativer Ansatz anzuraten: parallele Welten aufbauen und das jeweils beste beider Welten zu nutzen. Alles andere als Stillstand ist hier Fortschritt: Überall dort, wo digitale Komponenten und Leistungen in das Produktportfolio aufgenommen werden, greifen Unternehmen bevorzugt auf agile Vorgehensweisen zurück. Auch das lässt sich aus den Befragungen ablesen.

Schicht für Schicht zur digitalen Transformation

Traditionell ist die Konsolidierung und Wiederverwendung von Komponenten ein wesentliches Ziel der Architekturgestaltung. Im Ergebnis sind daraus oftmals funktionsübergreifende Schichtenarchitekturen entstanden, in denen Infrastruktur, Geschäftslogik und Integration sowie die Benutzerschnittstelle in einer jeweils eigenen Schicht gekapselt werden. Während die Wiederverwendung dadurch stark ausgebaut werden kann, wächst auch die Schnittstellenkomplexität für die Veränderung einzelner Geschäftsfunktionen.

Durch Standardisierung und Virtualisierung sind die Kosten für die IT-Infrastruktur und in der Folge auch die Kosten für die Redundanz in den Systemen deutlich gesunken. Das erlaubt alternative Architekturmuster, bei denen nicht nur die Wiederverwendung, sondern auch die Unabhängigkeit der Komponenten betrachtet wird. Die möglichst umfassende „Lose Kopplung“ („Loose Coupling“) erleichtert die unabhängige Weiterentwicklung und Inbetriebnahme der einzelnen Komponenten, ohne damit andere Anwendungen zu belasten oder gar in Mitleidenschaft zu ziehen.

Datengetriebene Agilität Architekturmuster

Ein Beispiel für ein solches Architekturmuster für mehr datengetriebene Agilität sind Microservices, in denen alle Teilelemente von der Infrastruktur bis zur Benutzerschnittstelle in einem Service gekapselt werden. Dieser Service kann dann von einem DevOps-Team unabhängig von anderen Services entwickelt und optimiert werden. Voraussetzung für solche unabhängigen Dienste sind skalierbare IT-Infrastrukturen mit hoch automatisierten Test- und Deployment-Prozessen. Die Skalierung in Cloud-Umgebungen erlaubt die Bereitstellung an der Benutzungslast ausgerichteter Ressourcen im Betrieb, aber auch die schnelle und zeitbegrenzte Bereitstellung komplexer Testumgebungen. Solche Ansätze für ContinuousX (wobei das „X“ für Teilprozesse des Servicemanagements wie Integration, Testen oder Auslieferung steht) helfen, die Bereitstellung neuer oder veränderter Software(dienste) deutlich zu beschleunigen. Sie schaffen damit die technischen Voraussetzungen für schnelle Veränderungen, die Grundlage datengetriebener und agiler Lern- und Innovationsprozesse sind.

So bedingt am Ende die strategische Entscheidung, datengetrieben zu werden, Veränderungen in der IT-Infrastruktur, die das Unternehmen selbst zur agilen Organisation transformieren. Spätestens dann haben sie die Möglichkeit, etwaige Wettbewerbsnachteile gegenüber Startups und Einhörnern zu egalisieren.


Stefan Seyfert

Stefan Seyfert ist Leiter des Kompetenzteams Datenmanagement bei Sopra Steria Consulting. Hier im Blog schreibt er vorrangig über datengetriebene Agilität, Data Science und Enterprise Information Management (EIM).

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