Viele Unternehmen experimentieren aktuell mit dem „Scaled Agile Framework“ SAFe®: Als Sammlung von vielen (agilen) Best Practices verspricht der SAFe-Skalierungsansatz, den langgehegten Traum einer Software-Fabrik Wirklichkeit werden zu lassen. Doch wie können Entscheider feststellen, dass der gewählte Framework sie an das richtige Ziel bringt. Ein Instrumentarium zur Steuerung ihrer Softwareentwicklung kann hier Unternehmen zum Erfolg führen: Software Analytics als wesentlicher Bestandteil von Digital Engineering. Mit Hilfe der von Business Analysten oder Entwicklern in den Systemen hinterlassenen Spuren lassen sich sowohl die Softwareentwicklungsprozesse als auch die erstellte Software objektiv monitoren, steuern und optimieren. Entscheider sollten deshalb neben der Einführung von methodischen Frameworks auch in das passende Steuerungsinstrumentarium investieren.
Nach den ersten Erfolgen mit SCRUM oder KANBAN „im Kleinen“ versuchen viele kleine und große Unternehmen mit Hilfe geeigneter methodischer Rahmenmodelle ("Frameworks") die agilen Vorteile auf Gesamtunternehmensebene zu übertragen. Dabei erfreut sich das 'Scaled Agile Framework' (SAFe) bei vielen Verwantwortlichen wachsender Beliebtheit. Die Möglichkeiten sind groß: Mit Hilfe dieses Frameworks sollen Unternehmen ihre Softwareentwicklungen wesentlich agiler managen und auch den beteiligten Stakeholdern teamübergreifend deutlich schneller Feedback liefern können. Ein beschleunigter Feedback-Loop führt wiederum zu höherem Mitarbeiter-Engagement, erhöhter Produktivität und mehr Zufriedenheit - und damit letzten Endes zu einer verbesserten Qualität in der erstellten Software.
Dr. Oliver Laitenberger (Experte für Digitalisierung und Technologie) stellt fest: "In der Praxis fehlt den Entscheidern oft das erforderliche Instrumentarium, um die Effekte und den Nutzen ihrer Softwareentwicklung anhand von Kennzahlen und Indikatoren objektiv nachverfolgen zu können." Geht es um die Steuerung der eigenen Entwicklungsprozesse oder den Zustand der entwickelten Softwareprodukte können CIOs oft auf keine verlässlichenInformationen zurückgreifen, die per Dashboard in „Near-Time“ geliefert werden. Zu oft werden Entscheidungen über Millionenbeträge "aus dem Bauch heraus" getroffen.
Eins ist sicher: Es mangelt den IT-Verantwortlichen mittlerweile nicht mehr an technologischen Möglichkeiten. CIOs und CDOs sprechen selbst regelmäßig über Big Data und Künstliche Intelligenz. Wie aber können die für das Geschäft typischen Tools auch in ihrem eigenen Bereich in Bezug auf das erfolgreiche Laufen einerSoftware-Fabrik eingesetzt werden?
Die gute Nachricht ist, dass selbst in der IT die erforderlichen Informationen und Daten ohne viel manuellen Aufwand vorliegen. Nur leider werden diese „Gold Nuggets“ oft nicht von den IT-Verantwortlichen erkannt – noch wird nach Ihnen grundlegend geschürft. So bleibt dieser wertvolle Datenschatz oft ungenutzt in den Systemen liegen.
Das SAFe-Modell sieht die Formulierung von "EPICS" oder "User Stories" vor. Diese sind deshalb von Belang, weil sie am Ende für die Software-Entwickler die Anforderungen des Kunden definieren. Software-Entwickler arbeiten mit diesen von der Wiege bis zur Bahre, d.h. sie durchlaufen mehrere Status. Die erstellte Programmierung bezieht sich ebenfalls darauf, so wie die Erstellung von Testfällen, die Durchführung von Tests, und nachgelagerte Changes.
Der Clou ist, dass für die Erstellung, Änderung und Löschung Standardwerkzeuge, wie z.B. Jira und Versionsverwaltungssysteme verwendet werden. Diese zeichnen jede Veränderung auf und legen entsprechende Bewegungs- und Statusdaten in den Systemen ab. Der Weg eines jeden EPICS und einer jeden User Story kann vom Business aus bis hin zum Code und zu den Testfällen in den IT-Betrieb automatisiert nachgezeichnet, visualisiert und analysiert werden („Software Process Analytics“).
Software Process Analytics visualisiert die Prozesse in Echtzeit. Daraus lassen sich nützliche Indikatoren („viable Indicators“) in einem ‚Digital Boardroom‘ in Echtzeit extrahieren und darstellen. So wissen die (IT-)Verantwortlichen über alle Ebenen hinweg, wie es um ihre Softwareentwicklung wirklich bestellt ist.
Egal, wie man es dreht oder wendet: Der Haupttreiber für den Einsatz von Modellen wie SAFe ist die systematisierte Erstellung von Software-Code. Code ist das einzig greifbare "Asset" und das einzig greifbare Artefakt, um die Risiken der Softwareentwicklung effektiv zu managen. Software-Code wird von den Entwicklern in „Versionsverwaltungssystemen“ abgelegt. Auch diese Daten können ausgelesen, analysiert und entsprechend visualisiert werden („Software Product Analytics“).
Dargestellt werden die Ergebnisse á la Google Maps in Landkarten, Diagrammen und Kennzahlen. Die Darstellung ist für alle Entscheider leicht verständlich und schafft auf einen Blick die entsprechende und erforderliche Transparenz zur Positionsbestimmung und weiteren Navigation in digitalen Vorhaben - mit demselben gemeinsamen Blick über alle Hierarchieebenen des Unternehmens hinweg, vom Softwareentwickler bis zum Vorstand.
Die Darstellungen ermöglichen selbst die Kommunikation komplexerer Software-Sachverhalte in Richtung der Geschäftseinheiten, die oft wenig Verständnis für Softwarebelange haben. Dies führt zu einer kollaborativeren Zusammenarbeit von IT-Teams mit anderen Fachabteilungen und mehr Ergebnis-Glaubwürdigkeit – ein weiterer Kernaspekt der Agilisierung von Unternehmen.
Wollen IT-Verantwortliche einen Wandel zur umfänglichen Agilität entlang des SAFe-Frameworks hin gestalten, sollten sie sich auch mit „Software Analytics“-Fragestellungen auseinandersetzen. Werden Schieflagen erst spät erkannt, dann hilft auch kein agiles Framework mehr. Agiler Wandel im Großen setzt voraus, dass Vorgesetzte Verantwortung an ihre Mitarbeiter abgeben und die Entwicklungsteams sich an der übertragenen Verantwortung messen lassen. Dies geligt gerade auch in Zeiten der "neuen Normalität" mit hoch dezentralisierten Arbeitsformen. Software Analytics mit den Schwerpunkten „Software Process Analytics“ und „Software Product Analytics“ liefert hierfür das entsprechende Instrumentarium. Damit der SAFe Ansatz kein unmessbares Konstrukt bleibt und erfolgreich implementiert werden kann, sollten Entscheider mit Hilfe von ausgewerteten Datenschätzen ihre Software-Fabrik ganzheitlich managen.
Autoren: Dr. Uta Morgenstern, Oliver Laitenberger
#SoftwareFactory #MadeInGermany #DigitalEngineering #SoftwareAnalytics #SAFe #Agile
