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Unser wirtschaftliches Ökosystem ist aus den Fugen geraten. Immer mehr in der analogen Welt entstandene Geschäftsmodelle gleichen Dinosauriern, die der neuen Zeit nicht mehr gewachsen sind. Viele sind zu langsam, zu unflexibel, zu stark am Produkt und zu wenig am Kundenbedarf ausgerichtet. Gleichzeitig bringen unzählige neue Player ständig neue, datengetriebene Angebote auf den Markt.

Diese „digitalen“ Unternehmen rütteln kräftig am über Jahrzehnte gewachsenen Marktgleichgewicht. Und sie geben den Takt vor: Aus physischen Produktionsprozessen werden zunehmend vollautomatisierte und vernetzte Fertigungsstraßen. An die Stelle langer Entwicklungsprozesse – von der Idee über die Marktforschung zum Produkt und dessen Markteinführung – treten zunehmend „Trial-and-Error“-Szenarien. Ein wesentlicher Grund: Digitale Prozesse sind fast immer schneller und effizienter als analoge. Und sie lassen sich mit vergleichsweise wenig Aufwand aufsetzen und im Zweifel verwerfen.

Unternehmen, die erfolgreich digitalisieren wollen, sollten 

  • die Prozesse zur Digitalisierung danach auswählen, wo der Nutzen am größten ist.
  • ihre Unternehmenskultur der Digitalisierung anpassen.
  • von Anfang an alle Führungskräfte und Mitarbeiter in die digitale Transformation einbeziehen, sie beteiligen und befähigen.
  • technisches Wissen auf- und ausbauen und die passenden Technologien für die erfolgreiche Digitalisierung nutzbar machen. 

Die Veränderung der Unternehmenskultur ist ein hoch komplexes Thema, das wir an dieser Stelle einfach mal ausklammern. Einfacher, weil leichter greifbar, ist der zweite wesentliche Bereich: der Wandel in der Art der Softwareentwicklung. Er ist ebenso unabdingbar wie der kulturelle Wandel, wenn Digitalisierung gelingen soll. 

Der Grund ist einfach: Digitalisierung bedeutet den Einsatz von Software. Sie ist die Basis für digitale Prozesse und damit der zentrale Baustein für die technische Machbarkeit schlechthin.
In den vergangenen Jahrzehnten war die Einführung neuer Software-Releases gekennzeichnet von hohem zeitlichem, technischem und damit finanziellem Aufwand. Die Qualitätssicherung war komplex und aufwändig, Betrieb und Wartung teuer. Zugleich kam der Nutzen häufig sehr spät oder gar nicht zum Tragen. 

Unternehmen, die es mit der digitalen Transformation ernst meinen, müssen sich von solchen bis vor kurzem typischen Release-Szenarien verabschieden. Sie müssen ihre Softwareentwicklung einem radikalen Transformationsprozess unterwerfen. 

Zu den entscheidenden Merkmalen gehört, dass die individuelle Bedürfnisbefriedigung des Anwenders zunehmend in den Mittelpunkt rückt. Und dass jegliche neue Software sowohl für massenhafte Nutzung als auch für den individuellen Bedarf kostengünstig skalierbar sein muss. 

Mittlerweile haben sich neue Methoden etabliert, die Software flexibler und kostengünstiger werden lassen. 

Die sieben Erfolgsfaktoren 

Der technologische Schlüssel zur erfolgreichen Digitalisierung liegt nach unserer Überzeugung in diesen Ansätzen / Methoden:

Digitalisierung

Agile Software-Entwicklung 

Der Erfolg der digitalen Transformation hängt wesentlich von einer verkürzten „Time-to-market“ ab und davon, wie genau neue Software den Bedarf der Anwender abdeckt. Deshalb brauchen wir statt eines großen Plans mit unzähligen Details kleine Bausteine und kurze Entwicklungs-Sprints. So können veränderte Anforderungen relativ einfach in den laufenden Entwicklungsprozess einfließen. Er wird flexibler und schneller, die Ergebnisse zielgenauer.

Continuous Integration & Delivery

Der Schlüssel zum Erfolg ist hier die Automatisierung: Der Entwickler spielt seinen eben geschriebenen Code ins Code-Repository ein – ein zentraler Server, auf dem der Programmcode liegt. Der Code durchläuft einen automatisierten Prozess zur Funktionsprüfung und Qualitätssicherung. Eventuelle Fehlermeldungen liegen dem Programmierer am nächsten Morgen vor und können gegebenenfalls sofort behoben werden. Die Vorteile: Die Qualitätssicherung wird beschleunigt und liefert zuverlässigere Ergebnisse. Freigegebene Software lässt sich sofort ausliefern – in hoher, geprüfter Qualität. 

API-Ökonomie

Digitalisierung ist vor allem Vernetzung und automatisierte Kommunikation über Schnittstellen. Durch die fortschreitende Vernetzung potenziert sich deren Zahl. API-Ökonomie bedeutet: Wer in einer vollautomatisierten Welt ein Geschäft mit bereitgestellten Services machen will, muss an den Schnittstellen abrechnen können. So werden „Pay-per-Use“-Modelle problemlos möglich. Es entstehen Chancen auf völlig neuartige Geschäftsmodelle. Und Kostenvorteile: Einzelne Module lassen sich leichter in andere Umgebungen einbinden, ihre Wiederverwendbarkeit steigt. Außerdem lässt sich ein Modul wesentlich kostengünstiger neu programmieren oder auswechseln als ein komplexes System. 

Microservices

Hier wird jede fachliche Funktion in einem eigenständigen Modul abgebildet. Das vereinfacht Entwicklung, Betrieb und Wartung. Die Services sind wesentlich leichter zu überblicken, neue Entwickler lassen sich schneller einbeziehen, die Lösungen lassen sich besser und flexibler an sich ändernde Anforderungen anpassen. Sie sind leichter und zielgerichteter skalierbar, da mehrere Instanzen eines kompakten Services schnell und einfach auf mehrere Server verteilt werden können. Die Weiterentwicklung und Ablösung vorhandener Systeme wird schneller, einfacher und kostengünstiger.

Cloud Computing

Mit der Nutzung der Cloud lassen sich Ressourcen an Rechenleistung und Speicherkapazitäten ohne Zeitverzögerung exakt bedarfsorientiert nutzen. Das spart Ressourcen und steigert die Flexibilität. Geht ein neuer softwarebasierter Service an den Start, kann man mit geringen Serverkapazitäten starten und diese bei Bedarf sofort und problemlos aufstocken. 

Big Data

Die Einbindung großer Datenmengen in Softwareentwicklung und Geschäftsprozesse steigert das Wissen darüber, wie der Anwender Produkte und Services vom Anwender nutzt. Alle relevanten Informationen sind in Echtzeit verfügbar. Statistische Analysen liefern Erkenntnisse, wie sich Software und Produkte näher am Bedarf ausrichten lassen. Das Ergebnis ist höhere Zielgenauigkeit und damit eine verbesserte Wettbewerbsfähigkeit. Und die informelle Basis für neue Geschäftsmodelle. 

Künstliche Intelligenz

Befindet sich noch in einem relativ frühen Entwicklungsstadium. Aber: Algorithmen der künstlichen Intelligenz wie Machine Learning, Cognitive Computing und semantische Netzwerke können helfen, Muster besser zu erkennen und Entscheidungen zu automatisieren. Muster, die sich mit statistischen Analysen allein nicht erschließen lassen. Riesige Mengen an verfügbaren Informationen lassen sich so in verschiedene Kontexte setzen, was die Computer zunehmend intelligenter macht, ihre Erkenntnisfähigkeit steigert. Eine Schlüsselrolle dabei kommt der Entwicklung und Organisation eines leistungsstarken Datenmanagements zu, damit auch die Maschine nicht den Überblick über die Daten verliert.

Konrad KrafftKonrad Krafft studierte Allgemeine Informatik mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz an der Hochschule Furtwangen und ist bekannt für sein Wissen im Bereich IT-Architektur und der Entwicklung digitaler Strategien. Er ist Gründer und Geschäftsführer der ersten Stunde von doubleslash und beschäftigt sich vor allem mit dem Bereich Technologie bei doubleSlash.

www.doubleslash.de/technologie/

 

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