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The Best Business Software in Town - Wie agiles Requirements Engineering die Systemauswahl beflügelt

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Andreas Schlier hat ein Problem. Sein altes Excel-VBA-System tut es nicht mehr. Das einst so verlässliche Tool für die Auswertung von Fahrzeugproduktionsvorgängen ist in die Jahre gekommen. Das Datenvolumen steigt kontinuierlich. Die Fachbereiche möchten immer neue Funktionen. Und zu allem Überfluss verabschiedet sich der Software-Verantwortliche als einziger Wissensträger in die Altersteilzeit. Was soll Andreas Schlier tun?

Im Konferenzbeitrag unterstützt Christopher Schulz. Live, interaktiv und praxisnah. Er nimmt Andreas Schlier und die Teilnehmer mit auf einen Weg, von der initialen Software Vision bis zum konkreten Proof of Concept. Software Auswahl ist ein Entscheidungsprozess. Agiles Requirements Engineering beschleunigt das Vorgehen und sichert die langfristige Investition in ein Tool nachhaltig ab.

Published in: Business
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The Best Business Software in Town - Wie agiles Requirements Engineering die Systemauswahl beflügelt

  1. 1. The Best Business Software in Town Wie agiles Requirements Engineering die Systemauswahl beflügelt Dr. Christopher Schulz, mosaiic GmbH Schön, dass Sie da sind! Es erwartet Sie…
  2. 2. Seite 2 Fallbeispiel Montag – 01. Oktober – 10:37 Uhr Irgendwo in Süddeutschland in einem Büro…
  3. 3. Seite 3 Fallbeispiel: Andreas Schlier braucht eine richtige Softwarelösung Das aktuelle Excel-Tool stößt an seine Grenzen Bildquelle: Pixabay.com | rebcenter-moscow Altersteilzeit Wissensträger Steigendes Datenvolumen Wachsender Wartungsaufwand Neue Fachbedarfe MS Excel + VBA Lösung Manuelle Auswertung Monitoring Steuergerät- programmierung Erfahrungs- wissen
  4. 4. Seite 4 Phase 1: Fakten sichten Zu Beginn die Stakeholder und den Entscheidungsprozess klären Entscheider (z.B. Geschäftsführer) Abzeichner (z.B. Einkauf) Empfehler (z.B. Fachexperte) Beeinflusser (z.B. Berater)
  5. 5. Seite 5 Phase 1: Fakten sichten Mit Struktur Anforderungen erheben und klassifizieren Quelle Typ Stakeholder Systeme Schriften Systemaktivitäten Schnittstellen Stakeholder-Aktionen Anforderung Quelle: C. Schulz: Das 6S Modell, mosaiic Impulse 10/2018 | Icons von www.icons8.com
  6. 6. Seite 6 Phase 1: Fakten sichten Die Product Vision und den Scope definieren KernanwendungsfälleKernfunktionen Kernkomponenten Kerngeschäftsobjekte KernnutzerSchnittstellen Technische Rahmenbedingungen Organisatorische Rahmenbedingungen Nutzenversprechen E/E Ingenieur SQL Datenbank Webbrowser User Interface Applikations- logik Daten importieren Muster- erkennung Steuergeräte Daten aufbereiten Personelle Kapazitäts- entlastung 40-50% Daten anzeigen Zentral-IT betreibt System Betriebskosten max. 20.000 Euro pro Jahr Schutzbedarf Daten: intern Schnellere Analyse von Flash-Daten Flashing Log-Eintrag Flashing Log-Datei Benutzer- schnittstelle Webbrowser (In/Out) Flashing Data-Lake (In) Daten exportieren PowerPoint (Out) Daten kommentieren Rechte- / Rollenmgmt. Adminis- trator Daten archivieren System verwaltet ~3TB an Daten Quelle: Angelehnt an M. Pfingsten: Systems Footprint, 2016 Autor: Andreas Schlier | Iteration 3
  7. 7. Seite 7 Phase 1: Fakten sichten Ein Katalog mit wiederverwendbaren Anforderungen beschleunigt die Auswahl Produkt Hersteller Projekt Fachliche Funktionen Marktreife Integration Benutzer- freundlich- keit Daten- modell Plattform Architektur Betriebs- kosten Zugriff & Berechtig- ungen Mehr- nutzer- fähigkeit Sicherheit Stabilität Marktwert Kulturelle Überein- stimmung Pilotier- ungs- fähigkeit Reichweite Innova- tionskraft Risiko- manage- ment Reaktions- geschwin- digkeit Selbst- verpflich- tung Fach- wissen Kosten Manage- ment + +
  8. 8. Seite 8 Phase 1: Fakten sichten Die Top-Anforderungen iterativ verfeinern # Epic User Story Quelle 1 Daten- anzeige Als E/E Ingenieur möchte ich, dass die Daten über ein Cockpit in Form von Zeit-/Balken-Diagrammen und Tabellen visuell aufbereitet werden, um schnell Infos (z.B. Flashing Erst-Erfolgsquote) zu erfassen. Andreas Schlier (E/E) 2 Daten- aufbereitung Als E/E Ingenieur möchte ich Daten für allgemeine Statistiken 2x täglich automatisch aufbereitet, aktualisiert und Muster hervorgehoben werden, um eine Detailanalyse für ein spezifisches Fahrzeug/ eine Konfiguration und/oder ein spezifisches Steuergerät vornehmen zu können. Andreas Schlier (E/E) 3 Daten- kommentare Als E/E Ingenieur möchte ich die Daten auf Wunsch kommentieren können, um bereits betrachtete Einträge zu markieren sowie erkannte Probleme zu dokumentieren. Andreas Schlier (E/E) 4 Daten- export Als E/E Ingenieur möchte ich Daten nach Microsoft PowerPoint exportieren, um diese grafisch aufbereitet an Gremien berichten zu können. Brigitte Wagen (E/E) 5 Client- Software Als E/E Ingenieur möchte ich mit meinem aktuellen PC Browser (Chrome, Internet Explorer) ohne Zusatz-Software von einem Firmenrechner weltweit auf die Lösung zugreifen. Brigitte Wagen (E/E) 6 Inter- nationalität Als E/E Ingenieur möchte ich die Lösung in mit deutschsprachiger Oberfläche ohne ein Einführungstraining einsetzen können. Partrice Moulin (E/E) 7 Rollen- & Rechtemgmt. Als E/E Ingenieur möchte ich Rechte auf das System, dessen Funktion (= Anzeigen, Exportieren, Kommentieren) und Daten mittels Rollen bedarfsorientiert verwalten, um die Datennutzung zu kontrollieren. Patrice Moulin (E/E) 8 Data-Lake- Schnittstelle Die Lösung importiert kumulativ täglich Daten aus dem Data-Lake in die SQL Datenbank. Andreas Schlier (E/E) 9 Projekt & Betrieb Randbedingung: Zentrale Bereitstellung, Wartung und Weiterentwicklung der Lösung durch Zentrale IT. Andreas Schlier (E/E) 10 Daten- archivierung Als E/E Ingenieur möchte ich täglich 7,3GB hinzugefügten Daten für 9 Monate (insgesamt rund 2TB) aufbewahren, da für eine Langzeitanalysen eine reduzierte Speicherung oder eine Art Bericht ausreicht. Andreas Schlier (E/E)
  9. 9. Seite 9 Phase 2: Optionen sondieren Softwarekataloge unterstützen bei der Recherche nach passenden Tools > 10 Softwarekataloge aus Deutschland & USA mit Zugriff auf > 6.000 Softwareprodukte Finanzierung über Premiumfunktion, Eintragsgebühren bzw. Studien
  10. 10. Seite 10 Phase 2: Optionen sondieren Den Lösungsraum aufspannen und Vorauswahl treffen Splunk Christoph Nacht Tableau Mirko Kurz Elasticsearch + Kibana Michael Jäger Qlik ViewQlik Sense Martina Henzel Excel + VBA Andreas Schlier Individualentwicklung Frank Ulrich (Buy-before-Make Prämisse) Grafana Markus Tiefer (nur Monitoring, Grenzen in Visualisierung) BIRT Christian Schaarschmidt (nur für XSapps, kein interner Betrieb) unterstrichen…Lösungsverantwortlicher…Lösung im Scope
  11. 11. Seite 11 Phase 3: Risiken & Nutzen bewerten Die Lösungen auf Basis der Anforderungen evaluieren Elastiksearch + Kibana Excel + VBA Qlik Sense Splunk Tableau Datenanzeige 5 2 5 5 5 Datenaufbereitung 4 2 5 5 4 Datenkommentare 2 3 2 2 2 Datenexport 3 1 5 4 4 Client-Software 3 3 5 5 5 Internationalität 3 2 5 5 5 Rollen- & Rechte- management 5 2 5 5 5 Data-Lake-Schnittstelle 3 1 1 1 1 Projekt & Betrieb 4 1 4 4 5 Datenarchivierung 5 3 5 5 1 Summe 37 20 42 41 37 1..nicht erfüllt, 5...vollständig erfüllt Platz 2Platz 1Platz 3
  12. 12. Seite 12 Fallbeispiel: Andreas Schlier ist einen großen Schritt weitergekommen Nun muss er das weitere Vorgehen festlegen Bildquelle: Pixabay.com | StartupStockPhotos Top-Anforderungen abgestimmt Lösungsraum betrachtet Vision & Scope definiert Tool-Bewertungen durchgeführt Hersteller-Workshops vertiefen Proof of Concept durchführen Referenzkunden befragen Softwareauswahl treffen
  13. 13. Seite 13 Was nun? Sie sind an der Reihe! Was würden Sie an Andreas Schliers Stelle im nächsten Schritt tun? 1. Drehen Sie sich zu Ihrem rechten Sitznachbarn um 2. Berichten Sie ihm/ihr, wie Sie als nächstes vorgehen würden 3. Erfahren Sie von ihm/ihr, was er/sie zu diesem Zeitpunkt empfiehlt 2 Minuten – die Zeit läuft!
  14. 14. Seite 14 Phase 4: Entscheidung fällen Den nächsten Schritt im Auswahlprojekt gehen Passung Verfügbarkeit Lösung Detailanalyse ▪ Verfeinerung Anforderungen ▪ Fundierte Analyse Splunk, Qlik Sense ElasticSearch ▪ Erneute Bewertung Status-Quo ▪ Verbleib auf Excel ▪ Risiko: Verlust Erfahrungswissen ▪ Mehraufwand: Pflege & Auswertung Testpilot Splunk ▪ Konzept Splunk ▪ IT-Pilot + Migration ausgewählter Daten ▪ Umsetzung auf Basis Plattform Gering Hoch Kurzfristig Langfristig Entscheidung 28.03.2018
  15. 15. Seite 15 Phase 4: Entscheidung fällen Optionen bei der ‚Testpilotierung‘ eines neuen Fahrzeugs Probefahrt um den Häuserblock Spritztour übers Wochenende Miete während Urlaubsreise Aufwand vs. Praxisnähegering hoch Bildquelle: Abbildungen von www.pixabay.com – kaboompics | Stocksnap, www.pexels.com – Trace Constant
  16. 16. Seite 16 Phase 4: Entscheidung fällen Optionen bei der Testpilotierung einer neuen Business Software Workshop mit Softwarehersteller Exploration mit Testinstanz Roll-out bei einem Fachbereich gering hoch Quellen: Icons von www.Icons8.com Aufwand vs. Praxisnähe
  17. 17. Seite 17 Phase 5: Umsetzung forcieren Top-Anforderungen identifizieren und Tests ableiten 1. Anforderungen priorisieren & verfeinern 2. Tests definieren & durchführen 3. Nachweise messen & beobachten 4. Erkenntnisse ordnen & bewerten 5. Handlungen ableiten & umsetzen
  18. 18. Seite 18 Phase 5: Umsetzung forcieren Mit Testkarten Anforderungen präzisieren und Vorgehen planen Import-Check 14.04.2018Andreas Schlier 0.5 Arbeitstage Als E/E Ingenieur möchte ich die eingefrorenen Daten (60.000 Dateien, weltweit, ~6 Monate) in das System innerhalb 8 Stunden neu importiert werden 1. Organisatorisches 2. Anforderung Um die Anforderung zu validieren, werden wir… 1. Eine Splunk Testumgebung installieren 2. Daten importieren (gesamter Datensatz) und dabei 3. Produktnummer wiederholbar anonymisieren 3. Test Wir messen die Testergebnisse, durch… ▪ Gesamtdauer für den Import (max. 8 Stunden) ▪ Nicht importierbare Dateien Abgrenzung: keine Prüfung doppelter Einträge 4. Metrik Die Lösung erfüllt die Anforderung, falls… ▪ alle Daten in das System importiert wurden ▪ Der Import innerhalb 8 Stunden erfolgt 5. Kriterien Priorität: Gering | Mittel | Hoch Aufwand: Gering | Mittel | Hoch, Verlässlichkeit: Gering | Mittel | Hoch
  19. 19. Seite 19 Phase 6: Ergebnisse kontrollieren Ergebnisse der Tests in Erkenntniskarten festhalten Import-Check 20.04.2018 (1 AT)Andreas Schlier Als E/E Ingenieur möchte ich die eingefrorenen Daten (60.000 Files, weltweit, ~6 Monate) in das System importiert werden. 1. Organisatorisches 2. Anforderung ▪ XML Import ohne Sachverstand nicht möglich ▪ CSV Dateien lassen sich direkt importieren ▪ Import von 1 Millionen Datensätze dauert ~50 sec. ▪ Eine Anonymisierung nicht sofort umsetzbar 3. Feststellungen Auf Basis der Fakten konnten wir lernen, dass… ▪ Für Import XML >> SPLUNK (Reguläre Ausdrücke) muss technische Schnittstelle implementiert werden ▪ Lokale Installation für Testzwecke ausreichend 4. Erkenntnisse Aus diesem Grund werden wir… ▪ Einen Piloten für Qlik Sense aufsetzen 5. Entscheidungen & Aktionen Handlungsbedarf: Gering | Mittel | Hoch Verlässlichkeit der Daten: Gering | Mittel | Hoch
  20. 20. Seite 20 Fallbeispiel: Und Andreas Schlier? Hat Klarheit über den nächsten Schritt u. kann nun einen Kurzurlaub einlegen Bildquelle: Pixabay.com | Pexels Pilotierungskonzept aufgesetzt Tool-Favorit verprobt Neue Erkenntnisse gewonnen Entscheidung getroffen Top-Anforderungen abgestimmt Lösungsraum betrachtet Vision & Scope definiert Tool-Bewertungen durchgeführt
  21. 21. Seite 21 Zusammenfassung Softwareauswahl – effizient, objektiv und investitionssicher 2. Optionen sondieren1. Fakten sichten 3. Risiken & Nutzen bewerten 5. Umsetzung forcieren4. Entscheidung fällen 6. Ergebnisse kontrollieren Seite 10 Phase 3: Risiken & Nutzen bewerten Die Lösungen auf Basis der Anforderungen evaluieren Elastiksearch + Kibana Excel + VBA Qlik Sense Splunk Tableau Datenanzeige 5 2 5 5 5 Datenaufbereitung 4 2 5 5 4 Datenkommentare 2 3 2 2 2 Datenexport 3 1 5 4 4 Client-Software 3 3 5 5 5 Internationalität 3 2 5 5 5 Rollen- & Rechte- management 5 2 5 5 5 Data-Lake-Schnittstelle 3 1 1 1 1 Projekt & Betrieb 4 1 4 4 5 Datenarchivierung 5 3 5 5 1 Summe 37 20 42 41 37 Legende: 1..nicht erfüllt, 5...vollständig erfüllt Platz 2Platz 1Platz 3 Seite 18 Phase 6: Ergebnisse kontrollieren Herr Schlier hält die Erkenntnisse aus dem Testpiloten systematisch fest Import-Check 20.04.2018 (1 AT)Andreas Schlier Als E/E Ingenieur möchte ich die eingefrorenen Daten (60.000 Files, weltweit, ~6 Monate) in das System importiert werden. 1. Organisatorisches 2. Anforderung § XML Import ohne Sachverstand nicht möglich § CSV Dateien lassen sich direkt importieren § Import von 1 Millionen Datensätze dauert ~50 sec. § Eine Anonymisierung nicht sofort umsetzbar 3. Feststellungen Auf Basis der Fakten konnten wir lernen, dass… § Für Import XML >> SPLUNK (Reguläre Ausdrücke) muss technische Schnittstelle implementiert werden § Lokale Installation für Testzwecke ausreichend 4. Erkenntnisse Aus diesem Grund werden wir… § Eine XML-Schnittstellenentwicklung beauftragen § Eine Umgebung von Zentralen IT beantragen 5. Entscheidungen & Aktionen Handlungsbedarf: Gering | Mittel | Hoch Verlässlichkeit der Daten: Gering | Mittel | Hoch 1 Arbeitstag Seite 16 Phase 5: Umsetzung forcieren Top-Anforderungen identifizieren und Tests ableiten 1. Anforderungen priorisieren & verfeinern 2. Tests definieren & durchführen 3. Nachweise messen & beobachten 4. Erkenntnisse ordnen & bewerten 5. Handlungen ableiten & umsetzen Seite 13 Phase 4: Entscheidung fällen Den nächsten Schritt im Auswahlprojekt gehen Passung Verfügbarkeit Lösung Detailanalyse § Verfeinerung Anforderungen § Fundierte Analyse Splunk, Qlik Sense ElasticSearch § Erneute Bewertung Status-Quo § Verbleib auf Excel § Risiko: Verlust Erfahrungswissen § Mehraufwand: Pflege & Auswertung Testpilot Splunk § Konzept Splunk § IT-Pilot + Migration ausgewählter Daten § Umsetzung auf Basis Plattform Gering Hoch Kurzfristig Langfristig Entscheidung 28.03.2019 Seite 5 Phase 1: Fakten sichten Die Product Vision und den Scope definieren KernanwendungsfälleKernfunktionen Kernkomponenten Kerngeschäftsobjekte KernnutzerSchnittstellen Technische Rahmenbedingungen Organisatorische Rahmenbedingungen Nutzenversprechen E/E Ingenieur SQL Datenbank Webbrowser User Interface Applikations- logik Daten importieren Muster- erkennung Steuergeräte Daten aufbereiten Personelle Kapazitäts- entlastung 40-50% Daten anzeigen Zentral-IT betreibt System Betriebskosten max. 20.000 Euro pro Jahr Schutzbedarf Daten: intern Schnellere Analyse von Flash-Daten Flashing Log-Eintrag Flashing Log-Datei Benutzer- schnittstelle Webbrowser (In/Out) Flashing Data-Lake (In) Daten exportieren PowerPoint (Out) Daten kommentieren Rechte- / Rollenmgmt. Adminis- trator Daten archivieren System verwaltet ~3TB an Daten Quelle: Angelehnt an M. Pfingsten: Systems Footprint, 2016 Autor: Andreas Schlier | Iteration 3 Seite 10 Phase 2: Optionen sondieren Den Lösungsraum aufspannen und Vorauswahl treffen Splunk Christoph Nacht Tableau Mirko Kurz Elasticsearch + Kibana Michael Jäger Qlik ViewQlik Sense Martina Henzel Excel + VBA Andreas Schlier Individualentwicklung Frank Ulrich (Buy-before-Make Prämisse) Grafana Markus Tiefer (nur Monitoring, Grenzen in Visualisierung) BIRT Christian Schaarschmidt (nur für XSapps, kein interner Betrieb) unterstrichen…Lösungsverantwortlicher…Lösung im Scope
  22. 22. Seite 22 The Best Business Software in Town Questions & Answers “Entscheide lieber ungefähr richtig, als genau falsch” - Johann Wolfgang von Goethe Business Analyst & Enterprise Architect Dr. Christopher Schulz Managing Partner c.schulz @palladio-consulting.de +49 (0) 176 493 47889
  23. 23. Seite 23 Bonus: 33 Tipps für Ihre Softwareauswahl palladio-consulting.de/Softwareauswahl
  24. 24. Seite 24 Bonus 2: Entscheidungsfindung wie Jetpiloten – FOR-DEC Methode mosaiic.com/Tool_Auswahl Bildquelle: Pixabay.com | WikiImages

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