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.

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. Seite 2
Fallbeispiel
Montag – 01. Oktober – 10:37 Uhr
Irgendwo in Süddeutschland in einem Büro…

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Seite 23
Bonus: 33 Tipps für Ihre Softwareauswahl
palladio-consulting.de/Softwareauswahl

24. Seite 24
Bonus 2: Entscheidungsfindung wie Jetpiloten – FOR-DEC Methode
mosaiic.com/Tool_Auswahl
Bildquelle: Pixabay.com | WikiImages