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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…
Seite 2
Fallbeispiel
Montag – 01. Oktober – 10:37 Uhr
Irgendwo in Süddeutschland in einem Büro…
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
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)
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
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
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
+ +
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)
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
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
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
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
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!
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
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
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
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
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
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
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
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
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Schnellere
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Flash-Daten
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(In/Out)
Flashing
Data-Lake
(In)
Daten
exportieren
PowerPoint
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Daten
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Rechte- /
Rollenmgmt.
Adminis-
trator
Daten
archivieren
System
verwaltet ~3TB
an Daten
Quelle: Angelehnt an M. Pfingsten: Systems Footprint, 2016
Autor: Andreas Schlier | Iteration 3
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Phase 2: Optionen sondieren
Den Lösungsraum aufspannen und Vorauswahl treffen
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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
Seite 23
Bonus: 33 Tipps für Ihre Softwareauswahl
palladio-consulting.de/Softwareauswahl
Seite 24
Bonus 2: Entscheidungsfindung wie Jetpiloten – FOR-DEC Methode
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  • 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