Messung der Komplexität von IT-Landschaften

Dr. Christian Schmidt
Messung der Komplexität von IT-Landschaften auf der Basis
von Architektur-Metamodellen
Workshop IT-Governance, GI-Jahrestagung Informatik 2013
Koblenz, 20.09.2013
Forschungsprojekt
Complexity in Enterprise Architectures
Forschungsfragen:
Projektlaufzeit:

wie lässt sich Komplexität im Kontext von
Unternehmensarchitekturen definieren und
quantifizieren?


welchen Einfluss hat Komplexität auf den
Unternehmenserfolg?
Ansprechpartner:

an welchen Prinzipien sollte sich das
Management von Komplexität orientieren?


Anfang 2012 – Ende 2014
Dr. Thomas Widjaja
Alexander Schütz
Projektpartner (Auswahl):
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2
Agenda
1. Motivation
2. Allgemeines Modell zur Messung von Komplexität
3. Operationalisierung auf der Basis von Metamodellen
4. Anwendung am Beispiel der Architekturtransformation
5. Diskussion und Ausblick
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3
Fakten zum Thema IT-Komplexität
Beobachtungen aus dem Projekt-Alltag
Ein großes Industrieunternehmen besitzt über 4.000 Geschäftsanwendungen
Eine große Bank setzt mehr als 20 verschiedene DBMS-Versionen ein
Komplexität
ist überall
Eine Universalbank schaltet wegen unklaren Seiteneffekten seit Jahren keine Batch-Jobs ab
Der Vorstand einer Versicherung wurde entgegen der IT-Strategie mit iPads ausgestattet
Der Kapitalmarktbereich einer Landesbank entwickelte sein eigenes Data Warehouse
Komplexität
entsteht
ständig neu
Bei einem Audit identifizierte eine Rückversicherung 50 bisher unbekannte IDV-Anwendungen
Das EA-Tool einer Versicherung erreichte nach einem Jahr das 3-fache der erwarteten Größe
Während eines Projektes verdoppelte sich die Zahl der bekannten Ist-Anwendungen
Komplexität
wird häufig
unterschätzt
Zwei auf einer Konferenz vertretene Architekten eines Pharma-Konzerns kannten sich nicht
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Das Gesetz der steigenden Komplexität
Komplexität steigt sofern dies nicht aktiv verhindert wird
Nach dem Zweiten Gesetz der Software-Evolution steigt die Komplexität eines im Einsatz befindlichen
Software-Systems mit der Zeit an, wenn keine aktiven Maßnahmen dagegen ergriffen werden [Le97].
Es ist davon auszugehen, dass das Gesetz auch auf der Ebene der Unternehmensarchitektur gilt [SB11].
Komplexität
siehe auch [Ru13]
Bestandteile
Treiber
ITKomplexitätsÜberschuss
• Mergers &
Acquisitions
• Lokale Optimierung / Politik
Notwendige
IT-Komplexität
• Entwicklung der
Technologie /
IT-Industrie
GeschäftsKomplexitätsÜberschuss
• Mergers &
Acquisitions
• Lokale Optimierung / Politik
Notwendige
GeschäftsKomplexität
• Geschäftsmodell
• Regulierung /
Aufsicht
Zeit
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Die zentrale Rolle von Komplexität
Treiber und Auswirkungen von IT-Komplexität
Die TOP 5 Treiber und Auswirkungen von IT-Komplexität nach einer Umfrage innerhalb der CALM3Arbeitsgruppe [Sc13].
1. Lokale Optimierungsstrategien der Fachbereiche
1. Anstieg von
Kommunikationsaufwänden
2. Steigende GeschäftsKomplexität
3. Steigende gesetzliche
Regulierung
2. Anstieg von
Entwicklungskosten
IT
Komplexität
3. Anstieg von
Wartungskosten
4. Technologischer
Fortschritt
4. Anstieg der Umsetzungszeit neuer Anforderungen
5. Kurzfristige Optimierungsstrategien der Fachbereiche
5. Anstieg durchschnittlicher
Einarbeitungszeit
CALM³
Complexity of Application
Landscapes – Models,
Measures, Management
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Die verschiedenen Gesichter der Komplexität
Stakeholder und ihr Verständnis von Komplexität
Komplexität ist ein unscharfer Begriff. Unterschiedliche Stakeholder verbinden damit meist unterschiedliche Vorstellungen und Aspekte.
Darstellung
exemplarisch
Chief Information
Officer (CIO)
Head of Solution
Development
• Anzahl Anwendungen
• Anzahl Entwicklungslinien
• Anzahl Schnittstellen
Software
Developer
• Anzahl Frameworks
• Lines of code
• Anzahl Services
• Anzahl Vendor-Beziehungen
Line of Business
Manager
• Anzahl Produkte
• Anzahl Prozessvarianten
Enterprise
Architect
• Applikationen pro Capability
• Anzahl Plattformen
• Anzahl Schnittstellen
Head of
Operations
• Anzahl Plattformen
• Anzahl Abhängigkeiten
Domain
Architect
• Anzahl Applikationen
(innerhalb der Domäne)
• Anzahl Interfaces
(innerhalb der Domäne)
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Messung von Komplexität
Defizite bestehender Ansätze
Bestehende Ansätze zur Messung von Komplexität basieren zumeist auf einer Menge von spezifischen
Komplexitätsindikatoren. Hieraus ergeben sich eine Reihe von Problemen:
Wie kann die Vollständigkeit
gewährleistet werden?
Wie können die Daten
verglichen werden?
Wie können Messwerte
aggregiert werden?
Welche Aussagekraft
besitzen Durchschnittswerte?
Stehen Daten in der benötigten
Form zur Verfügung?
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8
Agenda
1. Motivation
2. Allgemeines Modell zur Messung von Komplexität
3. Operationalisierung auf der Basis von Metamodellen
4. Anwendung am Beispiel der Architekturtransformation
5. Diskussion und Ausblick
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Systemtheoretische Grundlage
Unternehmensarchitektur als System-Modell
Business
Architecture
Elena
Technical
Architecture
Tech. Acc.
Application
Architecture
Unternehmen und ihre Informationsverarbeitung können als komplexe, offene und dynamische Systeme
(bestehend aus Elementen und zwischen diesen existierenden Beziehungen) aufgefasst werden. Dies
impliziert jeweils eine Modellbildung (verkürzende, zweckorientierte Abbildung) [Ro79] [St73].
Definition:
Fin. Acc.
SAP FI
Eine Unternehmensarchitektur
(Enterprise Architecture) ist ein SystemModell, welches die grundlegende Organisation eines Unternehmens bestehend aus
seinen Hauptkomponenten und den zwischen
diesen bestehenden Beziehungen beschreibt
[IEE11]. Formal kann dies als ein Tupel
SEA = (TEA, REA)
MS SQL PF
Oracle PF
bestehend aus den Komponenten TEA und den
Beziehungen REA beschrieben werden.
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Konzeptualisierung von Komplexität
Generische Definition von struktureller Komplexität
Nach einer Literaturanalyse (47 Beiträge aus knapp 4.000 Publikationen in internationalen Journalen /
Konferenzen) wird Komplexität in der Literatur mehrheitlich mit folgenden Aspekten assoziiert [SWK13]:
Busines Architecture
Application Architecture
Technical Architecture
Anzahl
(N)
Heterogenität
(H)
Elemente
(T)
Beziehungen
(R)
NT
NR
(43 Nennungen)
(24 Nennungen)
HT
HR
(31 Nennungen)
(10 Nennungen)
vgl. auch [SM03]
Die strukturelle Komplexität einer Unternehmensarchitektur kann entsprechend definiert
werden als ein Tupel CEA = (NT, HT, NR, HR).
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11
Quantifizierung von Heterogenität
Heterogenität als statistische Eigenschaft
Die Quantifizierung von Komplexität ist damit im
Wesentlichen auf die Quantifizierung von
Heterogenität zurückgeführt.
Definition:
Heterogenität ist allgemein definiert als
die Verschiedenartigkeit von Elementen
oder Beziehungen eines Systems
hinsichtlich bestimmter Charakteristika
(Attributausprägungen).
Heterogenität kann als statistische Eigenschaft
aufgefasst werden und in Form von Häufigkeitsverteilungen beschrieben werden.
60%
50%
Die Interpretation als Häufigkeitsverteilung
ermöglicht die Anwendung erprobter statistischer
Maßzahlen. Insbesondere können die in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft eingesetzten
und gut untersuchten Konzentrationsmaße
adaptiert werden (z. B. Herfindahl-HirschmannIndex, Simson-Index, Entropie-Maß) [Wi12].
Anteil
40%
30%
20%
10%
0%
DB/2
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MS SQL
Oracle
Sybase
12
Quantifizierung von Heterogenität
Anforderungen an geeignete Kennzahlen
Anforderung
Szenario A
Szenario B
100%
Zusätzliche
Attributwerte
100%
MS SQL
50%
Oracle
0%
100%
Verschiebung in
der Klassifikation
MS SQL
50%
Oracle
100%
Oracle
Het(A) < Het(B)
DB/2
0%
MS SQL
50%
Het(A) < Het(B)
Oracle
0%
100%
MS SQL
50%
Oracle
0%
Keine Auswirkung
proportionaler
Änderungen
MS SQL
50%
100%
0%
Auswirkung kleiner
Zahlen
Erwartetes Ergebnis
1500
MS SQL
50%
Oracle
Het(A) < Het(B)
DB/2
0%
1500
1000
1000
MS SQL
500
500
0
150
1000
500
Oracle
0
MS SQL
300
Het(A) = Het(B)
Oracle
vgl. [SWK13]
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Quantifizierung von Heterogenität
Das Entropie-Maß
Die Anforderungen werden am besten durch
das von Shannon eingeführte Entropie-Maß
erfüllt [Sh48] [JB79] [SWK13]:
60%
𝐸𝑀 = 1.12
50%
40%
30%
20%
𝑛
𝐸𝑀 =
𝑖=1
1
𝑓𝑖 𝑙𝑛
𝑓𝑖
𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑓𝑖 =
𝑥𝑖
𝑛
𝑗=1 𝑥𝑗
Die Interpretation wird erleichtert durch das
sogenannte Numbers Equivalent, welches
die äquivalente Zahl gleichverteilter Werte
wiedergibt:
10%
0%
DB/2
MS
SQL
Oracle Sybase
60%
𝐸𝑀 = 1.10
50%
40%
30%
20%
𝐸𝑀𝐴 = 𝑒
𝐸𝑀
10%
0%
𝐸𝑀𝐴 = 𝑒 1.12 = 3.06
DB/2
MS
SQL
Oracle Sybase
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Agenda
1. Motivation
2. Allgemeines Modell zur Messung von Komplexität
3. Operationalisierung auf der Basis von Metamodellen
4. Anwendung am Beispiel der Architekturtransformation
5. Diskussion und Ausblick
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Operationalisierung
Modellanwendung auf der Basis von EA-Repositories
Eine sinnvolle Modellanwendung erfordert eine weitergehende Differenzierung von Element- und
Beziehungstypen sowie die Verfügbarkeit entsprechender Modell-Daten.
EA Metamodel
aus: [TOG13]
EA
Repository
Architektur-Repositories mit ihrem anhand von Metamodellen strukturierten Datenbestand bilden
hierfür die ideale Grundlage.
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Komplexitätsaspekte
Typen von Komplexitätsaspekten in Metamodellen
Typ 1:
Elementtypen
ET 1
• Attr. 1
• Attr. 2
• …
Typ 2:
Relationstypen
(Spezialfall von Typ 3)
Typ 3:
Pfadtypen
ET 1
ET 2
• Attr. 1
• Attr. 2
• …
• Attr. 1
• Attr. 2
• …
ET 1
ET …
ET n
• Attr. 1
• Attr. 2
• …
• Attr. 1
• Attr. 2
• …
• Attr. 1
• Attr. 2
• …
Anzahl der
Elementinstanzen
eines Typs
Heterogenität der
Elementinstanzen eines
Typs hinsichtlich
bestimmter (eigener)
Merkmale
Anzahl der
Relationsinstanzen
eines Typs
Heterogenität der
Relationsinstanzen eines
Typs hinsichtlich
bestimmter Merkmale der
an der Beziehung
beteiligten Elementtypen
Anzahl der
Relationsinstanzfolgen
eines Typs
Heterogenität der
Relationsinstanzfolgen
eines Typs hinsichtlich
bestimmter Merkmale der
auf dem Pfad liegenden
Elementtypen
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Beispiel: Komplexitätsaspekt vom Typ 1
Anwendungen nach Herstellern
SAP FI
Elena
SAP FI
SAP FS-CD
XIA
ResQ
XIA
ResQ
Standardisierung
100%
80%
60%
40%
100%
80%
60%
40%
20%
20%
0%
0%
SAP
N=4
SD
TW
CG
H = 1.39
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SAP
N=4
SD
TW
H = 1.04
18
Beispiel: Komplexitätsaspekt vom Typ 1
Anwendungen nach Herstellern
SAP FI
Elena
XIA
ResQ
SAP FI
ResQ
Deaktivierung
100%
80%
60%
100%
80%
60%
40%
40%
20%
20%
0%
0%
SAP
N=4
SD
TW
Elena
CG
H = 1.39
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SAP
N=3
TW
CG
H = 1.10
19
Beispiel: Komplexitätsaspekt vom Typ 2/3
Anwendungsnutzung nach Anwendungen
SAP FI
UK Branch
SAP FI
UK Branch
XIA
DK Branch
XIA
DK Branch
Entflechtung
100%
80%
60%
100%
80%
60%
40%
40%
20%
20%
0%
0%
SAP FI
N=4
XIA
H = 0.69
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SAP FI
N=2
XIA
H = 0.69
20
Beispiel: Komplexitätsaspekt vom Typ 2/3
Anwendungsnutzung nach Anwendungen
SAP FI
UK Branch
SAP FI
UK Branch
XIA
DK Branch
XIA
DK Branch
Konsolidierung
100%
80%
60%
100%
80%
60%
40%
40%
20%
20%
0%
0%
SAP FI
N=2
XIA
H = 0.69
Dr. Christian Schmidt | Messung der Komplexität von IT-Landschaften | GI-Jahrestagung | 20. September 2013
SAP FI
N=2
XIA
H=0
21
Agenda
1. Motivation
2. Allgemeines Modell zur Messung von Komplexität
3. Operationalisierung auf der Basis von Metamodellen
4. Anwendung am Beispiel der Architekturtransformation
5. Diskussion und Ausblick
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Anwendungsbeispiel
Einsatz im Rahmen der Zielarchitekturplanung
Projektsteckbrief
Gegenstand:
Bebauungsplanung Kern-Landschaft
Branche:
Spezialversicherung
Zeitraum:
Mai – Dez. 2012
Treiber:
hohe Redundanz, mangelnde Akzeptanz von
Kernsystemen, extensiver Einsatz von EndUser-Applikationen (Access, Excel, etc.)
Ziele:
Eliminierung von End-User-Applikationen,
technologische Homogenisierung und
Ausrichtung auf Gruppen-Standards,
Einführung zentraler Integrationsplattform
Methodik:
TOGAF ADM / ADD [TOG13]
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23
Anwendungsbeispiel
Metamodell des Anwenderunternehmens
Technical
Architecture
Application
Architecture
Business
Architecture
Line of Business
Business
Function
Organization Unit
Application
System
Information Entity
Application
Component
Application
Interface
Application
Domain
Platform
Technical
Domain
Infrastructure
System
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24
Anwendungsbeispiel
Metamodell und betrachtete Komplexitätsaspekte
Business
Architecture
Application
Architecture
Technical
Architecture
Business
Function
Line of Business
Organization Unit
3
5
Application
1
System
Application
Domain
4
6
Information Entity
7
8
Application
Component
Application
Interface 2
Platform
Technical
Domain
Infrastructure
System
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25
Betrachtete Komplexitätsaspekte
Interpretation von Anzahl und Heterogenität (1)
Komplexitätsaspekt
1
2
3
4
Interpretation N
Interpretation H
Application System
nach Application Vendor
Anzahl aller vorhandenen
(produktiven) Anwendungen
Konzentration der Anwendungen
nach Herstellern
(Typ 1)
Sinkt mit der Außerbetriebnahme
von Anwendungen
Sinkt mit Verlagerung von Spezialzu Standard-Anbietern
Application Interface
nach Interface Type
Anzahl aller vorhandenen
Applikationsschnittstellen
Konzentration der Schnittstellen
nach Schnittstellen-Technologie
(Typ 1)
Sinkt mit der Außerbetriebnahme
von Schnittstellen
Sinkt mit Verlagerung von Spezialzu Standard-Technologien
Function
Implementation
nach Application Name
Anzahl der Funktions-Implementierungen durch Applikationen
Konzentration der Funktions-Impletierung durch Anwendungen
(Typ 2)
Sinkt mit dem Rückbau von
Funktions-Implementierungen
Sinkt mit Funktions-Verlagerung
von Rand- zu Kern-Anwendungen
Application Usage
nach Application Name
Anzahl der Nutzung von
Applikationen durch Org. Units
Konzentration der Anwendungsnutzung nach Anwendungen
(Typ 2)
Sinkt mit der Rückführung der Anwendungsnutzung in Org. Units
Sinkt mit Verlagerung von „lokalen“
zu „globalen“ Anwendungen
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26
Betrachtete Komplexitätsaspekte
Interpretation von Anzahl und Heterogenität (2)
Komplexitätsaspekt
5
6
7
8
Interpretation N
Interpretation H
LoB Support
nach Application Name
Anzahl der Unterstützung von
Business Lines durch Anwendungen
Konzentration der LoBUnterstützung nach Anwendungen
(Typ 2)
Sinkt mit der Rückführung der
Unterstützung von LoBs
Sinkt mit Verlagerung von LoB-spezifischen zu globalen Anwendungen
Information Usage
nach Application Name
Anzahl der InformationsobjektNutzungen durch Applikationen
Konzentration der Datennutzung
nach Applikationen
(Typ 2)
Sinkt mit der Einschränkung der
Datennutzung durch Applikationen
Sinkt mit Verlagerung von Randzu integrierten Kern-Systemen
Interface Usage
nach Interface Name
Anzahl der Schnittstellen-Nutzung
durch Applikationen
Konzentration der Schnittstellennutzung nach Schnittstellen
(Typ 2)
Sinkt mit der Reduktion der
Schnittstellen-Nutzung
Sinkt mit Verlagerung von Spezialzu Standard-Schnittstellen / Services
Platform Usage
nach Platform Name
Anzahl der Plattform-Nutzung durch
Anwendungen
Konzentration der PlattformNutzung nach Plattformen
(Typ 3)
Sinkt mit der Reduktion der Plattform-Nutzung durch Applikationen
Sinkt mit Verlagerung von Spezialauf Standard-Plattformen
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27
Business
Architecture
Ergebnisse
Veränderung der Komplexitätskennzahlen (Ist vs. Ziel)
Business
Function
Line of Business
Organization Unit
5
3
4
-27% -19%
-20%
-32%
-20%
Application
Architecture
-54%
6
-34% -27%
1
-21%
Information Entity
Application
System
68%
-55%
7
Application
Interface
2
-3%
-80%
-7%
Technical
Architecture
7%
8
-18%
Platform
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Legende
N (delta in %)
H (delta in %)
28
Ergebnisse
Interpretation der Veränderungen (1)
Komplexitätsaspekt
1
Application System
nach Application Vendor
Werte Ist / Ziel
Interpretation
(51; 3,90) →
(23; 3,08)
Eliminierung von End-User-Applikationen (EUC) und
Sonderverarbeitungen führt zu Reduktion von N.
H bleibt hoch, weil Individualanwendungen weiterhin
tragende Rolle spielen.
(Typ 1)
2
Application Interface
nach Interface Type
(40; 3,36) →
(39; 0,66)
Einführung zentraler Integrationsplattformen (EAI /
ETL) führt zu signifikanter Reduktion von H.
(Typ 1)
3
Function
Implementation
nach Application Name
(148; 3,09) →
(108; 2,50)
Application Usage
nach Application Name
(Typ 2)
Funktionale Entflechtung (v. a. im Technical
Accounting) führt zu deutlicher Reduktion von N.
Zentralisierung der Funktionalität in wenigen
Kernsystemen führt zu reduziertem H.
(Typ 2)
4
Schnittstellenkonsolidierung und Einführung neuer
Schnittstellen halten sich die Waage.
(65; 3,88) →
(44; 3,12)
Anwendungskonsolidierung (insb. EUC) führt
allgemein zu Reduktion von N.
Eliminierung von lokalen Anwendungen (u. a. GL)
bedingt Reduktion von H (Standortkonsolidierung).
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29
Ergebnisse
Interpretation der Veränderungen (2)
Komplexitätsaspekt
5
LoB Support
nach Application Name
Werte Ist / Ziel
Interpretation
(91; 3,90) →
(42; 3,11)
Anwendungskonsolidierung (insb. EUC) führt
allgemein zu Reduktion von N.
Eliminierung LoB-spezifischer Applikationen (z. B. im
Exposure Management) führt zu Reduktion von H.
(Typ 2)
6
Information Usage
nach Application Name
(182; 3,33) →
(120; 2,43)
Konzentration der Datennutzung in Kernanwendungen / Reporting führt zu Reduktion von H.
(Typ 2)
7
Interface Usage
nach Interface Name
(40; 3,69) →
(67; 3,45)
Platform Usage *
nach Platform Name
(Typ 3)
Einführung neuer Anwendungen und Schnittstellen
(Automatisierung) bedingt Anstieg von N.
Stärkere Schnittstellen-Wiederverwendung bedingt
Reduktion von H.
(Typ 2)
8
Anwendungskonsolidierung und Daten-Entflechtung
führen zu Reduktion von N.
(29; 2,18) →
(31; 1,78)
Einführung neuer Anwendungen (z. B. CRM,
Solvency II) bedingt leichten Anstieg von N.
Techn. Standardisierung führt zu deutlicher
Reduktion der von H.
*) ohne Berücksichtigung von Client-Plattformen
Dr. Christian Schmidt | Messung der Komplexität von IT-Landschaften | GI-Jahrestagung | 20. September 2013
30
Agenda
1. Motivation
2. Allgemeines Modell zur Messung von Komplexität
3. Operationalisierung auf der Basis von Metamodellen
4. Anwendung am Beispiel der Architekturtransformation
5. Diskussion und Ausblick
Dr. Christian Schmidt | Messung der Komplexität von IT-Landschaften | GI-Jahrestagung | 20. September 2013
31
Diskussion
Bewertung und Einsatzerfahrungen
Die Ergebnisse der Modellanwendung konnten die qualitativen Einschätzungen der beteiligten
Architekten sehr gut bestätigen und untermauern. Insgesamt wurde das Verfahren wie folgt beurteilt:
Vorteile:
Nachteile / beim Einsatz zu beachten:
ganzheitlicher / multidimensionaler Ansatz
Fokus ausschließlich auf struktureller
Komplexität
vollständige Abdeckung aller MetamodellAspekte
der für den Umgang mit Komplexität wichtige
Aspekt der Modularität ist schwer abzubilden
flexible Anwendung auf allen ArchitekturEbenen und Detail-Stufen incl. Drill-Down
Komplexitätsaspekte müssen sorgfältig
definiert und interpretiert werden
einheitliche Interpretation und vereinfachte
Aggregation der Kennzahlen
Es besteht das Risiko, Komplexität aus dem
betrachteten Modellausschnitt ”heraus zu
optimieren” (z. B. durch Verlagerung in die
Subsystemebene)
vollständige Metamodell- und ToolNeutralität
einfache Anwendung auf Basis verfügbarer
Architektur-Daten
höhere Genauigkeit durch Verwendung von
Konzentrationsmaßen
globale Minimierung kann zu lokalem Anstieg
der Komplexität führen (kann aber durch
Drill-Down-Anwendung erkannt und
entsprechend behandelt werden)
Dr. Christian Schmidt | Messung der Komplexität von IT-Landschaften | GI-Jahrestagung | 20. September 2013
32
Diskussion
Limitationen und Ausblick
Die Forschungsergebnisse sind mit einer Reihe von methodischen Einschränkungen verbunden.
Es bestehen zahlreiche Anknüpfungspunkte für die weitere Forschung.
Limitationen
Ausblick


Untersuchung weitere Fälle (unter
“kontrollierten” Bedingungen)

Ergänzung des Ansatzes durch
Kennzahlen aus dem Bereich der
Netzwerkanalyse (z. B. Zentralität,
Modularität, etc.)

Erweiterung des HeterogenitätsKonzeptes auf mehrere Dimensionen
(Attribute)

Untersuchung der Möglichkeiten zur
Kennzahlen-Aggregation

Implementierung eines Prototypen und
Entwicklung grafischer Sichten

Erprobung an singulärem Anwendungsfall
hat primär illustrativen Charakter (und
keine empirische Beweiskraft)
Heterogenitäts-Betrachtung ist bisher
jeweils nur eindimensional (über ein
Attribut)
Dr. Christian Schmidt | Messung der Komplexität von IT-Landschaften | GI-Jahrestagung | 20. September 2013
33
Ausblick
Es gibt noch viel zu tun
A long way of
research ahead…
…but the time seemed
right to make a start
Dr. Christian Schmidt | Messung der Komplexität von IT-Landschaften | GI-Jahrestagung | 20. September 2013
34
Literatur
[IEE11]
IEEE Computer Society (Hrsg.): Systems and Software Engineering — Architecture Description
(ISO/IEC/IEEE 42010:2011). IEEE Computer Society, New York, 2011.
[JB79]
Jacquemin, A. P.; Berry, C. H.: Entropy Measure of Diversification and Corporate Growth. The Journal of
Industrial Economics (27:4), 1979; S. 359-369.
[Le97]
Lehman, M. M.: Laws of software evolution revisited. In: (Montangero, C. Hrsg.): Software Process
Technology – Proceedings of the 5th European Workshop on Software Process Technology (EWSPT ‘96),
Nancy, 1996. Springer, Berlin; S. 108–124.
[Ro79]
Ropohl, G.: Eine Systemtheorie der Technik – Zur Grundlegung der Allgemeinen Technologie. Carl Hanser,
München, 1979.
[Ru13]
Rutz, U.: IT Complexity Management @ Commerzbank – Overview on Commerzbank Initiative.
Präsentation EAMKON Konferenz, Stuttgart, April 2012.
[SB11]
Schmidt, C.; Buxmann, P.: Outcomes and Success Factors of Enterprise IT Architecture Management:
Empirical Insight from the International Financial Services Industry. European Journal of Information
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Über uns
Unsere Tätigkeitsfelder
1.
Entwicklung EAM
2.
2.
EnterpriseArchitecture
Architecture
Enterprise
Office
Office

Aufbau von EAMFunktionen

Erfassung von IstLandschaften

EAM-Health Checks /
Neuausrichtung von
EAM-Funktionen

Durchführung von
Bebauungsplanungen
Entwicklung der
Geschäftsarchitektur

Einführung von EAM-Tools

Schulung von Architekten
IT-Strategie und
und ITIT-Strategie
IT-Governance
Governance
Für die optimale
Ausrichtung
Ihrer IT
Erweitern Sie
Ihren Radius
Hilfe zur
Selbsthilfe

3.
3.

Implementierung von
Governance-Frameworks
(insb. COBIT)

Entwicklung der IT-Strategie

Steuerung von
Transformationsprojekten

Aufbau des
Portfoliomanagements

Entwicklung technischer
Standards

Entwicklung der ITOrganisation

Entwicklung von
Lösungsarchitekturen

Implementierung von Risikomanagement-Frameworks
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Über uns
Mitgliedschaften und Forschungsprojekte
Organisationen:
Communities:
EA Community
Rhein-Main
Forschungspartner:
Forschungsprojekte:
CEAR
Complexity in
Enterprise
Architectures
CALM³
Complexity of Application
Landscapes – Models,
Measures, Management
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Über uns
Veröffentlichungen unserer Berater
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Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit