IT-Trends Blog · Der Blockchain gehöre die nächste große Revolution, vielleicht sogar die...

IT-Trends BlogWissen, was CIOs bewegt.

Das Beste aus 2017

Inhalt

Digitalisierung: Was die Re-Organisation der IT-Abteilung

ausbremst 04

EU-Datenschutzgrundverordnung: Schlaflose Nächte 06

Blockchain: Der Traum von der neuen großen Freiheit 08

Artificial Intelligence, Machine Learning und Data Science:

Same same but different?! 10

Bimodal IT: Ist die IT der zwei Geschwindigkeiten ein

Auslaufmodell? 12

50 Jahre Capgemini: Vom Startup zum agilen Weltkonzern 14

Innovation: Digitalisierung gedeiht besser auf der Insel 16

Mehr als die Summe ihrer Teile: Über die Bausteine künstlicher

Intelligenz 18

Agile Organisation: Planst du noch oder veränderst du schon? 20

Blockchain in der Praxis – So legen Sie ein gutes Fundament 22

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Das zeigte die IT-Trends-Studie 2017. Das gilt sowohl auf Unternehmensebene, als auch auf der Ebene der IT-Abteilung. Dementsprechend würde ich erwarten, dass jetzt viele Projekte zur Transformation von IT-Abteilungen anlaufen. Aber weit gefehlt. Verschließen CIOs einfach die Augen vor dem, was notwendig ist?

Mittlerweile haben deutlich mehr der in der Studie befragten CIOs Schwierigkeiten bei der Digitalisierung – von 60 Prozent im letzten Jahr auf nun 73 Prozent. Entgegen den Erwartungen ist das Hauptproblem aber nicht die Technologie, sondern der Fachkräftemangel, unflexible Geschäftsprozesse, starre Organisationsstrukturen, mangelnde übergreifende Planung und unklare Verantwortlichkeiten. All das klingt nach unzureichender Unterstützung der Geschäftsleitung. Tatsächlich beklagt sich aber nur eine Minderheit der IT-Verantwortlichen über zu wenig Rückhalt für ihre Digitalisierungsvorhaben. Daran kann es also nicht liegen.

Organisatorische Altlasten

Woran liegt es dann? Handelt es sich hauptsächlich um ein kulturelles Problem, also die mangelnde Bereitschaft der Mitarbeiter, sich selbst, die Arbeitsweise und liebgewonnene Gewohnheiten zu verändern? Zum Teil ja, aber ich glaube auch, dass solche Veränderungen durch organisatorische Altlasten ausgebremst werden. Viele Unternehmen arbeiten mit Hierarchien und Prozessen, die in einer ganz anderen Ära entwickelt wurden. Ja, sie haben auch lange Zeit gut funktioniert, aber offenbar ist jetzt der Zeitpunkt für Veränderungen gekommen. Problematisch ist allerdings, dass sie einen Großteil der Mitarbeiter geprägt haben, die jetzt in Unternehmen und häufig in Führungspositionen arbeiten. Sprich, diese Strukturen haben auch viele CIOs geprägt. Für das Gelingen der digitalen Transformation müssen aber vor allem die Führungskräfte neue Arbeits- und Sichtweisen entwickeln, wie mein Kollege Heino Hütter hier schon einmal ausgeführt hat.

Veränderungen auslagern, abkapseln oder ausgründen

Aber angenommen, dass der CIO keine Barriere im Kopf hat und bereit ist für Änderungen, er kämpft gegen die Macht der Gewohnheiten seiner Mitarbeiter. Dementsprechend wundert es mich nicht, dass so viele CIOs wenig Elan zeigen, die eigene Abteilung neu zu organisieren. Viel mehr verlassen sich viele, wie die IT-Trends-Studie zeigt, auf die Zusammenarbeit mit externen Beratern oder Start-ups, einige gründen auch Innovationsabteilungen oder gleich ganz neue Unternehmensbereiche, die die Digitalisierung voranbringen sollen.

Die Vorteile sind:• Keine gewachsenen Hierarchien, dementsprechend ist

keine Transformation notwendig.• Prozesse und Arbeitsweisen können an den Vorstellungen

digital-orientierter Mitarbeiter ausgerichtet werden. Das macht den Arbeitsplatz attraktiv für sie und erleichtert die Suche nach geeigneten Fachkräften.

• Kleine Teams erzielen schneller Ergebnisse und erübrigen ausgeprägte Hierarchien.

• Da es noch keine Fachabteilungsstrukturen gibt, können die Experten verschiedener Gebiete reibungslos und eng zusammenarbeiten.

Durch das Abkapseln und Ausgründen vermeiden CIOs also das Transformationsprojekt im eigenen Haus. Langfristig hoffen viele von ihnen wahrscheinlich darauf, dass die

Jan-Malte Prädel

Experte für Digitalisierung

jungen, hippen Teams den Rest der IT-Abteilung oder am besten gleich das ganze Unternehmen mitziehen und so die Transformation von innen heraus initiieren.

Ob das funktioniert, wird sich zeigen. Ich bin allerdings skeptisch. In der Vergangenheit haben solche Vorhaben nicht selten im Kleinkrieg zwischen Unternehmenseinheiten geendet. Meiner Erfahrung nach reicht es nicht, irgendwo ein Streichholz anzuzünden, ohne gleichzeitig für Feuerholz zu sorgen. Das Feuerholz wäre dann die parallel laufende Transformation der übrigen IT-Abteilung, damit sie versteht, in welche Richtung es in Zukunft geht. Sie muss die Chancen der Zusammenarbeit mit Start-ups oder des Aufbaus der Innovationsabteilung sehen, anstatt sie abzulehnen. Sonst wird sie nichts übernehmen. Wie sehen Sie das? Welchen Weg haben Sie eingeschlagen und welche Erfahrungen haben Sie damit gemacht?

Das Schwierige an der Digitalisierung ist offenbar nicht die Technik, sondern die Organisation von Menschen und Prozessen.

Digitalisierung: Was die Re-Organisation der IT-Abteilung ausbremst

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Sind Sie diesbezüglich jetzt noch die Ruhe in Person, dann ändert sich das spätestens in einem Jahr, wenn die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO bzw. GDPR) im Mai 2018 verbindlich wird.

So kam es sicher auch Anfang 2016, als ein Datenleck bei einem Dienstleister für Zahlungsabwicklung auftrat. In der Folge mussten mehrere deutsche Großbanken insgesamt 90.000 Kreditkarten austauschen. Der geschäftliche Schaden eines Datenklaus kann schwindelerregende Höhen erreichen und liegt meist im Bereich von einigen Millionen Euro. Der größte Teil davon sind Umsatzausfälle durch den Verlust der betroffenen Kunden.

Je mehr Zeit verstreicht bis Datenlecks erkannt und gestopft werden, desto höher fallen die Kosten für Vorfälle aus. Nach Vorgabe der GDPR müssen Unternehmen

datenbezogene Vorkommnisse binnen drei Tagen an die Datenschutzaufsichtsbehörde melden. Je nachdem wie groß das Risiko für die vom Datenklau betroffenen Personen ist, müssen auch diese informiert werden. Die Bußgelder bei Verstößen gegen die Meldepflicht und –frist summieren sich dann gut und gerne auf bis zu 10 Millionen Euro oder 2 Prozent des weltweiten Umsatzes. Respekt an den Unternehmenslenker, der angesichts solcher Summen abends noch seelenruhig die Augen schließen kann.

Mit der neuen europäischen Datenschutzgrundverordnung haben sich die Pflichten wesentlich erweitert. Sehr viel mehr Verstöße werden mit Bußgeld bedroht. Die Beweislast ist umgekehrt. Künftig gilt es, die Einhaltung des Datenschutzes zu beweisen. Und Datenschutzverletzungen können zu einem ernsthaften finanziellen Risiko auswachsen.

Das können Sie tun

Es gibt eine Reihe an Vorsorgemaßnahmen, die Sie ergreifen können, um die Anforderungen des Datenschutzgesetzes zu erfüllen und im Schadenfall das Schlimmste abzuwenden:• Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wo überall

sensible Daten liegen!• Fangen Sie an, die Daten aktiv zu schützen, zum Beispiel

durch Datenvermeidung, durch Verschlüsselung oder Archivierung und Löschung!

• Erstellen Sie eine Datenschutz-Folgenabschätzung für kritische Bereiche wie z.B. Big Data Analytics Anwendungen.

• Allen prophylaktischen Maßnahmen zum Trotz wird es den Datenklau auch in Zukunft immer geben. Entscheidend wird sein, die Datenpanne schnell zu erkennen und fristgerecht und formell korrekt zu melden. Dafür brauchen Sie in Ihrem Unternehmen vorab definierte, eingespielte Prozesse in allen Unternehmensbereichen und unterstützt von IT Lösungen.

• Letztendlich hängt auch viel von den Mitarbeiter n ab. Alle müssen am selben Strang ziehen. Machen Sie die Mitarbeiter durch Trainings mit der Problematik vertraut und entwickeln Sie eine Kultur des Datenschutzes.

Rüdiger Eberlein

Experte für Insights & Data

Quo vadis?

Der bevorstehende Aufwand für den Datenschutz ist erheblich, aber ich sage Ihnen: er rechnet sich! Mal abgesehen von dem finanziellen und legalen Schaden, den Sie begrenzen, öffnet er auch Chancen sich am Markt zu differenzieren. Der vertrauenswürdige Umgang mit Kundendaten bringt Sie definitiv in deren Gunst. BMW macht es mit seiner CarData-Plattform vor: hier soll allein der Kunde entscheiden, welche Drittunternehmen seine Daten bekommen. Das gibt dem Kunden ein Stück weit Kontrolle zurück und nimmt das Unternehmen etwas aus der Verantwortung.

Wie steht es um Ihre Vorbereitungen auf die Datenschutzgrundverordnung? Sitzen Sie seelenruhig im Sattel oder wird Ihnen auch eher angst und bange? Sprechen Sie mich gerne zu dem Thema an!

Wenn Sie als CXO erfahren, dass Ihrem Unternehmen soeben die Kundendaten gestohlen wurden, dann wird es Ihnen wahrscheinlich den Schweiß auf die Stirn treiben oder sogar schlaflose Nächte bereiten.

EU-Datenschutzgrundverordnung: Schlaflose Nächte


Was denken Sie darüber? Ein unwahrscheinliches Szenario? Nicht wirklich, wenn man bedenkt, dass digitale Geschäftsmodelle heute in großen Teilen plattformbasiert sind und der Markt von wenigen großen Hegemonen besetzt ist.

Google, Amazon, Facebook, Apple (GAFA). Sie setzen die Regeln im Zeitalter der Plattformen und basteln munter weiter an ihrer oligarchischen Vorherrschaft, die in den nächsten zehn Jahren kaum noch zu brechen sein wird. Wäre da nicht die Blockchain, ein langkettiger silberner Streif am Horizont.

Seit Anbeginn des Internets beobachten wir Angriffe verschiedenster Art gegen Wissensquellen, Werte und Funktionalitäten online, die die Nutzung massiv einschränken.

„Das Internet ist kaputt“ hat sich indes und zeitweise fast zum geflügelten Wort entwickelt. Es biete kein eingebautes Protokoll, das vor Manipulation schützt und sei außerdem weit undemokratischer als anfangs gedacht, so der Vorwurf.

Danach haben sich IT-Plattformen als zentral betriebene und maximal abgeschottete Schauplätze entwickelt, kontrolliert einzig durch die Hand ihres Besitzers. Kleinere Anbieter und Partner dürfen die angebotenen Schnittstellen nutzen, müssen aber dafür zahlen, entweder entgeltlich oder in Form von Preisgabe persönlicher Informationen.

Das Diktat der Plattformmonopolisten

Die Partner und kleinen Anbieter sind die Unterdrückten in dieser Konstellation. Sie fürchten um ihr Geschäftsmodell und müssen sich essentielle Elemente wie die Gewinnspanne vom digitalen Leader diktieren lassen, fast so wie ein Vasall vom Lehensherrn. Während sie unter den oktroyierten Bedingungen der Plattformökonomie schuften, träumen sie aber von einem ganz anderen Szenario: von der Freiheit. Von einer partnerschaftlichen Zusammenarbeit auf Augenhöhe in kollektiv geführten Konsortien, unabhängig und autonom von den mächtigen Plattformherren und zu fairen Konditionen für alle Beteiligten.

Demokratisches Internet of Trust

Was ich mir vorstelle, ist ein manipulationssicheres Internet of Trust mit demokratischen und egalitären Werten. Es soll Betreiber-unabhängig sein, außerhalb der Hoheit des Einzelnen liegen, direkt online und offen zugänglich sein, Produzenten und Konsumenten unter fairen Bedingungen zusammenbringen. Die technische Basis für diese Idee liefert die beinahe unangreifbare Krypto-Architektur der Blockchain. Sie hat das Potential, den gesamten digitalen Raum zu demokratisieren. Bitcoin hat den Stein ins Rollen gebracht und die Ideen drehen sich seither ungebremst weiter.

Der Blockchain gehöre die nächste große Revolution, vielleicht sogar die Zukunft, sind sich mittlerweile viele einig. So auch Fritz Joussen, Vorstand von TUI, der sich dazu gegenüber dem Manager Magazin äußerte. Er plädiert dafür, das Feld der Plattformen nicht weiter ein „paar privilegierten Datenbanken [zu überlassen], die sich riesige Margen einverleiben“. Kann die Blockchain die Ketten der Silicon-Valley-Monopolisten brechen?

Meiner Einschätzung nach, weiß der Großteil der Unternehmen heute noch nicht, wo sie beim Thema Blockchain eigentlich ansetzen sollen. Oder haben Sie etwa bereits erste Versuche unternommen, die Blockchain in Usecases zu verproben? Haben Sie bereits einen Anwendungsfall identifiziert, mit dem sie starten können? Gut, aber Vorsicht ist geboten. Auf die Frage, warum gerade dieser Anwendungsfall zwingend eine Blockchain erfordert, sollten Sie eine Antwort parat haben. Wenn Sie die Blockchain im Alleingang betreiben, kann Ihr Argument nur schlecht sein. Das genügt noch nicht mal für rechtsicheres Auditing, da Sie ihre eigene Blockchain leicht manipulieren können.

Marco Rose

Experte für Software Architektur

Auch das kleine partnerschaftliche Konsortium aus drei Partnern mag zwar spezifische Anwendungsfälle zur Zufriedenheit umsetzen, kann dies aber problemlos ganz ohne Blockchain mit einem gemeinsam betriebenen Zentralsystem erreichen. Wirklich überzeugend wird Ihr Konzept erst dann, wenn mehrere oder sogar viele Parteien beteiligt sind, die sich nicht notwendigerweise auch gegenseitig vertrauen. Denn hier spielt die Blockchain ihre wahren Trümpfe aus.

Die Gunst der Stunde

Meiner Überzeugung nach gewinnt eine Blockchain-Infrastruktur nur in mittleren und großen Konsortien Relevanz und Robustheit, so wie es bei Ethereum, Ripple oder R3 der Fall ist. Jetzt ist die Zeit gekommen, sich in Gemeinschaften zu verbünden und die Zukunft gemeinsam in die eigenen Hände zu nehmen. Selbst wenn Sie Blockchain skeptisch sehen, nutzen Sie die Gunst der Stunde Ihre digitalen Prozesse in einem Partnerverbund neu zu denken.

Finden Sie Ihre Partner durch eine Beteiligung in Gremien, wie der Bitkom, in Industrieverbänden, in Branchen-Communities. In genau solchen Netzwerken beteiligen wir uns und sehen wie Blockchain-Erstnutzer Verbündete finden, mit denen Sie einen relevanten Anwendungsfall gemeinsam angehen können. Der Traum von der Freiheit der Plattformen muss keine entfernte Utopie bleiben!

Stellen Sie sich vor, Amazon würde den gesamten Energiehandel an sich reißen oder das Tourismusgewerbe monopolisieren!

Blockchain: Der Traum von der neuen großen Freiheit


Kein Problem, denken Sie sich. Unsere Advanced Analytics Unit, die wir vor 3 Jahren aufgebaut haben, wird da schon was in petto haben.

Im Gespräch merken Sie jedoch, die Begriffe Maschine Learning und Neural Networks fallen ständig ineinander und werden sogar synonym verwendet. Aber wie passt das denn nun zusammen? Und wozu braucht unser Analytics Server seit neustem auch Grafikkarten?

Es ist in vielen IT- und Fachabteilungen ein alltägliche Szene: Begriffe, die eigentlich Trennschärfe erfordern, werden immer wieder durcheinander geschmissen. Zeit, an dieser

Stelle eine kleine Klärung und Einordnung von Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Networks und Deep Learning vorzunehmen.

Artifical Intelligence

Artificial Intelligence (AI) ist erstmal ein genereller Term, der bereits seit den 1950er Jahren zirkuliert. Rechenmaschinen steckten damals noch in den Kinderschuhen und waren in üppigen Schränken verbaut. Einfache Rechenoperationen galten bereits als Wunder der Technik und waren für viele Menschen so unerklärlich, dass man sie mit dem Begriff „AI“ umschrieb.

Auch heute hängt das Verständnis des Begriffs stark vom individuellen Hintergrund ab und Gesprächsrunden führen oft zu der Frage ob AI den Untergang der Menschheit besiegelt und Roboter wohl die Weltherrschaft übernehmen. Von diesem Szenario, auch bekannt als Singularität oder Artificial General Intelligence (AGI), sind wir noch weit entfernt.

Viel relevanter für die Praxis sind Technologien, die sich als „Weak AI“ oder „Narrow AI“ klassifizieren lassen. Sie beschreiben Systeme, die auf einem eingeschränkten Spezialgebiet besser sind als ein Mensch. Auf dieser Wiese tummeln sich die Watsons und Alexas, um uns das Leben zu erleichtern und uns Arbeit abzunehmen.

Machine Learning

Der Begriff „Machine Learning“ umfasst alle Methoden, mittels derer ein Computer automatisiert Muster und Zusammenhänge lernen kann. Sie bilden das Herzstück jeder AI-Anwendung. Datensätze bilden die Lernbasis. Je nach Methode sind die Zusammenhänge durch einfache lineare Modelle, Entscheidungsbaum-Modelle oder durch Neuronales Netz beschrieben. Welches Modell überlegen ist entscheidet sich je nach Anwendungsgebiet und Datenbasis. Es gibt hier kein Patentrezept oder den einen ultimativen Master-Algorithmus.

Maschinell generierte Modelle sind meist nur dann wirklich hilfreich wenn sie Komplexität reduzieren, Probleme greifbar und damit beherrschbar machen. Nicht jeder mögliche Anwendungsfall lässt sich auch umsetzen. Die Aktienkurse kann noch keiner vorhersagen. Auf anderen Gebieten jedoch kommt man hingegen nicht mehr ohne maschinelle Lösungen aus, etwa bei den Produktvorschlägen in Onlineshops, beim Online Marketing, intelligenten Sprachassistenten, oder der Optimierung der Betriebskosten von Rechenzentren.

Neural Networks

Neuronale Netzwerke sind strenggenommen nur eine von vielen Methoden des maschinellen Lernens, die allerdings zurzeit große Renaissance erleben. Im Gegensatz zu anderen Methoden des maschinellen Lernens kommen Neural Networks mit sehr wenigen Grundvoraussetzungen aus, brauchen aber im Gegenzug sehr viel mehr Trainingsdaten zum Lernen.

Auch die Ansprüche an die Rechenleistung nehmen bei größeren Neural Networks rasant zu, was für den breiten Einsatz dieser Methode bis dato hinderlich war. Hier kommen nun die Grafikkarten ins Spiel: Ein GPU Chip ist im Grunde eine hoch spezialisierte CPU, spezialisiert auf

Walter Denk

Experte für Analytics, Artificial Intelligence und Insights & Data

Matrixmultiplikationen. Das wiederum ist im Kern die Rechenoperation, die beim Training von Neural Networks exzessiv durchgeführt werden muss. Bingo!

Deep Learning

Neural Networks in der heutigen Form gibt es bereits seit den 1980er Jahren. Aufgrund begrenzter Rechenkapazitäten war es aber nicht sonderlich sinnvoll große und mehrschichtige Netze einzusetzen. Das hat sich nun grundlegend geändert, denn die letzte Hürde Hardware ist am Fallen. Deep Learning bezeichnet ein solches mehrschichtiges, „tiefes“ neuronales Netzwerk. Eine allgemeingültige Grenze, ab welcher Tiefe ein Netz als „Deep“ bezeichnet werden kann, gibt es jedoch keine.

Üblicherweise spricht man schon ab drei Schichten von Deep Neural Networks (DNN). Mehr Schichten waren nur der erste Schritt in Richtung stärker spezialisierter DNNs. Inzwischen gibt es eine Fülle an verschiedenen Netzwerkarchitekturen wie den Rekurrent Neural Networks (RNN) und den Longterm-Shorterm Memory Networks (LTSM). LTSMs gibt es erst seit wenigen Jahren und die Forschung ist noch weit weg vom Ende der Fahnenstange.

Der nächste Reifegrad

Mit Advanced Analytics und Data Science Units sind Unternehmen für Artificial Intelligence schon ganz gut aufgestellt. Für den nächsten Schritt, die Entwicklung von AI-Anwendungen, müssen sich die Data Science Units allerdings zusätzlich zur reinen Analyse und Modellierung auch verstärkt Gedanken machen, wie man die Ergebnisse in Applikationen gießt. Hier kommen klassische Fragestellungen der Softwareentwicklung zum Tragen wie UX Design, Integration und Architektur, Betrieb und Wartung, usw. Ist Ihre Abteilung bereits dabei AI-Lösungen zu entwickeln, dann haben Sie den nächsten Reifegrad für die Themengebiete Maschine Learning und Data Science bereits erreicht.

Wie stark macht Ihre IT-Abteilung bereits Gebrauch von verschiedenen AI-Technologien?

Artificial IntelligenceArtificial Intelligence

General termMachine Learning

Sub-field of research

Neural NetworksComputational

model building approach

Deep LearningClass of algorithms forspecific kinds of NNs

Machine Learning

Neural Networks

DeepLearning

Kennen Sie das? Der Fachbereich saß zusammen und hat im letzten Design Thinking & Innovation Workshop einen ganzen Blumenstrauß an neuen Geschäftsideen entworfen, für die man nun ganz dringend Artificial Intelligence und Deep Learning braucht.

Artificial Intelligence, Machine Learning und Data Science: Same same but different?!


Alles soll agil werden und die Releasezyklen immer kürzer. Doch geht das überhaupt?

Bimodal IT: Ist die IT der zwei Geschwindigkeiten ein Auslaufmodell?

In letzter Zeit sitze ich immer häufiger in Meetings, in denen der CIO fordert: Ich will alles agil! Damit meint er in der Regel, dass er nicht mehr zwischen langsamer und schneller IT unterscheiden will, sondern dass die Releasezyklen aller Systeme dramatisch verkürzt werden sollen. Ist die IT der zwei Geschwindigkeiten damit Geschichte? Warum wird diese Forderung überhaupt gestellt? Und ist sie realisierbar?

Warum Fassadensanierung nicht mehr reicht

Nun, der Wunsch IT-Systeme schneller weiterzuentwickeln ist nicht neu. Bislang war es aber so, dass diese Anforderung vor allem für Frontend-Systeme galt. Alles, womit der Kunde direkt in Kontakt kam, musste schnell die neuesten Trends aufgreifen und flexibel sein, um Wettbewerbern mit neuen Angeboten zuvorzukommen. Inzwischen besteht der Bedarf für Flexibilität aber nicht mehr nur am Frontend, sondern auch im Backend: Um beispielsweise neue Varianten eines bereits in der Produktion befindlichen Fahrzeuges anbieten zu können, müssen die Produktionsprozesse angepasst werden. Oder die Mitarbeiter in der Bankfiliale können

ihren Kunden nur dann modernen Service bieten, wenn ihre IT-Systeme das auch hergeben, also mindestens genauso aktuell sind, wie das Online-Portal. Und der Softwarekonzern wird nur in der Lage sein, seinen Kunden schnell neue Features anzubieten, wenn seine Kernsysteme flexibel entwickelt werden können. Mit einem Facelift der Fassade ist es also nicht mehr getan. Es gilt, das ganze Gebäude zu erneuern.

Um auch das Backend flexibler zu machen, müssen sich aber so gut wie alle Application-Management- und Development-Prozesse verändern. Das fängt beispielsweise bei der Bereitstellung der Infrastruktur an. Die Bestellung und Lieferung von physischen Servern dauert sechs Wochen, das ist in einer agilen Welt eine halbe Ewigkeit. Selbst die Bereitstellung von Infrastruktur in einer Anbieter-Cloud geht nicht von jetzt auf gleich, es sei denn, man hat diesen Prozess bereits automatisiert und einen Self Service daraus gemacht. Ähnliches gilt für die Automatisierung der Tests und der Inbetriebnahme. Wie Entwicklungsanforderungen gehandhabt werden verändert sich ebenfalls: denn wo

früher ein Team aus dem Support Fehler behoben und kleine Änderungen vorgenommen hat, während ein anderes Team an der Weiterentwicklung der Anwendung arbeitete, gibt es in der agilen Welt nur noch ein einziges Entwicklungsteam, das User Stories, Change Requests und Fehlerbehebungen umsetzt.

Kernsanierung der Ablauforganisation

In der geforderten Dimension, also der agilen Entwicklung von Backend-Systemen, würden dann vielleicht 100 Entwickler-Teams parallel an der Weiterentwicklung einer Kernanwendung arbeiten. Und damit die dann auch funktioniert, müssen alle zum Stichtag eine lauffähige Version ihrer Änderung bereitstellen, um Integrationstests durchführen zu können. Das verändert die gesamte Ablauforganisation der IT, genauso wie die Zusammenarbeit mit der Fachabteilung.

Machbar ist das, egal, ob es sich um Cobol- oder SAP-Anwendungen dreht. Sprachen und Architekturen machen es einem nur etwas leichter oder schwerer, aber prinzipiell

Dr. Alfred Aue

Experte für Anwendungs- management und Application Management Services

ist Agilität immer möglich. Die Umstellung dauert natürlich etwas. Und manches geht auch selbst dann nicht, nämlich die Einführung komplett neuer Plattformen im Zwei-Wochen-Takt. Der Grund? Nun, selbst wenn einzelne Komponenten schneller als vorher fertig werden, lohnt sich die Migration auf eine neue Plattform erst, wenn die kritische Masse an Funktionalität erreicht ist. Deshalb müssen sich CIOs in diesen Fällen weiterhin etwas gedulden. Ansonsten wird die IT der zwei Geschwindigkeiten aber bald der Vergangenheit angehören, oder sind Sie anderer Meinung?

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1967 waren Mensch-Maschine-Interaktion, Spracherkennung und mobile Geräte schon Alltag – für Captain Kirk und die Enterprise. Auf der Erde dagegen gab es gerade…

50 Jahre Capgemini: Vom Startup zum agilen Weltkonzern

…die erste Rechnerverbindung, Daten wurden via Papierstreifen eingelesen und 2 MB portabler Speicher wogen knapp fünf Kilogramm. Im selben Jahr gründete Serge Kampf mit sechs Mitarbeitern in Frankreich sein IT-Beratungsunternehmen Sogeti – der Grundstein für Capgemini.

Seit der Geburtsstunde von Capgemini vor einem halben Jahrhundert hat sich die IT komplett verändert. Die einzigen Konstanten in der Entwicklung der IT waren die Innovation und der Wandel. Diese zwei Pfeiler haben uns über all die Jahre getragen. Nun bin ich selbst seit knapp 20 Jahren bei Capgemini und blicke damit auf einen großen Teil dieser Entwicklung zurück. Wir sind weiter und weiter gewachsen, aber eines haben wir uns immer bewahrt: die Fähigkeit zum agilen Denken und Handeln.

Technologien und Trends kommen und gehen. Nicht sie haben uns über fünf Jahrzehnte ausgezeichnet. Vielmehr war es der stete Wille zu lernen, flexibel zu bleiben und so dem Markt ein passendes Angebot zu machen. Dadurch haben wir uns unseren innovativen Charakter erhalten. Wir entwickeln keine neuen Technologien oder schreiben Trends. Aber wir antizipieren sie, machen uns mit ihnen vertraut und setzen die Puzzleteile für unsere Kunden richtig zusammen.

Stark verändert in den vergangenen Jahren haben sich zum Beispiel die Vorgehensmodelle. Über lange Zeit hinweg haben wir und die ganze Branche Wasserfall und iterative

Modelle hochgehalten. Dann kam Agile mit voller Wucht und schon jetzt steht die nächste Machart ins Haus: DevOps. Ein bisschen wie Agile auf Anabolika. Da wird es meiner Meinung nach noch einmal richtig disruptiv, weil die Methode auf einmal Bereiche miteinschließt, mit denen der klassische Softwareentwickler bisher selten in Berührung gekommen ist: den Operations. Das Ergebnis ist ein gesamtheitlicher Fokus auf das Produkt, End-to-End und ohne Wenn und Aber. Letztlich mit höherer Geschwindigkeit und besserer Qualität. Das wird die Softwareentwicklung stärker prägen als jede neue Technologie.

Der Blick nach vorn mit Gespür fürs Gestern

Wer innovativ sein will, muss immer nach vorne blicken und sich weiterentwickeln wollen. Gleichzeitig darf man aber auch nicht vergessen, was in der Vergangenheit passiert ist – um aus Fehlern zu lernen, aber auch um neue Vorgehensweisen nicht starr und dogmatisch für alle neuen Projekte festzulegen. Das agile Vorgehen gilt mittlerweile als Königsweg und hat der Softwareentwicklung und Kundenzufriedenheit viele Dienste erwiesen. Und nicht zuletzt auch die Unternehmenskultur positiv beeinflusst. Mitarbeiter können sich stärker eigenverantwortlich einbringen und auch mal Fehler machen, ohne dass große Schäden entstehen oder Köpfe rollen. Und doch ist es keine Universallösung, sondern manchmal ist die Wasserfallmethode noch der beste Weg zum glücklichen Kunden. Auch wenn mir da viele widersprechen. Letztlich

kommt es auf die Business-Anforderungen an und auf die muss man angemessen reagieren, sonst hilft die beste Methode nichts. Diese Wandelbarkeit auch innerhalb eines Projekts war und ist ein Wegbereiter unseres Wachstums.

Fünf Jahrzehnte innovativen Denkens liegen mittlerweile hinter uns. Die Fähigkeit zur Flexibilität, das sich immer neu erfinden, in der Entwicklung, im Projektmanagement und in der Zusammenarbeit mit Kunden, hat dieses Unternehmen auf ein stabiles Fundament gehoben. Heute Abend feiern wir diese Errungenschaft weltweit in allen unseren Offices – mit Mut für die Zukunft, mit Esprit trotz Alter und erfrischt im neuen Design.

Liebe Kunden, liebe Kollegen: Ich sage danke, zum Wohl und à votre santé!

Thilo Hermann

Experte für Cloud Architektur


Wie gelingt die Digitalisierung? Wie durchbricht man tief verankerte Denkstrukturen? Seit letzter Woche bin ich mehr denn je davon überzeugt, dass dies am besten auf einer Insel gelingt.

Innovation: Digitalisierung gedeiht besser auf der Insel

Drei revolutionär denkende Architekten aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Versicherungen und öffentliche Verwaltung haben nicht nur mir sondern allen Teilnehmern unseres 10. Kundenforums Architektur (KFA) eindrucksvoll vor Augen geführt, dass der Weg zum Erfolg über eine Insel führt. Folgen Sie mir bitte auf einer Reise zu den Innovationsinseln Startup, Betrieb, Cloud und Blockchain mit einem kurzen Zwischenstopp über das Festland.

Startup Island

Man muss Bedingungen wie in einem Startup schaffen. Dies ist die wichtige Erkenntnis des Chefarchitekten eines agil gesteuerten Großprojekts bei einem Finanzdienstleister, der auf unserem KFA referierte. Man habe dazu bewusst kein eigenständiges Startup gegründet, erzählte er, aber eine möglichst unabhängige Startup-Insel innerhalb des eigenen Unternehmens. Auf dieser von Zwängen und von

bewährten Methoden befreiten Startup-Insel können Ideen unbeschränkt sprießen. So kann das Projektteam ein neues und tatsächlich auch innovatives Kernsystem für Finanzdienstleistungen entwickeln. Ich konnte förmlich fühlen, wie sehr die autonome Insel innerhalb des Unternehmens zu Spannungen mit den Festlandbewohnern führte, aber zugleich auch die Voraussetzung für die Kreativität und damit für den Projekterfolg wurde.

Betriebsinsel

Auch die Überzeugungstäter eines Versicherungsunternehmens haben sich auf eine Insel begeben – eine Insel für den zukünftigen Betrieb in der Cloud. Die Vision der Überzeugungstäter war, die zentralen Anwendungen in die private Cloud zu führen. Um den aktuellen Test- und Produktivbetrieb nicht zu stören, hat der verantwortliche Architekt mit einem kleinen Team das

Eiland mit mehreren Raspberry PIs als isolierte Betriebsinsel aufgebaut. Diese Betriebsumgebung für Self-Contained-Systems (SCS) hat die Geschäftsführung im Unternehmen so sehr überzeugt, dass die Migration der zentralen Anwendungen des Unternehmens in die Cloud beschlossen und gestartet wurde. Mittlerweile wurden bereits einige Anwendungen „cloud-ready“ gemacht und laufen produktiv in der privaten Cloud. Mein persönliches Fazit: Auch ein kleines autarkes Team von Überzeugungstätern kann bereits Großes leisten.

Cloud Island

Wer denkt, dass in der öffentlichen Verwaltung kein Platz für Revolutionäre ist, liegt falsch. Dort wurde von Architekten eine von der übrigen Anwendungslandschaft entkoppelte Cloud-Insel geschaffen. Wer Erfahrung in der öffentlichen Verwaltung hat, kann sich die notwendige Revolution bildlich vorstellen. Die Insulaner bieten mittlerweile bereits neuartige Cloud Services und zertifizieren Marktanbieter, bevor die ihre Services auf der Cloud-Insel anbieten dürfen. So ist ein Cloud-Angebot entstanden ist, dass zwar noch in den Anfängen steckt, im öffentlichen Sektor aber seinesgleichen sucht.

Perspektive vom Festland

Inseln im Meer können so frei schwimmen wie sie wollen, aber verortet werden sie am Ende des Tages immer aus Perspektive des Festlands. Ein Architekt aus dem Versicherungsbereich zeigte uns, welchen Einfluss neuartige Technologien, die typischerweise auf solchen Insel verprobt werden, auf das Enterprise Architecture Management kurz EAM haben. Die Zunahme der Innovationen bei gleichzeitiger Abnahme der Standardisierungen ist hier eine der wesentlichen Beobachtungen. Besonders hinterfragt wurde, inwiefern Inseln die technischen Schulden von morgen schaffen und wie man sie dann in den Griff bekommt.

Karl Prott

Experte für Enterprise Architecture, Integrated Framework Architecture, IT-Architektur, Quasar und Software Engineering

Blockchain-Atoll

Auch das Thema Blockchain bleibt nicht undiskutiert, wenn 50 erfahrene IT-Architekten zusammenkommen. Ist sie nur ein vorbeiziehender Trend oder wirklich eine reale Chance? Die Antwort wird uns die Zukunft bringen. Persönlich rechne ich nicht mit einer Revolution durch Blockchain, aber ich gehe davon aus, dass auch diese Technologie ihre nutzbringenden Anwendungsfälle finden wird. Daher empfehle ich jedem Unternehmen, die kreativen Köpfe auf eine Blockchain-Insel umzusiedeln, auf der sie den Geschäftsnutzen der Technologie befreit von alttradierten Denk- und Organisationsstrukturen hinterfragen und austesten können. Wie immer wird nur derjenige, der vorne dabei ist, einen Wettbewerbsvorteil vor seiner Konkurrenz erzielen können.

Innovationsinseln

Meiner Meinung nach sind Innovationsinseln das neue gelobte Land, wenn es darum geht Digitalisierungsinitiativen zu testen, im Unternehmen zu verankern und das Innovationstempo anderer zu halten. Dessen bin ich mir spätestens seit der fruchtbaren Diskussion unseres letzten Kundenforums Architektur sicher. Bis dato gibt keine bessere Alternative oder haben Sie echten Aufbruch auch auf dem Festland beobachtet?

Schreiben Sie mir Ihre Meinung zu den Thema und lesen Sie auch meine anderen Beiträge über Bimodale IT und Microservices.


Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Weiter leider noch nicht. Schaut man sich die Unternehmens-IT genauer an, kann man die Technologie fast mit der Lupe suchen. Vorausgesetzt man weiß, wonach man suchen muss. Denn was bereits künstliche Intelligenz ist und was noch ordinäre Datenwissenschaft, darüber ist man sich noch uneinig.

Mehr als die Summe ihrer Teile: Über die Bausteine künstlicher Intelligenz

Für diejenigen, die den Einsatz von Artificial Intelligence wagen, scheint es sich jedoch zu lohnen, so eine aktuelle Studie.

Was macht eine technische Anwendung zur KI-Lösung? Und wie setzt sie sich zusammen?

Mein Eindruck ist: viele unserer Kunden haben noch keine konkrete Vorstellung davon, was sie mit KI anfangen sollen. Das lähmt den Einsatz im Unternehmen. Obwohl einzelne

Funktionsbausteine bereits seit Jahren bei den großen Technologie-Anbietern in den Regalen stehen.

Ein Problem wird gerade stark augenscheinlich: die Termini rund um künstliche Intelligenz werden gerne synonym verwendet. Und diese Beobachtung spricht Bände. Solange KI weiter als nebulöses Scheinwort durch die Firmen geistert, werden Unternehmen es schwer haben, sich die Potenziale voll zu Nutze zu machen. Mein Kollege Walter Denk hat daher letzte Woche mit einem Aufklärungsartikel vorgelegt,

der die einzelnen Fachbegriffe voneinander abgrenzt und den Themenkomplex ein Stück weit entmystifiziert. Heute gehe ich einen Schritt weiter und schaue auf einzelne Subfunktionen, auf die elementaren Bausteine einer künstlichen Intelligenz. Das Ziel ist, einen modularen Blick auf KI zu ermöglichen, der IT-Leitern helfen soll, Business Cases mit einzelnen KI-Technologien zusammenzubringen.

Zunächst einmal ist zu benoten, dass wir künstliche Intelligenz nicht als einzelne vollkommene Lösung begreifen dürfen, sondern eher als Set aus Technologien und Teildisziplinen betrachten sollten. Erst aus der Summe ihrer Teile entsteht eine echte künstliche Intelligenz. Und wenn es so weit ist, ist sie doch auch viel mehr als das.

Als begleitende Lektüre empfehle ich auch den Artikel von Christophe Stancombe, der hier vor ein paar Wochen sein Credo von der Analogie der menschlichen Sinne vorstellte – definitiv ein guter Startpunkt, um das Thema anzupacken.

Sense – Think – Act

Meine Kollegen und ich haben aber eine etwas andere, stärker von innen heraus geleitete Betrachtungsweise gewählt: Wir haben uns alle Teildisziplinen genauer angesehen, sie nach Funktionalität gruppiert und mittels den Oberbegriffen, die wir aus der menschlichen Kognition kennen, in einen Rahmen gegossen – Sense, Think, Act.

Aber, soviel soll gesagt sein: Unser Modell erhebt keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, bildet aber alle aus unserer Sicht derzeit marktrelevanten Funktionen ab. Und während die Einzelteile für sich gesehen nur isolierte Aufgaben und Probleme bewältigen können, formen sie erst in ihrer Kombination einen kognitiven Komplex, der als künstliche Intelligenz bezeichnet werden kann. Denn wohl kaum einer würde ein einzelnes sehendes Auge oder ein herumwackelndes Bein per se als intelligent bezeichnen…

Marcel Bergmann

Experte für Künstliche Intelligenz

Wie geht es weiter?

Um mit Automation und Artificial Intelligence loslegen zu können, ist es sinnvoll, zunächst enger gefasste Use Cases zu finden, die sich mit einer der oben genannten Teildisziplinen umsetzen lassen. Eine klare Definition ihres Anwendungsfalles und der Zielvorstellung hilft Ihnen dabei, die Lösung passgenau zuzuschneiden.

Seien Sie auch offen für Experimente und nutzen Sie erste Erfahrungswerte für ein Nachjustieren der Lösung. Aber: die Technologie entwickelt sich schnell – achten Sie also auch darauf, dass Ihre Bausteine nicht veralten. Nach und nach können Sie dann weitere Elemente dazu stecken und die KI-Komplex sukzessive erweitern. Überlegen Sie auch, wie Sie die Lösung in Ihre Geschäftsprozesse einbinden können. Soll sie alleine stehen, ein Einzelmodul oder eine Verbundslösung sein?

Es bleibt also festzustellen: Künstliche Intelligenz ist weit mehr als nur ein Machine-Learning-Algorithmus und es lohnt sich, in die diversen Territorien der KI tiefer einzusteigen. Konzentrieren Sie sich einfach auf die unternehmensrelevanten Komponenten und wenden Sie diese in den einzelnen Use Cases an. So helfen Ihnen bereits die einzelnen Bausteine jeder für sich ein Stückchen weiter.

1918

Sense & Observe

Decide & Act Interpret & Evaluate

Sense, Think, Act

Sense Think

Act

Naturallanguage

processingImage

analysis

Speechrecognition

Cognition

Robotics

Naturallanguage

generation

Knowledgeengineering

Deeplearning

Machinelearning

Sensoryperception

1918 IT-Trends Blog

Veränderung verläuft in Wellen, so lautet eine gerne unter Managern genutzte Metapher. In verbreiteter Lesart schlägt die Brandung unablässig gegen die Festen des mühsam errichteten Geschäftsmodells.

Agile Organisation: Planst du noch oder veränderst du schon?

Seien es neue Wettbewerber, Innovation und Disruption, der Gesetzgeber oder andere Faktoren. Sie erodieren bei Untätigkeit fleißig das Geschäft. Dieser im Zeitalter der Digitalisierung ungebremst zunehmende Effekt hat die IT-Abteilungen in den letzten Jahren selbst in den traditionsreichsten Unternehmen in Aufbruchsstimmung versetzt.

Agile(re) Methoden erfreuen sich da größter Beliebtheit, weil sie schnelle Reaktion auf ein verändertes Umfeld ermöglichen. War in der Vergangenheit die IT als

„Budget-Senke“ verschrien, so gibt sie heute im Zuge der Digitalisierung den Takt der Wertschöpfung vor und treibt dabei auch andere Unternehmensteile vor sich her. Veränderung wird zum internen Faktor. Aber sie ist unbequem und deshalb bauen viele erst einen neuen Deich, wenn die Füße schon nass sind.

Das Problem zeigt sich an dieser Metapher: Anders als ein Deich, der ortsfest und statisch die Brandung abfängt, ist ein Unternehmen und sein Geschäftsmodell ein organisches Geschöpf. Es ist inhärent wandelbar und dynamisch – auch wenn diese Fähigkeit zwischen starren Hierarchien und Prozessen gerne übersehen wird. So kann ein Unternehmen statt auf die Brandung selbst auf einzelne Wellen nicht nur reagieren sondern einen gemeinsamen Rhythmus finden. Veränderung sollten wir nicht mit Widerstand begegnen sondern sie als Verbündeten nutzen.

Doch dazu ist ein Umdenken in der Art und Weise erforderlich, wie organisatorische Veränderungen ablaufen. Das plangetriebene, großformatige Change Management in Organisationen ist der Wasserfall der Software-Entwicklung. Und er bremst die agilen Ansätze oft genug aus: Viele typische „Impediments“, also Hindernisse bei der agilen

Entwicklung, liegen in der Organisation. Bis beispielsweise die Silos zwischen beteiligten Abteilungen abgebaut sind und die Entwicklung richtig losgehen könnte, hat die Start-Up-Konkurrenz längst ihr Produkt am Markt.

Ein Gleichmaß mit der Brandung

Der Schlüssel zur schnellen Veränderung ist kleine Veränderung. Unternehmensstrategen denken gerne etliche Größenordnungen über einer beherrschbaren Veränderung. Natürlich wäre es schön, gleich einen Großteil der bekannten Probleme mit einem Wurf vom Tisch zu haben. Aber allein die Vorgespräche dauern Wochen und Monate, in denen der Deich weiter bröckelt. Deshalb rate ich, sich zunächst einmal nur ein Problem vorzunehmen, mit einer überschaubaren Menge konkreter Maßnahmen. Die sollten in maximal einem Monat umsetzbar und ihre Ergebnisse überprüfbar sein.

Nach Ende des Monats oder sogar eines kürzeren Zeitraums kann festgestellt werden, ob die Maßnahme sinnvoll war und zum gewünschten Ergebnis oder zumindest näher an das übergeordnete Ziel heranführte. So etabliert sich ein kurzer Takt leichtgewichtiger Veränderungen. Das Unternehmen oder auch der betroffene Teil bleibt in Bewegung und stimmt sich über die Zeit auf den Rhythmus mit der Brandung ein.

Maximilian Frei

Experte für Business Analysis und Agile Transformation

IT-Abteilungen können dazu Veränderungsbedarfe mit ihrem Entwicklungsmodell verzahnen. Begleitet ein dediziertes Veränderungsteam die eigentlichen Entwicklungsteams, kann es mit Verbündeten außerhalb der IT den Rhythmus der Veränderung in die Organisation tragen. Schrittweise Verbesserungen in der Software und in der Organisation schaffen stetig neue Potenziale durch schnelle Innovationsfähigkeit und verringern das Risiko, am Markt eines Tages nicht mehr mithalten zu können.

Sein wir mal ehrlich: Würden wir nicht lieber auf den Wellen surfen als uns mühsam gegen die Brandung zu stemmen?


Für viele ist die Blockchain bisher noch schwer greifbar.

Blockchain in der Praxis – So legen Sie ein gutes Fundament

Wir finden sie hauptsächlich in kleineren Projekten mit Startup-Charakter, oder lesen über sie in Fachartikeln in entweder sehr oberflächlicher oder aber großer detailtechnischer Tiefe, inklusive aller kryptographischer Algorithmen. Wenig finden wir darüber, wie sie denn als Technologie in der Praxis erfolgreich einzusetzen ist.

Fällt die Wahl auf sie, stellen sich direkt erste Fragen: Wo finde ich einen Blockchain-Entwickler? Wie hoch ist der Aufwand? Wie viel teurer ist das Blockchain-Projekt verglichen mit herkömmlichen Lösungen? Daher schlage ich Ihnen folgende drei Schritte für ein gutes Fundament ihres ersten Projektes vor.

Schritt 1: Schaffen Sie Konsens!

Viele sehen die Blockchain als eine Art neue Datenbank, wie schon auch die Definition auf Wikipedia es vorschlägt, und dem möchte ich wiedersprechen. Zwar geben Blockchain-Technologien meist auf der einen Seite klar vor, wie Daten strukturiert sind und in welcher Relation sie zu einander stehen. Was aber fehlt, ist eine Auskunft darüber, wie Daten effizient abgefragt und genutzt werden können – ein für mich zentrales Kriterium einer Datenbank.

Blockchains geben zudem vor, wie neue Daten unter den Teilnehmern verteilt und ausgetauscht werden. Daher betrachte ich die Blockchain vornehmlich als Datenaustausch-Technologie. Die fachlichen Informationen, die über die Blockchain ausgetauscht werden, beispielsweise Dokumenten-Hashes oder Kryptowährungen wie Bitcoin, können die Teilnehmer des Netzwerkes weiterhin in klassischen Datenbanken speichern. Das erlaubt es, die Informationen effizienter und passend zum Anwendungsfall abzufragen.

Ein gemeinsames Verständnis der Blockchain sollte also den Startpunkt eines jeden Entwicklungsprojekts bilden; innerhalb der Firma und besser noch über die Grenzen der Organisationen hinweg, denn es gibt viele verschiedene Blockchain-Technologien und -Philosophien. Viele davon sind sperrig und lassen sich nur schwer mit der bestehenden Technologielandschaft verbinden.

Schritt 2: Prüfen Sie die Tauglichkeit der Blockchain auf ihren Anwendungsfall!

Geht es daran, einen Grobentwurf der Architektur für das Projekt zu entwerfen, sollte ein starker Schwerpunkt auf Sicherheit, Datenschutz, Mengengerüst und Governance liegen. Dabei stellen sie schnell fest, ob die Blockchain-Technologie wirklich alle Anforderungen erfüllt oder ob Sie nach Alternativen Ausschau halten müssen. Ein paar Szenarien: Stellen Sie sich beispielsweise vor, Netzwerkteilnehmer verteilen personenbezogene Daten offen in der Blockchain. Aber eigentlich unterliegen diese dem Datenschutz und dürfen nicht außerhalb Ihrer Organisationseinheit sichtbar sein. Ein gutes Gegenmittel beim Einsatz der Blockchain hierfür ist die Verschlüsselung von Daten oder der Austausch von Prüfsummen.

Oder Sie haben Anforderungen, dass gewisse Informationen löschbar bleiben müssen, haben aber keinen Einfluss auf die anderen Teilnehmer, um redundant gespeicherte Informationen zurückzuholen. Gleichen Sie also alle Anforderungen des Projekts mit den Charakteristiken der gewählten Technologie ab bevor sie Startschuss zünden.

Schritt 3: Machen Sie sich ein Bild von den weiteren Technologien und Frameworks, die ihr Entwicklungsprojekt begleiten!

Zu guter Letzt müssen Sie konkrete Technologien auswählen und überlegen, wie Sie diese mit dem bestehenden Entwicklungs-Know-How integrieren können, z.B. durch Referenzimplementierungen mit bereits genutzten Technologien wie Java EE oder Spring. Mittelfristig sollte es das Ziel einer Community sein, Standards und Frameworks zu schaffen, welche die technologische Komplexität vom Entwickler fernhalten. Frameworks wie Spring, Hibernate oder TopLink machen das heute bereits mit verteilten Transaktionen und befreien den Entwickler dadurch von

Christof Tinnes

Experte für Software Engineering und Software Qualität

allerhand technischem Kleinklein. Blockchain-Frameworks sollten zudem in bestehende und bewährte Frameworks integriert werden bzw. integrierbar sein.

Von diesem Punkt aus, können wir die Fragen vom Anfang besser beantworten: Ja, die Blockchain eignet sich für ein Entwicklungsprojekt, genauso wie andere bereits benutzte Transaktionstechnologien, zum Beispiel Java Transaction API. Es gibt keine großen Unterschiede zu einer Entwicklung von verteilter Software und man braucht auch keine speziellen Entwickler – es sei denn das Projekt basiert auf der Entwicklung eines eigenen Frameworks. Sie müssen nur darauf achten, dass Sie ein klares Verständnis von der Technologie schaffen und sicherstellen, dass die Technologie für den konkreten Anwendungsfall sinnvoll ist.

Wenn Sie diese drei Schritte gegangen sind und alle Entscheidungen getroffen wurden, steht einer erfolgreichen Entwicklung nichts mehr im Weg. Also, wagen sie den Einsatz der Technologie und teilen Sie Ihre Erfahrungen mit mir. Ich freue mich über Ihre Kommentare!


Über Capgemini

Capgemini ist weltweit führend bei Consulting- und Technologie-Dienstleistungen sowie der Digitalen Transformation. Als ein Wegbereiter für Innovation unterstützt das Unternehmen seine Kunden bei deren komplexen Herausforderungen rund um Cloud, Digital und Plattformen. Auf dem Fundament von 50 Jahren Erfahrung und umfangreichem branchenspezifischen Know-how hilft Capgemini seinen Kunden, ihre Geschäftsziele zu erreichen. Hierfür steht ein komplettes Leistungsspektrum von der Strategieentwicklung bis zum Geschäftsbetrieb zur Verfügung. Capgemini ist überzeugt davon, dass der geschäftliche Wert von Technologie von und durch Menschen entsteht. Die Gruppe ist ein multikulturelles Unternehmen mit 200.000 Mitarbeitern, das 2016 einen Umsatz von 12,5 Milliarden Euro in über 40 Ländern erwirtschaftet hat.

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IT-Trends Blog · Der Blockchain gehöre die nächste große Revolution, vielleicht sogar die...

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