Kosten- & Entscheidungsmodelle für Cloud Computing in der öffentlichen Verwaltung

F

Donau-Universität Krems

Zentrum für E-Governance

Kosten- & Entscheidungsmodelle für Cloud Computing

in der öffentlichen Verwaltung

Studie im Auftrag der Bundesrechenzentrum GmbH (BRZ)

Oktober 2011

Dr. Peter Parycek

Dr. Johann Höchtl

DI Sylvia Purgathofer-Müller

Johannes Weindl, MSc

Inhaltsverzeichnis

Executive Summary ......................................................................................................... 6

1 Einleitung ...................................................................................................................................................... 9

2 Was ist Cloud Computing? ....................................................................................................................... 9

2.1 Entwicklungsgeschichte Cloud Computing ................................................................................. 9

2.2 Die wesentlichen Merkmale von Cloud Computing ................................................................. 10

2.3 Organisationsformen von Cloud Computing ............................................................................. 10

2.3.1 IT-Infrastruktur der Cloud-Betriebsmodelle ....................................................................... 12

2.4 Geschäftsmodelle / Dienstklassen von Cloud Computing ...................................................... 14

3 Cloud Computing für die Verwaltung .................................................................................................. 14

3.1 Vorteile für die Verwaltung ........................................................................................................... 15

3.2 Chancen und Risiken für Cloud Computing in der Verwaltung ............................................ 15

3.3 Staaten mit nationaler Cloud Computing Strategie ................................................................. 16

3.4 Herausforderungen und Risiken von Cloud Computing .......................................................... 17

4 Kostenperspektive von Cloud Computing .......................................................................................... 21

4.1 Quantifizierbare Kosten bzw. Erträge ......................................................................................... 22

4.1.1 Anlagevermögen ..................................................................................................................... 22

4.1.2 Umlaufvermögen ..................................................................................................................... 23

4.2 Opportunitätskosten, entgangene Einnahmen und Nebeneffekte ........................................ 24

4.3 Nicht quantifizierbare Größen ....................................................................................................... 24

5 Kostenmodelle ........................................................................................................................................... 25

5.1 Total Cost of Ownership (TCO) ................................................................................................... 25

5.2 Total Economic Impact (TEI) ......................................................................................................... 26

5.3 Equity Value Analysis (EVA) ......................................................................................................... 27

6 Rentabilität von Cloud Computing........................................................................................................ 27

6.1 Vorbedingungen der Rentabilitätsbetrachtungen ..................................................................... 28

6.2 Rentabilität von SaaS vs. On-Premise Betrieb – Szenario 1 ................................................. 29

6.3 Rentabilität von SaaS vs. On-Premise Betrieb – Szenario 2 ................................................. 32

6.4 Schlussfolgerungen ......................................................................................................................... 34

7 Von Kosten- zu Entscheidungsmodellen ............................................................................................. 34

7.1 Technology Acceptance Model (TAM) ....................................................................................... 35

7.2 Life-Cycle Costing ........................................................................................................................... 36

7.3 Nutzentheorie – Multi Attribute Utility Theory (MAUT) ......................................................... 37

8 Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung .................................................................................... 37

8.1 Werterstellung in der öffentlichen Verwaltung ......................................................................... 38

8.2 Der Beitrag der IT an der Werterstellung von öffentlichen Verwaltungen ......................... 39

8.3 IT-Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung vs. Privatwirtschaft ................................. 40

8.4 Entscheidungen bei einer Vielzahl von ? Einflussfaktoren – MAUT ................................... 42

9 IT-Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung – das MAUT Vorgehensmodell ..................... 43

9.1 Faktoren zur Unterstützung von IT-Einsatzentscheidungen in der öffentlichen

Verwaltung ..................................................................................................................................................... 45

9.2 IT-Einsatzkriterien als Faktoren der MAUT ................................................................................ 49

10 Zusammenfassung ................................................................................................................................... 55

11 Handlungsempfehlungen ........................................................................................................................ 56

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Taxonomie der Cloud Betriebsmodelle ................................................................................ 12

Abbildung 2: Die größten Bedenken beim Einsatz von Cloud Computing ........................................... 18

Abbildung 3: Private vs. Public CloudEinsparungspotentiale .................................................................. 21

Abbildung 4: Kostenstruktur Szenario 1 ..................................................................................................... 31

Abbildung 5: Ausgaben über den Zeitverlauf Szenario 1 ........................................................................ 31

Abbildung 6: Kostenstruktur Szenario 2 ..................................................................................................... 33

Abbildung 7: Ausgaben über den Zeitverlauf Szenario 2 ........................................................................ 34

Abbildung 8: How IT Creates Business Value (Soh und Markus 1995) .............................................. 39

Abbildung 9: Schematische MAUT-Anwendung .......................................................................................................

Abbildung 10: Faktoren zur Projektauswahl nach Fasanghari und Roudsari....................................... 46

Abbildung 11: Faktoren nach Kim et.al ....................................................................................................... 46

Abbildung 12: IT-Entscheidungsvariablen der öffentlichen Verwaltung .............................................. 48

Abbildung 13: Anwendung der MAUT für ein IT-Entscheidungsproblem ............................................ 52

Abbildung 14: Ergebnisdarstellung am Zahlenstrahl ................................................................................. 54

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: IT-Infrastruktur ............................................................................................................................... 13

Tabelle 2: Ergebnis des Kostenvergleichsszenario 1 ................................................................................ 30

Tabelle 3: Ergebnis des Kostenvergleichs Szenario 2 .............................................................................. 32

Cloud Computing in der öffentlichen Verwaltung

Executive Summary

Dieser Report behandelt Kosten- und Entscheidungsmodelle von Cloud

Computing für die öffentliche Verwaltung.

Die Ergebnisse wurden aus Expertenbefragungen, Inhaltsanalysen,

vergleichbaren Einsatzszenarien in der Wirtschaft und den Resultaten

internationaler Projekte erarbeitet.

Kernergebnisse der Studie

• Cloud Computing für die öffentliche Verwaltung kann nach

aktuellem Stand nur im Modell einer private Cloud betrieben

werden. Die zum Zeitpunkt der Studienerstellung unzureichend

geklärten Betriebskonzepte der Anbieter und damit verbundenen

offenen Fragen zu Datenschutz und Haftung schließen den Einsatz

von public Cloud-Services in datenschutzrechtlich sensiblen

Bereichen der Verwaltung aus.

• Cloud Computing bietet der Verwaltung ein granulares

Management von Hardware und Software Services. Die dadurch

ermöglichte Messung der tatsächlichen Verwendung von IT-

Services und Dienstleistungen bildet die Basis für intelligente,

leistungsbezogene Kostenmodelle. Gesetzliche Regelungen zur

Dienstleistungserbringung erfordern jedoch hybride Bezahlmodelle,

die sich aus aufwandbezogenen und fixen Komponenten

zusammensetzen.

• Durch die größere Standardisierung von Prozessabläufen werden

bei Einführung einer private Cloud in der öffentlichen Verwaltung

Kosteneinsparungen ermöglicht. Der notwendige Parallelbetrieb in

der Übergangsphase von einem traditionellen

Rechenzentrumsbetrieb zu einem serviceorientierten Modell wird

jedoch keine kurzfristigen Einsparungen ermöglichen.

• Durch die Grundversorgungsfunktion der öffentlichen Verwaltung

ist eine Entscheidung auf Basis eines Kostenmodells nur bedingt für

die Auswahl einer Cloud-Lösung geeignet. Entscheidungsmodelle,

die Unsicherheiten sowie die divergenten Zielfunktionen der

Verwaltung berücksichtigen, sind als Entscheidungshilfen

wesentlich besser geeignet. Die Studie bietet

Entscheidungsmodelle und identifiziert Faktoren, die für die

Verwaltung als Entscheidungshilfe dienen können.

• Einsparungspotentiale sind nur dann gegeben, wenn Schnittstellen

und Services standardisiert werden. Die interorganisationale

Zusammenarbeit und Virtualisierung von Verwaltungseinheiten wird

dadurch unterstützt.

Thema

Methode

Ergebnisse

Empfehlungen zur Einführung von Cloud Computing in

Verwaltungseinheiten

Kritische Dienste der öffentlichen Verwaltung, wie beispielsweise das

Firmenbuch oder Grundbuch, erlauben nur einen stufenweisen Übergang

hin zu einer cloud-orientierten Lösung. Unter dem Aspekt der

Risikoreduktion sind folgende Schritte notwendig:

• Schulungen des Betriebspersonals um Begrifflichkeiten und

Betriebskonzepte des Cloud Computing zu verstehen

• Die Durchführung einer Organisationsanalyse, bei der vorhandene

Informationsflüsse, Prozesse, Verfahren und Anwendungen sowie

deren Zuständigkeiten erhoben werden

• Die Forcierung niederschwelliger Experimente in unkritischen

Bereichen. Diese Experimente können in unterstützenden Prozessen

stattfinden, die für den Kunden völlig transparent gestaltet sind.

• Die Auswahl von wenig risikobehafteten, hochstandardisierten

Prozessen basierend auf der Organisationsanalyse. Diese Prozesse

werden unter Verwendung von Cloud-Standardfunktionen portiert.

Diese Standardfunktionen sollten über gut dokumentierte

Schnittstellen verfügen, um bei Fehlfunktionen einen parallelen,

nicht-Cloudbetrieb zu ermöglichen

• Die Erfahrungen aus den Experimenten sollen in die Entwicklung

einer Roll-Out-Strategie einfließen.

• Den letzten Schritt bildet die Portierung kritischer Infrastruktur zu

einer Cloud-Lösung. Services mit vielen Abhängigkeiten zu

weiteren Diensten können aus Aufwandgründen nicht parallel

ausgeführt werden. Eine irreversible Portierung stellt ein hohes

Risiko dar und muss mit einem entsprechend geschulten und

verfügbaren Personal begleitet werden.

Empfehlungen

1. Einleitung 9

1 Einleitung

Cloud Computing ist der derzeit wichtigste Trend in der IT-Branche.

Prognostizierte Wachstumssteigerungen, Kostensenkungen, aber auch

Sicherheitsfragen werden mit dem Begriff verbunden. Cloud Computing wird

als die bahnbrechende Technologie gesehen, die die IT-Landschaft

tiefgreifend verändert. Kritiker bezeichnen Cloud Computing allerdings auch

als „everything that we already do“ und “marketing hype campaign” 1. Wir

wollen in diesem Papier behandeln, was hinter dem Begriff steht und was

Cloud Computing für die Verwaltung bedeutet. Dazu haben wir die

unterschiedlichen Betriebsmodelle von Cloud Computing-Lösungen

betrachtet. Außerdem werden zu verschiedenen Kostenmodellen

Entscheidungshilfen aufgezeigt. Abschließend wird die Rentabilität von Cloud

Computing anhand zweier Szenarios erläutert.

2 Was ist Cloud Computing?

Cloud Computing wird von verschiedenen Institutionen unterschiedlich

definiert. In dem vorliegenden Dokument werden Definitionen von NIST

(National Institute of Standards and Technology)2, Gartner3, Forrester4 und

IDC5 herangezogen.

IDC versteht unter dem Oberbegriff Cloud Computing "die Techniken und die

Bereitstellungsmodelle (Infrastrukturmodelle, Anwendungssoftware, System-

und Anwendungsmanagement-Software sowie IP-Netzwerke), mit denen

Cloud Services (Produkte, Services, Lösungen) für Unternehmen oder

Konsumenten über das Internet in Echtzeit angeboten und von ihnen genutzt

werden. Der Betrieb der Anwendungen erfolgt dabei meist extern über einen

Provider, der die Nutzung verbrauchsabhängig (on demand) abrechnet".

2.1 Entwicklungsgeschichte Cloud Computing

Bevor Cloud Computing nach verschiedenen Kriterien eingeteilt wird, sollte

noch ein kurzer Blick auf die Entstehungsgeschichte des Cloud Computing

geworfen werden. Der Begriff selbst wird erst seit 2007 verwendet. Als

Basistechnologien gelten Grid- bzw. Utility Computing auf

Infrastrukturebene. Auf Applikationsebene werden Application Service

Providing und Software as a Service als Vorläufer betrachtet. Als Meilenstein

in der Entwicklung gilt Amazons Elastic Compute Cloud (EC2). Die neue

Geschäftsidee dabei war, die nur zu Saisonspitzen gebrauchten enormen

Rechnerkapazitäten während der ungenutzten Zeit über eine Plattform

flexibel und skalierbar zu verkaufen. Die immer kürzeren Veränderungszyklen

1 http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing

2 http://csrc.nist.gov/publications/drafts/800-145/Draft-SP-800-145_cloud-definition.pdf

3 http://www.gartner.com/technology/research/cloud-computing/index.jsp

4 http://www.forrester.com/rb/research

5 http://www.idc.de/research/vp_kraus_cloud_computing.jsp

10 Cloud Computing in der öffentlichen Verwaltung

führten zu IT-Outsourcing-Strategien, wo immer mehr Dienste und

Verantwortungsbereiche an externe Dienstleister übergeben wurden. Aus

dieser Situation hat das Konzept von Cloud Computing mit der dynamischen

Bereitstellung von Leistungen und einer bedarfsgerechten Abrechnung

Aufschwung erhalten.

2.2 Die wesentlichen Merkmale von Cloud Computing

Beinahe alle Studien beziehen sich hier auf die Definitionen von NIST. Im

Folgenden wurden die für uns relevantesten festgehalten.

“Cloud computing is a model for enabling convenient, on-demand network

access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks,

servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned

and released with minimal management effort or service provider

interaction.”6

1.

Nutzer können selbstständig Dienste und Ressourcen anfordern ohne

Interaktion mit dem Anbieter.

2.

Auf Ressourcen kann jederzeit via Internet zugegriffen werden.

3.

Die Ressourcen sind in Pools zusammengestellt, die ein paralleles Zugreifen

mehrerer User gleichzeitig erlauben.

4.

Services werden „elastisch“ zur Verfügung gestellt, d.h. entsprechend dem

augenblicklichen Bedarf des Nutzers sind die Ressourcen in benötigter

Kapazität vorhanden.

5.

Durch eingebaute Monitoring- und Messfunktionen ist eine

nutzungsabhängige Verrechnung möglich. Dadurch ist Transparenz für User

und Provider sichergestellt.

2.3 Organisationsformen von Cloud Computing

Wegen der unterschiedlichen Betriebs-, Eigentums- und Organisationsaspekte

für eine eingeschränkte oder offene Anzahl an Nutzern unterscheidet man

zwischen Private und Public Cloud. Außerdem gibt es noch zwei

Sonderformen, die Community und die Hybrid Cloud.

6 http://www.mendeley.com/research/nist-definition-cloud-computing-v15/

2. Was ist Cloud Computing? 11

Die unterschiedlichen Cloud-Betriebsmodelle

1.

Anbieter und Nutzer befinden sich bei der Private Cloud innerhalb derselben

Organisation. Von einer Private Cloud spricht man auch, wenn externe

Anbieter bestimmte IT-Dienstleistungen erbringen und diese einen

eindeutigen Kundenbezug haben. Häufig trifft das auf behördennahe

Rechenzentren zu.

In diesem Model wird die Cloud durch gemeinsame Dienstleistungen für

einen definierten Kundenkreis organisiert und bereitgestellt. Es handelt sich

dabei z.B. um den Zusammenschluss von Rechenzentren zu einem Verbund.

Öffentliche Clouds können sowohl von beliebigen Personen als auch

Unternehmen genutzt werden. Die Public Cloud ist im Eigentum eines IT-

Dienstleisters. Anbieter und Nutzer kennen einander nicht.

Nutzungsvereinbarungen werden durch AGBs abgedeckt. Auf

Datensicherheitsaspekte haben Nutzer keinen Einfluss.

Die Hybrid Cloud ist eine Kombination aus Private bzw. Community Cloud

und einer Öffnung in die Public Cloud. Unternehmenskritische Daten bleiben

intern, Lastspitzen können aber über die Public Cloud abgefangen werden.

Diese Organisationsform braucht allerdings eine komplexe

Vertragsgestaltung, um das Zusammenspiel und die Homogenität der

Services festzulegen (Datenschutzfragen sind hier besonders kritisch).

In einer von Fraunhofer 2010 durchgeführten Studie „Cloud Computing für

die öffentliche Verwaltung“ wird folgende Taxonomie der Cloud

Betriebsmodelle bezüglich Vertrauenswürdigkeit (Sicherheit) dargestellt.7

7 http://www.fokus.fraunhofer.de/de/elan/_docs/isprat_cloud_studie_20110106.pdf


Taxonomie der Cloud Betriebsmodelle

Quelle: Fraunhofer

Wie man dieser Grafik gut entnehmen kann, werden Cloud Computing-

Lösungen innerhalb eines Cloud-Modells auf unterschiedliche

Infrastrukturlevel aufgeteilt. Dies ist ein Vorteil in der Einführung von Cloud

Computing-Anwendungen, weil so eine schrittweise Vorgangsweise

ermöglicht wird. Ein Rechenzentrum muss die Einführung einer Cloud

Computing-Lösung als einen längerfristigen Gesamtprozess betrachten. Der

Weg in die Cloud ist empfehlenswert, aber er muss behutsam angedacht

werden. Da es eher selten ist, dass eine Organisation auf der „grünen Wiese“

gestartet wird, soll modulweise in eine Cloud Computing-Lösung übergeführt

werden. Für den Verwaltungsbereich wäre es sinnvoll, mit unsensiblen Daten

zu beginnen und die Cloud zu testen. Erst später kommen weitere

Applikationen dazu. Für jede Anwendung muss festgestellt werden, wo und

wie sie am besten betrieben wird. Z.B. für den Mailserver kann es Bereiche

geben, wo Gmail eine Lösung wäre, für Regierungskommunikation auf

höchster Ebene ist eine interne, verschlüsselte Kommunikation erforderlich.

Wenn es um die Gründung neuer Organisationseinheiten geht oder auch beim

Aufbau von Verwaltungen in Entwicklungsländern8 wird die Einführung des

Cloud Computing von Experten empfohlen. Hier können die entsprechenden

Prozesse, Sicherheitsstandards bzw. die zeitlich raschere Einführung von IT-

Lösungen mit Cloud Computing effizienter umgesetzt werden.

2.3.1 IT-Infrastruktur der Cloud-Betriebsmodelle

In einem anderen Vergleich wollen wir die IT-Infrastruktur der

unterschiedlichen Cloud-Modelle darstellen. Hier werden die traditionellen 8 http://www.cisco.com/web/about/ac79/docs/wp/ps/Cloud_Computing_112309_FINAL.pdf

2. Was ist Cloud Computing? 13

und die virtuellen Server sowie die zwei Kern-Cloud-Lösungen der Private

und der Public Cloud einander gegenübergestellt.

Betreiber Automatisches

Management

Homogene

Hardware

Public Cloud

Externer Provider möglich vorhanden

Private Cloud

Rechenzentrum

möglich vorhanden

Virtual Server

Abteilung bzw. Rechenzentrum

Bedingt möglich Nicht vorhanden

Traditional Server

Abteilung bzw. Rechenzentrum

Nicht möglich Nicht vorhanden

IT-Infrastruktur

Betreiber der IT

Die vier IT-Lösungen unterscheiden sich bezüglich der Betreiber der IT, wobei

traditionelle und virtuelle Server-Lösungen entweder abteilungsintern oder

von der IT-Abteilung eines Unternehmens betrieben werden. Eine Private

Cloud liegt ebenfalls zur Gänze innerhalb eines Unternehmens. Dies trifft

auch zu, wenn ein möglicher externer Anbieter und der Nutzer einander

kennen. D.h. es könnte sich dabei, wie bei einem gemeinsamen

Rechenzentrum für verschiedenste Verwaltungseinheiten, um eine

„Government Cloud“ handeln. Im Gegensatz dazu wird die Public Cloud

ausschließlich von einem externen Betreiber zur Verfügung gestellt.

Serviceprobleme werden bei den drei erstgenannten IT-Lösungen in-house

abgewickelt, bei der Public-Lösung ist man auf die Service-Leistung des

externen Providers angewiesen.

Automatisches Management

Hierbei unterscheiden sich die vier IT-Lösungen folgendermaßen. Auf einem

rein traditionellen Server ist automatisches Management nicht möglich. Mit

einer virtuellen Server Lösung ist es bedingt machbar. Cloud-Lösungen

zeichnen sich durch Automatisierung aus. Das Management von Server-Pools

wird durch standardisierte Infrastrukturmechanismen automatisch

ausgeführt.9 Es stellt einen wesentlichen Effizienzfaktor dar, weil so

repetitive Arbeiten vermieden werden.

Homogene Hardware

Auch was die homogene Hardware betrifft, gibt es Unterschiede bei den IT-

Lösungen. Sowohl am traditionellen als auch am virtuellen Server ist

homogene Hardware nicht vorhanden. Diese herkömmlichen IT-Architekturen

sind fragmentiert und auf verschieden Hardware-Silos verteilt. Die beiden

Cloud-Lösungen setzen auf homogene und fließende Hardware-Architektur.

Statt einer starren Architektur hat man in der Cloud eine bewegliche

Hardware-Umgebung. Vorteile der Cloud-Lösung mit einer homogenen

Hardware sind Kostensenkung durch Ausfallssicherheit, leichtere Wartung

9 http://www.cs.cornell.edu/projects/Quicksilver/public_pdfs/SIGACT2.pdf


und erhöhte Flexibilität. Erfolgt in einem Rechenzentrum der Umstieg von

virtuellen Server-Lösungen auf Cloud-Lösungen muss mit erhöhten Kosten

für die Umgestaltung der IT-Infrastruktur gerechnet werden.10 Mehr dazu im

nachfolgenden Kapitel über Kosten.

2.4 Geschäftsmodelle / Dienstklassen von Cloud Computing

Bei Cloud Computing wird nach verschiedenen Klassen von Dienstleistungen

bzw. Schichten unterschieden. Sie basieren auf dem Prinzip „Anything as a

Service“ kombiniert mit „Pay per Use“ und lassen sich nach ihrer

Spezialisierung in 3 Modelle einteilen: IaaS, PaaS und SaaS.

1.

Der Anbieter stellt hier die gesamte Palette von Netzwerkzugang, Speicherplatz

und Rechenleistung zur Verfügung.

Diese Option ist speziell für Entwickler gedacht. Mit PaaS können eigene

Anwendungen innerhalb einer Entwicklungsumgebung ausgeführt werden.

Der Nutzer kann hier direkt über das Internet auf die zur Verfügung gestellten

Anwendungen/ die Software zugreifen, die auf den Servern des Cloud-Anbieters

läuft. SaaS ist bereits eine Vorläufer-Applikation von Cloud Computing und

wurde in ihrem vollen Umfang als Service Layer in das Cloud Computing Modell

integriert.

3 Cloud Computing für die Verwaltung

Das prognostizierte Wachstum und die Umsätzerund um Cloud Computing

sind weltweit enorm im Ansteigen. Alleine für Deutschland wird eine

Steigerung von 1,14 Milliarden Euro im Jahre 2010 auf 8,2 Milliarden Euro

im Jahre 2015 erwartet. 11

Diesem Wachstums- und Einsparungspotential kann sich auch die öffentliche

Verwaltung nicht entziehen. Um die positiven Effekte des Cloud Computings

nutzen zu können, arbeiten IT-Dienstleister an Lösungen einer sogenannten

Government Cloud. 12 Dies ist eine spezielle Form von Private Cloud, die den

hohen Anforderungen an Datenschutz und IT-Sicherheit gerecht wird. Die

Government Cloud wäre eine Option, sowohl Services der Öffentlichkeit zur

Verfügung zu stellen als auch Ressourcen innerhalb der Verwaltungen zu

teilen. Verwaltungen zeichnen sich normalerweise durch low asset

utilization, duplizierte Ressourcen und viele Sicherheitskopien aus, die einen

10

http://www.saasmagazin.de/fachbeitraege/grundlagen/bmc-software260111.html 11

Johannes Fritsche, Fraunhofer 12 Dr. Mohammed Yaseen, Teletimes international; Johannes Fritsche, Fraunhofer

3. Cloud Computing für die Verwaltung 15

beträchtlichen Verwaltungsaufwand hervorrufenEine Government Cloud

würde dem sonst gängigen IT-Gebaren von Verwaltungen entgegenwirken.

Cloud Computing bringt gerade für Verwaltungen enorme Vorteile. Es bietet

die technologische Grundlage, um alle Verwaltungseinheiten miteinander zu

verlinken. Sowohl Daten-Sharing als auch Ressourcen-Sharing können die

Produktivität erhöhen.

3.1 Vorteile für die Verwaltung

Geteilte Information und jederzeit möglicher Zugriff auf diese haben

Auswirkungen auf politische, soziale und wirtschaftliche Implikationen. Den in

vielen Studien zitierten Informationsvorteil würden wir (Donau-Universität

Krems) als Zusammenarbeitsvorteil bezeichnen. Besonders aufgrund von

rechtlichen Einschränkungen wie Datenschutz (z.B. bezüglich

personenbezogener Daten) ist es für Verwaltungen nicht einfach Informationen

zu teilen. Eine große Chance einer Cloud Lösung im Verwaltungsbereich wäre

der Kollaborationsvorteil in einer z.B. “Austrian Government Cloud” als

Erweiterung des in Österreich bereits eingeführten PVP

(PortalVerbundProtokoll).

Institutionen mit gut funktionierenden Rechenzentren könnten zu gut

entwickelten Government Cloud Zentren ausgebaut werden. Auch hier könnte

eine sogenannte “Austrian Government Cloud” durch den Zusammenschluss

österreichischer Rechenzentren entstehen. Dadurch könnte die IT und z.B. auch

die Speicherung (Storage) der gesamten Daten kostengünstig betrieben werden.

Cloud Computing steht für Offenheit, Transparenz und eine moderne IT-Lösung

– ein durchaus wichtiger sozial-gesellschaftlicher Wert, den BürgerInnen zu

schätzen wissen.

Green IT wird als häufiger Faktor für Cloud Computing angeführt. Die

gemeinsame Nutzung von Ressourcen spart neben den Kosten auch Energie. Das

Kernprinzip von Cloud Computing ist ein bedeutender Ansatz für Sustainability

in der IT. Die “Austrian Government Cloud” könnte durch einheitliche

Schnittstellen, gleiche Software, gleiche Services und Entwicklungsumgebungen

neben der Zusammenarbeit auch den Vorteil nutzen, ein großer Provider zu

sein, und so einen Schritt in Richtung Green IT gehen.

3.2 Chancen und Risiken für Cloud Computing in der

Verwaltung

Fraunhofer hat im Vorfeld ihrer Studie zu „Cloud-Computing für die

öffentliche Verwaltung“ eine Umfrage gemacht, wie es mit

Dienstauslagerung (als Vorstufe zum Cloud Computing) im öffentlichen


Sektor aussieht. Dabei wurde festgestellt, dass eine generelle Bereitschaft

zur Auslagerung an externe IT-Dienstleister bereits weit verbreitet ist, vor

allem im Bezug auf dieKommunikations- und Recheninfrastruktur. Consulting-

Aufgaben und Fragen zu Datenschutz und Datensicherheit verbleiben aber

häufig innerhalb der Behörde. 78% aller Behörden sind außerdem bereit,

Überkapazitäten zu teilen. Für die meisten Behörden wären auch

ressortübergreifende Kooperationen denkbar. Beim Thema

Virtualisierungslösungen, die Basistechnologie von Cloud Computing, gibt es

allerdings einige Bedenken.

Laut dieser Studie kann Cloud Computing ein Katalysator für die

Verwaltungsmodernisierung sein. Wirtschaftliche Verbesserungspotentiale

stellen für Verwaltungen nicht die primären Entscheidungsfaktoren dar.

Vielmehr muss abgewogen werden, ob die damit verbundenen

Strukturänderungen mit dem Nutzen von Cloud Computing einhergehen.

Die Donau-Universität Krems sieht Cloud Computing nicht unbedingt als

Option zur Verwaltungsmodernisierung. Vielmehr wird IT als Effizienz- und

Produktivitätssteigerungsfaktor gesehen und dazu stellt Cloud Computing ein

probates Mittel dar. Die Zusammenfassung von Einheiten und die informelle

Zusammenarbeit werden durch Cloud Computing unterstützt. Für eine

“Austrian Government Cloud” oder “EU Government Cloud” müsste eruiert

werden, welchen Beitrag sie wirklich zur Verwaltungsmodernisierung leisten

kann.

Gerade der Verwaltungsbereich ist von Einsparungsmaßnahmen und

Budgetkürzungen betroffen. Cloud Computing-Lösungen stellen eine

Möglichkeit dar, den Sparmaßnahmen gezielt entgegenzuwirken. Jedoch ist

jede große Strukturänderung mit erhöhten Anfangskosten verbunden. Im

nachfolgenden Kapitel wird auf die kostenrelevanten Aspekte und ihre

Auswirkungen noch näher eingegangen.

3.3 Staaten mit nationaler Cloud Computing Strategie

Anbei eine kurze Übersicht in welchen Ländern Cloud Computing auf

Regierungsebene bereits eingeführt wurde. 13 “Technologiestrategien wie

Cloud Computing helfen uns dabei IT-Projekte besser zu steuern,

Technologie-Ausgaben transparenter zu machen und Kosteneinsparungen zu

maximieren” sagt Teri Takai, CIO des Staates Kalifornien14.

Die USA gelten als Vorreiter mit ihrer „Cloud First“-Strategie und setzen seit

2010 im öffentlichen Bereich auf Google Mail und Google Documents. Z.B.

wurde das Portal USA.gov (Office of Citizen Services) als Cloud-Lösung installiert.

Cloud Computing wird als Strategie zur Kostenreduktion des Haushaltsbudgets

13

Frost & Sullivan 14 Johannes Fritsche, Fraunhofer: Verwaltung in der Wolke”


eingesetzt. Der CIO der Obama Administration hat mit „Apps.gov“ eine Website

gestartet, auf der Regierungseinrichtungen zertifizierte Cloud Computing-

Dienste buchen können.15

2009 wurde in UK die G-Cloud als große digitale Strategie ins Leben gerufen.

Verschieden Ministerien wie „Bussiness Administration & Skills“ und das

„Department for Culture, Media and Sports“ haben sich zusammengeschlossen,

um die IT-Infrastruktur zu verbessern.

Obwohl es anfangs große Bedenken gegen Cloud Computing gab, vor allem

wegen der Datenspeicherung außerhalb des Landes, hat man sich aufgrund der

Wirtschaftskrise doch für eine Cloud-Lösungsstrategie entschieden. Die

offiziellen public-service Websites werden in eine Public Cloud transformiert.

Später sollen alle Verwaltungsdaten in einer Kombination aus Private und

Community Cloud verwaltet werden.

Viele asiatische Regierungen wie China, Indien, Südkorea und viele der

Inselstaaten investieren derzeit in Cloud Computing-Lösungen um IT-Kosten

längerfristig zu kürzen. Z.B.

a. Thailand

Die Thailändische Regierung hat bereits eine Cloud-Lösung für E-Mail-

Dienste installiert und will weitere SaaS-Lösungen innerhalb der Verwaltung

realisieren.

b. Pakistan

In Pakistan werden derzeit e-Government-Programme mit dem

Schwerpunkt Gesundheit und Bildung entwickelt.

3.4 Herausforderungen und Risiken von Cloud Computing

Es gibt neben den vielen Vorteilen auch viele Herausforderungen, Risiken und

Vorbehalte beim Einsatz von Cloud Computing-Lösungen. Sowohl in den

großen Studien als auch in den Masterthesen16, die an der Donau-Universität

Krems betreut wurden, werden die Risiken als Hemmnisse für die Einführung

von Cloud Computing gewertet. Im Folgenden sollen die größten Bedenken

beim Einsatz von Cloud Computing gelistet und kurz erläutert werden.

15

http://www.bundestag.de/dokumente/analysen/2010/cloud_computing.pdf 16

Z.B. Ing. Johannes Weindl „Die Nutzerpotentiale von Software-as-a-Service in kleinen und

mittleren Unternehmen“


Abbildung 2: Die größten Bedenken beim Einsatz von Cloud Computing17

Alle Studien beschäftigen sich mit folgenden Risiken:

1. Datenschutz und Datensicherheit

Cloud Computing stellt eine große Herausforderung im Bereich Datenschutz18

und Datensicherheit19 dar, weil Schutzpflicht für personenbezogene Daten

herrscht. Gerade öffentliche Verwaltungen sind mit streng vertraulichen Daten

konfrontiert.

Innerhalb einer Private Cloud gibt es bezüglich Datenschutz und

Datensicherheit keine Bedenken (zumindest nicht mehr als bei

herkömmlichen IT-Lösungen). Dedizierte Hardware kann innerhalb der

verwaltungseigenen Firewall installiert werden.

2. Security

Verfügbarkeit, Datenspeicherung und Datenübertragung sind die drei

Komponenten der Informationssicherheit.

Sicherheitsbedenken wurden bisher als große Hemmnisse für Cloud Computing

bewertet. Gartner und Fraunhofer bewerten mittlerweile Cloud Computing-

17

Vgl. Thorenz Lynn, „Cloud Computing in Deutschland“ (IDC, März 2011), S.8 18

Definition Wikipedia: Datenschutz bezeichnet den Schutz des Einzelnen vor dem Missbrauch

personenbezogener Daten. (privacy, data protection). 19 Definition Wikipedia: Mit Daten-/Informationssicherheit bezeichnet man Eigenschaften von

informationsverarbeitenden und -lagernden Systemen, welche die Vertraulichkeit, Verfügbarkeit

und Integrität sicherstellen.


Dienste mit höherer Sicherheit als andere IT-Infrastrukturen. Außerdem ist es

von Vorteil, dass derzeit viele Anbieter in Cloud Computing-Lösungen

investieren und somit auch die Sicherheitsstandards gehoben und standardisiert

werden.

Die Cloud Security Alliance bietet Schulungen und Zertifikate für Cloud Security

Knowledge an. 20

3. Abhängigkeit vom Provider

Einen Vorbehalt gibt es gegen die Abhängigkeit bei Datenformaten und

Anwendungen von einem Provider. Wie bei herkömmlichen IT-Lösungen ist man

an bestimmte Produkte gebunden, denn auch Cloud-Lösungen sind

untereinander meist nicht kompatibel. So passiert es, dass hier Abhängigkeiten,

sogenannte Lock-in-Effekte, entstehen. 21

4. Standardisierung versus Interoperabilität

Es gibt derzeit noch keine standardisierten Schnittstellen für Cloud Computing.

Das führt teilweise zu Kompatibilitätsproblemen bei Anwendungen von

unterschiedlichen Anbietern von Cloud-Services. Die Sicherstellung eines

Austausches vonDiensten, Plattformen und Infrastrukturen bezüglich

Schnittstellen, Daten und Protokollen stellt das eine große Herausforderung an

die Interoperabilität dar.22

Standardisierung hätte den Vorteil, dass die Cloud für einen großen Kundenkreis

entwickelt wird und sich dadurch unterschiedliche Lerneffekte und

Effizienzsteigerungen ergeben. Für viele der Kunden sind aber derzeit die

Standardlösungen nicht umfangreich genug, daher müssen sie mit Add-ons

erweitert werden.

5. Sicherheitszertifizierungen

Es gibt Forderungen nach Zertifikaten für vertrauenswürde Anbieter und

einheitliche SLAs für Cloud Computing-Lösungen.

6. IT Abteilungen und emotionale Vorbehalte

In den IT-Abteilungen gibt es durch die mögliche Einführung und

Effizienzsteigerung durch Cloud Computing Ängste um den Verlust des

Arbeitsplatzes. Andererseits trifft man auch auf Bedenken darüber Daten und

Anwendungen in die “anonyme” Cloud auszulagern. Darüber hinaus spielen

auch gesetzliche Auflagen eine Rolle. Viele wollen einen lokalen Anbieter, auch

deshalb, weil gesetzliche Regelungen nicht einmal innerhalb der EU abgestimmt

und ausgeglichen sind.

20 https://cloudsecurityalliance.org/education/ 21

http://de.wikipedia.org/wiki/Lock-in-Effekt In den Wirtschaftswissenschaften werden als Lock-

in-Effekt Kosten bezeichnet, die eine Änderung der aktuellen Situation aufgrund hoher

Wechselkosten unwirtschaftlich machen. Die Höhe der Wechselkosten bestimmt das Ausmaß des

Lock-in-Effektes. Anbieter können mit diesem Effekt Kunden an sich binden, was auch als

Instrument zur Kundenbindung verwendet wird. 22

http://www.interoperability-center.com/de/cloud-computing


In Bezug auf Cloud Computing gibt es viele kritische Stimmen. Diese

kommen vor allem von Sicherheitsexperten bezüglich von Public Clouds. Hier

kann es für die Nutzer zu unerwarteten Ereignissen kommen, wie z.B.

kürzlich für die Anwender von Instapaper.23 Weil auf einigen der Server des

Schweizer Providers DigitalOne Malware gefunden wurde, wurden vom FBI

gleich sämtliche Server beschlagnahmt. Dabei wurde auch das PublicCloud

Service Instapaper, das von DigitalOne gehostet wurde, lahmgelegt.

Ein weiterer Fall, der die Security Herausforderungen von Cloud Computing

aufzeigt, passierte erst kürzlich: Die Hacker-Gruppe “LulzSec” hat 50 Tage

lang mit Attacken auf verschiedenste öffentliche Einrichtungen aufgezeigt,

wie mangelhaft die Sicherheitsvorkehrungen von Regierungen bzw. großen

Unternehmen sind. Dabei fragen sich nach Attacken auf Sites von FBI und

CIA die Sicherheitsexperten zu Recht, wie etwa der BT-Sicherheitschef:

"Mich wundert sehr, dass 14 Tage nach Bekanntwerden des Gmail-Hacks

noch niemand öffentlich gefragt hat, warum eine so bedeutende Zahl hoher

US-Beamter und -Militärs überhaupt Gmail auch dienstlich benutzt haben.". 24

Die Donau-Universität Krems vermutet hinter einem solchem Vorgehen, dass

Beamte Gmail aufgrund schlechter Rahmenbedingungen dienstlich

verwenden. Es könnte durchaus sein, dass, wie in vielen

Verwaltungsabteilungen üblich, hier veraltete Technologie im Einsatz ist.

Diese genügt weder den gewünschten Usability-Standards, Archivoptionen

noch den aktuellen Mobile Access-Möglichkeiten. Durch schlechte IT-

Infrastruktur könnten Beamte “gezwungen” sein, ihre arbeitsrelevanten E-

Mails in einen komfortablen privaten Gmail-Account zu laden. Die

Konsequenz einer derartigen Situation müsste die Investition in State-f-the-

art-Systeme sein, um derlei Risiken auszuschließen.

Obwohl es eine ganze Reihe von Herausforderungen im Bereich Cloud

Computing gibt, bewerten die genannten Studien Cloud Computing auch im

Bereich des Public Sektors als den richtigen Weg in die Zukunft. Sowohl

beim Outsourcing als auch bei Fragen des Datenschutzes kommt man zum

Schluss, dass Private bzw. Community Clouds für öffentlich-öffentliche

Kooperationen valide Modelle darstellen.

Sogar der sehr kritisch eingestufte Bereich der Sicherheit konnte in der

Studie widerlegt werden: „Es besteht sogar die begründetet Annahme, dass

Cloud-basierte Systeme tatsächlich höheren Sicherheitsstandards genügen

können als klassische Lösungen”, so Expertin Linda Stick von FOKUS mit der

Hertie School of Governance für die Studie “Kooperatives eGovernment -

Cloud Computing für die öffentliche Verwaltung”.25

Die Donau-Universität Krems sieht vor allem in der „Government Cloud“ eine

valide Lösung für den Verwaltungsbereich. Die Sicherheitsrisiken können hier

23

http://blog.instapaper.com/post/6830514157 24

http://fm4.orf.at/stories/1684136/ 25 Johannes Fritsche, Fraunhofer: „Verwaltung in der Wolke”

4. Kostenperspektive von Cloud Computing 21

ausreichend abgedeckt werden. Die Einsparungsmaßnahmen sind für eine

Government Cloud (Sonderform der Private Cloud) im nächsten Kapitel

genauer zu durchleuchten. Schnelle Einsparungen sind nicht zu erwarten,

denn jede Strukturveränderung erzeugt anfangs Kosten. Anderseits sind die

nötigen Reformschritte erforderlich, weil auch sonst wieder Risiken für eine

Verwaltung entstehen.

4 Kostenperspektive von Cloud Computing

Wie in den vorhergehenden Abschnitten dargelegt, unterscheiden sich die

relevanten Parameter für das Betriebsmodell „Cloud Computing in der

öffentlichen Verwaltung“ nicht grundlegend von jenen der

Entscheidungsmodellen der Wirtschaft. Einheiten, die IT-Infrastruktur- und IT-

Servicedienstleistungen für die Verwaltung anbieten, müssen aus

wirtschaftlichen und gesellschaftspolitischen Erwägungen („Green IT“) auf

On-demand-Virtualisierungslösungen mit dynamischer Lastverteilung,

redundanter und verteilter Datenspeicherung, integrierten Sicherheits- und

Lastmesspunkten sowie einem hohen Standardisierungsgrad im Bereich der

verwendeten Software und deren Schnittstellen setzen. Im Gegensatz zur

Wirtschaft verfolgt eine Verwaltung aber weitere Ziele als

Gewinnmaximierung oder die Maximierung des Shareholder Values. Deshalb

lohnt sich die Betrachtung von Kosten und Entscheidungsmodellen und deren

Anwendbarkeit durch die Verwaltung.

Bestehende Datenschutzbedenken und ungeklärte verwaltungsrechtliche

Fragen stellen für die österreichische Verwaltung ein Risiko dar. Der erste

Umsetzungsschritt wird daher in Richtung Private Cloud gehen. Mit dem

Betriebsmodell der Private Cloud kann nicht der volle Umfang an

Kosteneinsparung lukriert werden, wie das bei einer Public Cloud der Fall ist.

Die wirtschaftlichen Skaleneffekte stehen in Konkurrenz zu Daten- und

Rechtssicherheit.

Abbildung 3: Private vs. Public CloudEinsparungspotentiale


Die konsequente Anwendung des IaaS- oder PaaS–Prinzips führt bereits jetzt

zu einer hohen Auslastung von Serverlandschaften – Einsparungspotentiale

um Größenordnungen sind bei einer Private Cloud-Lösung kaum zu erzielen.

Zu diesem Ergebnis kommt auch die von Fraunhofer 2010 durchgeführte

Studie „Cloud-Computing für die öffentliche Verwaltung“. Vielmehr wird

Cloud Computing instrumentalisiert, um durch den notwendigen Ablauf- und

Organisationsstrukturwandel eine graduelle Reorganisation von

Verwaltungseinheiten in Richtung höherer Servicedichte und zentralem

Serviceangebot zu bewerkstelligen[1].

Die Parameter zur Bewertung von IT-Entscheidungen in der Verwaltung sind

in erster Linie die Kosten, unterteilt in Erstanschaffung und Betrieb. Nachdem

Vergaben der öffentlichen Verwaltung prinzipiell an einen Billigstbieter gehen

müssen, ist die Wahl des adäquaten Kostenmodells entscheidend. Gefragt

sind daher Modelle, die die Präferenzen aller Beteiligten in ausreichendem

Maße berücksichtigen.

4.1 Quantifizierbare Kosten bzw. Erträge

Kosten sind direkt anfallende oder per Umlageverfahren zugeordnete

Aufwände im Bereich der Anlagen (CAPEX) oder des Betriebs (OPEX) bzw.

deren Opportunitätskosten. Soll ein „Betriebsmodell Cloud“ die interne IT

nicht gänzlich ablösen, fallen quasifixe Sprungkosten an: Die interne IT

kostet Strom, auch wenn ein Teil des Betriebs in die Cloud ausgelagert

wurde. Ist das Umsetzungsziel die „inhouse Private Cloud“, verlagern sich

diese Kosten gar nicht, sondern müssen strukturell neu angesetzt werden.

4.1.1 Anlagevermögen

Im Anlagebereich fallen quantifizierbare Größen in der Infrastruktur an, vor

allem im Bereich der Räume und der IT-Ausstattung. Trotz sinkender

Anschaffungskosten stellt die IT-Hardware den größten Budgetposten dar.

Eine gänzliche Auslagerung der IT in die Cloud bedeutet den Wegfall für

diesen Budgetposten. Errichtungskosten bzw. (fiktive) Mieten für

Serverräume und anteilig zurechenbare Sonderausstattungen wie redundante

Stromversorgung oder Notstromversorgung, Klimaanlagen, Feuerschutz,

Sicherheitsausstattung und High-Speed-Netzwerkverkabelungen sind dann

keine relevanten Kostengrößen mehr.

Das Anlagevermögen wird

• für Räume in Errichtungskosten / m²

• für Klimaanlagen in Anschaffungskosten / BTU (häufig) oder EURO / kW

Kühlleistung

• für Notstromversorgung in Anschaffungskosten / kW

geteilt durch die Lebensdauer der Anlagen in Jahren bewertet.

4. Kostenperspektive von Cloud Computing 23

4.1.2 Umlaufvermögen

Für Anlagen fallen Betriebskosten an. Den größten Budgetposten stellen die

anteiligen Personalkosten und die im IT-Bereich intensive Energieversorgung.

Entscheidungsrelevante Faktoren eines Kostenmodells können abhängig vom

Kostenrechnungsverfahren an der Stelle selbst erfasst werden

(Echtkostenerhebung) oder werden mit Schlüsseln im Umlageverfahren

ermittelt.

Die Kostenarten des Umlaufvermögens sind Betriebskosten für Räume wie

Unterhaltskosten, (fiktive) Miete, laufende Kosten von Klimaanlagen und

Überwachungssystemen und die Stromkosten der Rechenanlagen. Weiters

fallen Instandsetzungsarbeiten (intern /extern) und, falls die Anlagen nicht

gemietet wurden, die Abschreibung aus dem Anlagevermögen an. Für

Betriebssysteme und Standardsoftware sind die Lizenz- und Wartungskosten

entscheidend.

Wird Cloud Computing nicht als Private Cloud eingeführt, fallen unter

Umständen Kosten für erhöhtes Datentransfervolumen an. Daher sollten

Anwendungen und Daten bei externem Betrieb oder Hybridbetrieb logisch

möglichst „nahe“ bei einander liegen, um den Datentransfer zwischen

Datenschicht, Geschäftslogik und Anwendungsschicht so gering wie möglich

zu halten.

Das Umlaufvermögen kann

• für Lizenzen in Lizenzkosten / Personen, die mit dieser Lizenz arbeiten können,

• für Wartungskosten in Kosten / Stunde oder Kosten / SLA - Erstellung

• für Strom von Hardware

o generell in kW / Stunde bei 0% Auslastung

o speziell: Rechenanlagen in EUR / MIPS26; Netzwerke in EUR /

transferierte Megabyte pro Sekunde; Storage in EUR / Megabyte

• für Software

o Erstellung: Personalkosten

o Deployment: EUR / Deploymentvorgang

o Zwischenfall: EUR / Incident

vergleichend dargestellt werden. Besonders schwierig ist die Quantifizierung

von Personalkosten des Softwareerstellungsprozesses. Neben

Schulungskosten müssen auch Überlegungen wie Größe des Arbeitsmarktes

(Nischentechnologie oder etabliert) und die Hersteller(un)abhängigkeit

berücksichtigt werden.

26

Million Instructions Per Second


4.2 Opportunitätskosten, entgangene Einnahmen und

Nebeneffekte

Neben direkt anfallenden Kosten gibt es Größen, die durch Ablöse einer

Technologie durch eine andere anfallen. Dazu zählen Abbruchkosten von

Anlagen und Strafzahlungen für frühzeitig gekündigte Lizenzverträge. Diese

Kosten können möglicherweise mit Erträgen durch den Verkauf von Anlagen

gegenverrechnet werden.

Rechenzentren, die auch Dienstleistungen für andere Einheiten anbieten,

müssen in ihrer Kostenrechnung berücksichtigen, ob das bestehende

Servicemodell nach Einführung von Cloud Computing weiter betrieben

werden kann. So könnte ein IT-Rechenzentrum nach Einführung einer Cloud-

Lösung Dienste u.U. nicht mehr anbieten können (weil z.B. das vereinbarte

Service Level nicht haltbar ist) und der Vertrag mit dieser Dienststelle müsste

gekündigt werden. Der bis dahin erwirtschaftete Ertrag über Deckungsbeitrag

steht in Folgeperioden nicht mehr aufwandsvermindernd zur Verfügung und

muss über den Leistungszeitraum abgeschrieben werden. Damit anteilig

freigesetztes Personal kann häufig nicht sofort in andere Einheiten

umgeschichtet werden.

Negative Auswirkungen hat nach einer Technologieumstellung gestiegener

Schulungsbedarf im Bereich der Softwareerstellung und des Testings. Zwar

werden diese Kosten schnell durch flexibles Deployment und standardisierte

Entwicklungsumgebungen aufgewogen, fallen aber jedenfalls in der

Einführungsphase und den Folgeperioden als erhöhter Personalaufwand

und/oder externe Dienstleistung auf.

4.3 Nicht quantifizierbare Größen

Neben messbaren Größen spielen Faktoren eine Rolle, die in Modellen so

aufwändig zu erheben sind oder deren Auswirkungen so weit in der Zukunft

liegen, dass außer einer positiven oder negativen Wirkrichtung keine seriösen

Schätzungen möglich sind. Green IT, also die Reduktion von CO² durch

effizientere Auslastung der IT, ist eine dieser vermuteten positiven Faktoren

von Cloud Computing. Ein weiterer prognostizierter Nebeneffekt ist die

Beschleunigung der Strukturreform der Verwaltung, hier vor allem die

Konzentration von standardisierten Dienstleistungen in größere Einheiten.

Cloud Computing wird in der österreichischen öffentlichen Verwaltung vor

allem als „Private Cloud“ diskutiert, zu riskant bzw. nicht ausreichend geklärt

sind Fragen zu Datenschutz und Speicherung von Daten außerhalb Europas.

Je größer und standardisierter IT-Einheiten sind, umso effizienter können sie

betrieben werden. Der Strukturwandel im IT-Dienstleistungsbereich durch

Zusammenlegung von Einheiten wird sich damit positiv auf die

Verwaltungsreform auswirken.

5. Kostenmodelle 25

5 Kostenmodelle

Der Verwaltung ex lege Aufgaben zu übertragen und daraus, teilweise

widersprüchliche Zielfunktionenabzuleiten, erfordert IT-

Einsatzentscheidungen bei einer Vielzahl an Parametern zu treffen.

Kostenmodelle helfen zum einen die Parameter transparent darzustellen, und

zum anderen führen sie zu nachvollziehbaren und begründbaren

Entscheidungen. Ausgangsbasis sind häufig die Größen Jährliche Kosten,

Kosten aus einem moving average window, z.B. 3 Jahre, Kosten /

Mitarbeiter / Jahr, Kosten / Ausfall, der Return of Investment oder der

Nettobarwert.27

Die Verwaltung muss im Vergabereich im Normallfall dem Billigstbieter den

Zuschlag erteilen28. Die „richtige“ Wahl des Kostenmodells ist daher von

entscheidender Bedeutung.

5.1 Total Cost of Ownership (TCO)

Ursprünglich als „holistic assessment of IT“ definiert, beschränkt sich die

gängige Modellanwendung auf Kosten- und Aufwandsbetrachtungen über

den gesamten Lebenszyklus einer IKT-Infrastruktur. Ziel ist es, mittels

transparenter Kostenstrukturen im Unternehmen eine Basis für

Investitionsentscheidungen zu schaffen.

Die meist durch IT-Analysten entworfenen TCO-Grundmodelle sind

kommerzieller Ausrichtung und Teil deren Produktportfolios. Durch die

unterschiedliche Berücksichtigung und Betrachtung von Kostengruppen sind

Erkenntnisse aus einem Modell nur schwer mit Ergebnissen aus anderen

Verfahren vergleichbar. Durch die Inkompatibilität der Modelle handelt es

sich nicht um ein allgemein verwendbares Instrument für IKT-Controlling.

Eine Standardisierung der Modelle scheint schon alleine aufgrund der

wirtschaftlichen Bedeutung für die Analysten nicht möglich zu sein [2].

Trotz der Unterschiede wird bei den maßgeblichen Modellen eine ähnliche

Gliederung der Kosten vorgenommen. Eine Differenzierung in zwei

grundlegende Kostengruppen wird hergestellt:

• Direkte, budgetierte Kosten: Dazu zählen Aufwendungen für Hardware,

Software, Löhne und Gehälter. Dieser Teil der Kosten ist in der Regel

betriebswirtschaftlich dokumentiert und mit einem hohen Grad an Genauigkeit

verfügbar.

27

Net-present Value als formalisierte Anwendung von Nutzenfunktionen zur Entscheidung 28

http://www.jusguide.at/index.php?id=79&tx_ttnews[backPid]=4&tx_ttnews[tt_news]=8068&cHash=802413f9abedfd9dc090f409ed0a23fa


• Indirekte, nicht budgetierte Kosten: Entstehen durch effizienzhemmende

Abläufe im Rahmen der Anwendung von IKT. Diese können beispielsweise durch

Schulungsmaßnahmen oder Ausfall von IKT-Infrastruktur entstehen.

Traditionelle TCO-Modelle sind für einen Vergleich von On-Demand-Software

mit On-Premise-Varianten nur bedingt geeignet. Um für Anwender und

Entscheidungsträger eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung der beiden

Varianten zu erleichtern, veröffentlichte die SIIA 2006 ein praxisnahes TCO-

Modell für SaaS [3]. Ein TCO-Modell ist weniger als abgeschlossene, fixe

Definition zu sehen, sondern vielmehr als Hilfsmittel für eine

Entscheidungsfindung und Bewertung zukünftiger Entwicklungen. Durch die

starke Fokussierung auf die Kosten ist das Modell jedoch nicht unumstritten.

Größter Kritikpunkt ist, dass der durch den Einsatz von IKT generierte

Mehrwert für ein Unternehmen nicht in die Berechnung einfließt und folglich

auch nicht gezielt vergrößert werden kann [2].

5.2 Total Economic Impact (TEI)

Die von Forrester Research 1997 entwickelte Methode des Total-Economic-

Impact (TEI) bezieht die Leistungen der IT als Mehrwert in die Unternehmung

mit ein. Das TEI-Modell ist eine Erweiterung des TCO-Modells und ermöglicht

eine ROI-basierte Bewertung von IKT-Projekten. Durch die Berücksichtigung

der Elemente Kosten, Leistung, Flexibilität und Risiko ist eine umfassende

Betrachtung von IKT-Entscheidungen durchführbar.

Der bedeutende Mehrwert gegenüber TCO ist somit die Einbeziehung eines

messbaren Nutzens, wobei die Feststellung des Nutzens von IKT als

monetäre Bewertung des Beitrages eines IKT-Systems am

Unternehmenserfolg nicht einfach zu bewerkstelligen ist. Für IKT-Projekte,

deren Fokus auf Automatisierung und Rationalisierung ausgerichtet ist, ist

der durch Kosteneinsparungen generierte Wertbeitrag noch relativ einfach zu

ermitteln. In der Funktion der Unterstützung strategischer Ziele kann der

Nutzenbeitrag wesentlich schwieriger gemessen werden. Häufig sind nur

qualitative, subjektive Einschätzungen möglich.

Der Einsatz der IKT unterstützt zunehmend auch strategische Ziele. Ein

Nutzenbeitrag zu strategischen Zielen ist wertmäßig wesentlich schwieriger

zu beurteilen. Oft ist nur eine qualitative Einschätzung möglich; wenn daraus

eine quantifizierbare Zahl entsteht, wird dies maßgeblich von subjektiven

Einschätzungen beeinflusst.

Forrester Research verwendet die TEI-Methode um einen Vergleich des ROI

von SaaS gegenüber On-Premise-Lösungen durchzuführen. In vier Szenarien

wird die Wirtschaftlichkeit von SaaS in Unternehmen unterschiedlicher Größe

beurteilt. Typischerweise wird im siebten oder achten Jahr des Lebenszyklus'

einer On-Premise-Software ein größeres Upgrade durchgeführt. Daher wählt

Forrester einen Betrachtungszeitraum von zehn Jahren.

6. Rentabilität von Cloud Computing 27

Forrester identifiziert die Anzahl der Benutzer als eine der bedeutendsten

Einflussgrößen auf die Wirtschaftlichkeit von SaaS. Wird bei 50 bis 100

Benutzern noch ein signifikanter Nutzen von SaaS festgestellt, so bleibt in

dieser Betrachtung bei höheren Benutzeranzahlen die eigene Infrastruktur die

vorteilhaftere Lösung. Da die Studie auf einigen allgemeinen Annahmen

beruht, kann das Ergebnis nicht direkt auf ein spezifisches Unternehmen

übertragen werden. Eine eindeutige Tendenz kann jedoch festgestellt werden

[4].

5.3 Equity Value Analysis (EVA)

Ein Nachteil der angeführten Kostenmodelle ist, dass sie zwar gut für

Produktionsunternehmen geeignet sind, jedoch weniger förderlich für

Unternehmen, deren substanzielles asset intellectual property (IP), also das

geistige Kapital der Mitarbeiter und deren Produkte, sind.

In der einfachsten Form versucht die Equity Value Analysis (EVA) die

Auswirkungen eines neuen Projektes auf die externe

Unternehmensbewertung zu messen. Diese Vorgehensweise ist interessant

zur Betrachtung einer Unternehmung aus der Vogelperspektive und für

Unternehmungen, die auf dem Kapitalmarkt bewertet werden (z.B.

Aktiengesellschaften). Für Budget gesteuerte Unternehmen oder nicht auf

einem Kapitalmarkt bewertete Unternehmen ist die Methode allerdings wenig

geeignet. Die teilweise nicht begründbare Volatilität des Kapitalmarkts ist ein

Punkt, der gegen die Verwendung dieser Methode als Instrument zur

Einsatzentscheidung spricht.

6 Rentabilität von Cloud Computing

Relevante Literatur bietet eine Übersicht von Kosten- und

Rentabilitätsüberlegungen zu Cloud Computing mit dem Fokus auf öffentliche

Verwaltung. Entweder gehen die darin erstellten Kostenmodelle aber wenig

in die Tiefe [1], [5], oder stammen von einem Cloud- Lösungsanbieter und

können somit nicht als „neutral“ bezeichnet werden[6]. Wir haben daher aus

einem realen Szenario eines KMU, der Leube Baustoffe29,

Kostenüberlegungen abgeleitet, die für Servicedienstleister der öffentlichen

Verwaltung realistisch erscheinen.

Die gegenständlichen Betrachtungen beziehen sich auf die Entscheidung,

eine On-Premise betriebene Lotus Notes-Umgebung auf drei Servern durch

eine ebenfalls von IBM angebotene SaaS-Lösung zu ersetzen, die außerhalb

des Hauses betrieben wird. Die Lotus Domino Server werden auf einer

hochverfügbaren virtualisierten Server- und Storage-Infrastruktur betrieben.

Die vergleichbare SaaS-Lösung LotusLive Notes wird von IBM als On-

Demand-Alternative für die On-Premise-Lösung Lotus Domino Server

29

http://www.leube.at/


angeboten. Es beinhaltet die wesentlichen Bestandteile einer Groupware-

Applikation. Sicherheitsfeatures, wie Spamfilter und Virenschutz, sind bereits

Bestandteil des Basisproduktes LotusLive Notes. Auch eine Integration von

mobilen Devices, wie Blackberry und anderen Smartphones, ist durch

Zusatzdienste möglich.

Das dargestellte Kostenmodell bezieht sich auf eine SaaS-Lösung und ist

somit strukturell vergleichbar mit einer hybriden Cloud-Lösung. Für die

Verwaltung kommt in einem ersten Schritt allerdings nur eine private Cloud-

Lösung in Betracht.

6.1 Vorbedingungen der Rentabilitätsbetrachtungen

Die Fallstudie geht von einer konstanten Anzahl von 100 Benutzern aus.

Die technische Nutzungsdauer zentraler Hardwarekomponenten, wie Server

und Storage, beträgt üblicherweise fünf Jahre. In Anlehnung an die TCO-

Berechnung von Sanjeev & al. [7] kommt, bedingt durch die

unterschiedlichen Zahlungsflüsse der beiden Varianten, in dieser Studie die

Kapitalwertmethode zur Anwendung. Der Betrachtungszeitraum der TCO-

Analyse ist daher auf diesen Zeitraum festgelegt [8].

Eine Investition bewirkt unmittelbar eine Veränderung der liquiden Mittel

eines Unternehmens.Ssomit bildet die Analyse der Cash Flows die Grundlage

für die Investitionsrechnung. Im folgenden Praxisbeispiel werden daher für

Investitionsgüter nicht die jährlichen, unbaren Abschreibungen, sondern die

ausgabenwirksamen Zahlungen (Cash Flows) in den jeweiligen Jahren

dargestellt.

Die angegebenen Investitionssummen berücksichtigen keine

Finanzierungskosten, diese fließen über den Diskontierungszinssatzes in die

Berechnung ein [9]. Die Höhe des Zinssatzes orientiert sich an den

Ertragsmöglichkeiten am Kapitalmarkt. In der Praxis findet häufig der

Zinssatz einer langfristigen Anleihe Anwendung [8]. Daher wird der

Kalkulationszinsfuß der aktuellen Zinslage entsprechend mit 4 % festgelegt.

Preissteigerungen finden keine Berücksichtigung, da diese beide Modelle

betreffen und daher die Vergleichbarkeit nicht beeinflussen.

Nicht alle Kosten lassen sich eindeutig aus Buchhaltungskonten oder Belegen

ablesen. Daher wird für die nachstehende Betrachtung von folgenden

Annahmen ausgegangen: Diese Prämissen finden für beide Szenarien

Anwendung.

Personalkosten: Für internes Personal wird ein Durchschnitt von € 28,0 / h

angenommen, für externe Dienstleister wird mit einem Stundensatz von €

90,0 / h kalkuliert.


Zeitbedarf Personal: Leube besitzt mit dem Betrieb einer Lotus Domino

Infrastruktur langjährige Erfahrung. Gemeinsam mit dem Administrations- und

Supportpersonal wurden die in die Berechnung einfließenden Zeitaufwände

erarbeitet.

Server, Storage und Energie: Leube betreibt hochverfügbare, virtualisierte

Server. In diesem Fall kann kein dezidierter Einzelserver als Berechnungsbasis

dienen. Die Anschaffungskosten der Infrastruktur bilden die Basis der

Berechnung, wobei die Lotus Domino Umgebung ca. 10 % der Ressourcen

verwendet. Dementsprechend wurde dieser Faktor für Hardware,

Betriebssystemlizenzen und Energie verwendet. Für die Klimatisierung sind

ca. 60 % des Energieverbrauches der Server notwendig. Ein

durchschnittlicher Strompreis von € 0,07 / kWh wurde ermittelt. Der Anteil

an den Kosten für den Betrieb des Rechenzentrums wurde mit € 140 / Jahr

beziffert.

Netzwerk: Für den Betrieb der SaaS-Lösung wurde eine Erhöhung der

Bandbreite berücksichtigt. Für die Planung der benötigten Netzkapazität gibt

IBM als Richtwert den Bedarf von 2,5 kByte/s pro Benutzer an. Bei 100

Benutzern entspricht dies einem Gesamtbedarf von 2 MBit/s.30

Indirekte Kosten: Durch die virtualisierte Infrastruktur wird derzeit eine

Verfügbarkeit der Server von über 99,8 % zu den Betriebszeiten erreicht.

IBM hat als SLA-Ziel von LotusLive 99,9 % definiert. Da jedoch für den

Bezug der Online-Services eine Internetverbindung notwendig ist, ist auch

der SLA der Verbindung zu berücksichtigen.

Der derzeit verwendete Internetzugang garantiert eine Verfügbarkeit von

lediglich 99 % zu Betriebszeiten. Über ein Jahr betrachtet, bedeutet das

mögliche Ausfälle von ca. 25 Stunden zu Geschäftszeiten. Um einen

adäquaten Service-Level für die SaaS-Variante zu erreichen, wurde in der

Kalkulation eine redundante Internetanbindung berücksichtigt. Durch die

Berücksichtigung einer redundanten Netzanbindung kann der SLA auf ein

vergleichbares Niveau erhöht werden. Aus diesem Grund werden keine

Ausfallszeiten in der Berechnung einkalkuliert.

Die Betrachtung der indirekten Kosten beschränkt sich auf die Abwesenheit

des Personals durch Schulungen.

Die nachfolgend dargestellten Ergebnisse stellen die kumulierten, abgezinsten

Werte der fünf Jahre dar.

6.2 Rentabilität von SaaS vs. On-Premise Betrieb – Szenario 1

Im ersten Szenario wird davon ausgegangen, dass für beide Lösungen weder

Lizenzen, Systeme noch Server vorhanden sind. Diese Vorgehensweise

entspricht dem Ansatz von Gartner für die Durchführung einer TCO-Analyse. 30

Vgl. „Deploying und LotusLive Notes verwalten“ (IBM Corporation, Februar 22, 2011), S. 11.


Alle Kosten von der Beschaffung bis zum Betrieb werden dafür in Betracht

gezogen. Die von Analysten veröffentlichten Studien beziehen sich ebenfalls

auf eine Betrachtung aller Kosten.

Szenario 1

Kostenart On-Premise % SaaS %

Startkosten - Personal 15.852 13% 9.673 8% Startkosten - Infrastruktur 33.624 27% 1.100 1% Laufende Kosten - Personal 24.252 20% 5.445 5% Laufenden Kosten - Infrastruktur 22.941 19% 76.338 66% Indirekte Kosten 25.751 21% 22.848 20% Gesamtkosten 122.420 100% 115.403 100%

Tabelle 2: Ergebnis des Kostenvergleichsszenario 1

Wie in Tabelle 2 dargestellt, bietet die Variante Software-as-a-Service in den

Gesamtkosten einen Vorteil von 5,7 % gegenüber der On-Premise-

Applikation.

Als einer der größten Kostentreiber der On-Demand-Lösung, lässt sich die

Position der laufenden Kosten der Infrastruktur identifizieren, die die

redundante Internetanbindung mit höherer Bandbreite beinhaltet. Dieser

Kostenfaktor wird sich tendenziell über die Laufzeit abschwächen, da

zukünftig höhere Bandbreiten zu günstigeren Konditionen verfügbar sein

werden.

In diesem Zusammenhang ist ein Standortnachteil der Zementwerk Leube

GmbH feststellbar. Durch die geografische Lage ist es derzeit nicht möglich,

die Datenleitung zu günstigeren Bedingungen zu beziehen.

Die höheren Internetgebühren werden in dieser Berechnung LotusLive Notes

als einzigem Cloud-Dienst zugerechnet. Werden mehrere SaaS-Applikationen

betrieben, kann sich der Anteil an den Gesamtkosten einer Anwendung

jedoch deutlich reduzieren.

Die meisten Studien mit einem Vergleich zwischen SaaS und On-Premise

berücksichtigen keine höheren Kosten für eine Internetverbindung. Eine hohe

Bandbreite der Anbindung und deren Verfügbarkeit werden vorausgesetzt.

Würden diese Kosten in dieser Analyse ebenfalls nicht berücksichtigt, wäre

das Ergebnis eindeutig zugunsten von SaaS ausgefallen.

Die Kostenstruktur des Szenario 1 stellt sich wie folgt dar:


Abbildung 4: Kostenstruktur Szenario 1

Die hier abgebildete Kostenstruktur spiegelt sowohl die ungleichen

Startkosten als auch die je Variante unterschiedlichen laufenden Kosten

wider. Die Reduktion der Personalkosten bei SaaS lässt sich deutlich

erkennen. Der verbliebene Anteil wird für die Verwaltung der Anwendung

und den Benutzersupport benötigt.

Abbildung 5: Ausgaben über den Zeitverlauf Szenario 1


Über den Zeitverlauf lassen sich die deutlich geringeren Anfangskosten von

SaaS beobachten. Mit steigender Nutzungsdauer nähern sich die Kurven an.

Aus dieser Tendenz ist zu erkennen, dass der Vorteil von SaaS bei längerer

Nutzung immer geringer wird.

Wie aus Tabelle 2 hervorgeht, bietet aus Sicht der Gesamtkosten keine der

beiden Lösungsvarianten einen signifikanten Vorteil. Um das IT-Personal für

Aufgaben des Kerngeschäftes zu entlasten, kann die SaaS-Lösung jedoch

einen zusätzlichen Nutzen bieten.

6.3 Rentabilität von SaaS vs. On-Premise Betrieb – Szenario 2

In diesem Szenario werden die Auswirkungen eines Umstieges von der

bestehenden On-Premise-Infrastruktur zu Software-as-a-Service betrachtet.

Szenario 2

Kostenart On-Premise % SaaS %

Startkosten - Personal 0 0% 11.549 10% Startkosten - Infrastruktur 11.067 19% 1.100 1% Laufende Kosten - Personal 24.252 41% 4.797 4% Laufenden Kosten - Infrastruktur 23.050 39% 76.338 65% Indirekte Kosten 1.195 2% 22.848 20% Gesamtkosten 59.563 100% 116.631 100%

Tabelle 3: Ergebnis des Kostenvergleichs Szenario 2

In diesem Szenario ist ein signifikanter Vorteil von 49 % der bestehenden

On-Premise-Lösung gegenüber einer SaaS-Applikation festzustellen.

Wiederum ein wesentlicher Kostentreiber sind die Gebühren für die

Internetverbindung, die in der Position „Laufende Kosten – Infrastruktur“

beinhaltet sind.

Ein Vergleich zum Szenario 1 verdeutlicht, dass die bestehenden

Voraussetzungen für einen Einsatz von SaaS außerordentlich großen Einfluss

auf dessen Wirtschaftlichkeit besitzen.


Abbildung 6: Kostenstruktur Szenario 2

In der Darstellung nach Kostenstrukturen lässt sich ein weiterer Kostentreiber erkennen.

Schulungen und die dadurch ausgelösten Fehlzeiten verursachen indirekte Kosten, die

maßgeblichen Anteil am Ergebnis besitzen. Dieser Aufwand ist im Beispielunternehmen

als Bestandteil einer umfassenden Kostenbetrachtung zu berücksichtigen. Ein neues

System ohne Schulung stößt erfahrungsgemäß auf Akzeptanzprobleme.

Das in Betrieb befindliche System verursacht keine Startkosten, jedoch können die

geringeren, laufenden Personalkosten von SaaS diesen Vorteil nicht kompensieren.


Abbildung 7: Ausgaben über den Zeitverlauf Szenario 2

Auch bei einer Betrachtung der Kosten über den Zeitverlauf ist keine

Tendenz zugunsten von SaaS feststellbar. Eine berücksichtigte Erneuerung

von Server und Storage im dritten Betriebsjahr der On-Premise-Variante

besitzt kaum eine Auswirkung auf den Trend.

In diesem Beispiel ist kein zwingender Systemwechsel erforderlich. Ein

weiterführender Betrieb der On-Premise-Lösung ist eindeutig zu bevorzugen.

Abschließend zu den angestellten Berechnungen ist anzumerken, dass die

wesentliche Stärke der Flexibilität von SaaS in dieser Fallstudie keinen

Einfluss besitzt. Nachdem sich das Beispielunternehmen in einem

wirtschaftlich stabilen Umfeld mit geringen Veränderungen befindet, werden

in beiden Szenarien gleichbleibende Bedingungen angenommen.

6.4 Schlussfolgerungen

Die notwendigen Erstinvestitionen in eine SaaS-Lösung für eine

Unternehmung, die IT-Dienstleistungen für ca. 100 MitarbeiterInnen anbietet,

können sich nicht innerhalb von fünf Jahren amortisieren: Die Gesamtkosten

liegen mit EUR 116.631 um 95 % höher gegenüber EUR 59.563 des

Inhouse-Betriebs (Szenario 2). Eine Cloud-basierte SaaS Lösung würde sich

in einem Betrachtungszeitraum von fünf Jahren rentieren, wenn keine

Vorinvestitionen und abhängige Kosten eines internen IT-Betriebs anfallen

würden (Szenario 1). Können Organisations- und Ablauforganisationen „auf

dem grünen Tisch“ entworfen werden, bietet eine Cloud Lösung bei alleiniger

Betrachtung der Kostenkomponente, Vorteile. Für etablierte und gewachsene

Unternehmensstrukturen bietet ein Parallelbetrieb oder teilweise Verlagerung

von Funktionen in eine Cloud Lösung.

7 Von Kosten- zu Entscheidungsmodellen

Im vorhergehenden Abschnitt wurde die Anwendung des TCO-Kostenmodells

auf eine Cloud Einsatz-Entscheidung angewandt, das TEI (Total Economic

Impact) und die Equity Value Analysis (EVA) vorgestellt und umfangreichere

Modelle jenseits reiner Kostenfaktoren präsentiert. Welches der

Kostenmodelle ist das Richtige als Basis für Entscheidungen? Die „Qualität“

einer Entscheidung hängt neben den monetären Aufwendungen (Kosten)

maßgeblich von weiteren Faktoren, wie z.B. Fehlertoleranz, Mitarbeiter- und

Kundenzufriedenheit, ab. New Public Management hat mit einer

Überbetonung der Kostensicht und schließlich der Manifestation des

„Billigstbieterprinzips“ im BVerG (an dem sich nach übereinstimmender

Meinung die öffentliche Verwaltung gegenüber dem Bestbieterprinzip

orientieren sollte) manifestiert. Somit sollen alleine Kosten ausschlaggebend

sein, um möglichst viele von einer Entscheidung betroffenen Stakeholder zu

befriedigen. Die Qualitätsmodelle der Stakeholder hängen dabei maßgeblich

7. Von Kosten- zu Entscheidungsmodellen 35

vom jeweiligen Blickwinkel und den subjektiven Präferenzen ab. Der

Steuerzahler wünscht sich möglichst rasch eine „billigere“ Verwaltung,

Kosten sollten somit schnell sinken. Politiker sehen Cloud Computing (auch)

als Maßnahme der Strukturreform. Eventuell höhere Einführungskosten

müssen jedenfalls transparent darstellbar sein und sich innerhalb einer

Legislaturperiode rechnen. Die Verwaltung verknüpft neben dem

Kostenaspekt vor allem Punkte, wie Servicequalität, Nachhaltigkeit der

Entscheidung und zukünftiges Entwicklungspotential.

Die Zielkonflikte anhand der genannten Punkte machen deutlich, dass eine

Entscheidung zu Cloud Computing in der Verwaltung nur sehr eingeschränkt

auf die Kostenfrage reduziert werden kann. Es wurden daher umfassendere

Entscheidungsmodelle entwickelt, wovon einige (MAUT) breite Anwendung

in der (US-)Verwaltung finden.

Im Folgenden werden daher kurz ausgewählte Entscheidungsmodelle

vorgestellt um deren Charakteristika gegenüber rein auf Kostenbasis

fokussierte Entscheidungen zu verdeutlichen. Daran anschließend kann im

nächsten Abschnitt detaillierter das MAUT (Multi-Attributive Utility Theory)

und dessen praktische Anwendung demonstriert werden.

7.1 Technology Acceptance Model (TAM)

Das Technology Acceptance Model (TAM) ist ein praxisbewährtes und

zuverlässiges Konzept zur subjektiven Nutzenbewertung von IT-basierten

Technologien und Werkzeugen. Dabei werden im TAM verschiedene

Kategorien hinsichtlich der Anwendung einer subjektiv zu bewertenden

Technologie bzw. eines Werkzeuges betrachtet. Diese sind

• die subjektiv empfundene Nützlichkeit (Perceived Usefulness, PU) einer

Technologie oder eines Werkzeuges,

• die subjektiv empfundene Einfachheit der Benutzung bzw. Anwendung

(Perceived Ease of Use, PEU) einer Technologie oder eines Werkzeuges, sowie

• die Selbstvorhersage der zukünftigen Benutzung (Self-predicted Future Use,

SPFU) der Technologie oder des Werkzeuges in der eigenen (Arbeits-)Umge-

bung

Jede der drei Kategorien beinhaltet Fragen, die verschiedene Aspekte der

jeweiligen Kategorie beleuchten. Dies geschieht mit Hilfe von Aussagen zur

Technologie bzw. zum Werkzeug, zu denen eine befragte Person auf einer

Zustimmungsskala (Agreement Scale) mit ungerader Anzahl von

Skalenpunkten antworten kann. Hierbei wird die ungerade Anzahl von

Skalenpunkten gewählt, um eine neutrale Antwort zuzulassen. Somit sind

auf Grund der verschiedenen Blickwinkel der befragten Personen auf die

Software und deren unterschiedliche Aufgaben und Verantwortungsbereiche

in den jeweiligen Organisationen auch tendenziell unterschiedliche Antworten

auf die Fragen des TAM zu erwarten.


Daher ist eine Auswertung der Antworten nach den Sichten

• Entwickler/Entwicklung

• Management

• weitere Funktionen/Rollen, wie z.B. Kunde, wo verfügbar

erforderlich sowie eine durch Interviews gestaltete Ermittlung von

Kausalitäten für etwaige Abweichungen der Befragungsergebnisse zwischen

den einzelnen Sichten.

7.2 Life-Cycle Costing

Cloud Computing ist ein zielgerichtetes, betriebliches

Entscheidungsinstrument zur ganzheitlichen Beurteilung spezifischer

Handlungsalternativen über einen festgelegten Lebenszyklus im Sinne

übergeordneter Unternehmensziele, das Erst- und Folgekosten sachlogisch

verknüpft. Cloud Computing ist anwendungsspezifisch und zielabhängig.

Kern des Cloud Computing-Konzepts ist ein Systemdenken, das die Elemente

Kosten, Leistung, Zeit, Verfügbarkeit, Qualität, Individualität und

Umweltauswirkungen erfordert [10].

Zu bemerken ist, dass trotz bestehender Normen kein allgemeingültiges

Ablaufschema existiert. Die bekannten Cloud Computing-Verfahren zeichnen

sich durch Formen von Kostenstrukturplänen, Kostenschätzungen,

Diskontierungen und Inflationsbereinigungen aus. Diese wichtigen Kriterien

decken jedoch nur einen Teil der methodischen Anforderungen an den Ablauf

eines Cloud Computing ab.

Die vier chronologischen Schritte für den Cloud Computing-Prozess nach

Lichtenvort [11] sind

1. Festlegung des Ziels und Untersuchungsrahmens

2. Informationsbeschaffung

3. Identifizierung und Interpretation von hot spots

4. Sensitivitätsanalyse und Diskussion

Ziel des zweiten Arbeitsschrittes ist die Informationsbeschaffung, die

Identifizierung der relevanten Kostendaten pro Prozesseinheit bzw.

Subsystem des Produktsystems sowie der Aggregation der

Lebenszykluskosten über alle Lebenszyklusphasen. Grundsätzlich sind

Zielsetzungen sachlogisch zu unterscheiden, ob Investitions-, Beschaffungs-,

Optimierungs- oder Vertriebs- bzw. Managemententscheidungen zu fällen

sind. Die Modellierung der Lebenszykluskosten umfasst die Schritte [10]

• Aufstellen eines Kostenstrukturplans

o Trennung in fixe und variable, direkte und indirekte, in Einzel- und

Gemeinkosten

o Trennung in einmalige und wiederkehrende, Erst- und Folgekosten

o Trennung in ökologische und konventionelle Kosten (Externalitäten)

8. Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung 37

o Zuordnung von Kostenträgern und -elementen

• Kostenmodellierung

o Kostenschätzung, -simulation, -prognose

o Top-down und Bottom-up-Verfahren

• Kostenaggregation

o Berücksichtigung des Zeitwerts des Geldes (Diskontierung)

o Sortierung (Ranking)

• Kostenanalyse (qualitativ und quantitativ)

• Sensitivitätsanalyse

Eine Aggregation zu einer einzelnen Zahl wird der Erstellung einer Ökobilanz

nicht gerecht. Diskutiert werden drei separate Ergebnisvektoren eines

ökologieorientierten Cloud Computing sowie eines gesellschaftsorientierten

Cloud Computing und die Bildung einer um sozioökonomische Aspekte

erweiterten Ökobilanz als Basis für Entscheidungen.

7.3 Nutzentheorie – Multi Attribute Utility Theory (MAUT)

Die Vielzahl an Kosten- und Entscheidungsmodellen stellt Entscheider vor das

Dilemma: Welches Modell soll verwendet werden? Decision support systeme

speziell für den öffentlichen Bereich entschärfen dieses Problem.

Kostengrößen wie ROI oder TCO werden mit der Technologieakzeptanz und

teilweise subjektiven Größen, wie der Umweltverträglichkeit, verbunden.

Selbst politisch motivierte Faktoren können in multivariaten

Entscheidungsmodellen rationalisiert werden. Die Multi-Attribute Utility

Theory (MAUT) ist in den USA eine verwendete Methode der öffentlichen

Verwaltung um komplexe Entscheidungsfindungen, wie die optimale

Standortwahl von Großbauvorhaben (Staudämme, Kernkraftwerke) [12], zu

unterstützen. Strategische Technologieentscheidungen sind ein

prädestinierter Anwendungsfall von MAUT.

8 Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung

Die Existenz einer öffentlichen Verwaltung ist vordergründig auf Gesetze

begründet, lässt sich aber aus verschiedenen Blickwinkeln erklären. Porter

beschreibt in The competitive advantage of nations, dass Märkte entstehen,

weil sie durch niedrigere Transaktionskosten die optimale Allokationsfindung

von Angebot und Nachfrage fördern. Daneben gibt es aber Güter, die so

komplex sind, dass kein privatwirtschaftlicher Markt entstehen kann.

Sogenannte öffentliche Güter, die potentiell von allen Mitgliedern einer

Gesellschaft verwendet werden, können nur von einem Kollektiv, also einem

Staat und dessen Organen, betrieben werden und das fast immer defizitär.

Straßen, Gehsteige und öffentliche Beleuchtung sind Beispiele für solche

gesellschaftliche Leistungen. Das Angebot defizitärer Leistungen ist mit ein

Grund für die Einhebung von Steuern.


Der Staat bietet neben nicht-marktfähigen Leistungen auch Dienste an, die

eine moralische Wertvorstellung ausdrücken, somit in ihrer Höhe gar nicht

quantifizierbar sind, wie die Unterstützung und der Erhalt von kirchlichen

Einrichtungen oder Zuwendungen an Minderheiten. Der Summary Guide

„Economic Valuation with Stated Preference Techniques“31 widmet sich als

Ganzes dieser Herausforderung: Wie kann für nicht-monetäre Größen eine

Aufwand-Nutzen – Schätzung vorgenommen werden?

Diese Beispiele sollen eines verdeutlichen: Entscheidungen der Politik können

niemals nur unter dem alleinigen Gesichtspunkt der Kosteneffizienz getroffen

werden. Für Verwaltungen gilt dieses Prinzip ebenfalls, aber eingeschränkt.

Im Gegensatz zur Politik, die vor allem gestaltend tätig wird, ist es die

Aufgabe der Verwaltung im Hoheitsbereich, Gesetze und Verordnung

durchzuführen. Das allgemeine Verwaltungsverfahrensgesetz (AVG)

verpflichtet die Verwaltung, diese Tätigkeit unter der Prämisse der

Sparsamkeit und Effizienz durchzuführen. Neben der Gesetze exekutierenden

und politische Vorgaben umsetzenden Funktion, kommt der Verwaltung aber

auch eine gestalterische Rolle zu, die sie z.B. in Form von

Förderprogrammen, die zwar politisch beschlossen werden, aber inhaltlich

von der Verwaltung gestaltet werden, erfüllt. Eine gestaltende Funktion ist

immer auch eine strategische Funktion und strategische Funktionen können

niemals nur unter der Prämisse der Kosteneffizienz getroffen werden.

Aus einer gesetzlichen und moralischen Verpflichtung hat die Verwaltung

eine Rechenschaftsverantwortung. Nackte finanzielle Zahlen sind zwar das

einfachste Mittel um Effizienz darzustellen, können aber eventuell zu einem

lokalen und, abhängig von der Berechnungsmethode, kurzfristigen Optimum

führen. Entscheidungen der Verwaltung sollten daher langfristig effizient,

aber jedenfalls quantifizierbar und operationalisierbar sein. Entscheider der

Verwaltung geraten dabei rasch in den Konflikt, einerseits eine Vielzahl an

Entscheidungsvariablen, die häufig gegengesetzt Wirkrichtungen haben, in

ihre Überlegungen miteinzubeziehen und zweitens diese Entscheidungen

auch nachvollziehbar argumentieren zu müssen.

8.1 Werterstellung in der öffentlichen Verwaltung

In der Privatwirtschaft kann der Marktwert durch volkswirtschaftliche

Gesamtrechnung ermittelt werden. Der öffentliche Bereich bietet zu einem

überwiegenden Teil nicht marktfähige Güter und Dienstleistungen an, womit

dieser Marktwert nur schwierig ermittelt werden kann. Häufig werden daher

die Kosten zur Serviceerbringung als gesellschaftlicher Wert angesetzt, was

konsequenterweise zur Folge hat, dass ein Mehrwert nur durch größeren

Mitteleinsatz erzeugt werden kann. Effizienzüberlegungen bleiben bei diesem

Modell jedoch außen vor. Um Effizienzüberlegungen anstellen zu können, ist

31

http://www.hm-treasury.gov.uk/green_book_guidance_stated_preference.htm


es daher notwendig, den Output der öffentlichen Verwaltung nicht linear an

den Mitteleinsatz zu koppeln und Performanceindikatoren (PIs) anzuwenden.

Der von öffentlichen Verwaltungen erstellte Wert muss in einem breiteren

Kontext betrachtet werden, da die Auswahl an Messkriterien politischer

Einflussnahme unterliegt, Langzeiteffekte, wie Wohlstand oder

gesellschaftliche Wertvorstellungen, berücksichtigen. Maßnahmen in

unterschiedlichen öffentlichen Institutionen können zu einer gemeinsamen

Zielerreichung beitragen, was eine isolierte Betrachtung von Mittelaufwand

und globaler Zielerreichung erschwert. Zeitliche Verzögerungen zwischen

Mitteleinsatz und Ergebnisevaluierung erschweren diese Betrachtungen

zusätzlich. Obwohl politische Entscheidungsträger an Endergebnissen, wie

Wirtschaftswachstum oder Benchmarks wie dem HDI32, interessiert sind,

sind die beeinflussenden Faktoren häufig nicht unter deren alleiniger Kontrolle

und Ergebnisse nicht in einer Legislaturperiode messbar [13].

Dem Spannungsfeld zwischen Kosteneffizienz und Wertschöpfung „für alle“

widmet sich der Annex zum „HM Treasury Green Book - Impact Assessment

guidance“33. Kernaussage ist: Eine Nutzenanalyse hat in der öffentlichen

Verwaltung immer ihren Ursprung in den Kosten, aber eine Reihe von

beeinflussenden zusätzlichen Faktoren darf nicht ignoriert werden.

8.2 Der Beitrag der IT an der Werterstellung von öffentlichen

Verwaltungen

Gemäß der Ausarbeitung von Soh und Markus ergibt sich der

Zusammenhang zwischen Organisationsperfomance und dem Einsatz von

Informationstechnologie aus dem Zusammenwirken dreier „idealer“

Subprozesse [14]:

Abbildung 8: How IT Creates Business Value (Soh und Markus 1995)

Von rechts nach links betrachtet, korreliert der erste Sub-Prozess

Verbesserungen der Orgnisationsperformanz mit technologischen

Auswirkungen. Diese Auswirkungen können bessere Produkte und Services,

die Umgestaltung von Geschäftsprozessen, größere Kommunikationseffizienz

32

http://en.wikipedia.org/wiki/Human_Development_Index 33

http://www.hm-treasury.gov.uk/data_greenbook_impact_assessments.htm


und letztlich auch die Adaption dynamischer und flexibler

Organisationsstrukturen durch Ausnutzung der technologischen

Möglichkeiten sein. In Richtung „IT use process“ wird die organisatorische

Auswirkung von IT-Einsatz in Relation zu „IT assets“, also der IT

Infrastruktur und dem dazu notwendigen Wissen des Einsatzes und des

Betriebs verbunden mit Managementfähigkeiten, betrachtet. Der dritte Sub-

Prozess („conversion process”) verwandelt IT-Investitionen in strategische

Ressourcen.

Diese Prozesskette beschreibt den Beitrag der IT an der organisatorischen

Gesamtleistung. Die Annahme ist, dass Hardware, Software und IT-Services

von jeder Organisation benötigt werden, jedoch nur ein Teil der Investitionen

zum organisatorischen Gewinn beitragen kann. Organisatorischer Wandel ist

das Verbindungsstück zwischen technologischen Ressourcen und den

erzielten (positiven) Ergebnissen durch deren Einsatz. Die Abbildung zeigt

auch einige notwendige, aber nicht hinreichende Bedingungen, die erfüllt sein

müssen um den IT-Einsatz zu einem positiven Organisationsergebnis zu

führen.

8.3 IT-Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung vs.

Privatwirtschaft

Vor jeder Einsatzentscheidung im Bereich der IT gilt es ein paar grundlegende

Prinzipien zu berücksichtigen, die im Bereich der öffentlichen Verwaltung,

bedingt durch deren Versorgungsfunktion, eine teilweise geänderte

Bedeutung erlangen:

1. Source niemals dein Kerngeschäft aus. Dieses Prinzip gilt in der

Privatwirtschaft (auch bei Anwendung von offener Innovation)

uneingeschränkt. Für die öffentliche Verwaltung muss eine kritische

Analyse erfolgen, ob traditionelles Kerngeschäft nicht durch

technologischen, gesellschaftlichen oder technischen Wandel von der

Gesellschaft (� Wirtschaft) besser und effizienter erbracht werden

kann. Soll ein IT-Dienstleiters der öffentlichen Verwaltung die

Netzwerkinfrastruktur selbst betreiben oder auslagern?

2. Berücksichtige versteckte Kosten. Leider ein Widerspruch in sich, aber

versteckte Kosten sind eine Realität im IT-Geschäftsbereich.

Angebote gegenüber der öffentlichen Verwaltung werden, sofern

nicht politisch beeinflusst [15], beinahe ausschließlich nach dem

Billigstbieterprinzip vergeben. Diesen schmalen Gewinn bei der

Vergabe holen sich Anbieter über exzessive Wartungskosten und

versteckte, aber notwendige Leistungen zurück, die erst im

Projektverlauf transparent werden. Konkurrierende Angebote müssen

daher kritisch auf offensichtlich niedrige Preise hin untersucht

werden.


3. Unterstützt organisationales Lernen. Unterstützt die Entscheidung,

langfristig effizient und effektiv, auch im volkswirtschaftlichen

Kontext, gegenüber den Stakeholdern aufzutreten. Eine Organisation

lernt, indem sie aktiv Dinge umsetzt, durch Learning-by-doing.

Umsetzer und Manager entwickeln auf diese Weise neue

Geschäftsideen. Wenn wichtige IT-Komponenten ausgelagert werden

bzw. ein wissensnotwendiges Abhängigkeitsverhältnis gegenüber

Dritten stattfindet, kann man nicht mehr erwarten, dass neue

Geschäftsmöglichkeiten durch Unterstützung der EDV-Systeme

entstehen werden. Dies führt zu der Unsicherheit, dass man nicht

bestimmen kann, welche IT-Infrastrukturelemente in der Zukunft

strategisch wichtig sein und heute nicht ausgelagert werden sollen.

4. Änderung der innovativen Kapazitäten. Auf anderer Seite sind es die

IT-Abteilungsmitarbeiter, von welchen erwartet wird, die

unternehmensspezifischen Gegebenheiten in neue Programme und

durch passende IT-Infrastruktur umzusetzen. IT-

Einsatzentscheidungen, die eine Verlagerung des Know-Hows in

Richtung der Anbieter mit sich bringt, verringern die Chance zur

Förderung der internen Innovationen. Im Gegenzug kann die IT-

Einsatzentscheidung auch zu erhöhter Kreativität führen, wenn sie mit

Schulungsmaßnahmen begleitet wird, die dazu führen, dass die

MitarbeiterInnen neue Technologien und Verfahren lernen.

Outsourcing von IT, so sie nicht zum Kerngeschäft gehört, kann

außerdem zu freien Humankapital führen, das kreativ am

Kerngeschäft beteiligt werden kann.

5. Technologische Unteilbarkeit. Vor jeder IT-Entscheidung muss die

Frage stehen, ob die Komponente, insofern sie eine Verlagerung des

Know-Hows nach außen bedeutet, einerseits mit der bestehenden

Infrastruktur technisch als auch organisatorisch kompatibel ist oder ob

eine „Unvereinbarkeit“ bzw., aufgrund fehlender Schnittstellen,

Unteilbarkeit der bestehenden, internen Systeme mit der neuen

Technologie besteht.

Nach Klärung dieser fundamentalen Punkte beginnt der IT-Planungsprozess,

der in der Privatwirtschaft umfassend und letztlich auf rationalen Faktoren

beruht. Hingegen ist IT-Einsatzplanung in der öffentlichen Verwaltung

inkrementell. Auch die Systemevaluierungsphase wird länger und

tiefgreifender sein, da von den potentiellen Auswirkungen ein größerer

Benutzerkreis (interne Abteilungen oder die Bevölkerung) betroffen sind [14].

Bretschneider untersuchte die Hauptunterschiede mit denen IT-

Entscheidungsträger der öffentlichen Verwaltung gegenüber jenen der

Privatwirtschaft konfrontiert sind. Sie umfassen unter anderem:


• IT-Manager müssen aufgrund zahlreicher (impliziter und habitualisierter)

Abhängigkeiten über Organisationsgrenzen hinweg ihre Entscheidungen

argumentieren, als das im Bereich der Privatwirtschaft der Fall ist.

• Die Rechenschaftspflichten hinsichtlich der Auswahlbegründung von Hard- und

Software sind zwischen IT-Managern der öffentlichen Verwaltung und jenen des

privaten Sektors unterschiedlich.

• IT-Entscheidungen öffentlicher Verwaltungen und deren nachgelagerter bzw.

ausgelagerter Dienststellen sind durch den wechselseitigen Einfluss aus

Effizienzbestrebung und politischem Konsens absichtlich inneffizient.

Eine weiterer Unterschied sind die bedienten Benutzerschichten von IT-

Systemen der öffentlichen Verwaltung und jener der Privatwirtschaft.

Während Privatunternehmen ihr Marktengagement auf Basis wirtschaftlicher

Überlegungen abwägen können, haben öffentliche Verwaltungen wesentlich

geringere Selbstentscheidungsfähigkeiten: Sie müssen Märkte bedienen, die

häufig nicht wirtschaftlich „bearbeitet“ werden können.

Öffentliche Einrichtungen unterliegen häufig einer Rechenschaftspflicht bzw.

stehen unter der (meistens finanziellen) Kontrolle anderer staatlicher

Einrichtungen bzw. den BürgerInnen direkt. Aus dieser Notwendigkeit zur

Transparenz und Auskunftspflicht leiten sich funktionale und

organisatorische Notwendigkeiten ab. Eine dieser Notwendigkeiten ist eine

nachvollziehbare Begründung von IT-Auswahlentscheidungen. Die

vorhergehenden Ausführungen haben verdeutlicht, dass finanzielle Kriterien

nicht ausreichen (sollten), um IT-Entscheidungen zu begründen.

Ein weiteres, umfassendes Dokument zum Thema Entscheidungsfindung in

der öffentlichen Verwaltung wurde vom Department for Communities and

Local Government 2009 herausgegeben. Als Anhang zum „HM Treasury

Green-Book“, dem Leitfaden für Projekte und Entscheide der Verwaltung

Großbritanniens, beschreiben die Autoren im Multi-criteria analysis: a manual

eine Vielzahl an Entscheidungsmodellen und empfehlen eine

Methodenanwendung aus dem Umfeld der Multiple Criteria Decision Analysis

[16].

8.4 Entscheidungen bei einer Vielzahl von ? Einflussfaktoren –

MAUT

Der theoretische Rahmen für die multiattributive Nutzentheorie MAUT wurde

bereits 1947 durch Morgenstern und von Neumann gelegt [17], aber erst

1976 durch Keeney und Raiffa als Weiterentwicklung der generellen

Nutzentheorie beschrieben [18]. Barzilai hat 2005 schließlich Regeln

vorgestellt um Nutzenfunktionen, wie sie in der multiattributiven

Nutzentheorie benötigt werden, basierend auf exakten Methoden der

Messtheorie zu identifizieren [19]. MAUT wurde neben den theoretischen

Grundlagen auch maßgeblich in Österreich am Institut für angewandte

Systemanalyse (IIASA, Laxenburg) entwickelt [20].

9. IT-Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung – das MAUT Vorgehensmodell 43

MAUT gehört als Untergruppe zur Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA)

und soll Entscheidungsträger in Situationen einander widersprechender oder

auf einander in Konflikt stehender Eingabekriterien unterstützen. Im

Gegensatz zur MCDA setzt die MAUT das Vorhandensein von

Nutzenfunktionen voraus, die zwar nicht rational erklärbar sein müssen, aber

jedenfalls aufgestellt werden können. Entscheidungen können dadurch

rationalisierbar und somit nachvollziehbar gestaltet werden; mit ein Grund

der Verbreitung von MAUT in der öffentlichen Verwaltung, die häufig der

Berichtspflicht unterliegt und begründbare Entscheidungen treffen muss.

Der Anwendungsfall der MAUT ist das klassische Problem eines

Entscheiders, unter einer Auswahl an Alternativen und möglicherweise unter

Unsicherheit bezüglich der Eintrittswahrscheinlichkeit von Einflussgrößen,

eine optimale Allokation zu finden. Unterstützung erhält der Entscheider

durch die Methode der Sensitivitätsanalyse, die Änderungen an

Eingabefaktoren in Relation zu messbaren Größen einer Entscheidung setzt

und in Verbindung mit einer Risikoanalyse zur Vorauswahl von Optionen

herangezogen werden kann.

Ein wichtiger Aspekt ist neben der fundamentalen Verankerung in der

klassischen Nutzentheorie, die Einbeziehung der erklärenden

Verhaltensforschung. Komplexe Entscheidungen in der Verwaltung können

nicht immer auf rein rationale und jedenfalls quantifizierbare Größen reduziert

werden. Mertens nennt in Fehlschlägen bei IT-Großprojekten der öffentlichen

Verwaltung den Einfluss der Politik in Entscheidungen, die sich an

Wahlzyklen und Profilierungsdenken anstatt an Wertschöpfungsketten

orientieren [15]. Die Frage ist daher nicht ob, sondern wie reale

Einflussgrößen als Entscheidungsattribute modelliert werden können. Dazu

gehören auch der wichtige Teil der Informationsaufbereitung im

Entscheidungsverlauf und gegebenenfalls die Darstellung aus verschiedenen

Perspektiven (AnwenderInnensicht, Umsetzersicht, Verwaltungssicht,

politische Sicht).

9 IT-Entscheidungen der öffentlichen Verwaltung – das

MAUT Vorgehensmodell

Halpern hat in Thought and Knowledge: An Introduction to Critical Thinking

ein Vorgehensmodell zur praktischen Anwendung der MAUT vorgestellt [21],

das wir an dieser Stelle als generelles Modell zur Rationalisierung von

Entscheidungen in der öffentlichen Verwaltung beschreiben um es im

nächsten Abschnitt im Bereich IT-Ausgaben zu operationalisieren.

1. Entscheidungsrahmen schaffen. In diesem Schritt ist es notwendig, präzise

Angaben zur Einschränkung des Entscheidungsproblems zu machen. Die exakte

und funktional begrenzende Problemdefinition hilft richtungsweisend bei den

nächsten Schritten.


2. Alternativengenerierung. Alle möglichen und sinnvollen Alternativen nach der

Problemdefinition aus Schritt 1 werden identifiziert. Externe ExpertInnen,

Literaturrecherche und Internetrecherche sind mögliche Quellen zur

Alternativenfindung. Alternativen sollten in diesem Schritt nicht voreilig

ausgeschlossen werden – es ist besser, vermutlich ungeeignete Alternativen

durch die nachvollziehbare Modellanwendung auszumustern, anstatt sie voreilig

als Bauchentscheidung zu eliminieren.

3. Faktorenauswahl. In diesem Schritt werden alle Erwägungen, die

auswahlentscheidend wirken, identifiziert. Auch hier gilt es, abhängig von der

Größe oder vermuteten Tragweite der Entscheidung, ExpertInnen beizuziehen.

4. Gewichtung der Faktoren. Jedem identifizierten Faktor wird ein Gewicht auf der

Skala 1 (geringe Bedeutung) bis 5 (hohe Wichtigkeit) zugeordnet. Diese

Gewichte drücken den Einfluss des Faktors als Anteil am

Gesamtentscheidungsproblem aus. Prinzipiell können diese Gewichte nach

individuellen Vorstellungen vergeben werden, da sie auch persönliche

Präferenzen ausdrücken können. Im Einsatzfall sollten sie

aber jedenfalls begründet werden können.

Die Faktoren werden anschließend der Reihe ihrer Faktorenwerte nach, mit den

wichtigsten (5) zuerst, von oben nach unten in einer Spalte angeschrieben. Bei

gleichen Faktorenwerten soll eine gefühlsmäßige Reihung (ein wenig wichtiger

als) vorgenommen werden.

5. Gewichtung der Alternativen. Die in Schritt 2 identifizierten Alternativen

werden pro Faktordimension mit den Werten -2, -1, 0, +1, +2 gewichtet. Positive

Werte bedeuten einen positive/günstige/“pro-„ Wirkung des Faktors auf die

Entscheidung, negative Werte eine verzögernde/negative/nachteilige Wirkung

des Faktors auf die Entscheidung. Der Wert „0“ bedeutet indifferente Wirkung

(positiv oder negativ), wobei 0 nicht anstatt „Wirkung unbekannt“ verwendet

werden darf.

6. Entscheidungsberechnung. Die Faktorengewichtung (1-5) wird mit jedem

Alternativengewicht multipliziert und in eine zusätzliche Spalte neben den

Alternativen eingetragen. Die Alternative mit der höchsten Summe der

jeweiligen Produktwerte ist die „beste“ Alternative.


9.1 Faktoren zur Unterstützung von IT-Einsatzentscheidungen in

der öffentlichen Verwaltung

Einflussfaktoren für IT-Einsatzentscheidungen in der Verwaltung können in

einer Vielzahl von Perspektiven identifiziert werden: Exogen vs. endogen,

funktional vs. nicht-funktional, quantifizierbar vs. nicht-quantifizierbar,

qualitativ vs. quantitativ aus den Bereichen rechtlich, technisch,

organisatorisch, sozial, gesellschaftlich, politisch, ethisch-moralisch.

Die Managementliteratur bietet einen umfassenden Überblick zu Kriterien für

die Auswahl von IT-Projekten. Viele dieser Kriterien sind unabhängig vom

Einsatzumfeld (öffentliche Verwaltung vs. Privatwirtschaft) bzw. der

Einsatzdomäne (Gesundheitswesen, Buchhaltung, E-Government, …), sodass

eine kritische Auseinandersetzung mit den angeführten Kriterien und

Selektion auf den Bereich öffentliche Verwaltung / E-Government /

unterstützende Systeme (Cloud Computing) lohnenswert ist.

In Optimized ICT project selection utilizing fuzzy system [22] wird ein

System zur Auswahl von Projekten unter Unsicherheit vorgestellt und diese

Faktoren identifiziert:

Alte

rnat

ive

1

fakt

orge

wic

htet

e A

ltern

ativ

e 1

Alte

rnat

ive

2

fakt

orge

wic

htet

e A

ltern

ativ

e 2

Alte

rnat

ive

3

fakt

orge

wic

htet

e A

ltern

ativ

e 3

Alte

rnat

ive

4

fakt

orge

wic

htet

e A

ltern

ativ

e 4

Alte

rnat

ive

5

fakt

orge

wic

htet

e A

ltern

ativ

e 5

Faktor 1 (5) -2 -10 0 0 Faktor 2 (5) 0 0 2 10 Faktor 3 (4) 1 4 2 8 Faktor 4 (3) 2 6 0 0 Faktor 5 (3) 0 0 1 3 Faktor 6 (2) -1 -2 1 2 Faktor 7 (1) 2 2 0 0 Total 0 Total 23 Total Total Total

2

3

4

5

6 multiplizieren

6 addieren

Abbildung 9: Schematische MAUT-Anwendung


Abbildung 10: Faktoren zur Projektauswahl nach und

Lee und Kim führen in An integrated approach for interdependent information

system project selection [23] die Faktoren Programmstunden,

Analystenstunden, Unterstützungsstunden, Hardwarekosten und

erwirtschafteter Überschuss ein und beschränken sich damit vorwiegend auf

den Kosten-Nutzen – Aspekt, erkennen aber die Tatsache der gegenseitigen

Abhängigkeiten innerhalb von Entscheidungsproblemen. In dem thematisch

ähnlich gelagerten Papier Development of a Project Selection Method on

Information System Using ANP and Fuzzy Logic nennen die Autoren die

folgenden Einflussgrößen:

Abbildung 11: Faktoren nach et.al

Das Papier ist in mehrerer Hinsicht interessant: Es listet eine Vielzahl an

Faktorvariablen zur Entscheidungsfindung auf und berücksichtigt die

Unsicherheit von eintretenden Ereignissen, die entscheidungsrelevant wirken.

Als Entscheidungsmodell wird der Analytic Hierarchy Process (AHP, [24]),

ein der MAUT-Methode verwandtes Verfahren gewählt. Im Gegensatz zur

MAUT werden beim AHP Entscheidungsvariablen als Hierarchie dargestellt.

Das Verfahren ist praxisnah, erfordert aber neben der Identifikation von

Entscheidungsvariablen die Erstellung einer Entscheidungshierarchie, die


begründet werden muss, da die Position einer Entscheidungsvariablen in der

Hierarchie deren Einfluss auf das Gesamtergebnis bestimmt. Die Darstellung

als Hierarchie hat den weiteren Nachteil der Subjektivität: Verschiedene

Entscheidungsträger können durchaus ein unterschiedliches Verständnis

einer taxonomischen Gliederung eines Entscheidungsprozesses haben. Ist der

Faktor „Standardsoftware“ etwa ein technischer Faktor oder doch eher eine

strategische Organisationsentscheidung (die sich technisch auswirkt)?

Die Kriterienauswahl selbst ist ein Entscheidungsprozess und, da

Entscheidungen aufgrund ihrer Komplexität immer modellhaft erfolgen, mit

Ungenauigkeit und Unschärfe behaftet. Nicht alle Entscheidungsvariablen

können daher in das Entscheidungsschema mit einfließen. Die „Kunst“ ist es

daher, die relevanten Faktoren zu identifizieren und diese Auswahl nach

Möglichkeit zu begründen. Entscheidungsfaktoren bestimmen, wie

Entscheidungsoptionen einen Wert erzeugen.

• Gibt es bereits Optionen, dann kann nach der Bottom-up-Methode analysiert

werden, in wie weit sich die Optionen auf markante Art und Weise

unterscheiden.

• Sind die Optionen noch nicht bekannt, oder dürfen die einzelnen Optionen aus

rechtlicher Sicht (Bundesvergabeverfahren) nicht vorentscheidend (auf einen

Anbieter zugeschnittene Ausschreibung)wirken, sind in einem Top-down-Ansatz

die mit der Umsetzung verbundenen Ziele, Absichten und

Unternehmensstrategie und -vision gute Ausgangspunkte zur Identifikation.

Die Identifikation wird erleichtert, wenn Entscheidungsvariablen geclustert

werden. Es entsteht dadurch zwar eine Hierarchie, diese ist in der MAUT

aber kein beeinflussender Bestandteil des Entscheidungsproblems, sondern

dient dem Entscheider als Strukturierungshilfe.

Aus der Kombination der Faktoren der angeführten Papiere und der Erfahrung

aus eigenen Ausschreibungsproblematiken wurden diese Punkte als Faktoren

zur IT-Einsatzentscheidung identifiziert:


Abbildung 12: IT-Entscheidungsvariablen der öffentlichen Verwaltung

Entscheidung

Recht Vertrag

Ausschluss von Nachforderungen in der Softwareeinführungsphase

Sachmängelhaftung

Regelungen zur Mitwirkungspflicht

kostenfreies Vorprojekt

uneingeschränkte Nutzungsrechte

Rückabwicklung des Projektes bei Scheitern

Technik

WartungErweiterbarkeit durch internes Personal

Wartung durch internes Personal

Testing Integration in bestehendes Test-Framework

Spezifikationen Offenlegung der technischen Spezifikationen

Fuktionalität

Konnektoren zu kritischen, bestehenden Systemen

Mandantenfähigkeit Cloning einer Instanz und Restauration als neuer Mandant

Performance

dynamische Lastverteilung

redundanter Betrieb

Sicherheit

Anbindungsmöglichkeit an internes Backupmanagement

Anbindung / Unterstützung für interne Audit TrailsPerformance Indicators

Intrusion Detection

Erfüllung der Richtlinie 95/46/EG (Datenschutzrichtlinie)

Erfüllung von Basel II

Projekt

Umsetzungführt zu BenutzerInnenzufriedenheit

erfüllt Anforderungen

Attraktivitätpositive Standardfunktionalitäten, die gegenwärtig nicht benötigt werden

positiver ökoligischer footprint / unterstützt "Green IT"

Planung

geeignete Planungsmethode

angemessener Zeitplan

eingesetze Ressourcen für Projekt angemessen

Partner

geringe Abhängigkeit als zukünftiger know-how Träger

Verbreitung / Referenzen / Reputation

Branchenkompetenz

kompatible Unternehmenskultur

Verhandlungen "auf Augenhöhe"

Umfeld

strategisch

Eignung in Zukunft schneller Lösungen anbieten zu können

Eignung in Zukunft günstigere Lösungen anbieten zu können

positive organisatorische Auswirkung auf das Change Management

positive kulturelle Auswirkung auf eigene Unternehmung

Unterstützung für organisationales Lernen

politisch politisch gewollt

sozialUnterstützung durch Organisation / Träger

Unterstützung durch MitarbeiterInnen

Kosten

indirekte Kosten

Infrastruktur

Abschreibungen

Strom

Mieten

Software

Wartung

Lizenzen

Dienstleistung

Change Requests

HardwareBetriebskosten

Anschaffungskosten

direkt zurechenbare Kosten

PersonalkostenSchulungen

interner Arbeitsaufwand / gebundenes Humankapital

Kennzahlen

TEI

TCO

CAPM

ROI


Diese Anzahl an Entscheidungsvariablen ist sehr umfangreich und für eine

Modellanwendung nicht praktikabel. Um die Multi-Attributive Utility Theory

anwenden zu können ist folgende Vorgehensweise notwendig:

1. Entscheidungskriterien analysieren. Welche müssen für die Entscheidung

unbedingt berücksichtigt werden?

2. Für quantifizierbare Größen: Welche Werte können aus BI-Systemen, der ERP,

aus Statistiken etc. gewonnen werden? Welche Werte liegen nicht vor und

müssen erst ermittelt werden?

3. Für nicht quantifizierbare Größen: Welche Möglichkeiten bestehen für nicht

quantifizierbare Größen rationale und nachvollziehbare Abwägungen zu finden?

Eine Reduktion der Entscheidungsvariablen ist unbedingt notwendig. IT-

Outsourcer versuchen oft die Qualität ihrer Entscheidung durch große Anzahl

an Faktoren zu steigern, die aber die Fähigkeiten zur Erhebung übersteigen

und den Aufwand der Abwägung nicht rechtfertigen. Einzelne, wichtige

Faktoren verlieren auf Grund der Unübersichtlichkeit an Relevanz.

Konsequenterweise sind Faktoren, deren Funktion mehr in Kontrolle und

nicht in der Motivation liegt, weniger geeignet. Bei der Faktorenauswahl darf

daher nie das „große Bild“ der mit der IT-Einsatzentscheidung verfolgten

Strategie verloren gehen. Alle Faktoren müssen sich an der strategischen

Ausrichtung des Unternehmens orientieren [25].

Für die beispielhafte Modellanwendung wurde der fiktive Anwendungsfall

„private Cloud Computing“ mit zwei Lösungen angenommen, zwischen

denen eine Einsatzentscheidung getroffen werden soll. Lösung „A“ ist jene

eines renommierten Cloud-Dienstanbieters, der international auftritt und

weltweit Referenzprojekte aufweisen kann, in Österreich vertreten ist und

Support und SLAs anbieten kann. Lösung „B“ ist eine Open Source-Lösung,

die in der Anschaffung kostenfrei ist, wo Quellcode und Spezifikationen

offen liegen, aber kein nationaler Partner Support leisten kann.

Soft-Faktoren des Unternehmensumfeldes, wie die Unterstützung der

MitarbeiterInnen oder positive Effekte auf organisationales Lernen werden

nicht berücksichtigt. Im Folgenden wird eine begründete Teilmenge der

ermittelten Kriterien für eine Modellanwendung der MAUT herangezogen.

9.2 IT-Einsatzkriterien als Faktoren der MAUT

Das MAUT-Vorgehensmodell wurde in Abschnitt 9 erläutert, an dieser Stelle

findet eine Operationalisierung der Faktorvariablen im Modell statt.

1. Schritt: Entscheidungsrahmen schaffen. In diesem Schritt sollte das

Entscheidungsproblem genau spezifiziert werden um die anschließende

Alternativenauswahl zu vereinfachen. (Anhand dieser exemplarischen

Modellverwendung ist dieser Schritt nicht möglich, da kein konkreter

Anwendungsfall besteht.)


2. Schritt: Generierung der Alternativen. Aus dem Entscheidungsrahmen

(z.B. KO-Kriterien, funktionale Beschreibungen etc.) werden die Alternativen

generiert. Wir wollen hier nur zwei Alternativen einführen: Alternative A, ein

IT-System eines etablierten Softwareherstellers, der seine Lösung on-premise

anbietet und B, eine Open-Source Lösung, die nur durch die Organisation

selbst betrieben werden muss.

3. Schritt: Reduktion der Entscheidungsvariablen. Kostenfaktoren müssen

einen wesentlichen Bestandteil im Entscheidungsmodell ausmachen. Aus

dem Bereich der Kennzahlen wird angenommen, dass der ROI der

auszuwählenden Alternativen ausreichend genau geschätzt werden kann.

Das gebundene Humankapital, das in einer Projekteingangsphase nicht für

andere Projekte zur Verfügung steht, wird ebenfalls berücksichtigt.

Anschaffungskosten für Hardware sind ebenfalls entscheidend sowie

laufende Kosten für Wartung (sowohl extern als auch intern).

Wichtige technische Merkmale sind für einen ausgelagerten IT-Dienstleister

die Mandantenfähigkeit einer Lösung: Die Umsetzung für ein Ministerium/ein

Land/eine Gemeinde kann für weitere Stellen von Interesse sein. Ein

mandantenfähiges System erlaubt es, rasch für eine weitere Einheit ein

logisch getrenntes Service anbieten zu können. Sicherheit ist für die

öffentliche Verwaltung ein hochbrisantes Thema, dem kaum mit Ursache-

Wirkungsüberlegungen begegnet werden kann. Hier kalkulatorisches Risiko

anzusetzen verbietet sich aufgrund geltender rechtlicher Rahmenbedingungen

wie des Datenschutzes. Mindestanforderungen an das Risikomanagement

werden beispielsweise durch die ISO/IEC 27001 gefordert34, nationale

Rahmen geben Mindeststandards für Sicherheit und Audit Trails vor35. Von

strategischer Bedeutung ist die Wartbarkeit durch internes Personal, da hier

organisationales Wissen aufgebaut werden kann, falls das umzusetzende

Projekt in die Kernkompetenz der Organisation fällt. Wichtig im Sinn der

Risikominimierung ist die Tatsache, ob ein kostenfreies Vorprojekt bzw. eine

realitätsnahe Teststellung Teil eines Angebots ist. Rechtlich ist ein

kostenfreies Vorprojekt sowie der Ausschluss von Nachforderungen in der

Einführungsphase (Lernphase für beide Seiten) wünschenswert.

Aus dem Partner-Bereich ist nachgewiesene Branchenkompetenz

ausschlaggebend: Hat der Projektpartner bereits ähnlich gelagerte Projekte

für einen vergleichbaren Kunden umgesetzt? Außerdem wird die Qualität des

Zeitplans berücksichtigt. Aus dem Bereich der Umsetzung kommt ein ganz

wesentlicher Punkt: In wie weit kann die Alternative die Anforderungen lt.

Pflichtenheft/Lastenheft erfüllen? Subjektiver ist der Punkt „führt zu

BenutzerInnenzufriedenheit“, da hier das Alternativenendergebnis

gefühlsmäßig vorweggenommen werden muss.

34

https://www.sicherheitshandbuch.gv.at, 35

http://reference.e-government.gv.at/uploads/media/CommonAuditTrail_1-0-0_20101202.pdf


Aus dem Umfeld-Bereich ist die Unterstützung des Trägers entscheidend: Als

Strategieelement wäre es wünschenswert, wenn das Projekt eine positive

Auswirkung auf das organisatorische Change Management hat und

zukünftige Projekte schneller und aus Kundensicht kosteneffizienter

umgesetzt werden können.

Das Entscheidungsmodell der MAUT ergibt sich damit zu:


Abbildung 13: Anwendung der MAUT für ein IT-Entscheidungsproblem

Faktoren Ge

wic

htu

ng

Alt

ern

ati

ve I

Ge

wic

hte

te A

lte

rna

tive

IA

lte

rna

tive I

Ige

wic

hte

te A

ltern

ati

ve

II

Maxim

ale

Pu

nkte

an

zah

l

Kosten

direkt

zurechenbare

Kosten

Kennzahlen

ROI 5 1 5 2 10 10

Personalkosten

interner

Arbeitsaufwand /

gebundenes

Humankapital 5 0 1 5 10

Schulungen 5 2 10 -1 -5 10

indirekte

Kosten

Hardware

Anschaffungskosten 5 -1 -5 1 5 10

Software

Lizenzen 5 0 2 10 10

Wartung 5 2 10 0 0 10

Technik

Sicherheit

Erfüllung von ISO/IEC 27001

/ 27002 3 1 3 0 0 6

Anbindung / Unterstützung

für interne Audit Trails 3 2 6 1 3 6

Fuktionalität

Mandantenfähigkeit 3 2 6 0 0 6

Wartung

Wartung durch internes

Personal 2 0 0 -1 -2 4

Recht

Vertrag

kostenfreies Vorprojekt 2 2 4 2 4 4

Ausschluss von

Nachforderungen in der

Softwareeinführungsphase 4 2 8 0 0 8

Projekt

Partner

Branchenkompetenz 3 2 6 -1 -3 6

Planung

angemessener Zeitplan 3 1 3 0 0 6

Umsetzung

erfüllt Anforderungen 5 2 10 1 5 10

Umfeld

sozial

Unterstützung durch

Organisation / Träger 4 1 4 2 8 8

strategisch

positive organisatorische

Auswirkung auf das Change

Management 3 0 0 1 3 6

Eignung in Zukunft

günstigere Lösungen

anbieten zu können 4 0 0 1 4 8

Eignung in Zukunft

schneller Lösungen

anbieten zu können 4 1 4 0 0 8

Ergebnis 74 47 146


4. Schritt: Gewichtung der Faktoren. Sämtliche kostenrelevanten Faktoren

wurden mit dem Einfluss „5“ bewertet: Sie stellen die wichtigste Größe dar.

Dazu zählt der ROI, das gebundene Humankapital, Schulungskosten,

Anschaffungskosten für Hardware sowie Lizenz- und Wartungskosten.

Daneben ist es absolut wichtig die Anforderungen zu erfüllen und den

Datenschutzbestimmungen zu genügen.

Die Unterstützung durch die übergeordnete Organisation bzw. den Träger

(ein Maß an gestalterischer Freiheit wird zugebilligt), die Eignung in der

Zukunft günstigere Lösungen und diese schneller anbieten zu können und der

Ausschluss von Nachforderungen in der Einführungsphase wird mit „4“

gewichtet.

Die gewählte Alternative soll mit einem Gewicht von „3“ positiv auf das

strategisch beschlossene Change Management einwirken. Die

Branchenkompetenz des Anbieters, der angegebene Zeitplan, Erfüllung der

ISO/IEC 27001 / 27002, die Anbindung an interne Audit Trails sowie die

Mandantenfähikgeit der Lösung werden mit „3“ gewichtet.

Die Wartbarkeit durch internes Personal sowie ein Angebot des Anbieters für

eine kostenfreie Teststellung werden mit „2“ gewichtet.

Eine Gewichtung mit „1“ ist in unserer Modellanwendung nicht vorgesehen.

5. Schritt: Gewichtung der Alternativen in Bezug zu deren

Faktoreneigenschaften. Für die Alternative A sowie Alternative B wird jeweils

der Grad der Erfüllung der Faktoreneigenschaften im Wertebereich -2 (keine

Erfüllung bzw. stark negative Wirkung) bis 2 (vollständige Erfüllung bzw.

stark positive Wirkung) bestimmt und in die MAUT-Matrix eingetragen.

6. Schritt: Entscheidungsberechnung, Alternativenauswahl nach

Modellberechnung. Dieser Schritt wird durch das Auswahlsystem (in

unserem Beispiel die mit Formeln hinterlegte Excel-Matrix) unterstützt und

liefert neben einer Alternativenreihung auch die Stärke der präferierten

Lösung.

Ergebnisinterpretation

In unserem Beispiel ist das theoretisch zu erreichende Maximum für eine

Alternative 146 Punkte. Dieses Maximum errechnet sich aus den Gewichten

der Faktoren (1-5) und dem maximalen Beitrag von „2“ einer Alternative zur

Faktorenerreichung. Das theoretische Minimum ist daher -146.

Visualisiert als Zahlenstrahl stellen sich die beiden Alternativen unseres

Beispiels wie folgt dar:


Abbildung 14: Ergebnisdarstellung am Zahlenstrahl

Beide Alternativen sind überwiegend positiv (Ergebnis größer als 0). Keine

der beiden Alternativen hebt sich gegenüber der anderen deutlich ab (die

Ergebnisse liegen relativ nahe beieinander) und auch absolut würde keine der

beiden Alternativen die Erwartungen deutlich erfüllen können (beide sind vom

absoluten Optimum bei 146 Zählern doch einiges entfern).

Die daraus ableitbaren Handlungsalternativen können sein:

1. Analyse der Faktoren: Wurden alle relevanten Faktoren berücksichtigt

bzw. sind zu viele irrelevante Faktoren in die Betrachtung mit

eingeflossen?

2. Weitere Alternativen in die Betrachtung mit einbeziehen

3. Das Projekt kann mit dem am Markt befindlichen Lösungen nicht

umgesetzt werden und wird daher (zum gegenwärtigen Zeitpunkt)

nicht umgesetzt.

0 100 14650

BB AA

4747 7474

-50-100-146

10. Zusammenfassung 55

10 Zusammenfassung

Cloud Computing soll durch die von den Herstellern versprochenen

synergetischen Effekte zu Kosteneinsparungen führen. Diese Einsparungen

werden sich in der Einführungsphase allerdings durch weitere Aufwendungen

im Bereich von zusätzlichen Consultingleistungen, Schulungen und

Vorbereitung der internen IT-Landschaft auf das Cloud-Modell nicht

einstellen. Für die Auswahl eines IT-Systems stellt der Kostenfaktor die

wichtigste Entscheidungsgröße dar. Für diesen Faktor wurden drei Modelle

(Total Cost of Ownership TCO, Total Economic Impact TEI und die Equity

Value Analysis EVA) vorgestellt und die Eignung des TCO-Modells in einer

konkreten Anwendung validiert. Im Anschluss daran wird aus der Literatur

argumentiert, dass der Kostenfaktor kein alleiniges Auswahlkriterium für

Einsatzentscheidungen sein darf, da es zu keinen global optimalen Lösungen

führen kann. Die Vielzahl an Einflussgrößen auf Verwaltungsentscheidungen

benötigt ein umfassendes, aber jedenfalls nachvollziehbares und

argumentierbares Entscheidungsmodell, das mit der Multi-Attribute Utility

Theory gefunden wird. Für das Modell wird aus der Literatur eine

umfangreiche Sammlung an IT-Entscheidungsfaktoren identifiziert, die

anschließend als Excel-Matrix implementiert umgesetzt werden.


11 Handlungsempfehlungen

Cloud oder Nicht-Cloud

Die von Herstellern angegebene Amortisationsdauer deckt sich nicht mit der

von Weindl in „Die Nutzenpotenziale von Software-as-a-Service in kleinen

und mittleren Unternehmen“ [26] angegebenen Betrachtung der Rentabilität

bei laufendem Betrieb. Durch einen Umstieg auf eine Cloud-Lösung werden

notwendigen Investitionen innerhalb von fünf Jahren nicht durch

Kosteneinsparungen gerechtfertigt. Kann eine IT-Landschaft hingegen auf

dem „grünen Tisch“ geplant und damit sämtliche Investitionen (Räume,

Brandschutzeinrichtungen, Personal) auf eine Cloud-Lösung ausgerichtet

werden, bringt eine SaaS Cloud-Lösung ab dem Ersteinsatz gegenüber einem

Inhouse-Betrieb kostentechnische Vorteile.

Intensität der Cloud–Umsetzung

Datenschutz- und verwaltungsrechtliche Fragen sind derzeit nicht

ausreichend geklärt, um Daten der Verwaltung und somit letztlich der

BürgerInnen in eine öffentliche Cloud zu transferieren. Nachdem auch für das

hybride Cloud-Modell keine garantierte organisatorische Trennung von

Anwendungsdaten zu Prozessdaten vorgenommen werden kann, bleibt

gegenwärtig als einziges Betriebsmodell die Private Cloud.

Parameterfindung und Erhebung

Vor der Wahl eines Entscheidungsmodells steht die rigorose Aufbereitung der

entscheidungsrelevanten Größen. Diese sind einerseits die Kosten der

Erstanschaffung und des laufenden Betriebs aber auch Ausfallszeiten, Risiko

und Nachhaltigkeitsbetrachtungen bis hin zu gesellschaftlichen Faktoren wie

Ansehen und Zukunftstauglichkeit.

Wahl des Entscheidungsmodells

Die identifizierten und im Allgemeinen messbaren Parameter fließen in das

Entscheidungsmodell ein und sorgen für eine nachvollziehbare und

begründbare Entscheidung zum Einsatz von Cloud Computing des Anbieters

bzw. des Anbietermix (Portfolio-Strategie). Entscheidungen um das emotional

besetzte Thema „Cloud Computing in der Verwaltung“ können unter

Einbeziehung der relevanten Stakeholder und in Verbindung mit einem

abgestimmten Entscheidungsmodell auf eine sachlogische Ebene geführt

werden.

11. Handlungsempfehlungen 57

Schrittweise Einführung von Cloud Computing

Die Einführung einer Cloud-Infrastruktur bedeutet keine technologische

Revolution; die logistischen und organisatorischen Vorbedingungen sind aber

beträchtlich. Eine schrittweise Einführung ist aus mehreren Perspektiven

sinnvoll:

Risikoreduktion. Mit Portierung wenig risikobehafteter Services (z.B. selten

durchgeführte elektronische Verfahren) können Erfahrungen zum Skalierungs-

und Lastverhalten dieser Anwendungen in der Cloud-Lösung gefunden

werden.

Integration in bestehende Umgebung. Ein wesentliches

Entscheidungskriterium ist eine zumindest ansatzweise

Herstellerunabhängigkeit, was durch umfangreiche Exportfunktionen von

Daten und selbst erstellter Dienste gegeben ist. Praktisch überprüfbar wird

dieses Argument, wenn Dienste in der Cloud mit lokalen Services über

Hersteller unabhängige Schnittstellen (LDAP, Web-Services, RPC), ohne

Sicherheitspolicies zu kompromittieren, kommunizieren können.

Ein chronologisches Stufenmodell der Einführung unter Beachtung der

angeführten Punkte könnte wie nachfolgend aufgebaut sein:

1. . Begriffliche Grundlagen zu Cloud Computing und Betriebsmodelle. Indem

Cloud Computing (zumindest im Bereich der non-Private Cloud) ein neues

Paradigma bedeutet, müssen nicht-Technikern die Grundbegriffe und eventuelle

organisationale Konsequenzen vertraut gemacht werden.

2. . Die bestehende IT-Landschaft muss lückenlos erfasst

werden. Abteilungsleiter und zuständige IT-Organe müssen über das Lastverhalten

der eingesetzten Anwendung Auskunft geben.

3. . Aufsetzen eines Testprojektes und Kennenlernen der Cloud-

Charakteristika. Dieses Projekt sollte die technisch versiertesten Personen in einer

Matrixorganisation, über Abteilungen hinweg, bündeln. Die Ergebnisse müssen

allen Abteilungen zur Verfügung gestellt werden um einen maximalen Lerneffekt zu

erzielen.

4. . Erhebung von Anwendungen, die Schrittweise in eine Cloud-

Umgebung portiert werden können.

a. . In diesem Schritt wird eine Cloud-Infrastruktur im Wesentlichen als

„data-store im Netz“ verwendet. Ein lokal gespiegeltes System kann jederzeit

die von der Wolke zur Verfügung gestellte Funktionalität übernehmen.

b. . Neben den Daten aus Schritt 1 werden hier

bereits Funktionen in die Cloud verlagert. Services die sich für diesen Schritt

eignen wäre z.B. E-Mail-Dienste oder LDAP-Verzeichnisse.

Herstellerunabhängige Standardprotokollen helfen Daten abzugleichen, eine


Übernahme des traditionellen Betriebs in-house ist durch Parallelbetrieb

jederzeit möglich.

c. . Die Prozesskette des

bestehenden, eigenen Dienstleistungsangebots kann um Standardfunktionen

der Cloud-Anbieter erweitert werden. Dazu zählen online Office-Angebote,

persönliche Kalenderfunktionen oder CRM-Services. Die Kernfunktionalität

bleibt nach wie vor in-house, wird aber um nicht kritische Cloud-

Standarddienste erweitert.

5. . Ab diesem Zeitpunkt wird die Art und Weise wie die

Organisation ihre Daten, Prozesse und letztlich personelle Ressourcen verwaltet,

auf das Cloud-Betriebsmodell umgestellt. Die Unternehmensstrategie legt sich auf

Cloud Computing fest.

6. . Der höchste Ausbauschritt

der Cloud-Verwendung bedeutet die Auslagerung von IT-Funktionen, deren

Versagen entweder öffentlichkeitswirksam wäre oder die Operationalität von

Einheiten gefährden könnte. In diesem Schritt werden bestehenden

Fachanwendungen in die Cloud-Infrastruktur gehoben und arbeiten mit den darin

unterstützenden Diensten (message queuing, inter-Prozesskommunikation,

Nachrichtendienste, performance indicators, fault detection) zusammen. Ein

„Schritt zurück“ ist schwierig bis unmöglich.

Literatur

[1] P. H. Deussen, L. Strick, and J. Peters, Cloud-Computing für die öffentliche Verwaltung, ELAN Electronic Government and Applications. Berlin: Fraunhofer FOKUS, 2011.

[2] “Kostenbetrachtung allein genügt nicht: TCO: Monster oder Sparschwein? - computerwoche.de - Archiv 2002 / 14.” [Online]. Available: http://www.computerwoche.de/heftarchiv/2002/14/1061086/. [Accessed: 29-Jun-2011].

[3] �Software-as-a-Service: A Comprehensive Look at the Total Cost of Ownership of Software Applications.� Software and Information Industry Association, Sep-2006.

[4] R. Wang, �Comparing The ROI Of SaaS Versus On-Premise Using Forrester�s TEI Approach.� Forrester, Sep-2006.

[5] �Cloud Computing - Benefits, risks and recommendations for information security,� European Network and Information Security Agency, Nov. 2009.

[6] Rolf Harms and Michael Yamartino, �The Economics of the Cloud for the US Public Sector.� Microsoft, Nov-2010.

[7] S. Aggarwal and L. McCabe, �The Compelling TCO Case for Cloud Computing in SMB and Mid-Market Enterprises - Computerworld.� Hurwitz & Associates, 2009.

[8] K. Lechner, A. Egger, and R. Schauer, Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 22nd ed. Linde, Wien, 2005.

[9] U. Götze, Investitionsrechnung: Modelle und Analysen zur Beurteilung von Investitionsvorhaben, 6th ed. Springer, Berlin, 2008.

[10] C. Höhne, “Dresdner Beiträge zur Lehre der betrieblichen Umweltökonomie,” Technische Universität Dresden, Dresden, 37/2009, 2009.

[11] D. Hunkeler, K. Lichtenvort, and G. Rebitzer, Environmental Life Cycle Costing. CRC Press, 2008.

[12] T. McDaniels, �A Multiattribute Index for Evaluating Environmental Impacts of Electric Utilities,� Journal of Environmental Management, vol. 46, no. 1, pp. 57-66, Jan. 1996.

[13] U. Mandl, A. Dierx, and F. Ilzkovitz, �The effectiveness and efficiency of public spending,� European Economy-Economic Papers, 2008.

[14] M. Sorrentino, �The Implementation Of ICT In Public Sector Organisations. Analysing Selection Criteria For eGovernment Projects,� presented at the 17th Bled eCommerce Conference, Bled, Slovenia, 2004.

[15] P. Mertens, “Fehlschläge bei IT-Großprojekten der Öffentlichen Verwaltung,” Arbeitspapier, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Universität Erlangen-Nürnberg, no. Arbeitspapier Nr. 1/2009, 2009.

[16] Department for Communities and Local Government, Multi-criteria analysis: a manual. Wetherby: Communities and Local Government,, 2009.

[17] J. Von Neumann, O. Morgenstern, A. Rubinstein, and H. W. Kuhn, Theory of games and economic behavior. Princeton Univ Pr, 2007.

[18] R. L. Keeney and H. Raiffa, Decisions with multiple objectives: Preferences and value tradeoffs. Cambridge Univ Pr, 1976.

[19] J. Barzilai, �Measurement and preference function modelling,� International Transactions in Operational Research, vol. 12, no. 2, pp. 173-183, Mar. 2005.

[20] H. C. Kunreuther, �A Multi-Attribute Multi-Party Model of Choice: Descriptive and Prescriptive Considerations,� IIASA, Laxenburg, Sep. 1981.

[21] D. F. Halpern, Thought and Knowledge: An Introduction to Critical Thinking, 4th ed. Psychology Press, 2002.

[22] M. Fasanghari and F. H. Roudsari, �Optimized ICT project selection utilizing fuzzy system,� World Applied Sciences Journal, vol. 4, no. 1, pp. 44�49, 2008.

[23] J. W. Lee and S. H. Kim, �An integrated approach for interdependent information system project selection,� International Journal of Project Management, vol. 19, no. 2, pp. 111�118, 2001.

[24] T. L. Saaty, Decision Making for Leaders: The Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex World : 1999/2000 Edition� , 3rd ed. Rws Pubns, 1999.

[25] R. B. Misra, �Global IT outsourcing: Metrics for success of all parties,� Journal of Information Technology Cases and Applications, vol. 6, no. 3, pp. 21�34, 2004.

[26] J. Weindl, “Die Nutzenpotenziale von Software-as-a-Service in kleinen und mittleren Unternehmen,” Master Thesis, Donau Universität Krems, Krems, 2011.

Studien für den öffentlichen Bereich

Das Zentrum für E-Governance

Das Zentrum für E-Governance zeichnet sich durch State-

of-the-Art Weiterbildung und Forschung aus, wobei die

anwenderorientierte Nutzung der Technologien im

Mittelpunkt steht. Die Synergien an der Donau-

Universität, mit Forschungsinstituten und

Partnerhochschulen werden genutzt, um die

Innovationskraft der MitarbeiterInnen zu sichern.

Das Zentrum für E-Governance steht für offene

Kommunikation nach innen und außen, und bietet ein

nationales und internationales Netzwerk für Verwaltung

und Wirtschaft.

Kosten- & Entscheidungsmodelle für Cloud Computing in der öffentlichen Verwaltung

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