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Porträt von Mathias Ellmann

Software, Daten und Architektur · typische Beratungsfälle

Technische Entscheidungsberatung: typische Use Cases

Technische Entscheidungsberatung ist sinnvoll, wenn mehrere Optionen grundsätzlich funktionieren, aber unterschiedliche langfristige Folgen besitzen. Der Beratungsfokus liegt dann auf Kriterien, Annahmen, Alternativen, Risiken und der Frage, welche Option unter den tatsächlichen Rahmenbedingungen sinnvoll ist.

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Beratungs- und Problemlösungszyklus

Die Use Cases werden nicht als starre lineare Projekte verstanden. Neue Informationen können frühere Annahmen verändern. Diagnose, Zielformulierung, Analyse und Entscheidungsfindung werden deshalb bei Bedarf mehrfach durchlaufen. Die anschließende Umsetzungsplanung übersetzt die Entscheidung in konkrete nächste Schritte.

1

Diagnose

Problem und Situation präzisieren. Beobachtungen, Symptome, Grenzen, Beteiligte, Informationslücken und Annahmen werden getrennt betrachtet.

2

Zielformulierung

Den gewünschten Zustand und überprüfbare Erfolgskriterien bestimmen. Dabei wird geklärt, was erreicht, erhalten, vermieden oder beendet werden soll.

3

Analyse

Mehrere Erklärungen und Handlungsoptionen entwickeln. Alternativen, Abhängigkeiten, Risiken, Nebenwirkungen und verfügbare Mittel werden untersucht.

4

Entscheidungsfindung

Bewertungskriterien festlegen, Optionen vergleichen, Zielkonflikte sichtbar machen und eine begründete Priorisierung beziehungsweise Entscheidung treffen.

5

Umsetzungsplan

Die gewählte Lösung in Verantwortlichkeiten, Meilensteine, Nachweise, Kontrollen und erneute Entscheidungspunkte übersetzen.

Methodische Grundlage: Die Struktur ist eine eigenständige, auf die hier angebotenen Beratungsleistungen übertragene Anwendung eines iterativen Problemlösungsansatzes in Anlehnung an Nicolai Andler, Tools für Projektmanagement, Workshops und Consulting – Kompendium der wichtigsten Techniken und Methoden, Band 6, Publicis, Erlangen, 2015. Die hier beschriebenen Use Cases, Fragestellungen und Beratungsinhalte sind auf die jeweiligen Leistungsfelder von Mathias Ellmann zugeschnitten.

Typische Ausgangssituationen

Geeignet für

  • Unternehmen vor Architektur- und Plattformentscheidungen
  • CTOs, technische Führungskräfte und Produktverantwortliche
  • Organisationen mit Modernisierungs- oder Build-or-Buy-Fragen
  • Teams vor Daten-, Machine-Learning- oder Technologieentscheidungen

Typische Ergebnisse

  • Explizite technische Entscheidungsfrage
  • Gewichtete Entscheidungskriterien
  • Verglichene Alternativen
  • Risiko-, Abhängigkeits- und Reversibilitätsanalyse
  • Begründete Entscheidung mit Umsetzungsoption

Typische Use Cases

Die folgenden Beispiele zeigen typische Entscheidungssituationen. Ein konkretes Beratungsprojekt wird nicht automatisch nach diesem Muster durchgeführt, sondern an Problem, Ziel, verfügbare Informationen und organisatorische Rahmenbedingungen angepasst.

Use Case 1

Bestehende Softwarearchitektur modernisieren

Ausgangslage: Ein gewachsenes System verursacht hohe Änderungs- oder Betriebskosten. Komplettneubau und schrittweise Modernisierung stehen zur Diskussion.

1. Diagnose

Tatsächliche Engpässe, Qualitätsprobleme, Abhängigkeiten, Änderungsfrequenz, Betriebsrisiken und Kosten erfassen.

2. Zielformulierung

Festlegen, welche technischen und geschäftlichen Verbesserungen eine Modernisierung messbar erreichen soll.

3. Analyse

Weiterbetrieb, gezieltes Refactoring, modulare Ablösung, Plattformmigration und Neubau hinsichtlich Nutzen, Risiko und Übergangskosten vergleichen.

4. Entscheidungsfindung

Option oder Migrationspfad anhand klarer Kriterien und technischer Risiken auswählen.

Umsetzungsplan

Schrittweise Umsetzung, technische Messgrößen, Rückfalloptionen und Review-Punkte definieren.

Use Case 2

Build-or-Buy für eine zentrale technische Komponente

Ausgangslage: Eine Organisation muss entscheiden, ob eine technische Fähigkeit selbst entwickelt, eingekauft oder als Cloud-Service genutzt werden soll.

1. Diagnose

Funktionale Anforderungen, Qualitätsziele, strategische Relevanz, vorhandene Fähigkeiten und bestehende Systemgrenzen erfassen.

2. Zielformulierung

Definieren, welche Eigenschaften langfristig kontrolliert und welche standardisiert werden können.

3. Analyse

Kosten, Lock-in, Integrationsaufwand, Anpassbarkeit, Betrieb, Sicherheit, Datenkontrolle und Exit-Fähigkeit vergleichen.

4. Entscheidungsfindung

Option anhand gewichteter Kriterien auswählen und kritische Annahmen dokumentieren.

Umsetzungsplan

Pilotierung, Abnahme, Integration, Vertrags- beziehungsweise technische Exit-Punkte und späteren Review planen.

Use Case 3

Daten- oder ML-Plattform auswählen

Ausgangslage: Mehrere Plattformen und Werkzeuge erscheinen technisch geeignet, unterscheiden sich aber deutlich in Komplexität, Betrieb und langfristiger Bindung.

1. Diagnose

Reale Datenmengen, Workloads, Nutzergruppen, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Kompetenzen und Betriebsmodell erfassen.

2. Zielformulierung

Ein Zielbild entwickeln, das konkrete Arbeitsabläufe unterstützt, statt lediglich möglichst viele technische Funktionen abzudecken.

3. Analyse

Plattformoptionen anhand Use Cases, Kosten, Skalierbarkeit, Portabilität, Teamkompetenz, Governance und Betriebsaufwand vergleichen.

4. Entscheidungsfindung

Plattform anhand gewichteter Kriterien und nach Möglichkeit eines begrenzten Proof of Concept auswählen.

Umsetzungsplan

Einführung stufenweise planen, Standards definieren, Migration priorisieren und spätere Überprüfung der Annahmen vorsehen.

Vertiefende Bücher und fachliche Grundlagen

Mehrere der in der Beratung verwendeten Denkweisen werden in den folgenden Büchern ausführlicher behandelt. Die Buchseiten enthalten zusätzliche Informationen zu Inhalt, Zielgruppe und thematischen Schwerpunkten.

Data Science, Machine Learning und Software Engineering

Thematische Übersicht zu Daten, Modellen, Software und technischen Entscheidungen.

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Buchcover Von Code zu Lösungen im Software Engineering mit Java

Von Code zu Lösungen im Software Engineering mit Java

Anforderungen, Architektur, Qualität und nachvollziehbare technische Entscheidungen.

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Buchcover Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python

Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python

Vom Problem über Daten und Analyse bis zur Entscheidung und umsetzbaren Lösung.

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Buchcover Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python

Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python

Modelle, Metriken, Risiken, Unsicherheit, Fairness und Entscheidungsunterstützung.

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Einordnung der Beratung

Die Beratung unterstützt bei technischer, organisatorischer und wirtschaftlicher Analyse, Entscheidungsfindung und Umsetzungsplanung. Sie ersetzt keine individuelle Rechtsberatung, Steuerberatung, Anlageberatung oder psychotherapeutische Beratung. Bei Fragestellungen zum EU AI Act werden technische, organisatorische und methodische Aspekte behandelt; rechtliche Bewertungen müssen gegebenenfalls durch entsprechend qualifizierte Rechtsberatung ergänzt werden.

Konkreten Beratungsfall besprechen

Wenn Ihre Situation einem der beschriebenen Use Cases ähnelt, kann zunächst die konkrete Entscheidungs- oder Problemstellung abgegrenzt werden. Daraus lässt sich bestimmen, welche Form der Beratung sinnvoll ist.

Telefon

+49 157 84776747

E-Mail

mail@mathiasellmann.de

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