15Einleitung

Ende 2013 begannen wir eine vierjährige Forschungsreise, um zu untersuchen, welche Kompetenzen und Praktiken wichtig sind, um die Entwicklung und Bereitstellung von Software und damit den Nutzen für Unternehmen zu verbessern. Diese Ergebnisse werden hinsichtlich ihrer Rentabilität, Produktivität und Marktanteile betrachtet. Ähnlich starke Effekte beobachten wir bei den nicht-kommerziellen Auswirkungen von Effektivität, Effizienz und Kundenzufriedenheit.

Diese Forschung befriedigt ein Bedürfnis, das derzeit am Markt nicht bedient wird. Unser Ziel ist es, Softwareentwicklung und -bereitstellung zu verbessern. Dafür haben wir die von uns angewandten exakten Forschungsmethoden, die traditionell nur im akademischen Bereich zu finden sind, der Branche zugänglich gemacht. Indem wir die Branche unterstützen, die Kompetenzen zu identifizieren und zu verstehen, die tatsächlich Leistungsverbesserungen in einer statistisch sinnvollen Weise bewirken – mehr als nur episodisch und jenseits der Erfahrungen von nur einem oder wenigen Teams –, können wir ihr helfen, sich zu verbessern.

Um die Forschung aus diesem Buch durchführen zu können (zusätzlich zu der Forschung, die wir immer noch aktiv fortführen), verwenden wir Querschnittstudien.

Dieselben Methoden werden bei der Forschung im Gesundheitswesen angewandt (z. B. um den Zusammenhang zwischen Bierkonsum und Fettleibigkeit zu untersuchen, Bobak et al. 2003), in der Arbeitsplatzforschung (z. B. um den Zusammenhang zwischen dem Arbeitsumfeld und kardiovaskulären Erkrankungen zu untersuchen, Johnson und Hall 1988) und in der Gedächtnisforschung (z. B. um Unterschiede zwischen der Entwicklung und dem Verfall des Gedächtnisses zu untersuchen, Alloway und Alloway 2013). Da wir die Branche eingehend auf sinnvolle Art untersuchen wollen und verstehen möchten, was zu einer Verbesserung der Softwareperformance und der Unternehmensleistung führt, verwenden wir exakte wissenschaftliche Forschungsmethoden und veröffentlichen große Teile unserer Arbeit in wissenschaftlichen, durch Peer-Review begutachteten Magazinen. Weitere Informationen über die von uns angewandten Methoden finden Sie in Teil II: Die Forschung.

16Die Forschung

Unsere Forschungen umfassen mehr als 23.000 Umfrageantworten aus der ganzen Welt. Wir haben mit mehr als 2.000 einzelnen Unternehmen gesprochen, von kleinen Start-ups mit weniger als fünf Angestellten, bis zu großen Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern. Wir haben Daten von Start-ups und modernen Internetunternehmen erhoben, genauso wie solche aus hochregulierten Branchen, wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierungen. Unsere Daten und Analysen umfassen Software, die auf brandneuen »Greenfield«-Plattformen entwickelt wurde, genauso wie die Pflege und Entwicklung von Legacy Codes.

Die Erkenntnisse in diesem Buch gelten unabhängig davon, ob Sie eine traditionelle »Wasserfall«-Methode anwenden (bekannt als abgeschlossen, strukturiert oder plangesteuert) und gerade Ihre technologische Transformation beginnen oder ob Sie schon seit Jahren agile Methoden und DevOps-Praktiken nutzen. Das liegt daran, dass Softwarebereitstellung bedeutet, sich kontinuierlich zu verbessern, und unsere Forschungen zeigen, dass die Besten Jahr für Jahr besser werden und diejenigen, die es nicht schaffen, sich zu verbessern, immer weiter zurückbleiben.

Mit diesem Buch möchten wir das Gelernte teilen, um Unternehmen zu helfen, sich abzuheben und zufriedene Teams aufzubauen, die schneller bessere Software entwickeln. Wir möchten sowohl den Einzelnen als auch das ganze Unternehmen dabei unterstützen, erfolgreich zu sein. Der Rest dieser Einleitung beschreibt kurz die Forschung, wie alles begann und wie sie durchgeführt wurde. Weitere Einzelheiten über den wissenschaftlichen Hintergrund der Untersuchung beschreiben wir in Teil II dieses Buches.

Der Weg und die Daten

Wir werden oft nach der Entstehungsgeschichte dieser Forschung gefragt. Sie basiert auf zwingender Neugier, zu erfahren, was leistungsstarke Technologieunternehmen so großartig macht und wie Software Unternehmen verbessert. Jeder von uns hat 17Zeit damit verbracht, überlegene technische Performance zu verstehen, bevor wir uns Ende 2013 zusammenschlossen:

• • Nicole Forsgren hat einen PhD in Management Information Systems. Vor 2013 hat sie einige Jahre damit verbracht, die Faktoren zu erforschen, die Technologien in Unternehmen wirkungsvoll machen, insbesondere unter den Fachleuten, die Software entwickeln und die die Infrastruktur unterstützen. Sie hat Dutzende durch Peer-Review begutachtete Artikel zu diesem Thema geschrieben. Vor ihrem PhD arbeitete sie als Software- und Hardwareentwicklerin sowie als Systemadministratorin.

• • Jez Humble ist Ko-Autor von Continuous Delivery, Lean Enterprise und The DevOps Handbook. Er startete nach dem College im Jahr 2000 bei einem Start-up in London. Von 2005 – 2015 arbeitete er bei ThoughtWorks in der Softwarebereitstellung und als Berater für Infrastruktur, als Entwickler und Produktmanager.

• • Gene Kim untersucht seit 1999 leistungsstarke Technologieunternehmen. Er war Gründer und 13 Jahre lang CTO von Tripwire und ist Ko-Autor vieler Bücher, darunter The Phoenix Project und The Visible Ops Handbook.

Ende 2013 haben Nicole, Jez und Gene begonnen, zusammen mit dem Team bei Puppet zu arbeiten, um den 2014 State of DevOps Report vorzubereiten.1 Indem es praktische Expertise und wissenschaftliche Exaktheit kombiniert hat, war das Team in der Lage, etwas Einzigartiges in der Branche zu schaffen: einen Bericht, der Erkenntnisse darüber enthielt, wie Technologie hilft, Mitarbeitern, Unternehmen und Kunden einen vorhersagbaren Wert zu bringen. Für die nächsten vier Berichte arbeiteten Nicole, Jez und Gene weiter mit dem Team von Puppet, um das Forschungsdesign zu wiederholen und kontinuierlich das Branchenverständnis darüber zu verbessern, was zu einer ausgezeichneten Softwarebereitstellung beiträgt, was großartige technische Teams ausmacht und wie Unternehmen leistungsstark werden können und im Markt dadurch gewinnen, dass sie Technologie wirksam einsetzen. Dieses Buch deckt Forschungserkenntnisse aus vier Jahren ab, die mit dem Report begannen (2014 – 2017).

Um die Daten zu erheben, haben wir jedes Jahr Einladungen an unsere E-Mail-Kontakte versendet und Social Media wie Twitter, LinkedIn und Facebook genutzt. Unsere Einladungen richteten sich an Profis im Technologiebereich, besonders aber an diejenigen, die mit Softwareentwicklung und Bereitstellungsparadigmen wie 18DevOps vertraut waren. Wir ermutigten unsere Leser, Freunde und Kollegen, zudem jene einzuladen, die vielleicht auch in der Softwareentwicklung und -bereitstellung arbeiten, um unseren Wirkungskreis auszuweiten. Das nennt man Schneeballverfahren, und wir sprechen in Kapitel 15 »Die Daten für das Projekt« darüber, warum das eine angemessene Methode der Datenerhebung für dieses Forschungsprojekt war.

Die Daten für unser Projekt stammten aus den Umfragen. Wir nutzten Umfragen, weil sie der beste Weg sind, von tausenden Unternehmen in kurzer Zeit große Datenmengen zu erheben.

In Teil II, der die Wissenschaft und Forschung hinter diesem Buch behandelt, findet sich eine ausführliche Diskussion darüber, warum aus Umfragen eine gute Forschung entstehen kann, sowie eine Beschreibung der Schritte, die wir unternommen haben, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten vertrauenswürdig und akkurat sind.

Hier ist eine kurze Abhandlung unserer Forschung und wie sie sich im Lauf der Jahre entwickelt hat.

2014: Die Grundlage schaffen. Bereitstellungs- und Unternehmensperformance

Unsere Forschungsziele im ersten Jahr waren, eine Grundlage zu schaffen, um Softwareentwicklung und -bereitstellung in Unternehmen zu verstehen. Einige Schlüsselfragen waren:

• • Was bedeutet es, Software bereitzustellen und lässt sich das messen?

• • Hat Softwarebereitstellung Auswirkungen auf Unternehmen?

• • Hat die Unternehmenskultur eine Bedeutung, und wie messen wir sie?

• • Welche technischen Praktiken scheinen wichtig zu sein?

Wir waren von vielen Ergebnissen im ersten Jahr freudig überrascht. Wir entdeckten, dass Softwareentwicklung und -bereitstellung auf statistisch sinnvolle Weise gemessen werden können und dass leistungsstarke Unternehmen das durchgehend gut machen, und zwar deutlich besser als viele...