Während Robotic Process Automation (RPA) und Workflow-Tools als die neuesten "Must-Haves" zur Optimierung der Effizienz von Geschäftsprozessen in Finanzdienstleistungsunternehmen angesehen werden, ist das Konzept an sich nichts Neues für den IT-Betrieb, der seit Jahrzehnten auf verschiedene Automatisierungsmöglichkeiten zurückgreifen kann.

Von Shell-Skripting und Cron-Jobs bis hin zu integrierter intelligenter Automatisierung auf Plattformebene - selbst flüchtige Recherchen zeigen, dass die IT-Automatisierung schon viel länger "ein Ding" ist, als die Automatisierung von Geschäftsprozessen, und dass die Komplexität der IT-Prozessautomatisierung (ITPA) in vielen Fällen ausgereifter ist als ihre „Endnutzer-orientierten“ Verwandten.

Obwohl die ITPA erhebliche Auswirkungen im Bereich des IT-Betriebs hat, werden die tatsächlichen Effekte erst dann spürbar, wenn die Cloud in die Gleichung einbezogen wird und der Nutzen der Automatisierung über das Infrastrukturmanagement hinaus auf das Unternehmen selbst und die Bedeutung für die Unternehmensstrategie als Ganzes gesehen werden. Seitdem der Begriff "Cloud Computing" verwendet wurde, hat sich eine ganze Branche herausgebildet, welche die Migration von Aufgaben in die Cloud ermöglicht. Von Entwicklungstechnologien über Infrastruktur-Plattformen bis hin zu Hosting-Partnern, die eng mit neuen Denkweisen und Praktiken rund um DevOps und Infrastructure as Code verbunden sind und durch diese erst ermöglicht werden.

Das Ergebnis dieser Bemühungen ist das Potenzial für eine massive Skalierung, die Entkoppelung von Daten und Anwendungen und die Bereitstellung von Micro-Services, so dass Unternehmen nicht nur die Produkte und Dienstleistungen verkaufen können, für die sie traditionell bekannt sind, sondern auch die Prozessinfrastruktur selbst.

Banken sind nicht mehr einfach nur Banken, sondern die Lieferanten von Finanzinfrastruktur für andere Unternehmen (auch andere Banken oder Fintechs). Logistikunternehmen versenden nicht mehr nur Pakete von A nach B, sie können auch die digitale Infrastruktur für die Bewegung physischer (und sogar digitaler) Waren anbieten und diese Dienstleistungen parallel dazu verkaufen. Es ist „Banking (oder Logistik, oder Medienvertrieb, oder jede andere welche Branche) as Code“.

Aus diesem Grund sind die Wege hin zur Cloud und zur IT-Automation für sich genommen zwar wichtig, aber erst zusammengenommen haben sie eine exponentielle Wirkung. Cloud-Fähigkeiten ermöglichen die Skalierung, Automatisierungsfähigkeiten das Management dieser Skalierung mit Effizienz und Nachhaltigkeit.

Cloud- und Automatisierungsreife werden dann zunehmend voneinander abhängig, wenn eine Organisation versucht, sich neue Reifegrade zu erarbeiten und es ist immer weniger sinnvoll, über Reife in nur einer Dimension zu sprechen, ohne die andere zu berücksichtigen.

Um das Zusammenspiel zwischen Cloud und Automatisierung zu beschreiben, hat unser Team das Cloud-Automation Maturity Model entwickelt: Ein zweidimensionales Modell, das beschreibt, wie Unternehmen sowohl bei den Cloud-Fähigkeiten als auch bei der Automatisierung des IT-Betriebs einen zunehmenden Reifegrad durchlaufen (oder umgekehrt).

Abbildung 1: Cloud-Automation Maturity Model

Ausgewogenheit ist entscheidend. Wenn eine Organisation sich auf eine Dimension (z.B. Automatisierung) konzentriert und die andere (Cloud) ausklammert, kann sie in eine Lage geraten, in der mehr Ressourcen und größere Anstrengungen erforderlich sind, um sich wieder „heraus“ zu bewegen und die Balance wiederherzustelle

Ein Gedankenexperiment auf Grundlage der Automatisierung, welches zeigt, wie dieser Prozess funktioniert: eine IT-Organisation erkennt, dass eine Erhöhung des Grades der Betriebsautomatisierung zu Kosteneinsparungen führt. Wie hoch diese konkret ausfallen, hängt von verschiedenen Faktoren wie den gewählten Plattformen, der bestehenden Effektivität und Betriebseffizienz und sogar der Branche ab. Die durchschnittlichen Einsparungen liegen jedoch je nach Reifegrad zwischen 5% und 30 %. Angenommen, ein erheblicher Teil dieser Einsparungen wird durch Personalabbau realisiert, dann gibt die Organisation entsprechend FTE/MAK/VZK auf der Grundlage einer verbesserten betrieblichen Effizienz frei. Das Unternehmen hat Position „B“ in Abbildung 2 erreicht. Alles gut  für die Bilanz.

Dann entscheidet das Unternehmen, dass seine zukünftige Strategie in einem weiterentwickelten Geschäftsmodell „Prozess als Code“ liegt, das komponentenbasierte Services, Kunden- und Partnerzugang und eine operative Größenordnung erfordert, die nur durch Cloud-Migration möglich ist. Der IT-Betrieb stellt fest, dass er intern nicht über die Fähigkeiten (und Kapazitäten) verfügt, um die Cloud-Infrastruktur zu verwalten, dass er nicht über die Tiefe der Entwicklungsfähigkeit verfügt, um echte DevOps-Arbeit zu leisten oder „Infrastructure as Code“ zu ermöglichen. 

Abbildung 2: Das Folgen der mittigen 45-Grad-Linie stellt den kürzesten und effizientesten Weg zur Reife dar

Um einen höheren, balancierten Reifegrad zu erreichen, muss die Organisation entweder zusätzliche Kapazitäten mit den erforderlichen Fähigkeiten einstellen oder einen oder mehrere Sourcing-Anbieter mit den von der Strategie geforderten Cloud-Fähigkeiten beauftragen. Die Länge des Vektors A-B-C im CAMM-Modell ist ein Hinweis auf die Zeit, die Kosten und den Aufwand, welcher erforderlich ist, um sich zwischen den Positionen zu entwickeln, und zwei Seiten sind eindeutig länger als eine. Der kürzeste Weg zwischen A und C (bzw. den Reifegraden) ist der direkte; die 45-Grad-Linie des ausbalancierten Reifegrades.

Die Cloud-These ist ähnlich: viele Unternehmen sind der Ansicht, dass die Migration zur Cloud nur dann Größenvorteile bringt, wenn Bereitstellung, Einsatz, Konfiguration und Verwaltung in hohem Maße automatisiert sind. Einer der Gründe, warum die Kosten oft dramatisch ansteigen oder in den frühen Phasen einer Cloud-Implementierung völlig außer Kontrolle geraten, ist, dass betriebliche Ineffizienzen aus mangelnder Automatisierung resultieren (und natürlich oft auch aus einem Mangel an robuster Governance und Standardisierung).

Das CAMM-Modell umfasst auch zwei „Zones of Exclusion“. Diese existieren, weil zu den höheren Reifegraden hin der Grenznutzen aus der Cloud bei fehlender Automatisierung (und umgekehrt) bis hin zu dem Punkt abnehmen, an dem die Business Cases sich nicht mehr rechnen und es immer weniger sinvoll ist von eindimensionaler Reife zu sprechen. Dies lässt sich mit dem Aphorismus zusammenfassen: „Die Cloud ermöglicht die Skalierung, Automatisierung macht die Skalierung effizient handhabbar“. Es ist denkbar, dass eine Organisation einen hohen Grad an technischer Entwicklung erreichen kann, welcher der Position „D“ in Abbildung 2 entspricht, aber wahre Reife ist hier einfach nicht möglich.

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